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创建一个简单的书写识别系统,使用KNN算法来识别手写数字。分别使用手写KNN算法和调用scikit-learn库来实现。在数据处理过程中,将使用一个常见的手写数字数据集,如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集,它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像,表示0-9之间的手写数字。手写KNN算法我们首先手写一个KNN算法来实现书写识别系统。
- 定了!粉丝破800w的陈雷老师确认出席创客匠人5000人的“全球创始人IP领袖高峰论坛”
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正式官宣!全网粉丝800W+、中医学博士——陈雷,确认应邀参加创客匠人5000人“全球创始人IP领袖高峰论坛”,共襄知识服务领域的年度盛宴!由创客匠人发起的“全球创始人IP领袖高峰论坛”将在2024年12月26日-28日在厦门市国际博览会议中心隆重举行。大会邀请到众多行业内的顶尖大咖和领袖人物亲临现场,围绕“IP、趋势、战略、创新、增长”五大关键词,分享他们的宝贵经验和独到见解。这将是2024年底
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本文是为大家整理的书法绘画主题相关的10篇毕业论文文献,包括5篇期刊论文和5篇学位论文,为书法绘画选题相关人员撰写毕业论文提供参考。1.[期刊论文]中国唐代书法与西方现代派绘画的异同——以欧阳询和马蒂斯为例期刊:《美与时代(中旬刊)·美术学刊》|2021年第003期摘要:元代赵孟頫提出"书画同源"一词,意为书法和绘画关系密切,二者的产生和发展相辅相成.书法的源头本来就是极简的图像,并且发展成为真正
- Go语言入门基础详解
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一、语言历史背景Go语言由Google工程师RobertGriesemer、RobPike和KenThompson于2007年设计,2009年正式开源。设计目标:兼具Python的开发效率与C的执行性能内置并发支持(goroutine/channel)简洁的类型系统现代化的包管理跨平台编译能力//经典HelloWorld示例packagemain//声明包名import"fmt"//导入标准库fu
- 深入理解信息检索之BM25算法
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1.BM25算法简介BM25算法,全称为"BestMatching25",是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型(如二元独立检索模型)发展而来。它通过一种概率论的方法来衡量文档与用户查询之间的相关性。2.BM25的核心原理BM25算法的核心在于两个主要的概念:逆文档频率(IDF)和词频(TF)调整。逆文档频率(IDF):IDF用
- nginx报错:the “ssl“ parameter requires ngx_http_ssl_module in usrlocalnginxconfnginx.conf128
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面试学习路线阿里巴巴android前端后端
前情回放:我一个前端被发配到客户那里当运维,我只想安安静静的敲代码怎么就这么难呢(我太难了。。。)。言归正传,遇到客户要求把http换成https,客户这边是生产环境。没有办法随便搞,只能把自己的域名换成https了,经过2天的努力啃骨头,终于搞定了,为了避免忘记,遇到了几个个问题,特此记录一下。准备工作:1一台服务器(我的是腾讯服务器),一个域名(我的是阿里申请的域名),服务器打开443端口(我
- 【系统架构设计师】论文:论信息系统的安全风险评估
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论文:论信息系统的安全风险评估文章目录摘要正文总结摘要2023年3月,我参加了某石化公司的实验室信息管理系统项目的开发工作,该系统作为该石化公司产品质量信息管理平台,将实验室的自动化分析仪器与计算机网络进行联结,实现自动采集样品分析数据,对样品检验过程、实验室资源进行严格管理,实现从原料进厂、生产、中间控制直至成品出厂的全过程质量数据管理,以及全公司范围内质量数据的快速传递与共享。我作为项目负责人
- 董事长十几刀刺死 CTO:一个要“先发布后优化”,一个坚持先优化。。。
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大家好,我是小程程。今天又是一起很刑的真实案例,也就上周的事。董事长刺死CTO3月7日,中国台湾省的云云科技公司发生一件震惊业界的命案。52岁的董事长曾志新因与51岁的梁姓CTO长期理念不合,在公司离职谈判期间持水果刀从背后猛刺CTO十余刀,最终致其身亡。曾董(左)和梁哥(右)据台北市信义区警方调查,双方在产品开发策略与管理模式上积怨已深,最终演变为暴力惨剧。梁哥是在2022年1月由前CTO引荐加
- 《灵珠觉醒:从零到算法金仙的C++修炼》卷三·天劫试炼(40)翻天印压回文串 - 最长回文子序列(区间DP)
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算法c++代理模式
《灵珠觉醒:从零到算法金仙的C++修炼》卷三·天劫试炼(40)翻天印压回文串-最长回文子序列(区间DP)哪吒在数据修仙界中继续他的修炼之旅。这一次,他来到了一片神秘的回文森林,森林中有一本古老的翻天印,印身闪烁着神秘的光芒。森林的入口处有一块巨大的石碑,上面刻着一行文字:“欲破此林,需以翻天印之力,压回文串,区间DP显真身。”哪吒定睛一看,石碑上还有一行小字:“字符串"bbbab"的最长回文子序列
- CSDN每日一练
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每日一练不会做的题目n边形划分K树盗版解锁密码小豚鼠搬家清理磁盘空间待更新未能完全通过case的题目拯救爱情环形单向链表硬币的面值(CSDN已修改用例数据,2023-2-14)小计不会做的题目n边形划分练习题地址https://edu.csdn.net/skill/program/28790?practiceId=19348927题目名称:n边形划分时间限制:1000ms内存限制:256M题目描述
- 【DuodooTEKr】基于Odoo18 Maintenance设备模块与ZXing扫码技术实现医疗器械DHR无纸化追溯技术方案
邹工转型手札
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作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年3月10日一、行业现状与需求痛点1.1医疗器械行业DHR管理现状传统纸质记录存在的合规风险FDA21CFRPart11对电子记录的特殊要求生产设备、检验设备、环境监控等多系统数据孤岛1.2典型业务场景分析原材料批次追溯(需关联供应商批号、效期)生产工序执行验证(人员、设备、参数三位一体)灭菌批次与产品追溯的强关联设备维护记录与产品生产周期的对
- 【2025年35期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股当天分价成交占比数据获取实例演示及接口API说明文档
不会写代码的码农农
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在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
- 用Acceldata数据可观测性方案管理云数据平台Snowflake
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一、云数据平台Snowflake简介在现代数据堆栈的所有部分中,没有一个像云数据平台Snowflake一样迅速崛起。虽然作为Databricks、AmazonRedshift和GoogleBigQuery等云数据库的一部分,云数据平台Snowflake短短十年间凭借易于启动、低运营成本、即时和近乎于无限的可扩展性等优点赢得了6500多家企业客户的信赖并获得了12亿美元的年收入。二、Snowflak
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- 南京大学×百度“星河杯”AI大模型创意校园赛正式起航
3月9日,教育部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议民生主题记者会上,谈到了人工智能+教育的重要性。他强调,要把人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程和全环节,研究其有效性和适应性,让青年一代更加主动地学习,让教师更加创造性地教学。南京大学早在年初就已经敏锐地洞察到了人工智能的重要性,在新学期工作布置会上,发布了一个前瞻性决策:24年9月面向全体本科新生开设“人工智能通识核心课程体系”,南京大学党委
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现在做生意,客户就是金饭碗,谁能把客户维护好,谁就能在市场上占一席之地。可是,客户多了,信息杂了,跟进不到位、管理混乱、流失率高……这些问题有没有让你头大?所以,一款好用的CRM(客户管理系统)真的太重要了!我整理了8款2025年热门CRM系统,适合不同企业类型,优缺点也都给你分析好了,看看哪款最适合你。小编已经给大家整理好了CRM系统模板,自取>>https://s.fanruan.com/u6
- AI的发展历程,你知道是从什么时候开始的吗?
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AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史,以下是其主要阶段的介绍:诞生与早期探索阶段(20世纪50年代-60年代)基础理论奠基:1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文,提出M-P模型,为神经网络的研究奠定了基础。1950年,阿兰·图灵发表《ComputingM
- AI人工智能2025年发展趋势及普通人利用AI赚钱的方法
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一、2025年AI人工智能发展趋势(一)增强型工作与人机协作2025年,几乎所有主要的软件工具都将整合生成式人工智能功能。人们将更多地考虑如何与人工智能携手合作,扩展技术能力,把创造性和人际交往技能应用到机器仍然无法管理的工作中。(二)实时自动决策拥有更加成熟的人工智能战略的企业将走向整个业务流程的端对端自动化。这很可能发生在物流、客户支持和营销领域,算法将在这些领域进行决策,带来更高的效率和对变
- 做哪些生意可以年入百万,年入百万的职业有哪些?
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首先说一下金融业(文章后面罗列了年入百的人都从事哪些行业,你可以对照去看一看自己适合哪些行业,希望对你有所帮助)金融业中国的银行利润很高,被称为“宇宙第一大行”的工行年利润超过2700亿,员工福利也是相当不错的。北京地区国有银行的普通职员年终奖发几万元是普遍现象,银行员工中,开好车的人很多,他们能开得起好车并不是因为家庭条件好,而是因为银行待遇实在太高。工行等银行的待遇虽好,但和投资银行、私募基金
- 【已解决】conda环境下ROS2 colcon build编译选择特定python解释器_anaconda 使用colcon
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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
- 量子操作系统QNode OS横空出世,量子网络新时代开启!
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QNodeOS,这个在量子领域掀起波澜的名字,正是全球首个专门为量子网络设计的操作系统。它由荷兰代尔夫特理工大学、荷兰量子技术研究所(QuTech)、奥地利因斯布鲁克大学、法国国家信息与自动化研究所和法国国家科学研究中心组成的量子互联网联盟(QIA)研发而成,并于2025年3月12日在顶尖科学期刊《自然》上发表相关研究成果,正式宣告其问世。从理论层面来讲,量子网络一直是科学界梦寐以求的未来网络形态
- XGBoost算法深度解析:从原理到实践
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一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- 2025移动端软件供应链安全开源治理方案最佳实践
数字供应链安全产品选型
安全人工智能开源开源软件网络
2025年3月13日,由中国软件评测中心、CAPPVD漏洞库联合主办的“第六期移动互联网APP产品安全漏洞技术沙龙”在海口成功召开。悬镜安全基于移动端数字供应链安全开源治理方案荣获中国软件评测中心“2024移动互联网APP产品安全漏洞治理”优秀案例,并获颁证书。移动互联网APP产品安全漏洞治理优秀案例颁奖现场中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)是中国电子信息产业发展研究院(赛迪
- C++ 重载运算符和重载函数
阳光向日葵向阳
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C++允许在同一作用域中的某个函数和运算符指定多个定义,分别称为函数重载和运算符重载。重载声明是指一个与之前已经在该作用域内声明过的函数或方法具有相同名称的声明,但是它们的参数列表和定义(实现)不相同。当您调用一个重载函数或重载运算符时,编译器通过把您所使用的参数类型与定义中的参数类型进行比较,决定选用最合适的定义。选择最合适的重载函数或重载运算符的过程,称为重载决策。C++中的函数重载在同一个作
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看懂Xlua实现原理——从宏观到微观(1)传递c#对象到Lua我们要解决什么问题?c#对象传递到lua#LowLevelAPI#传递基元类型传递object索引缓存gc元表传递c#函数其他push#HighLevelAPI#《知乎专栏》我们要解决什么问题?为了使基于unity开发的应用在移动平台能够热更新,我们嵌入了Lua虚拟机,将需要热更新的逻辑用lua实现。c#通过P/Invoke和lua交互
- 问deepseek: openfoam并行分区,数据交换逻辑解释
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在OpenFOAM中,并行计算通过将计算域分解为多个子域来实现,每个子域由一个独立的进程处理。并行分区和数据交换是确保计算正确性和效率的关键部分。以下是并行分区和数据交换逻辑的详细解释:1.并行分区并行分区是将计算域分解为多个子域的过程,每个子域由一个独立的MPI进程处理。OpenFOAM提供了多种分区工具,如decomposePar,支持以下分区方法:简单分区:将域均匀划分为若干块。层次分区:递
- 目前人工智能的发展,判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向,或者带动的主要产业
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根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势,结合历史发展轨迹,未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势:一、算力革命与底层架构优化核心地位:算力将成为类似“新能源电池”的基础设施,支撑大模型迭代和实时交互。中国通过DeepSeek等技术创新(如MLA注意力机制、FP8混合精度训练)突破算力瓶颈,实现与美国顶尖模型性能对标,成本降低至558万美元/项目。技术突破:量子
- 【C++】 命令空间 不具名命名空间 具名命名空间
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在C++中,命名空间(Namespace)是一种用于组织代码、避免命名冲突的机制。通过将代码封装在命名空间中,可以确保不同模块或库中的同名实体不会发生冲突。C++中的命名空间分为具名命名空间(NamedNamespace)和不具名命名空间(UnnamedNamespace)。1.具名命名空间(NamedNamespace)具名命名空间是显式命名的命名空间,用于将代码封装在一个特定的作用域内。1.1
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bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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