学习成果记录

《我的编程之旅：起点与展望》

这种好奇心驱使我踏上了编程学习之路，希望能够深入了解这个充满魅力与挑战的世界，并且有朝一日能够用代码创造出有价值的东西。
dmz521521_aa·2025-01-18 01:51

Python学习（十七）——re类与正则表达式

re.match()匹配尝试在字符串的起始处应用该模式，返回一个匹配对象，如果没有找到匹配项，则返回一个对象。re.match().start()返回子串匹配组的开始索引printre.match('Hello','Hello,World!').start()输出：0re.match().end()返回子串匹配组的结束索引printre.match('Hello','Hello,World!').
阿卡蒂奥·2025-01-18 01:19

《CPython Internals》阅读笔记：p1-p19

《CPythonInternals》学习第1天，p1-p19总结，总计19页。一、技术总结无。
·2025-01-18 01:33

《解锁数据新动能：数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》

为何集成如此关键数据标注是为数据赋予标签，使其能被人工智能模型理解和学习的过程。训练平台则是利用这些标注好的数据来构建和优化模型。
·2025-01-18 01:32

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模
·2025-01-18 01:31

如何定义需求的优先级

重要性的评估通常依赖于需求对业务目标的直接影响，以及这些需求如果不被满足，对项目整体成果的潜在负面效应。这个过程需要项目团队、利益相关者以及可能的终端用户的密切合作和沟通。
·2025-01-18 01:30

python常用库学习四——subprocess

目录前言1、subprocess.run（）（1）函数参数列表（2）函数的参数含义（3）使用示例2、subprocess.Popen（1）函数参数列表（2）函数参数含义（3）使用示例3、常见的subprocess.Popen类方法（1）Popen.poll()（2）Popen.communicate(input=None,timeout=None)（3）Popen.send_signal(sign
木头人123。·2025-01-18 00:44

面对 this 指向丢失，尤雨溪在 Vuex 源码中是怎么处理的

我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动，感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
·2025-01-18 00:57

每次启动项目的服务，电脑竟然乖乖的帮我打开了浏览器，100行源码揭秘！

我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动，感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
·2025-01-18 00:27

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。
不牌不改·2025-01-18 00:43

用pygame制作的一个简单控制方块移动

今天学习了一下pygame的简单用法，想用pygame制作一个小游戏，但受制于能力尚不完善，只能从基础做起。
come-昂-·2025-01-18 00:43

Android10 Android TV Launcher（ATV） 启动时间优化记录

为什么要优化？都是ATV的情况下，H313的开机到桌面时间耗时40S左右，而且开机动画结束后会黑屏很多秒（10S）左右。同一个板子，同一个主控的情况下，ATVLauncher的启动时间比自定义的Launcher启动时间久。同样开机动画结束后会黑屏一段时间，而自定义的Launcher开机动画结束后马上就出现了。下面是数据表格：ATV和OTTLauncher启动时间对比（时间戳数据来源于Log）主控H
Null to null·2025-01-18 00:13

java JVM运行时数据区

字节码解释器工作就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行指令的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖计数器完成如果线程正在执行一个Java方法，这个计数器记录的是正在执行的虚拟字节码指令的地址
妖怪兮诺‍·2025-01-18 00:12

Taro 源码揭秘：4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序，build 编译打包是如何实现的？

我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动，感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
·2025-01-18 00:26

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

参考资料-Ja-10至Ja-28消防基坑开挖工程数据汇总

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：该压缩包文件包含了一系列Excel表格，用于记录和管理消防工程中的消火栓基坑开挖项目。
疑样·2025-01-18 00:40

网络安全工程师能赚多少钱一个月？_银行网络安全工程师工资多少？

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包网络安全工程师的月薪取决于多种因素，包括他们的经验、技能、学历、所在地区和行业的需求等。
网络安全小林·2025-01-18 00:10

ReactiveSwift 简单使用

记录ReactiveSwift简单使用导入ReactiveSwift库创建TestViewModel文件enumJKTypeType:Int{casecloudcasedevicecaseweater}
Johnny Tong·2025-01-18 00:09

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

小白学习Java第七天

一、单表PRIMARYKEY主键，不能重复，唯一确定一条记录(unique+notnull)表中的任何列都可以作为主键，只要它满足一下条件:1、任意两行都不具有相同的主键值2、每一行都必须具有一个主键值
qq_57406169·2025-01-17 23:38

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法（1）前提（实际中较难满足）（2）理论推导（3）附：超定方程求解二、直接法（1）理论
肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

C++设计模式学习

文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则3.6迪米特法则3.7合成复用原则4.常用设计模式例子4.1工厂模式4.2单例模式4.3策略模式4.4适配器模式4.5模板方法模式4.6外观模式4.7桥接模式4.8代理模式5.总结参考文献1
痛&快乐着·2025-01-17 23:08

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
福安德信息科技·2025-01-17 23:38

Linux安全基线加固实战

/etc/passwd中一行记录对应着一个用户，每行记录又被冒号(:)分隔为7个字段，其格式和具体含义为：用户名:口令:用户
wespten·2025-01-17 23:07

PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解

简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。一、PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio）峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。
ballball~~·2025-01-17 23:05

蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）详解

简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。历史背景蒙特卡洛模拟的名称来源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，因其依赖于随机性和概率，与赌博中的随机过程有相似之处。
ballball~~·2025-01-17 23:04

今日总结 2025-01-16

一、学习概况今日围绕uni-app项目展开深入学习，主要聚焦于项目搭建环节，涉及网络请求、状态管理以及用户登录功能的实现，旨在构建一个功能完备的应用基础框架。
谢道韫689·2025-01-17 23:01

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，
python慕遥·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的
预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

分布式系统架构4：容错设计模式

这是小卷对分布式系统架构学习的第4篇文章，虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章，写了也没多少阅读量，但是为了个人要成长，小卷最近每天都会更新分布式的文章1.概念容错策略，指的是“面对故障，我们该做些什么”；
卷福同学·2025-01-17 22:50

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
JeffDingAI·2025-01-17 21:49

区块链笔记（四）---智能合约

智能合约可以创建和操作账本状态，这些链上状态记录业务相关的重要数据（如资产信息和所有权
张小特·2025-01-17 21:48

# [Unity] 使用控制运动开发简单的小游戏

在本教程中，我们将学习如何通过控制物体的位置来制作简单的小游戏，特别是使用Transform组件来控制物体的移动。
踏雪无痕老爷子·2025-01-17 21:46

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

2011寒假-数据库学习笔记

第一课:数据库类型1.1平面文件适用于:1，数值小且简单2，数值不经常变化3，希望能够使用简单的文本编辑器来更改数值4，希望保存以前数值的简单历史清单,5，希望使用工具快速比较两个文件例如:INI文件(initialization)1.2关系数据库适用于:l需要在不同的表之间执行复杂的查询和连接.l需要执行数据有效性验证,如在其他表中检验相关行的存在.l需要为特定的数据有效性验证,如在其他表中检验
weixin_33967071·2025-01-17 21:14

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。
u013250861·2025-01-17 21:43

Vue3 Element-Plus Tree组件基本使用

前置工作-引入二、步骤1.呈现2.增加点击回调总结前言写博客的时候第一次用这个组件,ElementPlus的TypeScript范例让我吃了点苦头,数据绑定那块搞了好一会才弄明白.不过好在最后还是做出来了,记录一下基本用法
白瑕·2025-01-17 21:42

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

注意力池化层：从概念到实现及应用

引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化

深入解析昇腾AICPU算子开发：基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升，AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。
快撑死的鱼·2025-01-17 21:09

Web3 身份九大方向及代表项目

POAP是一种将记忆保存为数字记录的协议，根据ERC-721标准在区块链上铸造为NFT代币。OrangeProtocol是一种声誉和信任铸造协议，它聚合数
初晓链研究员·2025-01-17 21:39

HTTP与HTTPS的区别以及SSL/TLS加密知识总结

无状态：无状态即不记录每次请求的元信息，不记录与之前请求之间的关系。（为解决这个问题，通常会
旋转的冬瓜皮·2025-01-17 21:38

蓝桥杯C++ Python组——省奖项小技巧1

还有三个多月的准备时间，大家一定要结合自身基础和个人学习安排合理规划好备赛时间呀考试内容：c/c++组python组学习路线第一阶段：把编程语言的课程过一遍，把课程上学习到的习题自己尝试着做一篇第二阶段
m0_dawn·2025-01-17 20:06

2024年最新Python：Page Object设计模式_python page object，BTAJ大厂最新面试题汇集

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是
m0_60707708·2025-01-17 20:36

【AI系统】混合并行

混合并行混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

计算机组成原理(计算机系统3)--实验一:WinMIPS64模拟器实验

二、实验内容按照下面的实验步骤及说明，完成相关操作记录实验过程的截图：1）下载WinMIPS64；运行样例代码并观察软件各个观察窗口的内容和作用，掌握软件的使用方法。
起床悠悠·2025-01-17 20:34

数据入湖的前提条件：数据标准 之 元数据注册

元数据注册是数据入湖的重要前提条件之一，其核心目的是记录和管理数据的元信息（Metadata），为数据的理解、发现、管理、使用和治理提供依据。
goTsHgo·2025-01-17 20:04
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