不用机器学习包python手写第41页

【Python爬虫(86)】元宇宙浪潮下，Python爬虫能否乘风破浪？

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是Python爬虫领域的集大成之作，共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。

奔跑吧邓邓子·2025-03-02 08:48

【Python爬虫(94)】爬虫生存指南：风险识别与应对策略

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是Python爬虫领域的集大成之作，共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。

奔跑吧邓邓子·2025-03-02 08:48

LeetCode - #219 存在重复元素 II

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python

网罗开发·2025-03-02 08:46

Prometheus+Grafana监控

目录资源列表一、基础环境关闭防火墙关闭selinux修改主机名节点添加主机名与IP对应关系二、部署Prometheus下载安装包解压创建用于运行Prometheus的组和用户创建Prometheus数据存储目录给

畅云客·2025-03-02 08:16

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具

皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

Grafana服务安装并启动

服务安装并启动1、介绍2、下载Grafana3、解压缩文件4、启动Grafana服务5、增加数据源,填写Prometheus访问地址6、增加图表1、介绍Grafana是一个开源的可视化系统监控和警报工具包。

风中凌乱·2025-03-02 07:15

用大白话解释数据库分库分表sharding是什么有什么用怎么用

这样找书的人不用挤在一个大厅里翻找，效率更高。技术定义：把一个大数据库拆分成多个小数据库（分片），分散到不同服务器上，解决单台服务器性能不足的问题。

心心祥蓉·2025-03-02 07:15

穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路

本文将深入探讨如何使用Python调用DeepSeek的API接口，并

云边有个稻草人·2025-03-02 07:45

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

AI 驱动的智慧大脑：打造企业动态知识库，开启高效管理新时代

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python

网罗开发·2025-03-02 07:12

《python从入门到实践》笔记第3章列表简介

3.1列表是什么列表：由一系列按特定顺序排列的元素组成。创建包含字母表所有字母、数字0-9或所有家庭成员姓名的列表；也可以将任何东西加入列表中，其中的元素之间可以没有任何关系。用方括号（[]）来表示列表，并用逗号分割其中的元素。bicycles.pybicycles=['trek','cannondale','redline','specialized']print(bicycles)3.1.1访

镜中人★·2025-03-02 07:11

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

Completion TLP ：CplD和Cpl

术语定义用途特点CplD带数据的完成事务层包（CompletionwithData）响应读取请求（ReadRequest），将请求的数据返回给发起设备（Requester）。

昇柱·2025-03-02 07:11

【MySQL】MySQL数据库安装以及报错处理技巧

目录更新软件包列表安装MySQL服务器检查MySQL服务是否启动配置密码重新restartMySQL?编辑删除MySQL报错信息更新软件包列表这里的软件包就类似于centos里面的

web13688565871·2025-03-02 06:39

Python中使用httpx模块详解

导入httpxIn [25]: import httpx获取一个网页In [26]: r = httpx.get("https://httpbin.org/get")In [27]: rOut[27]: 同样,发送HTTPPOST请求:In [28]: r = httpx.post("https://httpbin.org/post", data={"key": "value"})In [29]:

skydust1979·2025-03-02 06:38

案例34在华为设备上配置访问控制列表

.ACL的基本原理访问控制列表(AccessControlList，ACL)使用包过滤技术，在路由器上读取第三层及第四层包头中的信息，如源地址、目的地址、源端口、目的端口等信息，根据预先定义好的规则对包进行过滤

BinaryStarXin·2025-03-02 06:38

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

paddlepaddle(飞浆）报错name ‘libpaddle‘ is not defined及paddle.fluid.core_noavx

最近有一个OCR中文识别的需求，用到paddleocr，但服务器死活装不上paddlepaddle（python3.10.4,win8环境)先装了2.6.0的paddele,报name‘libpaddle

管春·2025-03-02 06:36

【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现：vLLM 框架

在LLM的应用中，推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型，根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而，LLM的推理速度往往较慢，尤其是在处理长序列或高并发请求时，效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题，vLLM应运而生！vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎，它能够显著提升LLM的推理速度，让你的应用如虎添翼！今天，我们就来一起探索vLLM的奥秘

kakaZhui·2025-03-02 06:06

关于解决shell脚本中无法用cd命令，在指定文件下运行指定文件的解决方法分享

本人以编写shell脚本，一键安装配置php7.3为例前提：本脚本在Linux/opt/目录下运行首先解压php压缩包######配置nginx，带lua支持######################

Ramphastos1101·2025-03-02 06:06

Python小实验——归结反演

实验目的打印所有互补文字;头现命题逻辑简单归结;实验内容及结果#归结反演过程，传入外面最大的数组里面的两个小数组，也就是两个子句，消掉对应的谓词公式defresult(m=[],n=[]):after=0whilelen(m)!=after:after=len(m)foriinm:forjinn:if(

我没得冰阔落.·2025-03-02 06:05

Python vLLM 实战应用指南

文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎，专注于高效的生成式模型推理任务。它通过动态批处理和内存优化技术大幅提高了大模型（如GPT系列）的推理性能，非

ghostwritten·2025-03-02 06:34

python学习笔记——三元操作符

三元操作符三元操作符的基本格式为：result=xifx<yelsey其中，x<y为判断语句。若x<y为真则result=x，否则result=y。

面向对象的邓老凉茶·2025-03-02 06:34

python中httpx库的详细使用及案例

文章目录1.安装httpx2.同步请求3.异步请求4.高级功能5.错误处理6.配置客户端7.结合BeautifulSoup使用8.示例：抓取并解析网页9.注意事项httpx是一个现代化的PythonHTTP

数据知道·2025-03-02 06:03

第九课：浅拷贝与深拷贝

一、可变参数和不可变参数Python中string、tuple和number是不可变对象，而dict、list等是可变对象。

MgVccl·2025-03-02 06:03

Python学习(八):返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法

Python学习分享:今日学习:返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法返回值return返回值要点:1.如果函数体中包含return语句，则结束函数执行并返回值2.如果函数体中不包含

追梦梓辰·2025-03-02 06:03

deepstream编译报错fatal error: gst/rtsp-server/rtsp-server.h: No such file or directory，缺包。

如果没有gst/rtsp-server/rtsp-server.h的话那就和我的现象一样，应该是少安装了一个包。

低配加班人·2025-03-02 06:32

查看Python库依赖关系的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

python网格交易法详解_什么是网格交易？一文教会你网格交易策略

一、网格交易法设定价值中枢，利用“档位”的模式对投资标的进行机械式操作，下跌时，进行分档买入，上涨时，进行分档卖出。网格法由于不依赖人为的思考,完全是一种程序行为,像渔网一样,利用行情的波动在网格区间内低买高卖，可以合理控制仓位，避免追涨杀跌,拥有较强的抗风险能力。例如国外一个经典的仓位管理系统，某只蓝筹股现价10元，本金是20万。则第一次买入10万元，另外每下跌1元买入1万元，每上涨1元卖出1万

weixin_39793319·2025-03-02 05:31

python 必备模块和包_Python_异常和模块

异常处理单个异常处理：try:print(num)exceptNameError:print('没有定义变量')exceptFileNotFoundError:print('找不到文件路径')print(1)多个异常处理：try:print(num)#11/0#open('xxx.txt')except(NameError,FileNotFoundError,ZeroDivisionError):

weixin_39616216·2025-03-02 05:31

用python写一个网格交易策略代码

网格交易策略的python代码大致如下：导入需要的库importpandasaspd加载数据data=pd.read_csv("data.csv")定义一个函数，用于计算最优买入和卖出价格defcalculate_optimal_buy_sell_price

一曲歌长安·2025-03-02 05:31

【Python学习之路】——Day20（Django 下）

Model到目前为止，当我们的程序涉及到数据库相关操作时，我们一般都会这么搞：创建数据库，设计表结构和字段使用MySQLdb来连接数据库，并编写数据访问层代码业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作importMySQLdbdefGetList(sql):db=MySQLdb.connect(user='root',db='wupeiqidb',passwd='1234',host='localh

weixin_30758821·2025-03-02 05:01

Python编码系列—Python原型模式：深克隆与高效复制的艺术

欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2025-03-02 05:00

2.2.1.2-网格交易(python网格交易附实战交易记录)

跳转到根目录：知行合一：投资篇已完成：1、投资&技术 1.1.1投资-编程基础-numpy 1.1.2投资-编程基础-pandas 1.2金融数据处理 1.3金融数据可视化2、投资方法论 2.1.1预期年化收益率 2.1.2一个关于y=ax+b的故事 2.1.3-数据标准化 2.1.4-相关性分析 2.2.1.1-一个关于定投的故(姿)事(势) 2.2.1.2-网格交易 2.

Kelvin写代码·2025-03-02 05:30

python记录项目的依赖信息：

python记录项目的依赖信息：在项目目录下运行pipfreeze>requirements.txt命令。这会将项目所需的所有第三方包及其版本信息保存到名为requirements.txt的文件中。

通辽汗国尚书令·2025-03-02 05:59

[Python]:热血传奇-Wzl，Wzx的解析

首先我们要了解,wzl与wzx的对应关系，wzx里面存的是每张二进制图片数据在wzl中的偏移量，所以取到wzx中的偏移数据就可以取到wzl每张图片数据，其实就这么简单。1[取wzx中偏移量数据]：以素材[hum.wzx]为例进行解析-读取前44字节为wzx头文件，对解析无作用不做处理-读取44至48字节代表为，[wzx中偏移值总数量][int类型][4字节]-读取48字节以后，每4个字节[int类

游戏百晓生·2025-03-02 05:59

python -ssh学习

defexe_sshcmd(ip,username,userpswd,port,cmd):"""功能：SSH登录到指定设备，并执行对应的命令入参：前四项为ssh登录shell的ip和port，具备管理员权限的用户名和密码，cmd可以是单条命令，也可以是命令列表返回：每次命令执行结果列表，标准输出结果，不包含错误输出Examples:|ExeSshcmd|ip|name|pswd|cmd|"""tr

大胖丫·2025-03-02 05:58

《Python代码实战！基于鸿蒙系统开发智慧农业病虫害AI识别系统》

本文将详细介绍如何基于HarmonyOSNEXTAPI12及以上版本，使用Python开发用于智慧农业病虫害识别的AI类目标签功能，为开发者提供从理论到实践的全面指导。

·2025-03-02 05:39

python中安装使用pcl

这个参考官网的方法即可。我是安装完了使用pcl的时候总是提示找不到pclmodule，使用的是官网以下方法：（在condaprompt中分别执行以上命令）

业务不精er·2025-03-02 05:57

PCL点云系列之如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据？自动驾驶汽车如何感知周围环境

在本文中，我们将深入研究一个Python脚本，该脚本从ROS（机器人操作系统）包中提取点云数据，同时

知识大胖·2025-03-02 05:57

安装Python_PCL点云库

Python_PCL是Python语言的一个点云库，它提供了一组用于处理和分析点云数据的工具和函数。本文将介绍如何安装和配置Python_PCL点云库，并提供相应的源代码示例。

FqLibrary·2025-03-02 05:26

使用Windows系统进行Node.js离线安装

以下是进行Node.js离线安装的步骤：第一步：下载Node.js安装包首先，我们需要从官方网站或其他可信来源

YOUFDJ·2025-03-02 05:26

ROS2入门教程—创建ROS2功能包（C++版）

ROS2入门教程—创建ROS2功能包（C++版）1ROS2中的功能包2创建功能包3编译功能包4设置环境变量5运行功能包6功能包中的内容7修改package.xml文件功能包是ROS2中组织代码的基本容器

Roar冷颜·2025-03-02 04:22

Flink——部署StreamPark

环境准备提前部署好了Flink1.18，官方要求1.12及以上jdk1.8Mysql5.7，官方要求5.6及以上，也可省略，系统自带h2Step1：通过streampark官网下载安装包Step2：跟着官网的

penghaichao·2025-03-02 04:52

【MySQL篇】使用Java操作MySQL实现数据交互

目录JDBC的认识：安装MySQL驱动包：下载完成后将包导入IDEA实现代码：1.创建数据源2.和数据库服务器建立连接?3.构造操作数据库的sql语句.4.执行SQL语句5.释放资源?

m0_74825260·2025-03-02 04:51

关于腾讯云搭建Socks5多IP代理服务器实现游戏单窗口单IP完美搭建教程附带工具

创建弹性网卡，绑定弹性公网IP实现多IP4.如何更换IP5.服务器网卡绑定内网IP6.使用CCProxy搭建socks5服务器7.socks5IP如何使用实现端游模拟器手机单窗口单IP7.1万安挂机宝下载后安装包里有介绍

云建站架构师rain·2025-03-02 04:51

考研导师选择方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-02 04:20

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。

AOIWB·2025-03-02 04:19

Python 爱心烟花（Turtle 图形库）

importturtleimportrandomturtle.bgcolor("black")turtle.speed(0)turtle.hideturtle()defdraw_heart(x,y,size,color):turtle.penup()turtle.goto(x,y)turtle.pendown()turtle.color(color)turtle.begin_fill()turtl

一一代码·2025-03-02 04:18

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