机器学习之实践篇第10页

微服务 - 中级篇

微服务-中级篇一、微服务架构深化（一）服务拆分原则（二）服务通信方式二、微服务技术选型（一）开发框架（二）容器技术三、微服务实践与优化（后续会详细分析）一、微服务架构深化（一）服务拆分原则1.业务功能内聚性核心概念是将逻辑上紧密关联的业务功能组合在一个微服务中

编程在手天下我有·2025-03-24 03:40

CCNP之IGP学习笔记（2022）

evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame

码龄4年审核中·2025-03-24 02:07

CMake 开发库(Library)的最佳实践

MeetingC++开发者调查中,有75.73%的受访者表示自己使用CMake作为构建工具.选择一个广泛流行的工具来打包库意味着你的项目更容易被别人使用.本文将从一个简单的库的打包样例开始,介绍编写CMake的最佳实践

arong-xu·2025-03-24 02:35

学习-Java常用类之Calendar类

第1关：学习-Java常用类之Calendar类任务描述相关知识编程要求测试说明任务描述本关任务：获取给定年月的最后一天。

AIains·2025-03-24 02:05

精益架构设计：深入理解与实践 C# 中的单一职责原则

在现代软件开发中，设计良好的架构对于系统的可维护性、可扩展性和高效性至关重要。而在众多的设计原则中，**单一职责原则（SRP）**作为面向对象设计中的核心原则之一，起到了至关重要的作用。它不仅有助于开发者保持代码的简洁性与高内聚性，同时也为代码的可维护性与可测试性提供了坚实的保障。本文将深入探讨单一职责原则的概念、优势以及如何在C#中高效实现这一原则，帮助开发者在实际项目中写出更加清晰、易于维护和

江沉晚呤时·2025-03-24 02:04

CentOS7 python安装Ta-lib 0.6.x【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】

正常流程：CentOS7python安装Ta-lib【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】_centos7安装ta-lib-CSDN博客不同的版本参考如下！

weixin_43343144·2025-03-24 02:32

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

区块链环境配置自用

FabricLab1.Fabric环境搭建与基本操作2.Fabric链码基础3.Fabric项目架构Fabric实践一：环境搭建与基本操作一、Fabric环境搭建本文用于指导Fabric在基于Ubuntu

Xmas190·2025-03-24 02:30

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

深入拆解Nightingale_alert中篇上(三)

前言上一篇我们首先初步了解一下开源项目-夜莺的alert告警引擎模块的目录，其次通过查看n9e-alert通过Initialize函数的源码大概了解了告警引擎初始化做了哪些工作，另一个重要原因Initialize

weixin_47028810·2025-03-24 01:57

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

在当前数据驱动的时代，对连接数据的高效处理和分析需求日益增长。ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统，能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一

eahba·2025-03-24 01:54

大屏自适应终极方案：基于比例缩放的完美适配实践（Vue3版）

需求背景在数据可视化大屏开发中，我们常面临这样的挑战：如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现？传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布，本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放，通过以下关键步骤实现：基准比例锁定：基于设计稿宽高比（16:9）建立基准比例视口实时检测：通过resize事件监听窗口变化智能比例判断：当视口更宽时：保持高度基准，

FFF-X·2025-03-24 01:52

router-view的name属性＜router-view name=“path“＞＜/router-view＞

多个router-view的问题一个页面可以配置多个router-view，加上name属性使之区分，在路由配置中需要将component变为components，代码如下//vue2importVuefrom'vue'importVueRouterfrom'vue-router'Vue.use

FFF-X·2025-03-24 01:52

Qemu&KVM 第一篇（3）QEMU 架构

QEMU架构我们首先了解一下QEMU如何实现仿真。本节将介绍QEMU的两种操作模式，以及QEMU动态翻译程序的一些有趣特点。QEMU基本操作QEMU支持两种操作模式：用户模式仿真和系统模式仿真。用户模式仿真允许一个CPU构建的进程在另一个CPU上执行（执行主机CPU指令的动态翻译并相应地转换Linux系统调用）。系统模式仿真允许对整个系统进行仿真，包括处理器和配套的外围设备。在x86主机系统上仿真

weixin_34160277·2025-03-24 00:20

QEMU源码全解析 —— CPU虚拟化（12）

接前一篇文章：本文内容参考：《趣谈Linux操作系统》——刘超，极客时间《QEMU/KVM》源码解析与应用——李强，机械工业出版社《深度探索Linux系统虚拟化原理与实现》——王柏生谢广军，机械工业出版社特此致谢

蓝天居士·2025-03-24 00:18

计算机基础：编码04，认识反码和补码

（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无本节前言在前两节，

水饺编程·2025-03-24 00:15

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

本文将介绍几种方法来删除JavaScript中的事件处理器，并探讨它们的应用场景及最佳实践。一、为什么需要删除事件？随着页面复杂度的增加，不恰当地管理事件处理器可能会导致性能下降或出现意外行为。

難釋懷·2025-03-24 00:44

Android Jetpack 应用架构指南

AndroidJetpack应用架构指南本指南涵盖Android应用开发的最佳实践和推荐架构，助力开发者构建健壮高效的应用程序。。前置要求本文假设您已具备Android框架基础知识。

小李子学编程·2025-03-24 00:44

Python调用fofa API接口并写入csv文件中

前言一.功能目的二.功能调研三.编写代码1.引入库2.读取数据3.写入csv文件中总结前言上一篇我们讲述了目前较为主流的几款网络探测系统，简单介绍了页面的使用方法。

YOHO !GIRL·2025-03-23 23:41

SpringBoot 整合security 实现自定义Token和clientId登录及退出(二)

.猫的树·2025-03-23 23:40

数据结构之顺序表和栈

一、顺序表1.1顺序表的概念及结构顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。与静态顺序表不同，动态顺序表使用的数组大小可以动态变化，从而实现更灵活的储存数据。二、动态顺序表的实现静态顺序表只适

Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删：5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样，每一个

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

Linux脚本实践1

前言日常在Liunx中用到多个版本的java修改很麻烦，一个脚本搞定。1.准备两个jdk(如下图所示)2.准备脚本文件viswitch_jdk.sh#!/bin/bash#提示用户输入JDK路径read-p"请输入JDK的绝对路径（例如/usr/local/jdk/jdk-11.0.21）："jdk_path#检查输入的路径是否存在if[!-d"$jdk_path"];thenecho"错误：路径

一点多余.·2025-03-23 23:05

188.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践

HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践效果演示1.日志工具类1.1Logger类实现classLogger{privatedomain:number;privateprefix

·2025-03-23 23:21

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的

编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

Docker之安装与配置

Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像

雨五夜·2025-03-23 22:34

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

程序代码篇---Pyqt的密码界面

文章目录前言一、代码二、代码解释2.1用户数据库定义2.2窗口初始化2.3认证逻辑2.5角色处理2.6错误处理优化2.7功能扩展说明2.7.1用户类型区分管理员普通用户其他用户2.7.2安全增强建议三、运行效果四、运行命令五、界面改进建议5.1密码显示5.2用户头像显示5.3输入框动画效果5.4加载进度显示5.5键盘快捷键前言本文简单介绍了在Ubuntu系统上使用Python的Pyqt创建密码登录

Ronin-Lotus·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

py之某website之music搜索接口

fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7","accept-lan

我不是程序员~~~~·2025-03-23 22:58

记20个忘10个之八：前缀a-

记20个忘10个之八：前缀a-一、表示“…的”，或通at、on，表“在…”【1】sleep→asleepsleepv.

nshkfhwr·2025-03-23 22:56

如何进行PHP性能优化？

以下是一些关键的优化技巧和最佳实践：选择合适的数据结构（如数组、对象等）可以显著提高程序的运行效率。缓存是提升PHP性能的有效手段之一。可以通过页面缓存、数据缓存、内存缓存等方式来减少重复计算。

破碎的天堂鸟·2025-03-23 22:56

Linux内核同步机制之（八）：mutex

一、Mutex锁简介在linux内核中，互斥量（mutex，即mutualexclusion）是一种保证串行化的睡眠锁机制。和spinlock的语义类似，都是允许一个执行线索进入临界区，不同的是当无法获得锁的时候，spinlock原地自旋，而mutex则是选择挂起当前线程，进入阻塞状态。正因为如此，mutex无法在中断上下文使用。和mutex更类似的机制（无法获得锁时都会阻塞）是binarysem

ikt4435·2025-03-23 21:55

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

PyTorch核心基础知识点

niuTaylor·2025-03-23 21:20

Python环境管理新利器：UV工具详解

Python包和环境管理最好的工具无疑是Anaconda，但我在之前的一篇文章《注意，使用这款Python软件可能会带来麻烦》写过，个人使用完全没有问题。

云水木石·2025-03-23 21:19

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

可视化埋点在React Native中的实践

本文首发于微信公众号“Shopee技术团队”。1.背景笔者所在团队为Shopee的本地生活前端团队，用户可以在我们的平台购买优惠券，然后去线下门店使用。随着用户规模不断增加，研究用户行为数据可以更好地指导产品功能设计，提供更加优秀的用户体验。用户行为数据的研究首先涉及到如何采集，即我们常说的“埋点”。一直以来，我们项目中的埋点都采用代码埋点，每次新增埋点往往是一些重复性的工作，且需要重新发布代码才

Shopee技术团队·2025-03-23 20:46

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的Skia自渲染引擎和Dart的AOT/JIT双编译模式，实现了90%以上的原生性能表现，在电商、社交、工具类应用中已无明显性能瓶颈。实测数据显示，列表滚动帧率稳定在55-60FPS，与原生开发差距小

ThinkPet·2025-03-23 20:10

计算机基础：编码01，无符号数编码

（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：二进制基础13，十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇：计算机基础：编码02，有符号数编码，原码（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：二进制基础13，十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇

水饺编程·2025-03-23 19:09

【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6：选择、共存与最佳实践

目录标题第一章:Python绑定的Qt库——PySide6与PyQt6的比较1.1PySide6与PyQt6的基本介绍1.1.1PySide6：Qt官方推荐的Python绑定1.1.2PyQt6：成熟的第三方Python绑定1.1.3主要差异：许可证1.2两者的相似性与差异性1.2.1功能和性能差异1.2.2API差异与兼容性1.3总结：选择的自由与责任第二章:在VSCode中使用PySide6与

泡沫o0·2025-03-23 19:37

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

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