机器学习之正则表达式第19页

PHP 安全与加密：守护 Web 应用的基石

一、PHP安全之殇——SQL注入攻

来恩1003·2025-02-20 20:12

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。

还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六：专栏总结

----------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用

借雨醉东风·2025-02-20 20:10

python爬虫Selenium库详细教程_python爬虫之selenium库的使用详解

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！2.2访问页面2.3查找元素2.3.1单个元素下面

嘻嘻哈哈学编程·2025-02-20 19:33

python 自动化数据提取之正则表达式_python 正则提取(2)

一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！三、最新Python学习笔记当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理

m0_60607245·2025-02-20 18:53

银行排队问题之单队列多窗口服务[天梯赛 -- 栈和队列]

文章目录题目描述思路AC代码题目描述输入样例9020115161210105103301831253123输出样例参考文章思路队列模拟存储结构：使用结构体，存储每一个客户的到达时间和处理时间==（最大为60，大于60的，按60处理）==；用两个数组分别存储每一个窗口的办理人数和该窗口结束上一次处理的时间点具体流程：由于题目给定的顾客顺序是按照时间先后，因此我们顺序处理即可1.依次遍历每一个窗口，用

苏慕TRYACE·2025-02-20 18:51

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-20 17:20

动态规划之背包问题--python版本

动态规划之背包问题–python版本问题已知一个最大量的背包，给定一组给定固定价值和固定体积的物品，求在不超过最大值的前提下，能放入背包中的最大总价值。

我是小码搬运工·2025-02-20 17:16

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算，从而提高效率。一、动态规划求解原理适用范围：问题需要具备3个性质———最优子结构、子问题重叠、无后效性。最优子结构指问题最优解包含其子问题的最优解，是使用动态规划的基本条件。三要素：状态、阶段、决

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。

快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

ArcGIS二次开发之WPF中控件的使用

WPF中ArcGIS控件的使用WPF中插入ArcGIS控件Winform控件上嵌套使用WPF控件WPF中插入ArcGIS控件在WPF中引用ArcGIS的控件需要使用WindowsFromsHost，具体用法如下：添加引用：WindowsFormsIntegration和system.windows.formWpf.xaml中后台代码中：publicAxMapControlMapControl=ne

ShirmyMao·2025-02-20 17:15

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一

某龙兄·2025-02-20 17:40

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如

·2025-02-20 17:46

DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案

deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法

爱吃青菜的大力水手·2025-02-20 17:09

动态规划之背包问题的Python实现

目录1.问题描述2.动态规划之网格法3.python实现1.问题描述题目来源于《算法图解》第9章练习题9.2，如下图所示。

名侦探debug·2025-02-20 16:08

探索单片机世界的音乐之旅 —— 51单片机简易电子琴项目解析

51单片机实战之简易电子琴项目，正是专为此而生的一盏明灯。它不仅是技术实践的绝佳示例，更是每一位电子爱好者发掘硬件音乐潜能的钥匙

蔡松宽·2025-02-20 16:38

动态规划之背包问题

动态规划是一个重要的算法范式，它将一个问题分解为一系列更小的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而大幅提升时间效率。目录01背包问题完全背包问题多重背包问题二维费用背包问题（1）01背包问题给定n个物体，和一个容量为c的背包，物品i的重量为wi，其价值为应该如何选择装入背包的物品使其获得的总价值最大。可以用贪心算法，但是不一定能达到最优解，所以用动态规划解决创建一个数组dp[i][j]i

于冬恋·2025-02-20 16:04

深度学习之目标检测的常用标注工具

1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

安装与部署openeuler 的HA

它通过在节点之

VX-IT BANG·2025-02-20 14:21

利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战

目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。

傻啦嘿哟·2025-02-20 14:20

鸢尾花分类项目 GUI

1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。

编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

Ubuntu之12.04常用快捷键——记住这些你就是高手啦！

桌面ALT+F1:聚焦到桌面左侧任务导航栏，可按上下键导航。ALT+F2:运行命令ALT+F4:关闭窗口ALT+TAB:切换程序窗口ALT+空格:打开窗口菜单PRINT:桌面截图SUPER:打开Dash面板，可搜索或浏览项目，默认有个搜索框，按“下”方向键进入浏览区域（SUPER键指Win键或苹果电脑的command键）在Dash面板中按CTRL+TAB:切换到下一个子面板（可搜索不同类型项目，如

码莎拉蒂 .·2025-02-20 14:47

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

第2章机器学习概述基本概念：

code_stream·2025-02-20 13:12

【Go语言快速上手】第二部分：Go语言进阶之测试与性能优化

文章目录前言：测试和性能优化一、编写单元测试和基准测试1.1单元测试1.1.1示例：编写单元测试1.2基准测试1.2.1示例：编写基准测试二、使用pprof进行性能分析2.1启用pprof2.1.1示例：启用pprof2.2使用pprof工具分析性能2.2.1示例：生成CPU性能报告2.2.2示例：生成内存使用报告2.3分析报告三、代码优化技巧3.1减少内存分配3.1.1示例：重用切片3.2避免锁

卜及中·2025-02-20 13:40

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘keyspace@0 ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2301_82243733·2025-02-20 13:39

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。

AI拉呱·2025-02-20 13:08

高电服务器托管：企业IT基础设施的可靠之选

高电服务器托管服务，是指企业将自身高耗电的服务器设备或算力服务器设备交由专业托管公司进行管理和维护的一种服务模式。托管公司提供包括安全机房环境、网络设备、系统软件以及专业技术人员等全方位支持，使企业能够专注于核心业务的开发和运营。高电服务器托管服务内容高电服务器托管服务通常涵盖以下几个方面：机房管理：提供安全、稳定、可靠的机房环境，配备完善的消防、监控、空调等设施，确保服务器稳定运行。硬件维护：对

wayuncn·2025-02-20 13:06

等保系列之——网络安全等级保护测评工作流程及工作内容

等保系列之——网络安全等级保护测评工作流程及工作内容引言随着信息技术的快速发展，网络安全问题日益凸显。为了保障信息系统的安全稳定运行，我国实施了网络安全等级保护制度（简称等保）。

等保管家·2025-02-20 13:34

【学习笔记】Elasticsearch之环境搭建

Elasticsearch官网本文是自己在学习Elasticsearch的过程中，记下的觉得非常有用的笔记，希望对大家认识Elasticsearch有一点点帮助。1.什么是Elasticsearch官网上是这么介绍的：Elasticsearchisadistributeddocumentstore.Insteadofstoringinformationasrowsofcolumnardata,El

聪明马的博客·2025-02-20 13:03

【系统架构设计师】系统性能之性能指标

目录1.说明2.计算机的性能指标3.路由器的性能指标4.交换机的性能指标5.网络的性能指标6.操作系统的性能指标7.数据库管理系统的性能指标8.Web服务器的性能指标9.例题9.1例题11.说明1.性能指标是软、硬件的性能指标的集成。2.在硬件中，包括计算机、各种通信交换设备、各类网络设备等；在软件中，包括操作系统、数据库、网络协议以及应用程序等。2.计算机的性能指标1.评价计算机的主要性能指标有

王佑辉·2025-02-20 12:29

FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具

通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工

柳旖岭·2025-02-20 12:55

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

AI天才研究院·2025-02-20 11:45

微信小程序之自定义轮播图实例 —— 微信小程序实战系列（3）

由于微信小程序，整个项目编译后的大小不能超过1M查看做轮播图功能的一张图片大小都已经有100+k了那么我们可以把图片放在服务器上，发送请求来获取。index.wxml：这里使用小程序提供的组件autoplay：自动播放interval：自动切换时间duration：滑动动画的时长current：当前所在的页面bindchange：current改变时会触发change事件由于组件提供的指示点样式比

2401_84910072·2025-02-20 10:37

机器学习·文本数据读写处理

前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(

AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

handpose_X 之 onnx runtime C++（手部关键点检测）

handpose_X之onnxruntime相关项目地址：1、手部关键点检测项目地址：https://gitcode.net/EricLee/handpose_x该项目中通过脚本model2onnx.py

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

【设计模式精讲】结构型模式之装饰器模式

文章目录第五章结构型模式5.3装饰器模式5.3.1装饰器模式介绍5.3.2装饰器模式原理5.3.3装饰器模式应用实例5.3.4装饰器模式总结个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区第五章结构型模式5.3装饰器模式5.3.1装饰器模式介绍装饰模式(decoratorpattern)的原始定义是：动态的给一个对象添加一些额外的职责.就扩展功能而言,装饰器模式提供了一种比使用子类更加灵活的替代

道友老李·2025-02-20 09:30

C语言/C++常见习题问答集锦(七十八)之数字流星雨

C语言/C++常见习题问答集锦(七十八)之数字流星雨程序之美流星雨是在夜空中有许多的流星从天空中一个所谓的辐射点发射出来的天文现象。

五一编程·2025-02-20 08:54

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。但后续证明批

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

蓝桥杯 Java B 组之设计 LRU 缓存

Day7：综合练习-设计LRU缓存一、什么是LRU（LeastRecentlyUsed）缓存？LRU（LeastRecentlyUsed）缓存是一种基于最近最少使用策略的缓存机制，用于管理固定大小的缓存，当缓存满时，会淘汰最久未被使用的元素。LRU设计核心缓存的最大容量capacity支持get(key)操作（O(1)时间复杂度）支持put(key,value)操作（O(1)时间复杂度）当缓存满时

计算机小白一个·2025-02-20 08:52

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。

lozhyf·2025-02-20 07:48

Java集合之ArrayList（含源码解析超详细）

1.ArrayList简介ArrayList的底层是数组队列，相当于动态数组。与Java中的数组相比，它的容量能动态增长。在添加大量元素前，应用程序可以使用ensureCapacity操作来增加ArrayList实例的容量。这可以减少递增式再分配的数量。ArrayList继承于AbstructList，实现了List，RandomAccess，Cloneable，Java.io.Serializa

&星辰入梦来&·2025-02-20 07:46

学习路之微服务--PHP中实现微服务几种方式

学习路之微服务--PHP中实现微服务实现微服务是一种将应用程序拆分成小型、独立的服务，每个服务都专注于完成特定的业务功能。通过这种方式，可以实现系统的高可伸缩性、可靠性和可维护性。

hopetomorrow·2025-02-20 07:14

deepseek_各个版本django特性

路由系统弃用url()，引入path()和re_path()替代，path()默认不支持正则表达式，但提供内置转换器（如）进行参数类型匹配。

终是蝶衣梦晓楼·2025-02-20 07:13

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变

MUKAMO·2025-02-20 07:43

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。

姚家湾·2025-02-20 06:42

机器学习（1）安装Pytorch

1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log：Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.

CoderIsArt·2025-02-20 06:11

还是继续走前端或机器学习？

还是继续走前端或机器学习？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

程序员yt·2025-02-20 06:37

SpringCloud微服务架构之断路器，如何解决微服务中的雪崩效应？

图3.2极端情况下的微服务网状调用示意图最常见的场景就是当负载过高时，如果某个服务的性能或抗压能力不好，那么当请求到这个服务时就需要等待或直接出现超时、不可用等情况。在图3.2中，一旦服务C出现问题，可能会影响服务A和服务B，虽然服务D、E、F并没有直接与服务C相互依赖，但是服务C导致了服务A和服务B的阻塞，就会间接地影响服务D、E、F，从而让整个系统变得缓慢或不可用，这就是微服务的雪崩效应。微服

2401_89225002·2025-02-20 05:03

正则表达式regex

工具网站：RegExr:Learn,Build,&TestRegEx正则表达式（RegularExpression,Regex）是一种强大的字符串匹配工具，广泛用于文本搜索、数据处理和输入验证等场景。

GotoMeiben·2025-02-20 05:29

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