数据挖掘R实践

侯捷 C++ 课程学习笔记：深入掌握 C++ 高阶特性 —— 实践与心得分享

侯捷C++课程学习笔记：深入掌握C++高阶特性——实践与心得分享自从开始接触侯捷C++系列精品课程以来，我对C++语言有了全新的认识与深入理解。
清水白石008·2025-03-23 08:35

Pyhton安装PyQT6

安装准备过程：①Win+R打开CMD命令行窗口②输入命令：python--version查看当前python版本是否是自己需要安装pyqt6/5的的版本，若是则执行第③步，若不是则执行下述操作：打开电脑环境变量设置
三口一个桃·2025-03-23 08:04

JavaScript的函数拦截技术详解

本文将深入探讨JavaScript函数拦截的各种技术、应用场景以及最佳实践。什么是函数拦截？函数拦截是指在函数执行前、执行中或执行后插入自定义逻辑的过程。
天天进步2015·2025-03-23 07:30

深入理解Python闭包与递归：原理、应用与实践

目录闭包什么是闭包：闭包的基本结构：实现闭包的条件：1.嵌套函数2.内函数引用外部函数的变量3.外部函数返回内部函数4.外部函数已经执行完毕递归函数什么是递归函数：递归函数条件1.必须有个明确的结束条件———递归出口2.每进行更深一步的递归，问题规模相比上一次递归都要有所减少3.相邻两次重复之间有紧密联系分析一下这段代码1.函数定义：2.基准条件（BaseCase）3.递归条件（Recursive
Multiple-ji·2025-03-23 07:27

Golang可选参数实践

代码：packagemainimport"fmt"//go实现可选参数实践//背景：go不支持方法重载，但对于函数的可选参数和默认参数配置，通常要在不影响不破坏现有逻辑基础上进行参数的添加//实现：通过
yzh_1346983557·2025-03-23 07:27

MySQL的多租户和多云部署架构设计

本文将探讨MySQL在多租户和多云部署架构设计方面的考虑和实践。一、多租户部署架构设计多租户是指在一个系统中，通过虚拟化技术将多个租户隔离开来，每个租户都拥有自己的独立环境和资源。
vipfanxu·2025-03-23 07:25

【go】从函数输入选择思考到关注点分离原则

从函数输入选择与函数抽象的最佳实践到思考关注点分离原则。
还没入门的大菜狗·2025-03-23 07:23

【go】Go中错误包装的最佳实践与常见误区

Go中错误包装的最佳实践与常见误区通过分析100-go-mistakes-master/src/07-error-management/49-error-wrapping/main.go中的代码，我们可以总结有关错误包装的典型错误
还没入门的大菜狗·2025-03-23 07:23

异步编程与流水线架构：从理论到高并发

1.3.1事件循环机制1.3.2Future/Promise模式1.3.3协程（Coroutine）1.4同步与异步的混合编程1.4.1同步转异步模式1.4.2异步转同步模式二、全息成像流水线中的异步实践
长安er·2025-03-23 07:22

基于腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek的沉浸式历史文化体验系统实践

作为实践案例，我们以中国古代科技成就为切入点，打造了一个可交互的"古代科技馆"，让用户能够与张衡、祖冲
lijiek·2025-03-23 06:51

【Git】深入理解 Git 版本回退：方法与实践

目录一、版本回退的基本概念1.1GitReset1.2GitRevert二、本地与远程分支的版本回退2.1本地回退2.2远程分支回退三、已提交但未推送的情况3.1查看提交状态3.2回滚本地提交四、已提交并推送到远程的情况4.1使用`gitreset`强制回退4.2强制推送更改五、使用`gitrevert`撤销提交5.1撤销特定提交5.2推送更改六、回退后的问题与解决总结Git是一个强大的版本控制工
丶2136·2025-03-23 06:42

Spring Boot中定时任务Cron表达式的终极指南

SpringBoot中定时任务Cron表达式的终极指南一、Cron表达式基础二、SpringBoot中定时任务的实现三、Cron表达式高级用法四、调试与验证技巧五、常见问题与解决方案六、最佳实践总结定时任务是后端开发中实现周期性业务逻辑的核心技术之一
智能编织者·2025-03-23 06:42

使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码

随着人工智能技术的迅猛发展，利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候，deepseek给出的代码是xtquant代码，也就是miniqmt代码，并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。因此，我们需要自建一个知识库，让deepseek根据我的知识库里面的知识，去帮我生成大QMT可用的交易代码。一、建立迅投QMT的知识库建立迅投QM
wtsolutions·2025-03-23 06:11

CUDA 学习(3)——CUDA 初步实践

1定位threadCUDA中提供了blockIdx,threadIdx,blockDim,GridDim来定位发起thread，下面发起1个grid，里面有2个block，每个block里有5个threads。程序让每个thread输出自己的id号:#include__global__voidprint_id(){intid=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;pr
哦豁灬·2025-03-23 05:08

通过Bokeh实现大规模数据可视化的最佳实践【从静态图表到实时更新】

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
步入烟尘·2025-03-23 05:07

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中，数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库，它具有强大的可扩展性和灵活性。
一键难忘·2025-03-23 05:04

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调
啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

CI/CD管道

这些实践旨在提高软件开发的质量和效率，同时减少人为错误。持续集成（CI）持续集成是指团队成员频繁地将代码变更合并到共享的主分支或主线中，并且每次
NEUMaple·2025-03-23 05:02

springboot 项目如何提高并发量

以下是具体方案和实践建议：一、应用层优化1.代码性能优化•避免阻塞操作：减少同步锁、长事务、大文件处理等耗时操作。•优化SQL查询：避免N+1查询，使用索引，减少全表扫描。
LCY133·2025-03-23 04:58

Python3包开发的高效Cookiecutter模板：python-package-template

该模板遵循Python的最佳实践，并自动创建项目结构，包括setup.py、MANIFEST.in、LICENSE、README.md、.gitignore、requirements.txt、测试配置文件
一只爪子·2025-03-23 04:56

Python最佳实践项目Cookiecutter常见问题解决方案

Python最佳实践项目Cookiecutter常见问题解决方案python-best-practices-cookiecutterPythonbestpracticesprojectcookiecutter
柯茵沙·2025-03-23 04:22

深入了解 Cookiecutter：Python 项目模板的强大工具

本文将深入探讨Cookiecutter的功能、工作原理、常见用法以及一些最佳实践。什么是Cookiecutter？Cookiecutter是一个用于创建项目模板的工具，支持多种语言和框架。它允许开
boringhex.top·2025-03-23 03:17

Hadoop 集群规划与部署最佳实践

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日，ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构，用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征，因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念，因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底，
AI天才研究院·2025-03-23 03:47

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结
一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

python语言程序设计基础,python编程代码大全

很多人还不知道PYTHON语言程序设计实践教程(陈东)答案，现在让我们一起来看看吧！
Rtee1·2025-03-23 02:38

Multisim在射频电路仿真与实验教学中的应用探究

探讨其在实验教学中对学生理解射频电路原理、提升实践能力的积极作用，以及在丰富教学手段、提高教学质量方面的显著优势，为射频电路实验教学改革提供新思路与方法。关键词Multisim；射频电路；仿真；实
She Ran 546·2025-03-23 02:38

c++算法赛万能模板个人笔记适用蓝桥杯，天梯赛，acm等赛事

.*/}//检查x是否满足某种性质//区间[l,r]被划分成[l,mid]和[mid+1,r]时使用：intbsearch_1(intl,intr){while(l>1;if(check(mid))r=
a东方青·2025-03-23 02:07

《自动化开发之路：使用 Jenkins、GitLab CI 与 GitHub Actions 构建高效 CI/CD 流水线》

《自动化开发之路：使用Jenkins、GitLabCI与GitHubActions构建高效CI/CD流水线》前言在现代软件开发中，持续集成（CI）与持续部署/交付（CD）已成为必不可少的实践。
清水白石008·2025-03-23 02:06

第三十一篇 数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树（2）ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略3.1五阶段实施框架3.2数据治理体系构建四、行业场景深度实践
随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

OpenWrt GPIO模拟I2C最佳实践

OpenWrtGPIO模拟I2C最佳实践一、软件实现方案选择|方案|优点|缺点|适用场景||-------------------|-------------------------|---------
HH予·2025-03-23 02:04

微服务架构中的服务发现与负载均衡

本文将深入探讨服务发现和负载均衡的基本概念、实现方式以及在实际应用中的最佳实践。2.服务发现2.1什么是服务发现？服务发现是微服务架构中的一个关键机制，它允许服务动态地找到并与其他服务通信。
egzosn·2025-03-23 01:31

openwrt路由器禁止某台设备上网操作失败问题解决

到处搜索也没找到它是怎么限制的，于是用mac地址在/etc目录下搜索，搜索命令：grep-r"62:19"/etc上面的“62:19”是被限制了上网的一个设备mac地址中的一部分。
无级程序员·2025-03-23 01:29

STM32八股【2】-----ARM架构

1、架构包含哪几部分内容寄存器处理模式流水线MMU指令集中断FPU总线架构2、以STM32为例进行介绍2.1寄存器寄存器名称作用R0-R3通用寄存器用于数据传递、计算及函数参数传递；R0也用于存储函数返回值
Invinciblenuonuo·2025-03-23 01:25

OpenGL ES 如何渲染 16bit 图像？

然后我直接贴给他们一段在OpenGL环境下验证过的上传16bit图像数据的代码glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D,0,GL_R16UI,width,height,0,GL_RED_INTEGER
字节流动·2025-03-23 00:54

Node.js 包与 npm 详解：使用 npm 的重要注意事项与最佳实践

目录Node.js包与npm：使用npm的其它注意点详解1.package.json与package-lock.json的作用什么是package.json？什么是package-lock.json？示例：package-lock.json片段2.语义化版本（SemVer）与依赖版本管理3.全局安装vs.本地安装本地安装（默认）全局安装4.npm缓存管理与优化清理npm缓存5.依赖冲突与node_
还是鼠鼠·2025-03-23 00:52

线性代数-MIT 18.06-汇总

第一讲：方程组的几何解释第二讲：矩阵消元第三讲：乘法和逆矩阵第四讲：AAA的LULULU分解第五讲：转换、置换、向量空间R第六讲：列空间和零空间第七讲：求解Ax=0Ax=0Ax=0，主变量，特解第八讲：
儒雅的钓翁·2025-03-22 23:46

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。
古月居GYH·2025-03-22 22:43

新书速览|云原生Kubernetes自动化运维实践

《云原生Kubernetes自动化运维实践》本书内容：《云原生Kubernetes自动化运维实践》以一名大型企业集群运维工程师的实战经验为基础，全面系统地阐述Kubernetes（K8s）在自动化运维领域的技术应用
全栈开发圈·2025-03-22 22:11

一文读懂什么是服务器

服务器品牌有惠普、戴尔、浪潮、华为、华三、曙光等，各厂商服务器型号存在差异，惠普DL380G10、戴尔PowerEdgeR750、浪潮NF5280M5、华为2288HV5、曙光R6230HA一般用SN序列号和资产编号来对服务器进行标识
小熊猫Q·2025-03-22 22:11

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且
·2025-03-22 22:24

想使用dify实现docx文档的自动生成？试了一圈，感觉还是根据python-docx更靠谱

本文将分享两种技术路线的对比实践。一、Dify的踩坑经历我尝试了markdown转doc
几道之旅·2025-03-22 21:37

OpenHarmony 开源硬件学习全指南：从入门到实战

本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案，为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。
琢磨先生David·2025-03-22 21:34

华为OD机试 - 相对开音节 - 正则表达式（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述相对开音节构成的结构为辅音+元音（aeiou）+辅音(r除外)+
哪 吒·2025-03-22 21:03

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格
几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？
weixin_贾·2025-03-22 20:59

DeepSeek-R1 API评测深度解析：揭秘7大常见误区

摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务，市场涌现出大量关于API评测的内容。
耶耶Norsea·2025-03-22 20:57

通过 Kibana 操作 Elasticsearch：从入门到实践

引言Kibana是Elasticsearch的可视化工具，提供了一个用户友好的界面来管理和操作Elasticsearch中的数据。通过Kibana，你可以轻松地执行数据搜索、创建可视化图表、构建仪表盘等操作。本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch，掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana？Kibana是一个开源的数据可视化工具，专为E
格子先生Lab·2025-03-22 19:25

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)

我们以deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型为例进行演示。1、安装Python环境首先，您需要安装Python环境。
AGI大模型资料分享员·2025-03-22 19:51
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