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宁宁可可
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numpy学习笔记10:arr*=2向量化操作性能优化在NumPy中,直接对整个数组进行向量化操作(如arr*=2)的效率远高于显式循环(如foriinrange(len(arr)):arr[i]*=2)。以下是详细的解释:1.性能差异的原理(1)底层实现不同显式循环(错误示范):Python的for循环是解释执行的,每次迭代需要动态解析变量类型、执行函数调用等操作。对每个元素的操作会触发多次Py
- AIGC与教育行业的邂逅--其在数学领域的应用与实现
想成为高手499
AIGC
引言在数学教学中,教师往往需要大量的时间准备练习题和答案解析,而学生则需要定制化的练习来满足不同的学习需求。AIGC技术可以通过自动生成数学题目、定制化学习内容、即时反馈等方式,极大地提升数学学习的效率与质量。本文将深入探讨AIGC在数学领域的几种应用场景,并通过Python代码展示具体实现方式。1.自动生成数学题目与解析数学题目生成是AIGC在数学教学中的主要应用之一。通过生成不同难度和类型的题
- 用LangChain构建自愈式生成式AI:颠覆传统知识库的智能问答系统实战
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引言:当生成式AI遇到自进化架构ChatGPT的惊艳表现让企业意识到生成式AI的潜力,但传统问答系统仍面临数据孤岛、知识更新滞后等痛点。本文将揭秘如何通过LangChain框架构建具有自进化能力的智能问答系统,实现企业知识库的实时动态更新与智能推理。通过本文,您将掌握一套让AI系统在运行中持续学习、自主优化的创新架构。---##一、核心技术突破###1.1自愈式数据管道(Self-healingP
- Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践
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Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践Python已经成为人工智能和机器人开发的主要编程语言之一,凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的社区资源,Python为开发者提供了一个高效且易于学习的平台。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python进行人工智能(AI)和机器人开发,并通过实际代码示例展示核心技术和应用。1.Python在人工智能中的应用人工智能(AI)领域的核心任务包括机器
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疯狂python讲义学习日志06——异常处理引言1异常处理机制1.1使用try...except处理异常1.2异常类的继承体系1.3多异常捕获1.4访问异常信息1.5else块1.6使用finally回收资源2使用raise处理异常2.1引发异常2.2自定义异常类2.3except和raise同时使用3.python的异常传播轨迹4.异常处理规则4.1不要过度使用异常4.2不要忽略异常引言异常机制
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- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
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文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- Python个人学习笔记(17):模块(sys、pickle&json)
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五、sys模块sys.exit():退出while1:print(123)sys.exit(0)#程序退出,0是正常退出,1是非正常退出,记录在日志中sys.version:得到当前解释器的运行环境sys.platform:运行平台,win32=windows代码:print(sys.version)print(sys.platform)结果:3.13.0(tags/v3.13.0:60403a5
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首先,我需要确定用户的基本背景。可能是一个刚开始学习服务器知识的学生,或者是一个企业里负责IT基础设施的人员,想要了解如何选择服务器类型。不管怎样,用户需要的是两者的核心区别,可能还涉及成本、性能、管理等方面的考虑。物理服务器和云服务器,这两个概念在硬件、部署方式、资源管理上都有不同。首先,物理服务器是实实在在的硬件设备,企业自己购买和维护,而云服务器是基于虚拟化技术的资源,由云服务商提供,用户按
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一、学习建议1.了解基础概念:开始之前,了解网络安全的基本概念和术语是很重要的。你可以查找网络安全入门教程或在线课程,了解网络安全领域的基本概念,如黑客、漏洞、攻击类型等。2.网络基础知识:学习计算机网络基础知识,了解网络通信原理,不同网络协议(如TCP/IP)的工作方式,以及网络拓扑结构等。3.操作系统知识:了解常见的操作系统,特别是Windows和Linux。掌握基本的命令行操作和系统管理技能
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- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
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引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- 人生建议往死里学网络安全!零基础也能跨行学习!!漏洞挖掘还能做副业
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一、网络安全的重要性:从‘不学会被黑’到‘学会保护别人’网络安全的概念现在不再是技术圈的独立话题,它已经渗透到社会的各个领域。从个人的隐私保护、企业的数据安全,到国家的信息防护,网络安全几乎影响了每一个人的生活。无论是黑客攻击、勒索病毒、数据泄露,还是国家间的信息战,网络安全已经成为现代社会的基础设施之一。所以,首先要明白学习网络安全的重要性:你不仅是在学习技术,更多的是在为自己和他人的安全“筑城
- AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献
俞兆鹏
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一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)引擎,旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型(LLMs)的强大生成能力和高效的信息检索系统,为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中,共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
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xiaoweids
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转自:微点阅读https://www.weidianyuedu.com这几天假期,我学习了一下Deno[1]。它是Node.js的替代品。有了它,将来可能就不需要Node.js了。这篇文章就是Deno的一个初步介绍,尝试回答为什么Node.js不能满足需要,以及Deno能够带给我们什么?以下内容主要基于BertBelder[2]和RyanDahl[3]的最新演讲。0、进入主题之前,先说一下Deno
- 如何用AI轻松制作完美PPT,节省时间又提升效率
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如何用AI轻松制作完美PPT,节省时间又提升效率!在这个快节奏的时代,做PPT成了大家工作和学习的必备技能。无论是准备一场重要的商务演讲,还是一份课题报告,PPT的质量往往决定了成败。然而,传统制作PPT的方式费时又费力,如何快速、高效地制作出吸引人的PPT呢?别担心,AI的出现为我们提供了全新的解决方案!AI制作PPT,让你摆脱繁琐的排版如今你只需提供一些基础的内容,剩下的工作交给AI。AI制作
- 多学科视角下探索开源&Github、Git初步学习
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Think1.Github作为现今最主流的代码托管平台、协作平台甚至是“社交平台”,本身是闭源的。一方面,它是和大多数开发者连接最紧密的开源阵地,另一方面,拥有传统“黑客精神”的人认为将用户身份绑定这样一个闭源平台上恰恰与开源背道而驰。请从早期自由软件运动与现代开源模式变迁的视角,谈一谈你对上述两种认知的理解。2.在拓展阅读《开放式协作》第二章中国根据用户增长和贡献者增长将所有项目分为了四种类型,
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你好,我是安然无虞。文章目录1.集合1.1集合的定义1.2集合的常用操作1.3集合练习2.字典2.1字典的定义2.2嵌套字典和字典的取值2.3字典的常用操作补充知识:字典的优势是查找值效率高2.4字典推导式2.5字典练习很重要的补充练习:希望你能掌握练习一练习二1.集合在之前的章节中,我们学习了列表,元组,字符串.已经可以覆盖七成的使用场景了.那么为什么还要学习集合类型呢.列表:有序可变,元素可重
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上层精灵的赞美诗
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文章目录1电子工程师2汽车系统工程师第一篇分享一个笔者2018年的一个心得文章,回头想想从事汽车行业也小8年了,从懵懂稚嫩到所谓的老油条,也是难忘的经历,希望我的经历对从事电子行业和汽车行业的小伙伴有所帮助。1电子工程师2013年电气工程及其自动化专业毕业,由于家里条件的原因,我不能选择继续读研深造,所以本科毕业必须出来工作,由于本科生的就业压力也是非常大的,所以当时想,在大学的时候要学习一些真正
- Linux安装Anaconda和Jupyter
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一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
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动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =