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ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
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一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
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Magnetic_h
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前言在完成暑假仿写项目时,遇到了许多需要用到多界面传值的地方,这篇博客来总结一下比较常用的五种多界面传值的方式。属性传值属性传值一般用前一个界面向后一个界面传值,简单地说就是通过访问后一个视图控制器的属性来为它赋值,通过这个属性来做到从前一个界面向后一个界面传值。首先在后一个界面中定义属性@interfaceBViewController:UIViewController@propertyNSSt
- C语言如何定义宏函数?
小九格物
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在C语言中,宏函数是通过预处理器定义的,它在编译之前替换代码中的宏调用。宏函数可以模拟函数的行为,但它们不是真正的函数,因为它们在编译时不会进行类型检查,也不会分配存储空间。宏函数的定义通常使用#define指令,后面跟着宏的名称和参数列表,以及宏展开后的代码。宏函数的定义方式:1.基本宏函数:这是最简单的宏函数形式,它直接定义一个表达式。#defineSQUARE(x)((x)*(x))2.带参
- 2021-08-26
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在生活中,女人与男人的感悟往往有所不同。人生最大的舞台就是生活,大幕随时都可能拉开,关键是你愿不愿意表演都无法躲避。在生活中,遇事不要急躁,不要急于下结论,尤其生气时不要做决断,要学会换位思考,大事化小小事化了,把复杂的事情尽量简单处理,千万不要把简单的事情复杂化。永远不要扭曲,别人善意,无药可救。昨天是张过期的支票,明天是张信用卡,只有今天才是现金,要善加利用!执着的攀登者不必去与别人比较自己的
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消息中间件根据其设计理念和用途,可以大致分为以下几种常见类型:点对点消息队列(Point-to-PointMessagingQueues):在这种模型中,消息被发送到特定的队列中,消费者从队列中取出并处理消息。队列中的消息只能被一个消费者消费,消费后即被删除。常见的实现包括IBM的MQSeries、RabbitMQ的部分使用场景等。适用于任务分发、负载均衡等场景。发布/订阅消息模型(Pub/Sub
- 网易严选官方旗舰店,优质商品,卓越服务
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网易严选官方旗舰店是网易旗下的一家电商平台,以提供优质商品和卓越服务而闻名。作为一名SEO优化师,我将为您详细介绍网易严选官方旗舰店,并重点强调其特点和优势。大家好!我是高省APP最大团队&联合创始人飞智导师。相较于其他返利app,高省APP的佣金更高,模式更好,最重要的是,终端用户不会流失!高省APP佣金更高,模式更好,终端用户不流失。【高省】是一个自用省钱佣金高,分享推广赚钱多的平台,百度有几
- linux中sdl的使用教程,sdl使用入门
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linux中sdl的使用教程
本文通过一个简单示例讲解SDL的基本使用流程。示例中展示一个窗口,窗口里面有个随机颜色快随机移动。当我们鼠标点击关闭按钮时间窗口关闭。基本步骤如下:1.初始化SDL并创建一个窗口。SDL_Init()初始化SDL_CreateWindow()创建窗口2.纹理渲染存储RGB和存储纹理的区别:比如一个从左到右由红色渐变到蓝色的矩形,用存储RGB的话就需要把矩形中每个点的具体颜色值存储下来;而纹理只是一
- 今天我破防了
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今天本来是大年初一,新年的第一天,应该是高高兴兴的一天,但是我怎么也高兴不起来。具体原因很简单,原本计划年后去县城找了一份会计的工作,被公公婆婆否定了,我心里立马就不舒服了,但是当时刚好肚子疼,我去了厕所,等我上完厕所,公公由于喝了酒还在那里和婆婆唠叨个没完。然后我就在心情极度压抑的情况下把午饭吃完的碗筷和锅给刷了。边刷碗筷和锅,边在那里难受,感觉自己在这个家里真的是过的憋屈死了,公婆不让我去上班
- LLM 词汇表
落难Coder
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Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
- 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割
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智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果:5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前,请阅读《图像分割:直方图区域划分及信息统计介绍》htt
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目录前言需求场景常规写法拆分方法领域对象总结前言实际工作中大部分时间都是在写业务逻辑,一般都是三层架构,表示层(Controller)接收客户端请求,并对入参做检验,业务逻辑层(Service)负责处理业务逻辑,一般开发都是在这一层中写具体的业务逻辑。数据访问层(Dao)是直接和数据库交互的,用于查数据给业务逻辑层,或者是将业务逻辑层处理后的数据写入数据库。简单的增删改查接口不用多说,基本上写好一
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- GitHub上克隆项目
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从GitHub上克隆项目是一个简单且直接的过程,它允许你将远程仓库中的项目复制到你的本地计算机上,以便进行进一步的开发、测试或学习。以下是一个详细的步骤指南,帮助你从GitHub上克隆项目。一、准备工作1.安装Git在克隆GitHub项目之前,你需要在你的计算机上安装Git工具。Git是一个开源的分布式版本控制系统,用于跟踪和管理代码变更。你可以从Git的官方网站(https://git-scm.
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随着AIGC(如chatgpt、midjourney、claude等)大语言模型接二连三的涌现,AI辅助编程工具日益普及,程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作,也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作,还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者,我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能?让我们一起探讨程序员
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今天给大家分享一个在面试中经常遇到的问题:Kafka消息丢失该如何处理?这个问题啊,看似简单,其实里面藏着很多“套路”。来,咱们先讲一个面试的“真实”案例。面试官问:“Kafka消息丢失如何处理?”小明一听,反问:“你是怎么发现消息丢失了?”面试官顿时一愣,沉默了片刻后,可能有点不耐烦,说道:“这个你不用管,反正现在发现消息丢失了,你就说如何处理。”小明一头雾水:“问题是都不知道怎么丢的,处理起来
- 数据仓库——维度表一致性
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背诵数据仓库
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕,完整连接为:数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看,当一系列星型模型共享一组公共维度时,所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时,短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别,因为维度的差别,分析工作涉及的领域从简单到复杂,但是都是通过复杂的报表来弥补设计
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- 想家,想念家乡的四季
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不知道,为什么,这次我回自己出生地—老家,反倒有了一种出差走亲戚的感觉。人啊,出来得久了,就生分了。就不再那么心贴着心脸对着脸了。需要时间,需要机缘,需要我们再重新把自己的思维重置一遍,你才能够转得回这个弯儿的。最好的转弯儿,不是说教,也不是余旧,都有些治标不治本。真正管用的东西,只有一样。也简单。一个字:吃。吃一顿家乡的饭,喝一口家乡的水,听一听那浓重得有些陌生的乡音,心就回来了。心回来,人才算
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华为OD面试真题精选专栏:华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归(LinearRegression)模型形式:关键点:逻辑回归(LogisticRegression)模型形式:关键点:参数估计与评估:3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝(Shal
- 2018-07-20
韻梅
念亲爱的好感谢亲爱的每天照顾我们!因为有你我们心里踏实!念儿子的好儿子感谢你昨晚为我们煎手抓饼,让我们感到你满满的爱与幸福:你煎的与外边买的没有区别,也是脆脆的金黄黄的!我也不担心你的温饱问题,因为你能自己做简单的点心啊!儿子已经长大了,妈妈可要享福了咯!儿子加油!只要你敢想敢行动定能会成功的!
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环境:Xinference问题描述:Xinference如何注册自定义模型解决方案:1.写个model_config.json,内容如下{"version":1,"context_length":2048,"model_name":"custom-llama-3","model_lang":["en","ch"],"model_ability":["generate","chat"],"model
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k均值聚类算法考试例题
?算法:第一步:选K个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个.k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;模糊的c均值聚类算法:--------一种模糊聚类算法,是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
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作家池莉说:“靠谱,说起来简单,落下去复杂;听起来像感觉,做起来是原则。”靠谱的人,为人正直有原则,做事稳重重诺言。在他们眼里,人品比钱财重要,良心比利益可贵。和他们深交,不用防备,无需猜疑,相处最是舒心。魏晋名士嵇康和山涛,同为竹林七贤,两人私交甚笃。后来,山涛出仕为司马氏效力,嵇康则隐居山林。山涛几次举荐嵇康入朝为官,都被嵇康拒绝,最后甚至写下了绝交书。世人都认为两人恩断义绝,可两年后,嵇康遭
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- 最超值的Mac——Mac mini
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你知道最超值的Mac是什么吗?自2005年以来,Macmini一直是Apple台式机产品线中的主要产品。最初推出是为了让对Mac好奇的Mac进入Apple生态系统的一种简单方式,现在新的AppleSiliconMacmini可能是任何寻找新Mac的人的最有吸引力的购买。什么是AppleSiliconMacmini?M1Macmini是Apple最小的台式电脑,同时也是最快的台式电脑之一。最新型号由
- 关于Mysql 中 Row size too large (> 8126) 错误的解决和理解
秋刀prince
mysqlmysql数据库
提示:啰嗦一嘴,数据库的任何操作和验证前,一定要记得先备份!!!不会有错;文章目录问题发现一、问题导致的可能原因1、页大小2、行格式2.1compact格式2.2Redundant格式2.3Dynamic格式2.4Compressed格式3、BLOB和TEXT列二、解决办法1、修改页大小(不推荐)2、修改行格式3、修改数据类型为BLOB和TEXT列4、其他优化方式(可以参考使用)4.1合理设置数据
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香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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查询id不等于3的数据。
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&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
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hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
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/**
* 编程之美 最短摘要的生成
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var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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3.策略灵活度方
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动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
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【情况一】:
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