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清水白石008
课程教程学习笔记职业生涯蓝桥杯算法职场和发展
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- 分布式训练:(Pytorch)
达柳斯·绍达华·宁
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分布式训练是将机器学习模型的训练过程分散到多个计算节点或设备上,以提高训练速度和效率,尤其是在处理大规模数据和模型时。分布式训练主要分为数据并行和模型并行两种主要策略:1.数据并行(DataParallelism)数据并行是最常见的分布式训练方式。在这种方法中,模型副本会被复制到多个计算设备上,每个设备处理不同的批次(batch)数据。工作流程:每个设备上都有一个完整的模型副本。数据集被分割成多个
- 常用的排序算法
日暮南城故里
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1.快速排序1.1基本思想:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。1.2步骤如下:选择基准(Pivot):在数据集之中,选择一个元素作为"基准"(pivot)分区(Partitioning):将数组进行分区(partition),将小于基准
- C# 反射(Reflection)详解
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C#基础从入门到精通c#visualstudio开发语言
反射(Reflection)是C#中一种动态分析程序集、类型及成员的机制,允许在运行时获取类型信息、创建对象、调用方法或访问字段,无需在编译时明确知道具体类型。一、反射的核心功能1、动态类型操作获取类型信息(类、接口、结构体等)。实例化对象、调用方法、读写字段/属性。2、程序集分析加载外部程序集(DLL),遍历其包含的类型和成员。3、元数据访问读取特性(Attribute)
- 蓝桥杯算法实战分享:算法进阶之路与实战技巧
m0_73523460
蓝桥杯算法职场和发展
引言蓝桥杯作为国内极具影响力的程序设计竞赛,为众多编程爱好者和专业人才提供了展示自我的舞台。参与蓝桥杯不仅能检验自身编程水平,还能拓宽技术视野,为未来职业发展积累宝贵经验。本文将结合历年真题与参赛经验,全面分享蓝桥杯算法实战要点,助力参赛者提升算法水平,在竞赛中取得优异成绩。一、经典算法题解析1.最长回文子串题目描述:给定一个字符串,求其中最长的回文子串。解题思路:回文串具有对称性,常见解法有暴力
- Python Joblib 使用详解:缓存与并行加速技术
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Joblib简介Joblib是一个轻量级的Python工具集,主要用于两个方面:结果缓存(Memoization)利用Memory类,可以将函数的输出结果存储到磁盘上,避免多次重复计算。特别适合于数据处理和机器学习中一些耗时计算的场景。并行计算利用Parallel和delayed,可以方便地将循环中的任务分发到多个CPU核心上运行,从而加速计算过程。这些功能使得Joblib成为数据科学、机器学习和
- 机器学习经典算法——决策树算法详解与实现
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机器学习经典算法——决策树算法详解与实现决策树(DecisionTree)是一种常用的机器学习算法,它是基于树形结构的有监督学习方法之一。在本文中,我们将详细介绍决策树算法的原理,并使用Python代码进行实现。1.决策树算法原理决策树算法通过对数据集进行划分来构建一棵树,每个节点表示一个特征属性,每个分支代表一个属性取值,叶子节点表示分类结果。根据不同的分裂准则,决策树可以采用多种算法进行构建,
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目录一、背景与核心价值二、无效数据分类与识别技术1.常见无效数据类型2.高级检测技巧三、六大处理方法深度解析1.精准删除策略2.智能填充技术3.时间序列插值4.异常值分箱处理四、电商销售数据清洗实战1.数据集说明2.四步清洗流程五、工业级处理方案选择矩阵六、总结与进阶建议一、背景与核心价值在数据科学项目中,无效数据(缺失值、异常值、重复值)会导致高达35%的分析误差(来源:IBMDataQuali
- 【数据结构】线性表基本操作
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- 机器学习经典算法:决策树原理详解
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决策树(DecisionTree)是一种直观且强大的机器学习算法,被广泛用于分类与回归任务。本文从核心原理(信息熵、基尼系数)、构建过程(ID3/C4.5/CART)、剪枝优化到Python代码实战,全方位解析决策树,并教你如何用Graphviz可视化树结构!目录一、什么是决策树?二、决策树的核心原理1.特征划分标准2.关键公式推导3.决策树构建流程三、Python代码实战1.数据集准备2.模型训
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- 26、web前端开发之CSS3(三)
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5.文本(Text)CSS3大大增强了对文本样式和排版的控制,使得网页设计更加灵活和多样化。本讲详细介绍CSS3中常用的文本相关属性,包括文本对齐、字体大小、行高、字母间距、单词拆分、溢出隐藏等,帮助开发者更好地控制和优化网页中的文本显示效果。5.1.文本对齐(text-align)text-align属性用于控制块级元素(如div、p等)中的文本水平排列方式。通过合理使用text-align,可
- Qwen2-Audio Qwen2.5-VL Qwen2.5_Omni傻傻分不清
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前沿多模态大模型:论文与实战人工智能AIGCchatgpt语音识别
引言:Qwen系列多模态大模型阿里巴巴Qwen团队在这一领域持续深耕,推出了一系列备受瞩目的多模态大模型。从专注于“听”的Qwen2-Audio,到聚焦于“看”的Qwen2.5-VL,再到集“听说看”于一身、并能说会道的Qwen2.5-Omni,我们可以清晰地看到一条从单模态增强走向多模态统一的技术演进路径。这三个模型,虽然同属Qwen家族,但在设计理念、核心能力、技术实现和应用场景上却各有侧重,
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- 深度学习--【完整代码+数据集】线性回归数据模型构建案例
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作者简介:Java、前端、Python开发多年,做过高程,项目经理,架构师主要内容:Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码根据炮哥所讲授内容进行学习心得整理与分享:现在假设这样的一个案例,现在有一组这样的数据,是小明每天学习的时间和最后考试的分数的数据。数据如下表所示,同时想知道小明假设学习
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对我们而言,无论从事什么工作,考取相关证书都有非常重要的作用,它是我们找工作时的加分项,同时也是对我们技术水平的验证,那么从事网络安全工作可以考哪些证书?本篇文章为大家介绍一下。1、CISP国家注册信息安全专业人员CISP,是经中国信息安全产品测评认证中心实施的国家认证,对信息安全人员执业资质的认可。是国内权威认证,有政府背景给认证做背书,如果想在政府、国企及重点行业从业,企业获取信息安全服务资质
- 运维可以考哪些证书?这5个高含金量证书,值得你去考!
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运维工程师是企业信息化建设中非常重要的一环,考取相关证书可以帮助你更好地发展。下面介绍5个含金量比较高的证书,值得你去考!1、软考软考,即全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试,是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试。其目的是科学、公正地对全国计算机与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。软考的证书分为初级、中级和高级三个级别,每个级别都有
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#在sklearn中,一些常用的数据集,以及调用他的方法load_boston:包含503个波士顿房价的观察值,用于研究回归算法的优质数据集load_iris:包含150个鸢尾花尺寸的观察值,用于研究分类算法的优质数据集load_digits:包含1797个手写数字图片的观察值,用于研究图像分类算法的优质数据集1.加载csv文件#加载csv文件importpandasaspd#创建URLurl='
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前面通过大量时间学习那些可能会让你感觉枯燥的数据处理、数据建模等内容,到这里我们开始涉足PowerBI中最让人心动的环节:数据可视化。第一篇先在PowerBI中制作常见的柱形图,简单来说,柱形图就是利用水平的柱子表示不同分类数据的大小,与之类似的是条形图,它就是竖的柱形图,或者说把柱形图顺时针转动90度就成了条形图,使用以及作图方式类似,因此本文介绍的柱形图的各项设置也适用于条形图,对它不再作单独
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在使用MySQL数据库时,开发者可能会遇到类似java.sql.SQLException:Illegalmixofcollations的错误。这种错误通常由不同字符集排序规则(Collation)的字段或值在查询中被混合使用引起。本文将通过一个实际案例,解析错误原因并提供解决方案。遇到的问题:java.sql.SQLException:Illegalmixofcollations(utf8mb4_
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目录第一章分类回归树1.1分类回归树概述1.2模型训练1.2.1递归分裂1.2.2寻找最佳分裂第二章随机森林2.1随机森林概述2.2模型组件2.2.1Bootstrap2.2.2Bagging2.3模型训练2.4Sklearn随机森林模型参数2.4.1随机森林参数说明第三章工程实践3.1数据收集3.1.1数据集介绍3.1.2数据集的下载地址3.1.3加载数据3.2数据探索3.2.1数据概述3.3特
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ESP32-S3-BOXAI语音开发套件,为用户提供了一个以离线和在线语音助手为核心的智能设备开发平台,能够助力用户降低研发投入成本,缩短开发周期,轻松构建可自定义AI语音功能的AIoT方案。它既可以用于构建智能音箱,也可以赋能更多物联网设备直接实现人机语音交互。ESP32-S3-BOX除了智能语音助手以外,还集触摸屏控制、传感器、红外控制器和智能网关等多功能于一体。ESP32-S3-BOX外观精
- 字节跳动创始人张一鸣演讲
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张一鸣演讲:大家好!各位都非常年轻,我今天来的时候挺有压力,因为我毕业快11年了,看到你们,真是觉得“长江后浪推前浪”。我去年参加了武汉的校招,感觉新一代年轻人的素质确实都非常好。我作为面试官,过去10年里,可能面试过小2000个年轻人。有的和我在一家公司,有的去了别家公司,他们发展差别其实非常大。那为何毕业多年后,原本水平差不多的同学都拉开了差距?我昨天就在想这个问题,也在想应该跟大家分享些什么
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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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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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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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
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- 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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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
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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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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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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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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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