学习中的小问题第15页

数字证书与数字签名介绍

数字签名定义：它类似于现实生活中的手写签名。手写签名的法律效力1、每个人的笔迹因生理和心理差异而独一无二，难以复制。签名被视为真实性和有效性的直接证明。

张紫娃·2025-03-23 18:01

访问者模式

访问者模式允许在不修改现有类的情况下，为类层次结构中的对象定义新的操作。访问者模式通过将操作封装到一个独立的类（即访问者）中，使得对象结构与操作解耦。

烟沙九洲·2025-03-23 18:00

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

python 底层原理processpoolexecutor_Python 并发编程：PoolExecutor 篇

对于需要并发执行、但是对实时性要求不高的任务，我们可以使用concurrent.futures包中的PoolE

风投小虾·2025-03-23 18:27

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

PTA:数组区间差集A-B

输入一个整数数组（题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从

悦悦子a啊·2025-03-23 18:56

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从

dkgee·2025-03-23 18:51

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

pythontype函数使用_Python astype(np.float)函数使用方法解析

Pythonastype(np.float)函数使用方法解析我的数据库如图结构我取了其中的nameagenr，做成array，只要所取数据存在str型，那么取出的数据，全部转化为str型，也就是array

weixin_39870238·2025-03-23 17:49

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

Vue中的日期格式化实践：从原生Date到可视化展示在数据可视化场景中，日期时间的格式化显示是一个高频需求。

小丁学Java·2025-03-23 17:48

蓝桥杯备赛计划

1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板

laitywgx·2025-03-23 17:47

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

SassScript：Sass中的编程特性详解

SassScript是Sass中的编程特性集合，它包含了变量、嵌套规则、混合、函数以及控制指令等，极大地提高了CSS的开发效率和可维护性。

jiajia651304·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

1242: 二维数组输出（2）

题目描述输入一个整数N，输出一个N行N列的二维矩阵，矩阵中的元素按列用1——N*N顺序填充。

呱呱呱~·2025-03-23 17:45

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

(3)子问题重叠，将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

OCR识别常见开源库

亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有：Tesseract，PaddleOCR。商业付费OCR有：腾讯云OCR，阿里云OCR。下面分别介绍。

yxfamyself·2025-03-23 17:44

在 C 和 C++ 编程里，要引用一个文件中的函数，包含头文件和使用extern，通常包含头文件是更好的做法

在C和C++编程里，要引用一个文件中的函数，通常包含头文件是更好的做法，下面为你详细分析：包含头文件优点代码清晰规范：在源文件里包含函数声明所在的头文件，能让代码结构更清晰，其他人阅读代码时能很容易明白函数的来源和用途

weixin_44799641·2025-03-23 17:43

【Docker系列四】Docker 网络

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-23 16:13

《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲

做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol

白马区块Crypto100·2025-03-23 16:40

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

高频交易：当速度与智慧在金融市场中“飙车”（策略＋算法）

它的目标是抓住市场中的微小机会，赚取“快钱”。以下是对高频交易策略和算法的详细介绍，带点幽默感，让你在了解金融科技的同时也能会心一笑。

西蒙斯.果·2025-03-23 16:39

_网络安全零基础怎么学习

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行网络安全，实现自己的“黑客梦”。

白帽黑客啊一·2025-03-23 16:09

Unity编辑器扩展快速回顾

Component菜单加脚本1.4.Inspector脚本右键菜单1.5.快捷键设置2.自定义窗口扩展2.1.创建窗口类2.2显示窗口2.3.窗口事件回调函数2.4.窗口中常用的生命周期函数2.5.编辑器窗口类中的常用成员

托塔1·2025-03-23 16:38

html.partial mvc5,[ASP.NET Core Razor Pages系列教程]ASP.NET Core Razor Pages中的Partial Views(部分视图)(04)...

PartialViews(部分视图)什么是PartialViews?PartialViews(之后统称:部分视图)是包含了HTML代码片段和服务端代码的Razor文件，它同样以.cshtml为扩展名。部分视图可以被包含在任意数量的页面或者布局中。部分视图可以用来将复杂的页面分解成更小的单元，从而减少复杂性，同时也可以在团队开发中被复用。什么时候使用部分视图(PartialViews)部分视图可以处

安静的小屁孩儿·2025-03-23 16:07

HarmonyOS Next 企业级移动办公应用构建

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）在企业级移动办公应用构建中的应用，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-03-23 16:07

uni-app 与webView 互相传值

如果页面中只有一个webView标签则直接可以currentWebview.children()[0]2.H5页面中的监听function必须写在全局，不要写在任何load事件中！

九亿少女无法触及的梦ى·2025-03-23 16:06

el-table selection 回显选中和禁用

、type="selection"就是现实选框.2、:row-key="row=>row.id"（必须是唯一的字段，例如：id）和:reserve-selection="true"是必要的，可以记录选中的数据

wavyhair_·2025-03-23 16:05

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

AtCoder备赛冲刺必刷题（C++） | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four

题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！

热爱编程的通信人·2025-03-23 15:03

QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法

2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为（滚动、产卵、觅食和偷窃）来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中，蜣螂必须通过太阳导航，使其球滚动的路线尽可能直线。

算法小狂人·2025-03-23 15:29

ASP.NET Web的 Razor Pages应用，配置热重载，解决.NET Core MVC 页面在更改后不刷新

1、VS2022中的NuGet中安装RuntimeCompilationMicrosoft.AspNetCore.Mvc.Razor.RuntimeCompilation需要配套你的.netsdk版本，

坐望云起·2025-03-23 15:28

python 捕获异常

在学习Python的过程当中，大家一定要区分清楚异常和布尔值False布尔值的False只是一个值，通常代表的是一个条件的不成立，常用于逻辑判断比如：1num=22print(num>3)3ifnum>

weixin_30730151·2025-03-23 15:57

H200架构升级与实战解析

通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现，系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。