多维度深度分析第17页

Python自动化办公

二、常用框架与工具pandas：使用场景：数据处理与分析描述：pandas是一个强大的数据处理库，适用于读取、清理、分析、操作Excel、CSV等表格数据。

测试开发漫漫成长路·2025-01-19 16:17

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。

雏Carnation·2025-01-19 15:42

一文读懂数据仓库构建流程（超详细）

但是面对一个从0开始的数仓，我们难免会有一个疑问，应该如何去构建各层，以及数仓规划中要有哪些事实表和维度表，这个理论依据从何而来呢，相信大家看完本篇文章，可以在搭建数仓的时候有一个理论依据。

嗨皮一会吧·2025-01-19 15:41

算法打卡：第十一章图论part02

如果满足条件则岛屿数量加1，再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。

菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

DynamicDatasource动态数据源实现及使用

文章目录动态数据源DynamicDatasource简介源码分析ThreadLocal和AbstractRoutingDataSourceDynamicRoutingDataSourceDynamicDatasource

m0_74825074·2025-01-19 15:09

基于邻接表的深度优先遍历（非递归）

设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。输入多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。

m0_57741101·2025-01-19 15:38

国产化系统中遇到的视频花屏、卡顿以及延迟问题的记录与总结

国产化服务器操作系统1.3、当前国产化系统的主流配置2、视频解码花屏与卡顿问题2.1、视频解码花屏2.2、视频解码卡顿2.3、关于I帧和P帧的说明3、国产显卡处理速度慢导致图像卡顿问题3.1、视频延时和卡顿原因分析

dvlinker·2025-01-19 14:06

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

精确掌控文本分割——利用CharacterTextSplitter轻松拆解长文档

在处理大型文本文件时，尤其是在自然语言处理和文本分析领域，有时候需要将文档分割成较小的段落以便于处理和分析。

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

火星数据电竞数据，世界杯数据接口api，足球数据资料库

电竞数据包含的内容有很多，比如说基础数据（实时比分，关键事件，赛后数据等等），统计数据（阵容分析，选手分析，地图分析等），还有资料库数据（赛事战队，赛程赛果，赛况榜单等等），众多的数据组合而成形成如今的电竞大数据

Tina0898·2025-01-19 14:04

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

一、项目策划与需求分析在启动体育比分直播网站搭建项目前，首要任务是对市场进行深入的研究与分析，考察现有竞品的优势Atlaslive与CAF与不足，找准目标用户群体的需求痛点。

翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY031】后端Web实战(员工管理)三

一、删除员工功能实现（一）需求分析删除单条员工数据可视为特殊的批量删除，开发一个接口即可满足删除员工的功能需求，该接口需实现根据ID删除单个员工信息以及根据ID批量删除员工信息。

123yhy传奇·2025-01-19 14:04

【学习总结|DAY028】后端Web实战(部门管理)

其开发流程包括需求分析、接口设计、前后端并行开发、测试以及联调等环节。

123yhy传奇·2025-01-19 14:33

MySQL无限极分类表设计：实战项目中的高效解决方案

下面将介绍一种适用于MySQL数据库的无限极分类表设计，并对其设计思路、优缺点进行详细分析，希望能为同行们提供一些有价值的参考。表结构设计我们设计的无限极分类表名为cat

MissYou-Coding·2025-01-19 13:00

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

详细分析Python爬虫中的xpath（附Demo）

目录前言1.基本知识2.常用API3.简易Demo前言关于爬虫的基本知识推荐阅读：Python爬虫从入门到应用（超全讲解）该知识点需要提前安装相关依赖：pipinstalllxml1.基本知识XPath（XMLPathLanguage）是一种用于在XML文档中定位和选择节点的语言在XML文档中通过路径表达式（pathexpression）来定位节点，这些路径描述了节点在层次结构中的位置一、节点：在

码农研究僧·2025-01-19 13:58

软考信安22~网站安全需求分析与安全保护工程

1、网站安全威胁与需求分析1.1、网站安全概念网站安全主要是有关网站的机密性、完整性、可用性及可控性。网站的机密性是指网站信息及相关数据不被授权查看或泄露。

jnprlxc·2025-01-19 13:28

python 自动执行 apdl_在高效的mann中从Python运行ANSYS Mechanical APDL

我需要它更快，因为我改变了尽可能多的输入参数。

weixin_39960145·2025-01-19 13:27

mysql mvcc 并发update_MySQL——MVCC--多版本并发控制机制

前言以下的分析均在mysql的InnoDB引擎下。假设此时事务A与事务B同时执行。

瓦罗兰十字军·2025-01-19 13:56

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统

弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

文本编辑器：纯国产的EverEdit是一个不错的选择

世面上文本编辑器各类繁多，开源免费的编辑器更是多不胜数，既然有这么多免费的替代品，为什么还要EverEdit？

彩虹小黑馬·2025-01-19 13:55

nginx中的proxy_set_header参数详解

本文将深入探讨proxy_set_header指令的用法，并结合实际场景，分析其在不同应用场景下的作用。1、proxy_set_header的指令概述proxy_set_header是Nginx配

m0_74824592·2025-01-19 12:22

python print中文不对齐问题（特殊字符、混合字符不对齐问题）的解决

目录效果展示及解决方案问题分析解决方案个人感悟效果展示及解决方案下方左图为问题展示，右图为解决效果适用范围：中文英文特殊字符的混合字符串解决代码defis_chinese(uchar):#判断当前字符是否为中文字符

还是想睡觉zzz·2025-01-19 12:52

维度可变的UKF（无迹卡尔曼滤波），附有完整源代码

代码的一个显著特点是滤波维度可以自由更改，便于适应不同的应用需求。文章目录代码简短介绍运行结果源代码代码简短介绍主要内容和流程如下：初始化：清空工作区和命令窗口，固定随机数种子以确保结果可重现。

MATLAB卡尔曼·2025-01-19 12:50

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

论C++和Python哪个更优越(一)

今天我将从多个角度给你分析.TIPS:以下内容仅个人观点,可能会不全面,不喜勿喷.速度速度,是判定一个开发语言很不错的标准1.C++我

UnwaterBreathing·2025-01-19 11:17

互联网三高架构：高可用、高性能、高扩展

本文将深入分析“互联网三高架构”中的每一个维度，并探讨在实际系统中如何实现这些目标。1.高可用（Hig

百味人生一壶酒·2025-01-19 11:46

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度

熊文豪·2025-01-19 11:14

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

系统架构设计师---2016年下午试题1分析与解答（试题四）

2016年下午试题1分析与解答试题四阅读以下关于应用服务器的叙述，在答题纸上回答问题1至问题3。

国林哥·2025-01-19 11:42

程序控制的角度

速度与I/O速度不匹配的矛盾，非常突出只有让多道程序同时进入内存争抢CPU运行，才可以够使得CPU和外围设备充分并行，从而提高计算机系统的使用效率多道程序同时计算例多道程序同时计算例多道程序同时计算的宏观分析甲

钢铁男儿·2025-01-19 11:42

python执行js缺少window变量_python使用execjs执行含有document、window等对象的js代码，使用jsdom解决...

当我们分析爬虫时，有时候会遇到一些加密参数，这个时候就需要我们逆向分析jspython执行js有一些第三方库因为我用的Python3，所以没用PyV8（安装网上的方法，也没有安装好，可能我太笨了--！

weixin_39963440·2025-01-19 11:41

【Lua源码分析系列】1. 概述

如题，这是一系列关于Lua的源码分析的文章。分析的重点在编译原理和虚拟机的部分，而不是相关的库的实现部分。写这系列文章，最初是因为想要设计一门编程语言以及它的虚拟机，为此参考现有的优秀的实现。

·2025-01-19 11:07

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列。归并排序具有很好的稳定性，时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中表现优秀。本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排

小小的博客·2025-01-19 10:05

Python 归并排序算法详解

目录Python归并排序算法详解1.归并排序原理2.Python代码实现3.时间复杂度分析4.空间复杂度分析5.实际例子6.归并排序的优势和劣势优势劣势7.总结Python归并排序算法详解归并排序（MergeSort

licy__·2025-01-19 10:33

Java 归并排序算法详解

本文将详细介绍归并排序的原理、Java代码实现、时间复杂度分析和实际例子。

licy__·2025-01-19 10:33

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

数据分析及应用：经营分析中的综合指标解析与应用

目录1.市场份额（MarketShare）2.客户获取成本（CustomerAcquisitionCost,CAC）3.客户生命周期价值（CustomerLifetimeValue,CLV）4.客户留存率（CustomerRetentionRate,CRR）5.净推荐值（NetPromoterScore,NPS）6.转化率（ConversionRate）7.平均订单价值（AverageOrderV

莫叫石榴姐·2025-01-19 10:01

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

这一篇博客我们就来学习OSPFOSPF---开放式最短路径优先协议动态路由优势评价维度：选路佳，收敛快，占用资源少RIP与OSPF比较1.OSPF本身是链路状态型协议，所以计算出的路径不会存在环路，并且使用带宽作为选路依据

小度爱学习·2025-01-19 09:28

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。1.2强化学习：智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析，从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段，在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

导语：Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司，同时也是一个统一分析平台，帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化（Lakehouse）的架构。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

7个顶级提示词指令，让你用ChatGPT写出的论文逻辑无懈可击

撰写一篇高质量的学术论文，不仅需要深入的研究和严谨的分析，还需要遵循一系列严谨专业的逻辑准则。这些准则是学术界约定俗成的规则，它们确保了学术交流的清晰性、准确

智写AI·2025-01-19 09:56

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

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