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XYX的Blog
数据分析与可视化numpyjupyter
内容一:Jupyter开发环境IPython是一个增强型的Python交互式解释器,提供了自动补全、命令历史、魔法命令等功能。它支持与操作系统命令交互、内联绘图和多语言扩展,并可与JupyterNotebook集成,适用于数据分析和科学计算。IPython还支持远程访问、包管理和插件扩展,是一个功能强大且灵活的开发工具。JupyterNotebook是IPython的开发环境。1.1Jupyter
- 机器学习:scikit-learn 和 Jupyter Notebook(推荐初学者使用google colab)
wyc9999ww
机器学习scikit-learnjupyter人工智能python
对于初学者来说,scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能,还通过一致的API设计,确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn,可以专注于理解和实践机器学习的核心概念,而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
- python核心语法
DB_UP
python杂集python
目录一、生成器1.1列表生成式1.2创建生成器二、迭代器2.1迭代对象2.2iter()函数2.3生成器和迭代器之间的区别三、高阶函数3.1map函数3.2reduce3.3filter3.4sorted3.4.1选择排序3.4.2冒泡排序notebook主目录及pip镜像源修改python基础语法python核心语法matplotlib基本操作python常见统计分析处理函数一、生成器1.1列表
- 仓颉语言:cjpm.toml does not exist
etudou
仓颉语言
程序编写完毕运行如下命令:cjpmrun出现错误Error:thefile'.\cjpm.toml'doesnotexist在命令行中运行cjpminit问题解决
- AIGC视频生成国产之光:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC-视频补档AIGC计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
- 深度学习笔记——模型部署
好评笔记
深度学习笔记深度学习笔记人工智能transformer模型部署大模型部署大模型
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点,包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中,使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
- C语言编译
czme
c语言
C语言编译是把C语言编写的源代码转换为计算机能执行的机器码的过程。首先需要一个文本编辑器来写代码,比如Vim、Notepad++等。代码写好后,使用C编译器,常见的有GCC(GNUCompilerCollection)。以GCC为例,如果有一个名为main.c的源文件,在命令行中输入gccmain.c-ooutput(output是可执行文件名,可自行设定),编译器会检查代码语法错误。如果没有错误
- 使用scorecardpy库计算woe分箱和iv值
亲持红叶
机器学习风控相关算法人工智能机器学习
woe分箱_iv值计算基于scorecardpy库,乳腺癌数据集importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportscorecardpyasscfromtqdmimportnotebookcancer=load_breast_cancer()df=pd.DataFrame(cancer.
- LeetCode 383. 赎金信
不玩return的马可乐
算法/题库leetcode算法职场和发展蓝桥杯数据结构
在本篇博客中,我们将探讨LeetCode上的一个经典问题:383.赎金信。这个问题考察了我们对字符串处理和字符计数的理解和应用。问题描述解题思路这个问题可以通过字符计数的方法来解决。我们首先统计magazine中每个字符出现的次数,然后检查ransomNote中的每个字符是否都能在magazine中找到足够的数量。如果ransomNote中的任何一个字符在magazine中的数量不足,我们就返回f
- 【PyCharm】连接Jupyter Notebook
小豆豆儿
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【PyCharm】相关链接【PyCharm】连接Git【PyCharm】连接JupyterNotebook【PyCharm】快捷键使用【PyCharm】远程连接Linux服务器【PyCharm】设置为中文界面【PyCharm】连接JupyterNotebookPyCharm连接JupyterNotebook的过程可以根据不同的需求分为本地连接和远程连接两种情况。以下是详细的步骤和注意事项:本地连接
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小豆豆儿
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【PyCharm】相关链接【PyCharm】连接JupyterNotebook【PyCharm】快捷键使用【PyCharm】远程连接Linux服务器【PyCharm】设置为中文界面【PyCharm】远程连接Linux服务器PyCharm提供了远程开发的功能,使得开发者可以在本地编辑代码或使用服务器资源。下面将详细介绍如何使用PyCharm远程连接Linux服务器。准备工作PyCharm专业版:社区
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pycharmjupyternotebook需要令牌或密码在终端使用命令启动jupyternotebook时:如上图所示,其中红框中的token就是所谓的令牌,将其输入即可连接上。
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隐语架构包含:产品层、算法层、计算层、资源层和硬件层隐语产品:定位:通过可视化产品,降低终端用户的体验和演示成本。通过模块化API降低技术集成商的研发成本。人群画像:作为隐语的直观入口,隐语保护计算从业者均应该关注产品:SecretPad:轻量化安装、快速验证POC、可定制集成;多部署形态:中心模式、P2P模式全栈产品:MPC、TEE、SCQLSecretNote:Notebook形式、交互式建模
- 隐语安装部署
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主讲老师:周爱辉讲课链接:第4讲(上):隐语安装部署-理论篇丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili主讲老师:王祖利讲课链接:第4讲(下):SecretFlow与Secretnote的安装部署—实操篇丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili一、SecretFlow运行要求:1、环境要求Python>=3.8操作系统:•CentOS7•Anolis8•Ubuntu18.04/20
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姚家湾
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播客以语言交谈为主,是大语言模型AI可以大展拳脚的地方,比如播客简介,播客节目笔记(shownotes)的自动化生成,播客节目单自动化推荐等等。笔者做了一些探索性实验工作,结果发现,在现有播客的文本描述(通常称为播客的元数据)基础上实现AI推荐是不理想的。这主要是现有的播客节目的文本元数据质量参差不齐,大模型难以做矢量搜索和内容生成。播客元数据存在的问题目前播客存在的问题:播客节目的名称太长,夹杂
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题目分析:`app.config['SECRET_KEY']=os.urandom(2).hex()`secret\_key是弱密钥可以爆破进行伪造@app.route(‘/path:note\_id’,methods=[‘GET’])defview_note(note_id):notes=session.get(‘notes’)ifnotnotes:returnrender_template(‘
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第三讲隐语架构产品层白屏黑屏两大模块通过可视化产品,降低终端用户的体验和演示成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本隐语产品SecretPad:轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote:Notebook形式交互式建模多节点一站式管理和交互运行状态跟踪算法层PSI/PIR、DataAnalysis、FederatedLearningPSI(PrivateSetIntesection
- 深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络(前馈神经网络与反馈神经网络)、常见算法概要汇总
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播,以及前馈神经网络与反馈神经网络。文章目录前向传播与反向传播前向传播(ForwardPropagation)反向传播(BackPropagation)总结神经网络简介结构类型前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FFNN)特点常见变体反馈神经网络(Feedb
- 深度学习笔记——生成对抗网络GAN
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型:生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
- 机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
好评笔记
机器学习笔记机器学习boosting人工智能深度学习AI算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息,加速收敛一阶导数与二
- Python 潮流周刊#86:Jupyter Notebook 智能编码助手(摘要)
python
本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。分享了12篇文章,12个开源项目,全文2000字。以下是本期摘要:文章&教程①介绍JupyterNotebook智能助手②用纯Python写一个“Redis”,速度比原生Redis还快?③30分钟
- 编程语言符号表的管理
编译原理
首先为表中的符号,设置一个初始annote值的,其中size是长度,staticvoidsymtable_add_global(structsymtable*st){structsym*sym;sym=&st->table[st->len++];sym->annot.type=FS_INT;sym->annot.size=8;sym->name="@$";sym->size=sym->annot.
- 提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性
JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境,支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。尽管大多数用户熟悉其基本功能,但许多能显著提升工作效率的高级特性往往被忽视。本文将介绍一些高级功能,帮助您在数据科学项目中充分发挥JupyterNotebooks的潜力。1、Magic命令:高效的命令行接口Jupyt
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多