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编程新手
之
环境搭建:node python
好的,没问题!为你新装的机器打造一套稳定、高效、专业的开发环境是一件非常有成就感的事情。我们将遵循“稳定优先,专业实践”的原则,不追求最新版本,而是选择社区广泛认可的长期支持版(LTS)和最佳实践工具。整个过程将分为几个部分:基础环境:终端、包管理器和Git,这是所有开发的基石。Node.js环境:使用版本管理器nvm,专业地管理Node.js。Python环境:使用版本管理器pyenv+venv
PyAIGCMaster
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2025-07-05 04:37
React
python
开发语言
公网视频流访问
之
webrtc-streamer
前言之前两篇帖子视频流调试过程(海康威视+Kurento)使用Kurento提供公网视频流分别解决了从rstp视频流转码到页面播放和kurento的网络穿透的问题。但是吧,在我这次的具体方案中,它还是有个很讨厌的地方,就是需要https。而因为是政府项目,政府又因为很多麻烦的审核问题不想申请域名,这里就总是会出现一个看上去很吓人的安全警告。虽然无伤大雅,但是领导看见了总是会想一想的,说不定就给不少
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2025-07-05 03:32
web服务器
之
云主机、物理机租用、服务器托管的区别
云主机、物理机租用和服务器托管是三种不同的Web服务器部署方式,它们各有特点,适用于不同需求的用户。以下是这三种服务的区别:云主机(CloudHosting):资源分配:基于虚拟化技术,多个用户共享物理服务器的资源,但每个用户的环境是隔离的。灵活性与扩展性:用户可以根据需要快速调整资源(CPU、内存、存储等),具有较高的弹性和按需付费的特点。管理维护:通常由云服务提供商负责硬件维护和部分软件环境的
wayuncn
·
2025-07-05 03:30
服务器租用托管
云服务器
服务器
运维
[架构
之
美]Spring Boot 3.5.3新特性解析及JDK21集成
[架构
之
美]SpringBoot3.5.3新特性解析及JDK21集成SpringBoot3.5.3作为关键补丁版本,不仅修复了此前版本中的棘手回归问题,更深度整合JDK21特性,为高并发与云原生应用带来突破性提升
曼岛_
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2025-07-05 02:58
成长之路
架构
springboot3.5.3
VLA模型
这些模型对于实现具身智能至关重要,使机器人能够理解物理世界并与
之
互动。以下是VLA模型发展的时间线:早期阶段:计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始,随着视觉问答(VQA)系统的出现。
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2025-07-05 00:48
Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯
之
踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
星光银河
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2025-07-05 00:17
深度学习-代表性技术主题
/
概念层面
计算机视觉
学习
人工智能
cnn
神经网络
深度学习
No such signal QObject::dataChanged(QModelIndex,QModelIndex,QVector<int>) in itemviews
下面分析可能的原因及对应的解决办法:原因分析模型不支持该信号:QDataWidgetMapper依赖模型发出dataChanged信号来更新与
之
关联的窗口部件。如果
道亦无名
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2025-07-04 23:08
图形界面QT
java
数据库
前端
React 强大的表单验证库formik
之
集成Yup、React Hook Form库
简介Formik是为React开发的开源表单库,提供状态管理、验证和提交处理功能,可简化复杂表单的开发。核心优势-状态管理:自动跟踪输入值、验证状态和提交进度,无需手动编写状态逻辑。-验证功能:支持声明式验证规则(如字段类型、长度限制、异步验证),实时反馈错误信息。-集成能力:可与Yup(验证)、ReactHookForm(表单钩子)等库组合使用,扩展功能。安装npminstall
伍哥的传说
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2025-07-04 23:05
前端源码分享
react.js
前端
前端框架
AI大模型探索之路-训练篇15:大语言模型预训练
之
全量参数微调
系列篇章AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transforme
寻道AI小兵
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2025-07-04 22:03
AI大模型预训练微调进阶
AIGC
人工智能
语言模型
自然语言处理
python
AI编程
agi
Linux多线程(十五)
之
【封装原生线程】
文章目录封装原生线程封装原生线程Thread.hpp#pragmaonce#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;typedefvoid(*callback_t)();staticintnum=1;classThread{public:staticvoid*Routine(void*args){Thread*t=stati
好名字更能让你们记住我
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2025-07-04 22:00
linux
运维
服务器
jvm
centos
c++
ubuntu
(五)零代码封装pytest框架(接口关联
之
热加载替换)
一、Template与热加载替换1、在接口关联中Template存在一些问题(1)数字类型字符串替换时类型会产生变化(2)不能做二次处理(加随机数、加密、签名处理等)2、热加载替换热加载替换:来源于httprunner框架作用:在yaml文件中能调用python方法二、步骤1、首先在extract_util.py的ExtractUtil类下建立hotload_replace方法前面提到过使用${t
OY-xin
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2025-07-04 21:55
pytest
python
单元测试
自动化
模块测试
软件设计中如何画各类图
之
五用例图(Use Case Diagram):系统功能需求与用户交互的图形化描述
目录1前言2用例图基本介绍3用例图的符号及说明3.1用例(UseCase)3.2参与者(Actor)3.2关系(Relationships)4画用例图的步骤4.1确定系统边界4.2识别参与者4.3定义用例4.4绘制关系4.5完善细节5用例图的用途5.1系统设计与分析5.2需求收集与验证5.3沟通与共享理解6实际场景举例6.1在线酒店预订系统6.2学生课程管理系统7结语1前言在软件工程和系统设计领域
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2025-07-04 18:08
新手秒懂!MCP协议架构全拆解:从运维血泪史到企业级安全实战 —— 3层组件深度剖析+原创代码改造,拒绝API包装器误区
一、凌晨宕机
之
痛:为什么你的AI调度系统总崩溃?“智能客服半夜突然发疯,给用户狂发1000条促销短信!
码力金矿
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2025-07-04 17:29
python
MCP
人工智能
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运维
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apache
数据分析
数据挖掘
人工智能
注意力机制还有招?混合注意力好发不卷
2025深度学习发论文&模型涨点
之
——混合注意力混合注意力是一种融合多种不同类型注意力机制的技术,旨在提升模型对数据中关键特征的识别与处理能力。
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2025-07-04 17:27
R语言学习笔记
之
十
摘要:仅用于记录R语言学习过程:内容提要:描述性统计;t检验;数据转换;方差分析;卡方检验;回归分析与模型诊断;生存分析;COX回归写在正文前的话,关于基础知识,此篇为终结篇,笔记来自医学方的课程,仅用于学习R的过程。正文:描述性统计n如何去生成table1用table()函数,快速汇总频数u生成四格表:table(行名,列名)>table(tips$sex,tips$smoker)NoYesFe
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2025-07-04 16:55
HTML
之
表单结构全解析
HTML
之
表单结构全解析一、表单基础结构与核心标签1.1表单容器:``标签1.2表单元素的灵魂:``标签二、常用表单元素详解2.1输入类元素:``2.1.1基础文本类2.1.2选择类2.1.3交互类2.2
AA-代码批发V哥
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2025-07-04 16:50
HTML
html
前端
爬虫第三篇(网络通信
之
获取响应)
响应状态码HTTP响应状态码是服务器与客户端之间通信的重要机制,用于指示请求的处理结果。状态码分为五个类别:1xx:信息性状态码,用于临时响应。2xx:成功状态码,表示请求已成功处理。3xx:重定向状态码,表示客户端需要进一步操作。4xx:客户端错误状态码,表示客户端请求有误。5xx:服务器错误状态码,表示服务器处理请求时出错。响应头响应头信息的定义与组成1.响应头信息的定义HTTP响应头(Res
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2025-07-04 15:12
为什么stm32串口发送数据没有反应_学习笔记
之
STM32 USART串口应用
一、USART简介通用同步异步收发器(USART)提供了一种灵活的方法与使用工业标准NRZ异步串行数据格式的外部设备之间进行全双工数据交换。USART利用分数波特率发生器提供宽范围的波特率选择。(文章下方有USART串口视频资料)STM32的串口资源相当丰富的,功能也相当强劲。STM32F103ZET6最多可提供5路串口,有分数波特率发生器,支持同步单向通信和半双工单线通信,支持LIN(局部互连网
weixin_39851008
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2025-07-04 15:38
图片通过串口发送
设计模式
之
代理模式
目录定义结构适用场景使用实例定义代理对象作为客户端和真实对象之间的中介,替代真实对象处理请求,实现对访问的控制和功能增强。客户端通过代理间接操作真实对象,二者通常实现相同接口。结构适用场景1)远程代理为一个对象在不同的地址空间提供局部代表2)虚拟代理根据需要创建开销很大的对象3)安全代理控制对原始对象的访问4)日志代理记录操作行为使用实例这里以日志代理为例,说明java中代理的几种方式。1、静态代
缘来是庄
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2025-07-04 14:04
设计模式
代理模式
java
Linux
之
Socket 编程 UDP
一、UDP网络编程1.1、V1版本-echoserver功能:简单的回显服务器和客户端代码注意:云服务器不允许直接bind公有IP,我们也不推荐编写服务器的时候,bind明确的IP,推荐直接写成INADDR_ANY。C++/*Addresstoacceptanyincomingmessages.*/#defineINADDR_ANY((in_addr_t)0x00000000)在网络编程中,当一个
孞㐑¥
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2025-07-04 13:56
linux
udp
经验分享
笔记
c++
服务器
网络协议
java全家桶
之
44: ApplicationContextAware 接口
理解和使用ApplicationContextAware接口Spring框架的ApplicationContextAware接口允许Bean获取ApplicationContext引用,主要用途包括动态获取其他Bean、访问环境配置等。通过实现该接口,Spring容器初始化时会自动注入ApplicationContext。虽然提供了静态获取Bean的便利方式,但可能引发内存泄漏和测试困难等问题。建
leijmdas
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2025-07-04 11:12
JAVA全家桶
java
运维
java
开发语言
C#串口通信上位机笔记(modbus协议)
C#串口通信上位机笔记(modbus协议)提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章Python机器学习入门
之
pandas的使用提示:写完文章后,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
指针刺客
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2025-07-04 10:36
c#
笔记
开发语言
Segment Anything in High Quality
之
SAM-HQ论文阅读
摘要最近的SegmentAnythingModel(SAM)在扩展分割模型规模方面取得了重大突破,具备强大的零样本能力和灵活的提示机制。尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码,其掩码预测质量在许多情况下仍不理想,尤其是对于结构复杂的目标。我们提出了HQ-SAM,使SAM能够精确地分割任意目标,同时保留其原有的可提示设计、高效性和零样本泛化能力。我们的设计充分复用并保留了SAM预训练的模型权重,仅引入
qq_41627642
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2025-07-04 10:35
深度学习论文阅读
论文阅读
Java设计模式
之
结构型模式(享元模式)介绍与说明
一、核心思想享元模式(FlyweightPattern)是一种结构型设计模式,通过共享对象来减少内存占用和提高性能。其核心思想是将对象的状态分为内部状态(共享且不可变)和外部状态(可变且由客户端管理),从而实现对象的高效复用。例如,在文本编辑器中,相同字体、颜色的字符可以通过共享内部状态(如字体类型)来减少内存消耗。二、模式结构享元模式包含以下关键角色:抽象享元(Flyweight)定义接口,声明
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2025-07-04 10:05
转行大模型
之
从大数据到AI:我为何选择投身大模型领域
作为一名经验丰富的大数据开发工程师,我最近决定扩展自己的职业方向,转向大模型应用开发。这个决定源于对技术趋势的观察、对个人发展的思考,以及对我们行业未来的预判。让我从一个大数据工程师的视角,逐步分析这个决定背后的逻辑。目录1.技术演进:从大数据到大模型1.1大数据技术的发展现状1.2AI与大数据的融合1.3大模型:AI与大数据的集大成者2.技能迁移:大数据到大模型的自然过渡2.1数据处理能力的价值
程序员辣条
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2025-07-04 08:24
大数据
人工智能
产品经理
大模型教程
大模型入门
大模型学习
【结构型
之
组合模式】游戏开发实战——Unity技能系统与UI架构的高效实现之道
文章目录组合模式(CompositePattern)深度解析一、模式本质与核心价值二、经典UML结构三、Unity实战代码(技能系统)1.定义组件接口2.实现叶子节点与复合节点3.客户端使用四、模式进阶技巧1.延迟加载优化2.组合迭代器3.可视化调试工具五、游戏开发典型应用场景六、性能优化策略七、模式对比与选择八、最佳实践原则九、常见问题解决方案组合模式(CompositePattern)深度解析
敲代码的 蜡笔小新
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2025-07-04 07:47
设计模式
组合模式
unity
设计模式
c#
【行为型
之
责任链模式】游戏开发实战——Unity灵活事件处理系统的架构核心
文章目录⛓️责任链模式(ChainofResponsibilityPattern)深度解析一、模式本质与核心价值二、经典UML结构三、Unity实战代码(伤害处理系统)1.定义请求对象与处理接口2.实现具体处理者3.构建处理链四、模式进阶技巧1.动态重组处理链2.条件终止传递3.异步处理流程五、游戏开发典型应用场景六、性能优化策略七、模式对比与选择八、最佳实践原则九、常见问题解决方案⛓️责任链模式
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2025-07-04 07:47
SpringBoot教程(二十二) | SpringBoot实现分布式定时任务
之
elastic-job
SpringBoot教程(二十二)|SpringBoot实现分布式定时任务
之
elastic-job简介适用场景前置条件:需要ZooKeeper配合1、引入相关依赖2、application.yml中配置注册中心和作业调度巨坑
Slow菜鸟
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2025-07-04 06:10
#
SpringBoot学习篇
spring
boot
分布式
后端
高考计算机专业选择
高考计算机专业选择:从认知到决策的全面指南在数字经济蓬勃发展的今天,计算机专业已成为高考志愿填报的热门
之
选。
万能小贤哥
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2025-07-04 04:28
python
人工智能
机器学习
高考
K8S
之
Pod资源调度
文章目录Pod资源调度总览LabelAnnotationTaint和Toleration污点(Taints)容忍(Tolerations)亲和性节点亲和性(NodeAffinity)Pod亲和性(PodAffinity)Pod反亲和性(PodAnti-Affinity)Pod资源调度总览APIServer在接受客户端提交Pod对象创建请求后,然后是通过调度器(kube-schedule)从集群中选
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2025-07-04 04:27
Python
之
指针(Pointers)的理解与应用
Python
之
指针(Pointers)的理解与应用1.变量与对象的引用关系2.可变对象与不可变对象3.模拟指针操作4.函数参数传递机制5.
ぃ曦晔°
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2025-07-04 03:54
python
java
前端
Python数据结构
之
Big O
学习课程:【Udemy高分付费课程】Python数据结构与算法-终极Python编码面试和计算机科学训练营在Python中,BigO表示法用于描述算法的时间复杂度,即算法运行时间与输入大小之间的关系;或空间复杂度,即算法运行时所占用的内存。在处理时间复杂度和空间复杂度是有3个希腊字母:Ω--最佳速度θ--平均速度O--最坏情况我们在讨论BigO时,总是在谈论最坏情况(WorstCase)Pytho
ぃ曦晔°
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2025-07-04 03:53
数据结构
算法
Big
O
复杂度
Python 数据结构
之
队列(Queue)
Python中的队列(Queue)概述队列是一种遵循先进先出(FIFO,FirstInFirstOut)原则的线性数据结构,这意味着最早进入队列的元素将最先被移除。常用于任务调度、缓冲区管理等场景。Python提供了多种实现队列的方式,包括内置模块和第三方库。Python中queue的主要类型Python的queue模块提供了几种常用的队列类型,每种类型都有其独特的特性和应用场景。1.QueueQ
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2025-07-04 03:53
Python
之
Class的定义和使用
类的定义在Python中,class是用来定义类的关键字。通过class关键字可以创建一个新的类,该类可以包含属性和方法。类名通常使用大写字母开头的驼峰命名法。定义类的基本语法:class类名:#类名惯用驼峰式命名#类属性(所有实例共享)类属性=值#构造方法(初始化对象)def__init__(self,参数1,参数2,...):#实例属性(每个实例独有)self.属性1=参数1self.属性2=
ぃ曦晔°
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2025-07-04 03:52
python
开发语言
Llama改进
之
——RoPE旋转位置编码
引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点推导了旋转位置编码的公式,本文侧重实现,同时尽量简化数学上的推理,详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
愤怒的可乐
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2025-07-04 01:37
NLP项目实战
#
LLaMA
RoPE
旋转位置编码
Llama改进
之
——分组查询注意力
引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头,同时不减少query头来提升性能。多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定,因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码,将选择位置编
愤怒的可乐
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2025-07-04 01:37
#
NLP项目实战
自然语言处理
llama
深度学习
人工智能
分组查询注意力
旋转位置编码
Llama改进
之
——均方根层归一化RMSNorm
本文介绍Llama模型的改进
之
RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。
愤怒的可乐
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2025-07-04 01:36
NLP项目实战
#
llama
Llama改进
之
——SwiGLU激活函数
引言今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1,该激活函数取得了不错的效果,得到了广泛地应用。SwiGLU是GLU的一种变体,其中包含了GLU和Swish激活函数。GLUGLU(GatedLinearUnits,门控线性单元)2引入了两个不同的线性层,其中一个首先经过sigmoid函数,其结果将和另一个线性层的输出进行逐元素相乘作为最终的输出:GLU(x,
愤怒的可乐
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2025-07-04 01:36
#
自然语言处理
NLP项目实战
llama
stm32
之
测量周期
#include"tim4.h"voidTIM4_Init(void){//开启时钟RCC->APB1ENR|=RCC_APB1ENR_TIM4EN;RCC->APB2ENR|=RCC_APB2ENR_IOPBEN;//使用TIM4的GPIOB时钟//配置PB6为浮空输入CNF01MODE00GPIOB->CRL&=~GPIO_CRL_MODE6;GPIOB->CRL&=~GPIO_CRL_CNF
Young soul2
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2025-07-04 00:32
物联网
stm32
单片机
嵌入式硬件
android原生 睡死,Android消息推送关键技术
之
休眠唤醒
为了节省电量,Android系统在一段时间不操作后,会进入休眠状态,Android6.0之后更是引入了Doze和Standby两种省电模式,达到进一步省电的目的。在这些省电模式下,会挂起一些设备的电源,限制网络访问和一些其它的后台操作,因此休眠自然也会影响到后台的推送服务。Android休眠机制由于Android系统是基于Linux内核的,所以Android系统地休眠机制也继承自Linux,并且在
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2025-07-03 20:40
大数据面试题
之
Hive(1)
说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?说下Hive是什么?跟数据仓库区别?Hive架构Hive内部表和外部表的区别?为什么内部表的删除,就会将数据全部删除,而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?Hive建表语句?创建表时使用什么分隔符?Hive删除语句外部表删除的是什么?Hive数据倾斜以及解决方案Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么Hive
小的~~
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2025-07-03 19:31
大数据
大数据
hive
hadoop
py每日spider案例
之
某website
之
古籍搜索
importrequestsheaders={"accept":"application/json,text/plain,*/*","accept-language":"zh-CN,zh;q=0.9","cache-control":"no-cache","cont
我不是程序员~~~~
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2025-07-03 19:55
爬虫项目实战
py
python日记Day17——Pandas
之
Excel处理
python日记——Pandas
之
Excel处理创建文件importpandasaspddf=pd.DataFrame({'ID':[1,2,3],'Name':['Tom','BOb','Gigi']
石石石大帅
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2025-07-03 15:59
Python笔记
excel
python
数据分析
机器学习:集成学习方法
之
随机森林(Random Forest)
一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式,它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类:Bagging(BootstrapAggregating):并行训练多个基学习器,然后通过投票
慕婉0307
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2025-07-03 15:55
机器学习
集成学习
机器学习
随机森林
去中心化钱包应用:数字货币时代的自由与安全
之
选
小编介绍:10年专注商业模式设计及软件开发,擅长企业生态商业模式,商业零售会员增长裂变模式策划、商业闭环模式设计及方案落地;扶持10余个电商平台做到营收过千万,数百个平台达到百万会员,欢迎咨询。随着数字货币的兴起,去中心化钱包应用正逐渐成为投资者的新宠。这类应用以其独特的优势和特点,在保障用户资产安全、提升交易效率方面展现出了强大的潜力。本文将从去中心化钱包的定义、特点、优势以及未来发展等方面进行
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2025-07-03 15:25
用这些中医 APP,开启免费自学之旅!问止精一书院
问止精一书院链接:https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts在众多中医学习网站中,问止中医凭借专为零基础者打造的免费课程脱颖而出,成为中医入门者的理想
之
选。
2501_92057656
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2025-07-03 14:22
自学中医
Linux系统
之
gsettings详解
gsettings是GNOME桌面环境的配置管理工具,基于GSettings和D-Bus服务,允许用户通过命令行查看、修改、监控GNOME系统的设置项(如桌面背景、屏幕保护、字体缩放等)。它通过DConf数据库存储配置,支持多用户隔离,避免配置冲突。功能概述配置项管理查询、设置、重置GNOME桌面的键值(Key)配置。支持实时监控配置项变化。多用户支持普通用户与root用户的配置分别存储在各自的D
门前灯
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2025-07-03 14:21
运维
linux
运维
gsettings
Linux系统
之
install-info 命令详解
install-info用于向Info目录文件(DIR-文件)中添加或删除INFO-文件的条目。INFO-文件和DIR-文件是必填参数,除非使用--info-file或--dir-file(或--info-dir)选项指定。默认情况下,若未指定条目(--entry或--name),条目将从INFO-文件本身的信息中自动提取。基本语法install-info[选项]...[INFO-文件[目录-文件
门前灯
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2025-07-03 14:21
linux
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install-info
Spring AI 实战:第二章、Spring AI提示词
之
玩转AI占卜的艺术
目录(如果文章对您有一丢丢输入,请点赞、收藏、转发吧~)源码开篇、大模型时代:我们正站在浪潮
之
巅第一章、SpringAI入门
之
DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词
之
玩转AI占卜的艺术第三章
liaokailin
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2025-07-03 14:49
Spring
AI
实战
人工智能
spring
java
环境安装教程
Python小白入门
之
环境安装全攻略在数字化浪潮中,Python以其简洁高效、应用广泛的特性,成为众多编程爱好者踏入代码世界的首选语言。
万能小贤哥
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2025-07-03 11:58
机器学习
人工智能
网络
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