合并率

Python爬虫实战：携程旅游平台数据爬取

对于旅行爱好者、数据分析师或商家来说，爬取携程网站上的旅游数据，能够帮助他们更好地了解市场需求、优化旅游路线、提高酒店预订率等。
Python爬虫项目·2025-03-25 10:52

excel中列相同的单元格合并一个单元格

#定义合并单元格的函数defMerge_cells(ws,target_list,start_row,col):  '''  ws:是需要操作的工作表  target_list:是目标列表，即含有重复数据的列表
xuyl_gc·2025-03-25 10:20

合并相同单元格-列

合并相同内容单元格-列fromopenpyxlimportload_workbookimportdatetime#文件路径file_name="Excel文件路径"wb=load_workbook(file_name
weixin_44470924·2025-03-25 09:49

git撤销merge,彻底学会git revert的用法

当讨论revert时，需要分两种情况，因为commit分为两种：一种是常规的commit，也就是使用gitcommit提交的commit；另一种是mergecommit，在使用gitmerge合并两个分支之后
android framework·2025-03-25 09:16

鸿蒙OpenHarmony【jobs管理】子系统init启动引导组件

init解析程序会把相同名字job的命令合并到一个job中。同一名字的job只能保证init.cf
伤感的猪大肠·2025-03-25 09:45

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention多变量时序预测（多输入单输出）Matlab

在工业领域，从汽车制造商预测产品需求和供应商绩效，以优化库存、降低成本并提高交付率，到通过分析传感器数据预测汽车部件故障时间，实现主动维护，保障生产流程的顺畅，其重要性不言而喻。
默默科研仔·2025-03-25 09:45

第3期：跨越次元壁——生成式AI与真实业务系统的对接实战

经过工程化改造后，AI变成严格遵循规范的"金牌文案助手"，转化率提升37%！
不想加班的码小牛·2025-03-25 08:39

Iptv机顶盒之epg界面h5开发注意事项

以下为注意事项（不足之处还望指点，谢谢）：一般机顶盒内置的浏览器都是ie8一下的版本浏览器的分辨率都是1280*720不允许出现css新特性，单位都是px，最好用绝对定位position,不用考虑电视屏幕尺寸的问题能用的
莱城意乱·2025-03-25 07:05

YOLO 标签工具 2025-03-25 更新

######################Home:https://www.netkiller.cn#Author:Neo#Upgrade:2025-03-25#YOLO标签处理工具：#（标签删除/合并
netkiller-BG7NYT·2025-03-25 07:34

Dubbo（14）如何实现服务降级和熔断？

熔断是当系统检测到某个服务的故障率过高时，主动停止对该服务的调用，以防止故障扩散。
辞暮尔尔-烟火年年·2025-03-25 07:33

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。
Mr终游·2025-03-25 07:00

【RRF】递归排序融合 1 / (k + i) 核心思想

ReciprocalRankFusion(RRF)是一种用于合并多个排名列表的算法，其核心公式是1/(k+i)，其中：k是一个常数，用于控制权重的衰减速度。
星星点点洲·2025-03-25 06:23

面试计算机操作系统解析（一中）

判断1.一般来说，先进先出页面置换算法比最近最少使用页面置换算法有较少的缺页率。（✘）正确答案：错误解释：FIFO（先进先出）页面置换算法可能导致“Belady异常”，即页面数增加反而缺页率升高。
猫咪-9527·2025-03-25 05:20

MATLAB图像处理：64级小波变换与边缘检测实战

通过分析小波变换的多分辨率特性以及其在提取图像细节和边缘信息中的优势，本课程将指导学生通过实际操作步骤，包括图像加载、小波分解、边缘定位及图像重构，来掌握小波变换和边缘检测算法。
ELSON麦香包·2025-03-25 05:48

【leetcode---hot100】4. 寻找两个正序数组的中位数

示例1：输入：nums1=[1,3],nums2=[2]输出：2.00000解释：合并数组=[1,2,3]，中位数2示例2：输入：nums1=[1,2],nums2=[3,4]输出：2.50000解释：
haikuotiankongdong·2025-03-25 05:18

汽车制造数字化

提高产品质量：利用数字化手段对生产过程进行实时监控和数据分析，能够及时发现质量问题并进行精准控制，降低产品缺陷率，提高产品质量的稳定性和一致性。
观无·2025-03-25 03:33

MarsCode AI为什么适合教育场景

其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习（准确率92%
test猿·2025-03-25 03:32

【VBA】提取 Word|PPT|Excel 批注实例（Excel一键导入办公文档中的批注）

VBAEXCEL多表合并批注整理源文件，下载后可直接体验相关学习链接推荐：OfficeVisualBasicforApplications(VBA)参考|MicrosoftDocsExcelVBA编程教程
欧恩意·2025-03-25 02:23

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

测试工程师经常需要根据不同的测试场景、参数维度和业务需求，设计出覆盖率高且有效的测试用例。然而，设计测试用例并非易事，特别是在面对复杂的业务逻辑时。
Python测试之道·2025-03-25 01:21

web前端录制canvas视频和video的声音，并合并成一个文件进行下载

一、captureStream‌captureStream‌是一个WebAPI方法，用于捕获指定元素的媒体流。该方法通常用于从、或元素中捕获实时视频流或音频流，以便进行进一步的处理，如直播、录制或分析‌。captureStream()方法能够实时捕获视频流，适用于直播、实时监控等场景。它返回一个MediaStream对象，该对象包含了捕获的视频流数据。相比其他视频捕获方法，captureStrea
不怕麻烦的鹿丸·2025-03-25 01:49

基于 React 和 Vite 的前端项目自动化测试方案

前端领域的自动化测试常被忽略，原因在于人们认为编写测试用例成本高且意义不大，本质是觉得投资回报率低。但当收益大于支出时，引入前端自动化测试是必要的。
·2025-03-25 00:31

【极简实战】用博查AI Search + Python+DeepSeek打造你的私有知识库！无需Elasticsearch，三步搞定RAG！

一、核心思路：用文件+API实现“混合检索”极简设计图用户提问→本地知识库搜索→博查API搜索→结果合并→生成答案优势：本地文件快速检索（txt/csv等）博查API补充实时网页结果零第三方依赖，代码控制在
BigNorthBear·2025-03-24 22:54

Harmonyos Next，一多开发之媒体查询

媒体查询媒体查询常用于下面两种场景：针对设备和应用的属性信息（比如显示区域、深浅色、分辨率），设计出相匹配的布局。当屏幕发生动态改变时（比如分屏、横竖屏切换），同步更新应用的页面布局。
给我狠狠的写·2025-03-24 21:52

【傅里叶级数原理讲解--信号的合成与分解--含LabVIEW源码】

主要使用了：信号采样概念，fs采样率，f信号频率，每周期的采样点N=fs/f；队列生产和消费结构来实现信号合
做一个码农都是奢望·2025-03-24 21:45

基于Matlab的大气湍流光束传输特性的研究

%定义参数N=512;%网格点数L0=10;%外尺度(m)l0=0.01;%内尺度(m)Cn2=1e-14;%大气折射率结构常数(m^(-2/3))k=2*pi/0.6328e-6;%波数(m^(-1)
pk_xz123456·2025-03-24 20:12

【图片合并PDF】多个文件夹里的图片合并PDF，一次性批量合并多个文件夹里的图片转成PDF，基于WPF完成方案分享

一、项目背景在日常工作和生活中，我们经常需要将多个文件夹中的图片合并成一个PDF文件。例如，整理旅行照片、制作项目报告、归档文档等场景。手动逐一将图片转换为PDF并合并非常耗时且容易出错。
平安喜乐-开开心心·2025-03-24 19:59

健身房预约小程序开发，开启智能健身时代

健身房预约系统带来的优势1、便捷预约用户无需拨打电话或到店咨询，只需通过小程序即可随时随地查看课程安排、教练信息、场馆情况等，并完成预约，提高了场馆的转化率。2
冠品网络科技·2025-03-24 18:22

高等数学，对梯度的理解

它描述了一个多元函数在某一点的最大上升方向及其变化率，是向量微积分中的基本工具。
伶星37·2025-03-24 14:56

【Python系列】高效Parquet数据处理策略：合并与分析实践

以下将详细介绍如何使用Python对Parquet文件进行数据处理与合并，并提供相应的源码示例。一、
小团团0·2025-03-24 12:41

分片文件异步合并上传

对于大文件，为了避免上传导致网络带宽不够用，还有避免内存溢出，我们采用分片异步上传。controller层，在前端对文件进行分片，先计算文件md5码，方便后续文件秒传，然后再计算可以分成多少个分片，得到分片总数以及当前分片下标。@RequestMapping("/uploadFile")@SentinelResource(value="uploadFile",blockHandler="uploa
零三零等哈来·2025-03-24 11:25

QT字体显示

环境：QT5.63字体显示大小问题现象在不同分辨率的LCD屏幕上进行字体的显示时，会出现大小不一的情况。通常在高分辨率的屏幕上正常大小的字体放到低分辨率屏幕上显示就会看着很小。
走路打滑·2025-03-24 08:33

蓝桥杯单片机刷题——串口发送显示

串口通信波特率：9600bps。按键模式：BTN;扩展方式：IO模式除字符'A'外，其它字符均为非法字符。
lzb759·2025-03-24 07:25

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为
盼小辉丶·2025-03-24 05:32

《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战

关注我，后期文章全部免费开放，一起推进AI医疗的发展核心主题：如何构建95%准确率的智能导诊系统？
骆驼_代码狂魔·2025-03-24 02:30

鸿蒙相机开发实战：从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记（API 15）

而且从手持云台到车载记录仪，每个项目都面临独特挑战：车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源
李游Leo·2025-03-24 02:00

计算机网络&性能优化相关内容详解

网页1提到合并文件、压缩图片、使用CDN和HTTP/2。网页2和3强调了关键资源划分、减少HTTP请求、代码拆分和预加载。我需要综合这些点，分块回答。
GISer_Jinger·2025-03-24 01:22

大屏自适应终极方案：基于比例缩放的完美适配实践（Vue3版）

需求背景在数据可视化大屏开发中，我们常面临这样的挑战：如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现？
FFF-X·2025-03-24 01:52

HTML--表格

三，不规则表格使用colspan和rowspan属性建立-跨行：单元格垂直方向合并，语法为单元格内容
MK-mm·2025-03-23 20:48

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均
旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析

为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率
红点聊租赁·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务/领导）深度沟通，明确：痛点场景：需求解决的具体问题（例如“政务数据共享接口调用失败率高
火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

APP开发小程序开发常见的用户通知有哪些形式？

了解不同的通知方式及其优缺点，可以帮助开发者和运营者更好地与用户互动，提高用户的参与度和留存率，让APP和
Haibakeji·2025-03-23 18:51

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数
青铜锁00·2025-03-23 17:50

机器学习怎么做特征工程

提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5
全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

鸿蒙NEXT开发【崩溃监测实践】开发运维

崩溃率作为衡量应用质量的重要指标之一，监测崩溃点，解决崩溃问题，对维护应用的稳定性有着诸多方面的意义：用户体验：崩溃会直接影响用户体验，操作程序时突然Crash，可能导致用户不再打开应用、卸载应用。
沙人防火历飞雨·2025-03-23 15:03

RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析

内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡，RTX4090凭借AdaLovelace架构的革新设计，在4K/8K分辨率下的游戏与创作场景中展现了突破性表现。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:25

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析
fpga和matlab·2025-03-23 15:54

鸿蒙相机开发实战：从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记（API 15）

而且从手持云台到车载记录仪，每个项目都面临独特挑战：车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源
·2025-03-23 15:15

基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频

利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段，并将其合并成一个新视频，使用“buffalo_l”模型，模型需安装在代码当前目录下的.
阆遤·2025-03-23 14:49

维普AIGC降重方法有哪些？

在学术写作和论文创作中，重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。
hjehheje·2025-03-23 14:18
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