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react脚手架配置代理总结

react脚手架配置代理总结方法一在package.json中追加如下配置"proxy":"http://localhost:5000"说明：优点：配置简单，前端请求资源时可以不加任何前缀。

ST_MT·2024-08-28 13:02

R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、使用cox模型、并添加协变量、可视化存在竞争风险情况下的生存资料多时间ROC曲线

R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、使用cox模型、并添加协变量、可视化存在竞争风险情况下的生存资料多时间ROC曲线目录R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间

statistics.insight·2024-08-28 13:22

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

深入理解C语言指针原理——深入底层机制

内存模型虚拟内存现代操作系统为每个进程提供了独立的虚拟地址空间。这个虚拟地址空间被划分为几个主要部分：代码段（CodeSegment）：包含程序的可执行指令。

极客代码·2024-08-28 13:50

从海量信息中脱颖而出：Workflow智能分析解决方案，大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)

从海量信息中脱颖而出：Workflow智能分析解决方案，大语言模型为AI科技文章打造精准摘要评分体系(总篇章)1.简介该项目整合了编程、AI、产品设计、商业科技及个人成长等多领域的精华内容，源自顶尖技术企业和社群

汀、人工智能·2024-08-28 13:50

SWAT模型系统学习带你从基础到高级，全方位掌握水文模拟技能！

第一部分：SWAT模型实践部分一、SWAT模型及应用介绍1.1面源污染概要1.2SWAT模型及应用1.3SWAT模型原理1.4SWAT模型输入文件1.5ArcGIS与SWAT关系二、SWAT模型中GIS

维维180-3121-1455·2024-08-28 12:18

Java中的Jackson：高级进阶篇

今天我们将一起探索Jackson这个强大的JSON处理库。如果你需要在Java程序中处理JSON数据，那么Jackson绝对是你的首选。接下来，我们就一步步地探索Jackson的魅力吧！‍

墨瑾轩·2024-08-28 12:16

Python大数据之Python爬虫学习总结——day16 数据可视化

自定义模块:制作中国地图data1.txt文件内容python代码示例制作区域地图data2.txt文件内容python代码示例Line_折线图基础折线图实战练习:Bar_柱状图基础柱状图反转以及主题设置Json

笨小孩124·2024-08-28 12:46

django学习入门系列之第四点《javascript初了解》

文章目录往期回顾javascript是一门编程语言，浏览器就是相当于这门语言的解释性DOM和BOM相当于这门语言内置的模块例如:Python的random，json模块JQuery可以理解为编程语言的第三方模块例如

铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

【django学习】——Django介绍和实战（开发简易版博客网页）

问题1：视图、路由、模型是什么意思？5、Django视图&Dja

额无语·2024-08-28 11:11

数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI

BusinessUnderstanding）2.数据收集（DataCollection）3.数据准备（DataPreparation）4.数据探索（ExploratoryDataAnalysis,EDA）5.模型构建

听忆.·2024-08-28 11:10

【机器学习】初学者经典案例（随记）

边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法，属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进，而不需要明确编程。

听忆.·2024-08-28 11:09

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。

MoyiTech·2024-08-28 11:38

小程序自定义组件配合插槽和组件传值

components/└──my-component/├──my-component.wxml├──my-component.wxss├──my-component.js└──my-component.json

前端-七木·2024-08-28 11:08

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

全网爆火的第一本程序员的Agent入门书籍——《大模型应用开发动手做AI Agent》

对于程序员来说，是时候将目光转向大模型的应用开发

AI大模型-搬运工·2024-08-28 11:06

架构师面试题系列之Mybatis面试专题及答案（36题）

它与全自动的区8、Mybatis是否支持延迟加载？如果支持，它的实现原理是

cesske·2024-08-28 10:34

Python深度学习：构建下一代智能系统

为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，本文讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer

2401_83402415·2024-08-28 10:04

AI视界周刊第 2 期：Llama 3.1 开源、AI 训 AI，越训越傻、AI 搜索重燃战火

✨热点聚焦里程碑——MetaLlama3.1开源：性能媲美闭源模型，支持多语言Meta公司开源Llama3.1系列开源大语言模型，包含8B、

战场小包·2024-08-28 10:03

国内如何下载huggingface模型、数据集

镜像网站1：https://hf-mirror.com/镜像网站2：https://aliendao.cn/#/可以直接使用wget下载镜像1也可以在终端直接exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comhuggingface-clidownload--resume-download--local-dir-use-symlinksFalsebigscience/bl

Wanderer X·2024-08-28 09:29

Spring之底层架构核心概念解析

比如：class，表示Bean类型scope，表示Bean作用域，单例或原型等lazyInit：表示Bean是否是懒加载initMethodName：表示Bean初始化时要执行的方法destroyMethodName

阿立聊代码·2024-08-28 09:29

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2

格图素书·2024-08-28 09:28

lottie在前端引用

lottienpmivue-lottie-S二、在main.js中引入vue-lottieimportlottiefrom'vue-lottie'Vue.component('lottie',lottie)三、在组件中注册使用1、引入jsonimport

一个萌新小土豆·2024-08-28 09:27

常用的前端配置命令

npm测试：npm-v初始化项目：npminit-y会产生一个package.json文件安装模块：npmi模块名@版本号(版本号可以不写，不写默认为最新版本)参数参数：-g(全局安装)--save-dev

一个萌新小土豆·2024-08-28 09:57

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

Spark on YARN

Spark提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种

静听山水·2024-08-28 09:26

vue3+uniapp+springboot开发校园点餐系统/微信点餐小程序03-项目路由安装

项目效果展示项目效果展示提示：本项目带全程视频讲解教程+源码文章目录项目效果展示前言一、项目配置别名1.vite.config.ts配置文件，添加如下配置2.vite配置别名依赖安装3.tsconfig.json

java项目实战教程·2024-08-28 08:25

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

Whisper是OpenAI开发的强大语音识别模型，适用于多种语言的语音转文字任务。要在本地搭建Whisper模型，需要完成以下几个步骤，确保模型在你的设备上顺利运行。

玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系

AGI通用人工智能之禅·2024-08-28 08:21

python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...

时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析：移动平均法，移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析：AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换，不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数

weixin_39849930·2024-08-28 08:50

使用Dockerfile创建应用镜像及私有仓库

创建镜像7.查看镜像8.创建容器测试9.挂载其他项目测试3.私有仓库1.安装仓库镜像---仓库注册器2.创建目录3.启动容器、映射端口、挂载目录4.访问仓库5.配置pull和push，修改daemon.json

琉璃一梦·2024-08-28 08:49

用Python实现时间序列模型实战——00.学习内容及计划

掌握常用的时间序列分析方法和模型，包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)、指数平滑法

写代码的M教授·2024-08-28 08:49

图数据库之ArangoDB

ArangoDB是一个多模型、开源的分布式数据库，支持文档、图和键值存储三种数据模型。它以其灵活性和强大的查询能力而著称，特别是在需要处理复杂数据关系的场景下。

james二次元·2024-08-28 07:46

零基础5分钟上手亚马逊云科技 - AI模型内容安全过滤

在上一篇文章中，小李哥带大家深入调研亚马逊云科技AI模型平台AmazonBedrock热门开发功能，了解了模型平台的文字/图片生成、模型表现评估和模型内容安全审核的实践操作。

佛州小李哥·2024-08-28 07:43

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

Django后端架构开发：后台管理与会话技术详解

Django后端架构开发：后台管理与会话技术详解后台管理：自定义模型类Django的后台管理系统提供了强大的模型管理功能，你可以通过自定义模型类来控制模型在后台管理界面的显示和操作。

Switch616·2024-08-28 06:10

Python：Django 和 Tornado 的关系

Django遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式，但Django社区更喜欢将其称为MTV（模型-模板-视图），因为它稍微改变了这些组件之间的交互方式。Django提供

ac-er8888·2024-08-28 06:39

Visual Studio Code 基本插件

简体中文)；2、名称:AutoImport自动导包插件3、名称:Beautify格式化工具4、名称:BetterComments注释工具5、名称:ColorInfo在颜色上悬停光标，就可以预览色块中色彩模型的详细信息

先new一个对象.·2024-08-28 06:06

MongoDB适用场景

MongoDB文档类似于JSON对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。MongoDB适用场景：大数据量存储：MongoDB非常适合存储PB级的数据。高性能：MongoDB能够实现高

Rverdoser·2024-08-28 06:05

机器人末端阻抗控制Simulink仿真

2.建立机器人模型使用Simulink或Simscape等M

FL17171314·2024-08-28 05:04

使用Python实现深度学习模型：智能灾害响应与救援机器人

我们将使用深度学习模型进行图像识别，并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前，

Echo_Wish·2024-08-28 05:04

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

穷查理宝典读后感

还有你需要有学习新的思维模型，跨学科思考，需要学习数学心理学统计学等等

Sukey麦穗·2024-08-28 05:57

机器人高度非线性、强耦合的虚拟阻抗控制理论

1.非线性虚拟阻抗控制模型机器人非线性虚拟阻抗控制模型是一个复杂的动态系统模型，它结合了非线性控制理论和虚拟阻抗的概念。该模型通常包括机器人的非线性动力学方程、虚拟阻抗参数以及控制算法等部分。

FL17171314·2024-08-28 05:29

观察者模式解析：实现对象间的舞蹈同步！

这样的模式常用于实现事件处理系统、在数据模型和相应的视图之间的同步等。以下是具体介绍：模式组成：主题（Subj

疾风终究没有归途·2024-08-28 05:28

编译运行 llama.cpp (vulkan, Intel GPU SYCL)

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的

穷人小水滴·2024-08-28 05:27

大模型推理测速 (llama.cpp, Intel GPU A770)

由于本文太长,分开发布,方便阅读.3.1CPU(i5-6200U,2C/4T/2.8GHz)x86_64AVX2在4号PC(物理机)上运行.版本:>./llama-b3617-bin-ubuntu-x64/build/bin/llama-cli--versionversion:3617(a07c32ea)builtwithcc(Ubuntu11.4.0-1ubuntu1~22.04)11.4.0f

穷人小水滴·2024-08-28 05:57

探索GGUF：利用llama.cpp高效运行大型语言模型

探索GGUF：利用llama.cpp高效运行大型语言模型在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但运行这些模型常常需要大量计算资源和复杂的配置。

Chen_Chance·2024-08-28 05:27

PyTorch实现CIFAR-10分类代码

这篇是PyTorch学习之路第七篇，用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码（书上的代码有好多冗余）目录完整代码（还未训练）完整代码（已训练，直接载入模型）下面实例数据集位于：C:\Users

曹勖之·2024-08-28 04:56

vs code c语言json文件配置,解析VScode在Windows环境下c_cpp_properties.json文件配置问题(推荐)...

一、继承规则继承是C++中的重要特性，派生2021-03-2218:02:41大家有没有在项目中遇到过，将一些预定义的本地结构体转换为Json字符串后，发送到网络中的情形。

weixin_39856803·2024-08-28 04:22

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