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qq_26991191
python开发语言pyqt单片机
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- ElasticSearch view
稚辉君.MCA_P8_Java
CentOS7.6KubernetesCluster高可用Kubernetes集群elasticsearchlinux全文检索搜索引擎大数据
基础知识类elasticsearch和数据库之间区别?elasticsearch:面向文档,数据以文档的形式存储,即JSON格式的对象。更强调数据的搜索、索引和分析。数据库:更侧重于事务处理、数据的严格结构化和完整性,适用于关系复杂、数据一致性要求高的业务场景。elasticsearch和核心组件包含哪些?节点(Node):elasticsearch集群中一个服务器实例,负责存储数据、处理请求等,
- vs2022中编译器报错”C1001内部编译器错误“的一种可能
Neptune-6766
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相信大家一定遇到过这种报错,我今天在实现搜索二叉树时遇到了这个问题。正常vs2022报错的时候,都会给出具体的原因,但是这种报错并没有给出具体原因。我排查了一段时间发现。发现自己的一个判断语句少写了一个分号,补上就不会报错了。但是为什么vs2022无法提供具体的位置呢?原因是:类模板中的成员函数,在不调用的时候,并不会实例化!!!也就是按理来说,就算这个成员函数出现了语法错误,只要不调用,编译器也
- NumPy 字符串函数
wjs2024
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NumPy字符串函数引言NumPy是Python中一个强大的科学计算库,它提供了高效的数值计算功能。除了强大的数值处理能力外,NumPy还提供了一系列用于字符串处理的函数,这些函数对于数据清洗和预处理非常有用。本文将详细介绍NumPy中常用的字符串函数,帮助您更好地理解和运用这些函数。NumPy字符串函数概述NumPy字符串函数主要分为以下几类:字符串连接与分割字符串搜索与替换字符串转换与格式化字
- 数据库管理-第287期 Oracle DB 23.7新特性一览(20250124)
胖头鱼的鱼缸(尹海文)
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- 代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
题目要求最多进行两次买卖,而且每次买卖的交易日期不能交叠,必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲:动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票,可能会延续前一天已买入的状态,也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有,可能会延续前一天不持有状态,也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式:dp[i][0]
- 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测
码银
支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天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:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- 【Python蓝桥杯备赛宝典】
殇在山风
蓝桥杯Pythonpython蓝桥杯开发语言算法贪心算法动态规划排序算法
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- 算法【分组背包】
还有糕手
算法动态规划
分组背包是指多个物品分组,每组只能取1件。每一组的物品都可能性展开就可以了。注意时间复杂度不会升阶,O(物品数量*背包容量)。下面通过题目加深理解。题目一测试链接:通天之分组背包-洛谷分析:这道题是分组背包的模板,对每个分组进行可能性的展开即不取这个分组和取这个分组的每一个能取的物品。下面代码采用记忆化搜索,严格位置依赖和空间压缩的解法不再赘述。代码如下。#include#includeusing
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IT资产管理者面临的最大挑战是准确记录组织拥有的每项资产的位置和状态,因为IT预算的很大一部分专门用于购买资产。IT资产管理者通常需要像大海捞针一样在他们的IT资产中搜索,这种动态的资产格局主要是由于员工离职实践不佳、混合工作模式的出现以及采用自带设备(BYOD)策略。此类趋势导致资产分散到公司边界外,从而增加了普遍的资产跟踪复杂性。强大的IT库存和IT资产管理系统是应对这些挑战的关键,使IT资产
- 基于 Redis GEO 实现条件分页查询用户附近的场馆列表
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本文档详细介绍了如何使用RedisGEO模块实现场馆位置的存储与查询,以支持“附近场馆”搜索功能。首先,通过微信小程序获取用户当前位置,并将该位置信息与场馆的经纬度数据一同存储至Redis中。利用RedisGEO高效的地理空间索引能力,文档展示了如何初始化缓存、批量处理和存储场馆位置信息,以及执行基于距离和多种条件的分页查询。此外,还提供了计算两个地理位置间距离的工具类。此方案适用于开发具备地理定
- 搜索引擎快速收录:关键词布局的艺术
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搜索引擎百度快速收录网站快速收录
本文来自:百万收录网原文链接:https://www.baiwanshoulu.com/21.html搜索引擎快速收录中的关键词布局,是一项既精细又富有策略性的工作。以下是对关键词布局艺术的详细阐述:一、关键词布局的重要性关键词布局影响着后期页面是否被收录,以及网站在搜索引擎中的排名。合理的关键词布局能够提升网站的可见性,吸引更多的目标用户,从而实现网站流量的增长。二、关键词布局的原则相关性:关键
- 如何找到已发表文献的代码,或找到带有代码的文献
纪伊路上盛名在
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俗话说得好,复现就是最好的学习;趟着前人的经验,才能研究得更高更远。所以,研究生如何高效查找与复现文献代码,首先要找到代码。在进行研究生阶段的研究时,找到相关的代码并复现文献是至关重要的一步。以下是几种实用的方法:1.直接到GitHub上搜索相关领域的关键词:在GitHub上搜索相关领域的关键词,可能会找到相关的代码,最好是阅读过一定文献之后,掌握该领域的一些关键词以及高频词,进行英文搜索,可以的
- 2024年数据平台建设指南
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数据资产管理大数据数据分析数据仓库嵌入式实时数据库
在当前的数据时代,企业对数据管理和分析能力的需求与日俱增。构建一个现代化、高效、灵活的数据平台不仅是应对这一挑战的必由之路,更是赋能业务创新、提升运营效率的关键所在。作为一名资深的首席数据工程专家,我将在本指南中全面解析数据平台建设的方方面面,涵盖架构设计、技术选型、开发实施、运维管理、新兴实践与趋势等内容,并结合真实案例分享业内最佳实践,为您指引数据平台建设之路。更多详情,请搜索公众号:Data
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好久没有更新过这个公众号了,我承认主要原因是我太懒了,但是我还要给自己找找理由。上半年在家主要是写毕业论文,写完论文就是毕业旅行,之后开始准备CPA考试,虽然北京CPA被取消了(我好难啊)。更新间隔太久了,以至于我都忘了我这个系列是打算写啥了orz。开学之后第一周也好忙,写了很多材料。上周接到一项任务,写个XMind的使用指南,终于和这个系列有那么一点点关系了。个人使用感受是XMind在一些使用场
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数据结构&算法-数组和字符串练习先占一个标题刷题链接:数组和字符串1.寻找数组的中心索引2.搜索插入位置3.合并区间python解法4.旋转矩阵python解法5.零矩阵python常用方法(见菜鸟教程)1.enumerateli=[a,b,c,d]list(enumerate(li))[(0,a),(1,b),(2,c),3,d]list(enumerate(li,start=1))2.zip
- 双线性函数的紧凑超平面散列(Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions)阅读笔记
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Abstract超平面散列(Hyperplanehashing)的目的是快速搜索到离超平面最近的点,并在使用支持向量机(SVM)扩大主动学习方面显示出实际效果。存在问题:不幸的是,现有的随机方法需要长哈希码才能达到合理的搜索精度,因此会降低搜索速度和内存开销。解决方法:为此,论文(CompactHyperplaneHashingwithBilinearFunctions)提出了一种新的超平面哈希技
- 从 0 到 1,DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密
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大家都知道,科技发展特别快,AI更是突飞猛进。DeepSeek大模型,就像一匹黑马,在AI领域迅速冒尖。它和我们常用的搜索引擎、聊天机器人都有联系,到底有多大能耐?让我们一起揭开它的神秘面纱。deepseek官网传送门:DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下:目录一·本篇背景:二.技术实力:突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略:
- 《DeepSeek-R1 问世,智能搜索领域迎来新变革》
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智能搜索
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型,自2024年5月7日发布以来,迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性,在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力:DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法,能够精准解析复杂的语义结构
- 柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法及python实现
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进阶算法案例python人工智能开发语言柯西变异正余弦改进麻雀搜索
目录柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法第一部分:麻雀搜索算法概述1.1麻雀搜索算法简介1.2算法特点1.3算法流程1.初始化阶段2.觅食者搜索阶段3.监视者逃逸阶段4.判断收敛条件1.4公式描述第二部分:改进方法——柯西变异与正余弦机制2.1改进思路2.2柯西变异公式2.3正余弦公式2.4改进后的流程第三部分:基于改进麻雀搜索算法的Python实现第四部分:案例1——函数优化问题(适配器模式)Ra
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基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种启发式优化算法,灵感来自于麻雀的群体行为。该算法模拟了麻雀在寻找食物时的搜索过程,通过合作和竞争来找到最佳解决方案。在本文中,我们将介绍如何使用SSA算法来求解最优目标,并提供相应的MATLAB源代码。首先,我们需要定义问题的目标函数。假设我们要求解的目标是最小化一个连续的优化问题。那么,我
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- 【第二天】零基础入门刷题Python-Selenium-自动化测试-打开百度的首页搜索B站-By类的八种定位方法-find_element方法-send_keys方法
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、By类是什么?time模块是什么?二、使用步骤1.通过ID定位的方法在百度的首页上搜索B站2.通过Name定位的方法在百度的首页上搜索B站3.通过ClassName定位的方法在百度的首页上搜索B站4.通过TagName定位的方法在百度的首页上搜索B站5.通过LinkText定位的方法在百度的首页上搜索B站6.通过Par
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一、PEFT是什么?PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中,目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT,可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集,而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下,如边缘设备、移动设备或低成本
- 【第六天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的贪心算法(持续更新)
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ZhangTao_zata
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☆问题描述假设有如下目录结构project/│├──utils.py│└──subfolder/└──myfile.py在这种情况下,utils.py文件位于subfolder文件夹的外面。要从myfile.py中导入utils.py中的内容★解决方案要在一个Python文件中从位于该文件所在文件夹外的另一个文件导入函数或类,你需要确保两个文件都在Python的搜索路径中。假设你有如下的目录结构:
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weixin_33868027
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>背景描述XHProf是一个轻量级的PHP性能分析工具.使用XHProf的时候,在点击[ViewFullCallgraph]查看结果分析图时,会报错,原因是缺少graphviz绘图软件。在使用brew安装graphviz软件出现了一些错误,特此记录一下.具体内容首先使用brew搜索是否存在graphviz软件,报错:$brewsearchgrap
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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”
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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無為子
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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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
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
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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spring
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
- angular.injector
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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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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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