一个surface类型的系列（series）可以定义一

声明：本系列文章主要参考《精通Python设计模式》一书，并且参考一些资料，结合自己的一些看法来总结而来。

友邦高净值传世系列保单新增功能：继任投保人！投保人可以指定另外一个备胎投保人，牛了，这功能更有利于保护受益人的权益，有利于避免因投保人身故而造成保单功能缺失而变成了遗产继承大战。

适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候

系列文章目录1.【软考之软件设计师】PPT课件2.【软考之软件设计师】学习笔记3.【软件设计师真题】下午题第一大题—数据流图设计4.【软件设计师真题】下午题第二大题—数据库设计5.

以下是对MyBatis-Plus的详细简介：一、基本概述定义：MyBatis-Plus是在MyBatis基础上进行增强的一个框架，通过提供一系列的特性和工具，极大地简化了CRUD（创建、读取、更新、删除

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

Redis事务揭秘：如何确保数据一致性一.认识Redis事务二.事务相关的命令三.watch的实现原理Hello,大家好,这个专栏给大家带来的是Redis系列!

BoredApeYachtClub(BAYC)已经成为最昂贵、最具影响力的NFT系列。除了拥有超过169万ETH的总市值外，该系列还成功获得了StephenCurry、S

今天刷了一天剧，拒绝了儿子很多请求：比如玩手机、关门、倒水、拿衣服等一系列自己动手丰衣

欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！欢迎订阅相关专栏：⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典：收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来：详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️大数据平台建设指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台的核心技术和方法。⭐️《遇见Python：初识、了解与热恋》：涵盖了Pytho

系列文章：1.先导片--Map&Set之二叉搜索树2.Map&Set之相关概念3.哈希表如何避免冲突目录1.搜索1.1概念和场景1.2模型2.Map的使用2.1关于Map的说明2.2关于Map.Entry

目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出

03并蒂双仪速水长谦在秋千上坐了不知有多久。和往常一样，她这次又遭到了拒绝——在放学之后去弟弟的班里说想和他一起回家时。“我很忙。你要是着急就先滚回家吧，大·小·姐！”到底怎样才能消除长时对自己的厌恶，这个问题她已经琢磨很多年了，至今没有头绪。刚刚太阳还在树梢，现在已经快和地面的小野花一样高了。她左手握住秋千绳，脑袋靠在手背上，右手在腿上敲来敲去。“海顿？”速水长谦能感觉到有人从背后抓住了秋千的两

根据算术基本定理，每一个比1大的整数，要么本身是一个质数，要么可以写成一系列质数的乘积;而且如果不考虑这些质数在乘积中

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

元组的创建三、元组的特性四、元组的常用操作五、元组与列表的对比创建一个元组访问元组中的元素切片操作连接元组遍历元组七、总结一、元组简介在Python中，元组（Tuple）是一种基本的数据结构，用于存储一系列的元素

苹果针对GoogleGemini和三星GalaxyAI的回答不会在iPhone16系列发布时一同推出。

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。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加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！import(“fmt”“github.com/

目录前言一、实现原理（一）可调用类型萃取（二）成员函数萃取二、完整代码总结前言当笔者在实现一个类似函数包装器的类模板时（代码示意如下），希望能够传入一个可调用对象来构造，并自动推导出模板（C++17及以上

接上一篇，我们连接PLC并握手成功，并且封装生成读写PLC的命令C#使用TCP-S7协议读写西门子PLC(三)-CSDN博客这里我们进行读写基础数据类型、读取DB块的字符串、宽字符串、以及一系列连续数组

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

最近，在学习一些机器学习的相关知识，在Github上居然找到了一个可以下载一些不错的介绍机器学习和大数据挖掘和分析的书籍。

文章目录系列目录10个Python办公自动化案例1.Excel数据读取与写入2.自动生成PDF文件3.自动发送邮件4.自动化文件重命名5.批量下载网页内容6.自动化数据可视化7.自动化文档批量处理8.批量文件压缩

写在前面此系列来源于开源项目：前端100问：能搞懂80%的请把简历给我为了备战2021春招每天一题，督促自己从多方面多角度总结答案，丰富知识如何把一个字符串的大小写取反（大写变小写小写变大写），例如’AbC

flutterappPartofthe‘AWorkinProgress’Series“正在进行的工作”系列的一部分Today,I’mdemonstratinghowtheMVCframeworklibrarypackageisadaptiveandflexibleinitsimplementationofspecificneeds.Inthiscase

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA

数据清洗在数据分析和机器学习项目中，数据清洗（DataCleaning）是一个至关重要的步骤，它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。

咨询加微信：FB2260(下单赠送精美礼品)1.官方网站：许多知名品牌都会在官方网站上推出高仿产品系列。通过官方网站购买高仿包包，你可以确保产品的真实性和品质。

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

整机性能测试—ZD系列软件整机性能测试—ZD系列软件[#img_393025_no_1_Black#]BusinessWinstone2004进行的测试项目基本上都跟传统的办公商用软件相关，主要考察系统的商务应用和商务磁盘性能

原标题：技术|Python从零开始系列连载(六)导读为了解答大家初学Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极习转载~上一期学习了

不知不觉，已经来到了晕事系列的第四十四个晕事。今天办的晕事和Wireshark查看网络包相关。

情绪出不来，道理进不去情绪，在百度上的解释是，“是对一系列主观认知经验的通称，是人对客观事物的态度体验以及相应的行为反应，一般认为，情绪是以个体愿望和需要为中介的一种心理活动。”情绪是如何产生的？

一、企微机器人的优势1.高度自动化企微机器人能够根据预设的规则自动执行一系列日常任务，如消息回复、数据统计、文件传输等，极大地提高了工作效率

重学C++系列文章，在会用的基础上深入探讨底层原理和实现，适合有一定C++基础，想在C++方向上持续学习和进阶的同学。争取让你每天用5-10分钟，了解一些以前没有注意到的细节。

本系列基于ReactNative0.73.4版本，从一名Android开发者的视角进行介绍。本系列介绍的内容默认读者对ReactNative有一定的了解，对基础的开发内容不再赘述。

系列篇章No.文章1【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践2【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人3【Qwen2部署实战

故事一：我妈特别爱干净，不管生意多忙，大部分的时候都会找个时间打扫卫生，当我妈确实很忙没有打扫的时候，看到我在家，我妈就会把这个任务分派给我，但是我们家确实很干净，所以我扫地也扫不出什么垃圾，我妈这个时候就会吐槽我说，你看你，一块地都扫不干净，我一听到这个话，心里就不乐意了，后来不管我怎么扫认真，都是达不到她的高标准，所以青春期正叛逆的我就直接说“反正我扫不干净，不扫了。这个时候就免不了被我妈一阵

在SpringMVC中，每个请求都要经历一系列的步骤，从客户端请求到服务器返回响应。下面的执行流程图很好地描述了SpringMVC的执行流程，从请求发起到最后返回数据。

大学毕业，工作稳定后，又开始了挑选结婚对象的过程中了，事业单位，国家编制，五险一金，社保，等等，房子，车子，票子一系列都成为了结婚的前提……在该谈恋爱的年龄谈恋爱，在该结婚的时

分布式事务的概念理论事务具备以下四个基本特性（ACID）原子性（Atomicity）：一系列操作作被看作一个整体，要么全部成功，要么全部失败一致性（consistency）：如果把所有参与者的数据看成是一个数据集

DevExpress拥有.NET开发需要的所有平台控件，包含600多个UI控件、报表平台、DevExpressDashboardeXpressApp框架、适用于VisualStudio的CodeRush等一系列辅助工具

中介者模式中介者模式也称调停模式中介者模式的定义：用一个中介对象封装一系列对象（同事）的交互，中介者使各个对象不需要显式的的相互作用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变他们之间的交互。

在这种情况下，使用一个中介对象来封装一系列的对象交互（封装变化），使得各对象不需要显式的相互依赖（编译时依赖->运行时依赖），达到松耦合的目的（管理变化）。

【MQ系列】RabbitListener消费基本使用姿势介绍之前介绍了rabbitmq的消息发送姿势，既然有发送，当然就得有消费者，在SpringBoot环境下，消费可以说比较简单了，借助@RabbitListener