- Python Requests 与 RESTful API 的交互实践
AI天才研究院
AI人工智能与大数据pythonrestful交互ai
PythonRequests与RESTfulAPI的交互实践关键词:PythonRequests、RESTfulAPI、HTTP请求、API交互、JSON数据处理摘要:本文将带你从“零基础”到“实战高手”,用通俗易懂的语言和生活案例,拆解PythonRequests库与RESTfulAPI交互的核心逻辑。我们将学习如何用Requests发送GET/POST/PUT/DELETE等常见HTTP请求,
- 最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版(大模型篇)
聆思科技AI芯片
聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测AI编程人机交互
前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下,无论是探索未来职业方向,还是更新技术储备,掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手,到课堂用于学术研究的智能工具,大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求,我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能,整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- 跨届资源汇聚地:校友平台开启终身学习与职业互助新模式
IDZSY0430
学习大数据运维开发用户运营流量运营
引言在知识经济时代,“校友”二字早已超越单纯的情感符号,演变为蕴含巨大潜能的资源网络。传统校友关系受限于时空隔阂与信息壁垒,难以实现深度互动与资源共享。如今,依托智能化校友平台,一个打破届别、跨越地域的终身学习与职业互助新生态正加速形成,成为驱动个体成长与社群繁荣的核心引擎。一、资源整合:构建校友生态系统的数字基石校友平台的底层逻辑在于系统性整合碎片化资源,为跨届协作奠定量化基础:动态校友数据库平
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
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一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- Java多线程编程中容易混淆的Thread.sleep()与Object.wait()深度解析
前言在Java多线程编程的学习和实践过程中,我发现很多初学者(包括曾经的我)经常混淆Thread.sleep()和Object.wait()这两个方法的使用场景。本文将通过代码示例、时序图和内存变化图,深入分析这两个方法的区别,并分享我在实际项目中使用它们解决线程同步问题的经验。一、基本概念对比1.Thread.sleep()//使当前线程暂停执行指定的毫秒数Thread.sleep(1000);
- 学习以任务为中心的潜动作,随地采取行动
三谷秋水
计算机视觉智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能深度学习
25年5月来自香港大学、OpenDriveLab和智元机器人的论文“LearningtoActAnywherewithTask-centricLatentActions”。通用机器人应该在各种环境中高效运行。然而,大多数现有方法严重依赖于扩展动作标注数据来增强其能力。因此,它们通常局限于单一的物理规范,难以学习跨不同具身和环境的可迁移知识。为了突破这些限制,UniVLA,是一个用于学习跨具身视觉-
- 剑指offer第二版学习笔记(一)前言
虚空来袭
剑指offer第二版剑指Offer第2版
久闻剑指offer大名,如今我也到了要找工作的时候了,趁现在还有时间,多学一点是一点,在此开一个分集记录一下在学习剑指offer过程中的一些经验和想法。注:使用的书籍是剑指offer第二版。本期内容书籍内容书籍内容简介结语本期仅写了书籍内容介绍,作者还总结了书籍特色、对创作过程中家人、朋友等进行了感谢,我略去了这些部分。下期应该是接着看第一部分。
- 【Transformer论文】通过蒙面多模态聚类预测学习视听语音表示
Wwwilling
推荐系统论文阅读Transformer系列论文transformer聚类多模态
文献题目:LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间:2022发表期刊:ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息,为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT),这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
- 对比2个数据库:google Cloud Firestore 和 supabase
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数据库云端数据库
帮我对比一下:CloudFirestore和supabase尤其是,是否免费,注册难度,是否需要银行卡注册,我没有国外的银行卡(我在中国大陆)。以及免费额度是多少,上手难度,即,学习曲线因为我平时一般是写小项目,我的数据库一般使用json或是sqlite3第1个回答好问题!下面是CloudFirestore(Firebase)和Supabase的全面对比,特别关注了中国大陆用户关心的注册、费用、学
- 【Spring AI】 1接入 Ollama实践
占星安啦
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SpringAI接入Ollama实践学习笔记Ollama官方文档SpringAI快速开始SpringAIOllama集成文档1.pom.xml依赖配置前置条件:请确保你已安装好Java17+、Maven、Ollama,并已下载好所需大模型。在pom.xml中添加SpringAI及Ollama相关依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-webor
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- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py
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引言:数据整理师的效率革命作为数据整理师,你是否曾为繁琐的数据清洗、格式转换和跨平台整合耗费大量时间?传统数据处理流程中,手动操作往往成为效率瓶颈——从杂乱的CSV文件到分散在多平台的API数据,每一步都可能陷入"数据泥潭"。而MCP(Multi-ChannelProcessing)服务器的出现,正通过自动化与智能化能力重构这一现状。本文将深入解析13款适用于不同场景的MCP服务器,覆盖从网络数据
- 机器学习在智能仓储中的应用:库存管理与物流优化
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最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展,仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从货物入库到出库的全流程
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一、散点图Python代码如下:num_points=100x=np.random.rand(num_points)#x点位随机y=np.random.rand(num_points)#y点位随机colors=np.random.rand(num_points)#颜色随机sizes=1000*np.random.rand(num_points)#大小随机alphas=np.random.rand(
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哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据,我们会模拟一份简易文本数据(如字符串列表),并在此基础上演示预处理代码及详细解释,确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理(NLP)任务(如机器学习、深度学习、大模型开发)中,原始文本数据通常会包含各种噪声,例如:多余的空格、换行符、特殊符
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- java数组解析_实例讲解Java数组解构
关然
java数组解析
数组是在程序设计中,为了处理方便,把具有相同类型的若干元素按有序的形式组织起来的一种形式。我们可以把数组看成是用于储存多个相同类型数据的集合,我们在需要用到数组中的一部分数据时,就需要用到数组解构,获得相应的数据。本文我们就一起来学习Java数组解构的相关知识。1.简单解构constnumbers=['a','b','c'];//获取前两项const[n1,n2]=numbers;console.
- 深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别
Q1744828575
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景在日常生活和商业活动中,人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法,如基于模板匹配或特征工程的方法,在面对复杂多变的图像环境时,往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起,特别是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwo
- 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
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- 《三生原理》如何改进阴阳参数冷启动?
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AI辅助创作:《三生原理》通过动态参数耦合与跨域迁移学习优化阴阳参数冷启动问题,显著降低15%的初始化成本并提升收敛效率,具体技术路径如下:一、动态参数化生成引擎阴阳本体的递归约束基于素数基底(阴元=2,阳元=3)构建参数化公式:p=3(2n+1)+2(2n+m+1)(m∈{0,1,2,3,4})通过约束参数mm的取值空间(对应五行属性),压缩冷启动搜索范围在华为高斯实验室的量子加密
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25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 手机射频功放测试学习(二)——手机线性功放的静态电流和小信号(S-Parameter)测试
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手机射频功放测试合集学习S参数读取
目录一、概要二、LPA的电流测试1、LPA的泄漏电流测试手动测试步骤如下:自动化测试:2、LPA的静态电流测试手动测试步骤如下:自动化测试:三、LPA的S-Parameter测试1、矢量网络分析仪校准2、LPA的S参数手动测试步骤:3、LPA的S参数自动测试步骤:四、结语一、概要诚如上文介绍,实验室中进行手机线性功放测试,第一步是看静态电流,第二步再测试小信号(S-Parameter)特性;步骤是
- Linux——搭建嵌入式Linux开发环境步骤总结(虚拟机、Ubuntu、JDK、库文件、GCC)
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搭建嵌入式Linux开发环境虚拟机Ubuntu安装JDK安装库文件GCC版本更新
目录0前言1主机软件环境2Linux系统下安装编译组件3Linux系统下安装库文件和JDK0前言回顾一直以来做的嵌入式项目方向,从如ST的单片机裸机开发,SOC开发,到STM32裸机开发,基于uCOSII的开发,基于freeRTOS的开发等,在实时操作系统层面的应用开发停留了一段时间了,一直想再突破下自我,去年做了一个基于工控机方案的Linux系统应用开发项目,对于Linux一直没有系统性的学习整
- JAVA基础
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位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
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同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
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JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
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方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
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- java文件操作大全
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最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
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一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
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完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
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换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
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- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
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当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
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springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
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数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
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&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
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对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
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ProGuard
Open Source Obfuscators
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http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
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在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
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- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
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* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
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it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
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- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
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sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
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accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
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tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
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subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
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make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
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~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
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- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
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- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1