性能优化集第4页

python中set的用法_Python中set的用法

python的集合类型和其他语言类似,是一个无序不重复元素集,我在之前学过的其他的语言好像没有见过这个类型，基本功能包括关系测试和消除重复元素.集合对象还支持union(联合),intersection

weixin_39876645·2025-02-15 20:34

python 集合概念set用法

Python中set的用法python的集合类型和其他语言类似,是一个无序不重复元素集,我在之前学过的其他的语言好像没有见过这个类型，基本功能包括关系测试和消除重复元素.集合对象还支持union(联合)

shuwenting·2025-02-15 20:03

软件测试技术：设计优秀的测试用例

之前做开发虽然写单元测试和流程测试，基本上都是基于自己的代码，而且单元测试和流程测试的框和规范已经非常完善，你只需要填空就行，后来转做自动化测试，但我的做事的方法和思维还停留在开发层面，用例基本上是从手工业务功能测试集抽取

程序员威子·2025-02-15 18:48

nnUNet V2修改网络——替换为U-Net V2

更换前，要用nnUNetV2跑通所用数据集，证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构，初步了解要修改的网络，知己知彼，修改起来才能游刃有余。

w1ndfly·2025-02-15 17:05

智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1115标注数量(json文件个数)：1115标注类别数：7标注类别名称:["plate

FL1623863129·2025-02-15 14:49

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

【YOLO】常用脚本

目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1.

我才是真正的17号·2025-02-15 14:47

G1 堆结构全揭秘，性能优化从这里开始》

G1垃圾收集器原理与调优实践目录G1垃圾收集器简介核心设计原理2.1区域化堆内存布局2.2分代收集与混合GC2.3并发标记与SATB算法G1工作流程详解3.1YoungGC3.2MixedGC3.3FullGC调优参数与实战案例4.1关键JVM参数4.2电商系统调优案例4.3日志分析与工具使用避坑指南总结1.G1垃圾收集器简介G1（Garbage-First）是JDK9及以后版本的默认垃圾收集器，

@孤随·2025-02-15 14:47

Dreamina

功能定位：即梦是一个集AI绘画和AI视频生成功能于一体的创作平台，旨在帮助抖音图文和

0010000100·2025-02-15 13:13

量化交易技术简介

以下是关键技术点：1.C++技术栈高频交易需要极致的性能优化，因此C++代码需要低延迟、高吞吐，通常采用以下技术：（1）高性能数据结构•Lock-free数据结构（无锁队列、环形缓冲区）•采用std::

0010000100·2025-02-15 13:13

Vue3实战：从零实现电商购物车功能（含完整代码）

文章目录一、功能需求分析二、技术方案选型三、项目结构设计四、核心代码实现1.创建PiniaStore（购物车状态管理）2.商品列表组件3.购物车面板组件五、关键实现细节1.数据持久化方案2.性能优化方案

chenNorth。·2025-02-15 12:04

如何学BI大数据

建立作品集：完成个人项目或参与开源项目，展示数据分析能力。2.中期目标（3-5年）专业化发展：根据兴趣选择细分方向，如数据可视化、BI开发或数据运营。

想做富婆·2025-02-15 11:27

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法

检测步骤2.基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2

-shiba-·2025-02-15 10:17

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

JVM学习目录

JAVA性能优化建议

张紫娃·2025-02-15 07:26

CentOS7 部署安装ClickHouse

OLAP场景需要在大型数据集上对具有以下特征的复杂分析查询进行实时响应：数据集可以是巨大的——数十亿或数万亿行数据组织在包含多列的表中只选择少数几列来回答任何特定的查询必须以毫秒或秒为

zhua.er·2025-02-15 05:06

Rockchip RK3588 Linux SDK 快速入门

RockchipRK3588LinuxSDK快速入门目录文章目录RockchipRK3588LinuxSDK快速入门@[toc]1.SDK预编译镜像2.开发环境搭建准备开发环境安装库和工具集检查和升级主机的

撸一串代码·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统，包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

Meta2d.js：2D图元组成的可视化引擎

由乐吾乐科技自主研发，集实时数据展示、动态交互、数据管理等一体的全功能2D可视化引擎。【注意】Meta2d.js是一个不依赖任何前端框架的js图形引擎。

乐吾乐科技·2025-02-15 04:26

哈夫曼码编、译码器

从终端读入字符集大小n，以及n个字

misty youth·2025-02-15 02:43

MySQL调用存储过程和存储函数

夏天又到了·2025-02-15 02:42

Spark 性能优化（三）：RBO 与 CBO

1.RBO的核心概念在ApacheSpark的查询优化过程中，规则优化（Rule-BasedOptimization,RBO）是Catalyst优化器的一个关键组成部分。它主要依赖于一组固定的规则进行优化，而不是基于统计信息（如CBO-Cost-BasedOptimization）。RBO主要通过一系列逻辑规则（LogicalRules）和物理规则（PhysicalRules）来转换和优化查询计划

LevenBigData·2025-02-15 02:09

简单枚举 / 枚举排列

目录1简单枚举2枚举排列2.1生成1~n的排列2.2生成可重集的排列2.3解答树2.4下一个排列一、简单枚举简单枚举就是枚举一些例如整数、子串的简单类型。

Zhouqi_Hua·2025-02-15 02:07

AI赋能前端性能优化：效率与体验的完美平衡

而前端性能优化，作为提升用户体验的关键环节，却常常面临着诸多挑战。复杂的代码逻辑、庞大的资源文件、以及难以捉摸的性能瓶颈，都让前端开发者倍感压力。

2401_89760565·2025-02-15 01:03

.Net8顶级性能优化:类型转换

超越以往任何版本，也涵盖了后续版本，比如.NET9或许可能没有如此大的性能优化了。本篇来看下它其中的一个优化:类型转换的优化效果。

dotNET跨平台·2025-02-15 01:59

mysql大数据量分页查询

分页查询通常用于网页或应用程序中，以便用户能够逐步浏览结果集。二、为什么要用MySQL大数据量分页？

懒洋洋大魔王·2025-02-15 00:56

C++，STL容器适配器，priority_queue：优先队列深入解析

、容器概览与核心特性核心特性速览二、底层实现原理1.二叉堆结构2.容器适配器架构三、核心操作详解1.容器初始化2.元素操作接口3.自定义优先队列四、实战应用场景1.任务调度系统2.合并K个有序链表五、性能优化策略

智驾·2025-02-15 00:56

Tomcat性能优化与负载均衡实现

本文将介绍Tomcat的性能优化技巧以及如何通过负载均衡技术来提升系统的整体性能和可用性。一、Tomcat性能优化Tomcat自身配置管理页面配置：通过配置tomcat-users.x

互联网动态分析·2025-02-15 00:24

【OpenCV】双目相机计算深度图和点云

1、数据集介绍Mobilestereodatasets由PanGuanghan、SunTiansheng、TobyWeed和DanielScharstein在2019-2021年期间创建的，使用了RogerDai

AI大权·2025-02-14 23:51

前端性能优化全面指南：从基础到进阶

前端性能优化全面指南：从基础到进阶欢迎来到前端性能优化的全面指南！本文将带你深入了解从基础到进阶的各种优化策略，帮助你全面提升网页的加载速度和用户体验。

尤山海·2025-02-14 23:47

利用Blackbox AI让编程更轻松

由于训练集、调教等方面的差别，不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面，已经有一系列比较成熟的平台，但它们一方面价格昂贵，另一方面功能比较单一。

·2025-02-14 22:03

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。

潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前，精度最高的目标检测器大多基于由R-CNN推广的两阶段方法，即对稀疏的候选目标位置集应用分类器

·2025-02-14 22:31

Java 字符编码与解码：深入理解 Charset 类

目录引言一、什么是字符集（Charset）？

magic 245·2025-02-14 21:02

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

电商平台对接标准化指南：API性能优化与扩展性研究

本文将探讨API性能优化与扩展性的研究。首先，性能优化是API接口设计中的重要环节。通过合理的缓存策略、数据压缩和异步处理等技术手段，可以显著提高API接口的响应速度和吞吐量。

DianSan_ERP·2025-02-14 19:41

微服务限流策略与性能优化全解析

一、服务瓶颈评估实例1.1背景介绍本文我用我工作中实际的一个电商营销中台系统的订单服务来阐述。此微服务数据库采用MySQL，配置为8核32G。订单服务部署于一组服务器集群，考虑到高可用性，至少配置3个节点，每个节点服务器配备8核CPU、16GB内存、500GB硬盘以及1Gbps网络带宽（内网所以大）。订单服务包含30+个接口，覆盖订单创建、查询、修改、取消等核心业务操作。1.2资源层面评估（压测数

power-辰南·2025-02-14 19:09

Unity的ECS框架详解与代码，火爆的最新框架，超越OOP设计模式

它通过将对象的行为和属性分离成不同的组件，以实现更好的代码重用和性能优化。在ECS中，游戏对象由实体(Entity)表示，实体本身

深度学习兼Unity开发·2025-02-14 18:05

前端自动化测试：TDD 和 BDD 哪个更好一些？

测试员小静·2025-02-14 16:20

Less CSS 预处理器

目录安装注释嵌套变量操作命名空间和访问器扩展Extend混合Mixins传递规则集给混合函数Guards导入import转义字符合并父选择器Less用法Less插件程序化使用安装安装lessc以供全局使用

安之若素づ·2025-02-14 15:45

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短，我⽤MATLAB。

唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

LLM大模型中文开源数据集集锦（三）

文章目录1ChatGLM-Med:基于中文医学知识的ChatGLM模型微调1.1数据集1.2ChatGLM+P-tuningV2微调1.3Llama+Alpaca的Lora微调版本2LawGPT_zh：

悟乙己·2025-02-14 13:01

3.3.2 VO-O语法- 算子-原子算子

其界面的表达如下：数据输入端口：数据集通过该端口传入算子。每个算子可以有[0,n]个数据输入端口，这要视算子的功能而定。数据处理类

colorknight·2025-02-14 13:58

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。

小宇爱·2025-02-14 10:39

大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

2024-2025年主流的开源向量数据库推荐

以下是2024-2025年主流的开源向量数据库推荐，涵盖其核心功能和应用场景：1.Milvus特点：专为大规模向量搜索设计，支持万亿级向量数据集的毫秒级搜索，适用于图像搜索、聊天机器人、化学结构搜索等场景

大囚长·2025-02-14 09:32

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

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