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Android arcgis加载在线底图 Angie洛林 android arcgis
我整理的一些关于【信息系统】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://edu.51cto.com/mic-position/757.html在Android中使用ArcGIS加载在线底图ArcGIS是Esri提供的一套强大的地理信息系统（GIS）解决方案，支持多种平台，包括Android。本文将介绍如何在Android应用中使用ArcGIS加载在线底图，并配有相关代码示
PHP会务会议系统小程序源码云启软件 PHP商业系统小程序 uni-app vue php
会务会议系统一款基于ThinkPHP+Uniapp框架，精心雕琢的会议管理微信小程序，专为各类高端会议场景量身打造。它犹如一把开启智慧殿堂的金钥匙，为会议流程优化、开支精细化管理、数量精准控制、标准严格设定以及供应商严格筛选等关键环节，铺设了一条标准化的高速公路。这一创新之举，不仅引领我们步入了量化成本节约的新时代，更在风险有效缓解与服务质量显著提升方面，树立了业界的全新标杆。会务平台——会议管理
深度学习环境配置——Anaconda安装 tyyhmtyyhm 深度学习环境配置深度学习人工智能
目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系时光旅人01号深度学习 pytorch opencv
想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析快撑死的鱼人工智能回归 python pytorch
面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中，给定带标签的数据，算法尝试学习从输入到输出的映射关系；无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构；强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
《数组》学习——有序数组的平方小翔很开心我在CSDN学算法学习
有序数组的平方题目：给你一个按非递减顺序排序的整数数组nums，返回每个数字的平方组成的新数组，要求也按非递减顺序排序。测试用例：输入：nums=[-4,-1,0,3,10]输出：[0,1,9,16,100]解释：平方后，数组变为[16,1,0,9,100]，排序后，数组变为[0,1,9,16,100]该题，有两种解法：暴力排序解法双指针法（快慢指针法）测试程序：（双指针法的求解）#include
Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务某龙兄 python nginx linux centos
JupyterNotebook（此前被称为IPythonnotebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一
PHP搜索引擎WindSearch，新增Faker伪数据生成功能
WindSearch是一个基于中文分词，由纯PHP开发全文检索引擎，可快速搭建PHP站点的站内搜索，他没有任何繁琐的安装配置、不需要维护调优、不占用服务器内存、可与PHP项目完美融合在一起。Faker数据生成安装导入//将WindSearch代码下载到本地，再像下面这样引入require_once'yourdirname/windsearch/vendor/autoload.php';开始生成//
人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
FakeApp 技术浅析（一）爱研究的小牛 AIGC—深度伪造虚拟现实人工智能 AIGC 深度学习机器学习
FakeApp是一款早期的深度伪造（Deepfake）工具，最初于2018年发布，用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新，但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器负责生成逼真的数据（如图像、视频
C语言学习记录——BC61 牛牛的二三七整除曾浩轩 C语言学习记录学习 c语言
牛牛的二三七整除_牛客题霸_牛客网(nowcoder.com)#includeintmain(){inta;//定义我们要输入的整数scanf("%d",&a);//输入整数if(a%2==0)//a%2==0说明a能被2整除{printf("2");//输出2空，因为a有可能还会被3和7整除，但输出中格式显示每个数字是间隔的}//并且要升序输出，所以先判断能否被2整除，再判断能否被3整除，最后是
DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案爱吃青菜的大力水手人工智能自动化持续部署语言模型开源
deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法，根据实时数据动态调整生产计划和资源分配。它可以综合考虑订单需求、设备状态和产能限制，智能生成最优的生产排程方案，减少等待时间和切换成本。例如在汽车制造工厂，deepseek可根据订单需求和设备
国内大厂面试一般流程——扫盲 weixin_49526058 面试职场和发展
中国大型互联网企业的面试流程通常分为若干轮，具体轮数和考察内容可能因公司、岗位及招聘需求有所不同，但一般来说，大致可以分为以下几轮：1.简历筛选考察内容：主要看简历是否符合岗位要求，关注工作经历、项目经验、技术栈、学历背景等。如果简历突出，通常会进入下一轮面试。2.电话/视频初面（HR面）考察内容：HR面试主要是了解你的基本情况、动机和软技能。一般会问一些关于简历的问题，了解你对公司的了解、为什么
transformer模型构建 AI耽误的大厨自然语言处理nlp transformer 算法人工智能神经网络 word2vec
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深度学习之目标检测的常用标注工具铭瑾熙人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。小宇爱深度学习-自学之路深度学习自然语言处理 rnn
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清... 雪停时偶遇一叶春流程图
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侯捷 C++ 课程学习笔记：C++ 面向对象开发的艺术孤寂大仙v c++c++学习笔记
在侯捷老师的C++系列课程中，《C++面向对象开发》这门课程让我对面向对象编程有了更深入的理解。面向对象编程（OOP）是现代软件开发中最重要的编程范式之一，而C++作为支持OOP的语言，提供了强大的工具和特性。侯捷老师通过系统的讲解和实战案例，帮助我掌握了如何在C++中高效地使用面向对象技术。以下是我对这门课程的学习笔记和心得体会。一、课程核心内容：C++面向对象开发的关键特性![侯捷老师的课程详
【Python系列】Python 解释器的站点配置 Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室 s1 Python python 开发语言
欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,M
DeepSeek如何重塑我的编程学习：计算机新生的AI实践 EnigmaCoder DeepSeek 学习人工智能
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【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空爱学习不掉头发深度学习自然语言处理（NLP）自然语言处理迁移学习人工智能
文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍：数据文件有三个train.csv，test
利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战傻啦嘿哟 pandas
目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天，我们将通过一个实战案例，演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取，并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者，也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖分类数据挖掘人工智能
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一环境系统：macOSSonoma14.3芯片：AppleM3Prodocker版本：25.0.5二软件OrbStack[推荐，一款轻量化的docker管理软件，还是docker的命令]item2三步骤拉取nginx镜像dockerpullnginx新建一个nginx容器dockerrun--namenginx5-d-p80:80nginx确认nginx内部的目录[第一次一定要确认下目录]-配置目
《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】 code_stream #机器学习神经网络
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在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。 Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
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最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想) -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
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作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
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想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant 1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 查看安装在命令行输入vagrant 2.
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一个不错的shell 脚本教程入门级建立一个脚本　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。　　如同其他语言一样
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Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java jvm 多线程单元测试
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今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$

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