价格预测实战第17页

Vue实战指南获取DOM、操作组件

Vue实战指南获取DOM、操作组件引言获取DOM元素示例一：使用`ref`获取DOM元素示例二：使用`$el`访问根元素操作组件实例示例三：使用`methods`和`computed`属性示例四：使用`

DTcode7·2025-03-01 21:03

掌握 ElasticSearch 聚合查询：Aggregations 入门与实战

掌握ElasticSearch聚合查询：Aggregations入门与实战一、引言(Introduction)二、数据准备(DataPreparation)2.1创建索引(CreateIndex)2.2

全端工程师·2025-03-01 21:01

如何构建量化投资的多因子模型

、历史数据获取程序化炒股(三)：程序化下单及撤单程序化炒股(四)：查询交易订单及账户资产如何构建量化投资的多因子模型引言在量化投资的世界里，多因子模型是一种强大的工具，它可以帮助投资者从多个维度分析和预测股票或其他金融资产的表现

云策量化·2025-03-01 20:30

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

Python字体处理工具FontTools教程与实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细解析了Python字体处理工具FontTools库及其WindowsAMD64平台上的使用方法。通过"fonttools-4.31.2-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip"文件，深入探讨了FontTools的核心功能，包括字体解析、转换、裁剪、字形操作、验证及变体合成等。文档还包括了安装指南，指导用户如何在Python中使用Font

聚合收藏·2025-03-01 19:21

python网络爬虫——爬取新发地农产品数据

这段代码是一个爬取新发地蔬菜价格信息的程序，它使用了多线程来加快数据获取和解析的速度。具体的步骤如下：导入所需的库：json、requests、threading和pandas。

张謹礧·2025-03-01 19:20

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为

fxrz12·2025-03-01 19:46

黑客工具介绍

渗透测试红队工具箱深度解析：6大核心工具实战指南法律声明：本文所有工具及技术仅限用于合法授权的安全测试，使用者需遵守《网络安全法》及相关法律法规，擅自攻击他人系统将承担刑事责任。

嗨起飞了·2025-03-01 18:15

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-

万事可爱^·2025-03-01 18:43

【FL0093】基于SSM和微信小程序的微信点餐系统小程序

‍博主介绍‍全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/知乎/b站/华为云/阿里云等平台优质作者、专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域和毕业项目实战，以及程序定制化开发

猿毕设·2025-03-01 18:42

策略模式在业务中的实际应用

（eg：这里大家也不必深究分表存储为什么要这么做，只聊策略模式的实际应用）3、代码实现由于是实战案例，基于SpringBoot框

落叶s178·2025-03-01 18:10

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

同时，聊天机器人也是了解自然语言处理（NLP）最好的实战项目之一。

山海青风·2025-03-01 16:33

数学建模（6）——预测类模型目录

预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。

Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

Python实用技巧：轻松上手自动化数据爬取与存储

发送请求与解析网页1.发送HTTP请求2.解析网页内容三、处理反爬虫机制：应对挑战与策略1.设置请求头2.使用代理IP四、数据存储与处理：保存与分析数据1.存储为文本文件2.存储为数据库3.存储为Excel文件五、实战案例

傻啦嘿哟·2025-03-01 16:58

本地大模型编程实战(27)初探langgraph的流式输出

对于LLM(大语言模型)，流式传输已成为一种越来越受欢迎的功能。其理念是在LLM生成令牌时就快速返回，而不是等待创建完整响应后再返回全部内容。对于简单的场景，流式传输实际上非常容易实现，但当涉及到智能体之类的应用时，它会变得复杂，这些智能体有自己的运行逻辑，可能会阻止我们尝试进行流式传输。本文将探讨langchain的流式输出，后面将实现智能体最终结果的流式输出。本次演练将全部使用qwen2.5:

火云牌神·2025-03-01 15:22

本地大模型编程实战(09)自制聊天机器人(3)

文章目录准备自动裁剪聊天历史聊天机器人定义提示词模板定义state构建app测试流式输出总结代码本文将实现一个比较完善的聊天机器人的主要功能。包括：使用LangGraph构建聊天机器人自动裁剪聊天历史管理聊天会话的方法以流的方式输出回复我们将同时使用llama3.1和deepseek做演示。由于langchain可能对不同大模型支持程度不同以及其它限制，所以这个对比并不能说明哪个模型更好。准备在正

火云牌神·2025-03-01 15:52

本地大模型编程实战(11)与外部工具交互(2)

文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM(大语言模型)时，经常需要调用一些自定义的工具方法完成特定的任务，比如：执行一些特殊算法、查询天气预报、旅游线路等。很多大模型都具备使用这些工具方法的能力，Langchain也为这些调用提

火云牌神·2025-03-01 15:52

福德搬家-拼多多上货神器-淘上拼-支持五开-日传万件

图片；星星文章；凤凰技术支持；fyds0824复制上方即可添加一、核心功能：高效上货与数据迁移淘上拼上传福德搬家支持将淘宝商品信息快速上传至拼多多平台，包括商品标题、价格、图片和描述等。

技术fyds0824·2025-03-01 15:52

本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)

本文将演练使用基于langgraph链，对结构化数据库SQlite进行查询的方法。该系统建立以后，我们不需要掌握专业的SQL技能，可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时，通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中；而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL（例如SQL）进行查询。在用langcha

火云牌神·2025-03-01 14:47

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

uview2.0封装http请求实战以及常见请求传参实录

使用步骤2.1配置请求拦截器以及api集中管理配置2.2main.js中进行引入请求拦截器2.3页面中引入请求方法并使用1.前言uview2.0是uniapp开发中使用频率相对来讲比较高的一款框架,今天从实战角度介绍一下关于

卖柴火的小伙子·2025-03-01 14:46

物联网智能项目实战：从概念到实现

引言物联网（IoT）正在以前所未有的速度改变着我们的生活，从智能家居到工业自动化，物联网的应用无处不在。作为一名嵌入式工程师，掌握物联网技术并将其应用于实际项目中，是提升自身竞争力的关键。本文将带你从零开始，一步步完成一个物联网智能项目的开发，涵盖项目构思、硬件选型、软件开发、云平台接入等关键环节。一、项目构思首先，我们需要明确项目的目标和功能。以下是一些物联网智能项目的灵感来源：智能家居:智能灯

程序猿！=程序员·2025-03-01 13:40

UniApp 中封装 HTTP 请求与 Token 管理（附Demo）

目录1.基本知识2.Demo3.拓展1.基本知识从实战代码中学习，上述实战代码来源：芋道源码/yudao-mall-uniapp该代码中，通过自定义request函数对HTTP请求进行了统一管理，并且结合了

码农研究僧·2025-03-01 13:39

Android 开发使用 AI 提升效率

AI在Android开发中的应用场景1.代码自动补全与生成AI驱动的代码补全工具可以根据上下文，智能地预测并补全代码，减少手动输入，提高编码速度。例如，使用Co

jiet_h·2025-03-01 13:09

0004-Ultralytics YOLOv10

实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其

熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用，但在某些复杂任务中，LLM的输出质量依然面临着提升空间，尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。

测试者家园·2025-03-01 12:05

uniapp 系统学习，从入门到实战（五）—— 组件库与常用 UI 组件

全篇大概7000字(含代码)，建议阅读时间30minUniApp基于Vue.js的跨平台特性，提供了丰富的内置组件和灵活的扩展能力。本文将从内置组件、扩展组件库和自定义组件开发三个维度，系统解析UniApp的组件生态，并结合实际开发场景提供实践建议。目录内置组件扩展组件库自定义组件开发总结1.内置组件UniApp内置组件经过多端适配，可自动转换为原生控件，确保一致性和性能。以下是核心分类及使用要点

小那同学·2025-03-01 12:32

【MySQL】基础实战篇(2)—数据查询操作

前言数据查询是数据库管理系统应用的主要内容，也是用户对数据库最频繁、最常见的操作请求。数据查询可以根据用户提供的限定条件，从已存在的数据表中检索用户需要的数据。MySQL使用SELECT语句既可以完成简单的单表查询、联合查询，也可以完成复杂的联接查询、子查询，从数据库中检索符合用户需求的数据，并将结果集以表格的形式返回给用户。这里写目录标题前言学习目标单表查询查询语句的基本用法字段的别名DISTI

m0_74824496·2025-03-01 12:28

深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

本文将结合深度求索（DeepSeek）的MoE架构实战经验，详解如何用单个GPU训练千亿参数模型，并

小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

销售易NeoCRM与八骏科技CRM：全方位深度对比

本文将从功能、用户体验、价格、市场评价以及适用场景等方面对这两款CRM系统进行对比总结和盘点。

刘小奇�多·2025-03-01 11:49

列表推导式与生成器表达式（深度实战版）

列表推导式与生成器表达式（深度实战版）一、列表推导式：不只是语法糖1.底层原理剖析#编译后的字节码对比deftraditional_loop():result=[]foriinrange(5):result.append

Bruce_xiaowei·2025-03-01 10:15

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本概念与技术架构3.2大模型在医疗领域的应用案例与优势3.3适用于脑梗死预测的大模型类型与特点四

LCG元·2025-03-01 09:42

SQL 实战—递归 SQL：层级结构查询与处理树形数据

在数据库中，树形或层级结构的数据非常常见，如组织架构、分类目录、评论回复等。SQL提供了递归查询的能力，通过递归通用表表达式（CTE），可以高效地查询和处理树形数据。本文将通过实际案例详细讲解递归SQL的应用。一、递归SQL基本概念1.什么是递归SQL？递归SQL是指在SQL查询中，自我引用以遍历层级结构或处理递归关系的一种方式。MySQL8.0、PostgreSQL和SQLServer等数据库均

m0_74823239·2025-03-01 09:41

原理+实战，一文搞定！

原理+实战，一文搞定！在Java编程中，构造器、实例变量、静态变量、实例代码块和静态代码块的执行顺序是一个经典且重要的知识点。无论是日常开发还是面试，理解这些内容的执行顺序都至关重要。

工一木子·2025-03-01 09:37

【折线图 Line】——5

解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。

花花 Show Python·2025-03-01 09:36

RabbitMQ 学习路线与知识总结

以下是RabbitMQ学习路线与知识总结，结合Mermaid生成的脑图，帮助你系统掌握核心概念和实战技巧。

千里码！·2025-03-01 09:06

DDD架构实战：用Java实现一个电商订单系统，快速掌握领域驱动设计

今天，我们将带你深入**领域驱动设计（DDD）**的世界，通过一个简单的电商订单系统实战项目，快速掌握DDD的核心思想与实现方法！

工一木子·2025-03-01 09:35

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

智源社区刚刚！苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」，其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道，这是一家「重落地」的公司，更加擅长的是把创新技术工程化，实现「工程创新」。也正因如此，在生成式A

一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。

IT古董·2025-03-01 08:58

一文快速实战Kotlin协程与Flow

这大部分的原因其实是因为我们缺少实战。我平时工作里根本就接触不到协程和Flow，自己又不敢硬往上写，万一出问题了咋整？所以一直就处于理论学习阶段，导致我学了就跟没学一样。

陈禹潼·2025-03-01 07:24

Java基于SpringBoot的校园心声墙小程序（附源码，文档）

全网粉丝15w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟Java项目精品实战案例《100

stormjun·2025-03-01 07:23

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：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机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

如何在简历中巧妙展现你的兴趣爱好

我是[数擎AI]，一位热爱探索新技术的前端开发者，在这里分享前端和Web3D、AI技术的干货与实战经验。如果你对技术有热情，欢迎关注我的文章，我们一起成长、进步！

贵州数擎科技有限公司·2025-03-01 06:40

Ninina1992·2025-03-01 06:09

使用 Three.js 转换 GLSL 粒子效果着色器