标签一级分类

泷羽Sec-黑客基础之html（超文本标记语言）

它通过标签定义网页内容，比如标题、段落、图片和链接。HTML文档由、和组成，是网页的基础结构。简单易学，是前端开发的入门必备！二、html各个组成部分1、文
网安Ruler·2025-02-21 20:48

pytest下的pytest.ini文件的配置项

在执行时可以改变pytest的默认配置pytest.ini文件作用如下：修改用例的命名规则配置日志格式，比代码配置更方便添加标签，防止运行过程报警告错误指定执行目录排除搜索目录1.改变默认命令行选项[pytest
a1838939319z·2025-02-21 20:48

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述：一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法：逻辑回归：用于二分类问题，通过最大化对数似然函数来估计模型参数。
Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

HTML 新手易犯的标签属性设置错误

滥用target="_blank"属性：将所有链接的目标设为_blank会在新标签页中打开链接，这可能会导致用户在不知情的情况下打开大量新标签页，影响用户体验。
神明木佑·2025-02-21 19:15

【YashanDB 知识库】kettle 同步大表提示 java 内存溢出

【问题分类】数据导入导出【关键字】数据同步，kettle，数据迁移，java内存溢出【问题描述】kettle同步大表提示ERROR：couldnotcreatethejavavirtualmachine
·2025-02-21 19:15

【YashanDB 知识库】exp 导出 csv 报错 YAS-00218 string conversion failed

【问题分类】数据导入导出【关键字】YAS-00218stringconversionfailed【问题描述】使用exp导出成csv报错YAS-00218stringconversionfailed【问题原因分析
·2025-02-21 19:41

ssd训练自己的数据集

(该专题以操作为主）SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比
reset2021·2025-02-21 17:22

什么是虚拟展厅？支持哪些功能?

虚拟展厅通常呈现为一个数字化的三维环境，其中包含展览场景、展品、展板、信息标签等元素。
jimumeta·2025-02-21 16:48

嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3

KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算：1.1.3进行预测：2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程
数贾电子科技·2025-02-21 16:17

Vision Transformer图像分类实现

VisionTransformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型。
reset2021·2025-02-21 16:13

嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8

逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为
数贾电子科技·2025-02-21 16:11

Vue页面为什么不能占整个页面

为什么页面总有间隙，以为是自己编程的问题，其实不然，这是vue项目自带的css样式，出现这种情况这是因为项目自带的css样式影响解决方案：打开项目中的style.css文件将#app的标签给注释就解决了这个问题
CspecialJ·2025-02-21 15:02

机器学习的模型类型（Model Types）

逻辑回归（LogisticRegression）：用于分类任务，输出概率值。岭回归（RidgeRegression）和Lasso回归（LassoRegression）：带正则化的线性回归。
路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证
zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。今天，我们就来深入探讨集成学习的原理、实现和应用。
数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、牛顿法3.4、拟牛顿法3.4、正则化3.5、总结4、多分类问题
60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Cavishape: Python编程与图像处理的艺术之作

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Cavishape可能是一个以Python编写的创新软件项目，它的名称和标签暗示着该项目具有非传统的设计和创新的特性。
laforet·2025-02-21 13:51

面向arcgis的python脚本编程 pdf_面向ArcGIS的Python脚本编程

ArcGIS的Python脚本编程面向ArcGIS的Python脚本编程作者：[美]PaulA.Zandbergen，...出版社：人民邮电出版社ISBN：9787115370198定价：¥49.50所属分类
鄜州npc·2025-02-21 13:21

python版本的列线图绘制（二分类）

python版本的列线图绘制（二分类）列线图是为临床预测模型提供了一个使用的工具，借助列线图可以把指标转变为预测概率，但是近年来随着网页计算器的出现，列线图的使用没有原来广泛。
医学AppMatrix·2025-02-21 13:20

DataFrame学习

DataFrame是由行和列组成的二维标签数据结构，可以存储许多不同类型的数据，并且可以轻松地处理缺失值和执行数据操作。
刘同学Python学习日记·2025-02-21 13:17

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

与ACGAN和BAGAN不同的是，提出的GIEGAN有一个分类器结构，这个分类器主要判断生成的图像或者样本图像属于哪个类，而鉴别器仅判断图像是来自于生成器还是真实样本。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

网络端口号大全

文章目录端口分类端口大全0-117118-374376-595597-19121981-55995600-76757676-2737430100-65301端口分类公认端口（Well-KnownPorts
Long._.L·2025-02-21 13:43

HTML5、CSS3面试题

目录1、说一说H5新标签？2、CSS3的新特性？3、如何实现一个盒子水平垂直居中？4、你是怎么理解BFC的？5、说一说盒子模型？6、如何画一个三角形？
Xu.Youth·2025-02-21 12:36

Mybatis 9种动态 sql 标签使用

MyBatis提供了9种动态SQL标签：trim、where、set、foreach、if、choose、when、otherwise、bind；1.if标签select*fromUserandage>
《小书生》·2025-02-21 12:35

Mybatis中 #{} 和 ${} 的区别是什么？

${}是Properties文件中的变量占位符，它可以用于标签属性值和sql内部，属于原样文本替换，可以替换任意内容示例：根据参数按任意字段排序select*fromusersorderby${orderCols
《小书生》·2025-02-21 12:35

2025年——自学黑客计划（网络安全）

CSDN大礼包：基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”
网安CILLE·2025-02-21 11:28

2025年——自学黑客计划（网络安全）

CSDN大礼包：基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”
网安CILLE·2025-02-21 11:58

HTML5 面试题

语义化标签：这些标签有助于提高页面的可读性和可维护性。多媒体支持：HTML5引入了和标签，可以直接嵌入音频和视频文件，无需依赖插件。
weixin_51687565·2025-02-21 11:27

BeautifulSoup、lxml/XPath和正则表达式在数据爬取中的适用场景

在数据爬取中，BeautifulSoup、lxml/XPath和正则表达式的适用场景各有侧重，具体选择需根据数据特征和需求权衡：1.BeautifulSoup（结合CSS选择器）适用场景简单结构页面：标签层级清晰
程序员小王꧔ꦿ·2025-02-21 11:26

SSL证书种类解析与选型指南！

SSL证书主要从三个维度进行分类：1.验证级别域名验证型（DV）：快速验证域名所有权，适合个人网站组织验证型（OV）：验证企业真实性，适合企业官网扩展验证型（EV）：最高级别验证，适合金融支付场景↓SSL
·2025-02-21 10:56

QBarLegendMarker Class Reference

它用于在图表图例中显示条形图的颜色和标签信息。以下是对QBarLegendMarker的详细中文解析，以及一个完整的运行示例。
七贤岭双花红棍·2025-02-21 10:22

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

它封装了样本数据、响应（标签）、样本权重等信息，并提供了多种方法来创建和操作这些数据，以适应不同的机器学习算法需求。主要功能数据准备：允许你从原始数据创建训练数据对象。支
村北头的码农·2025-02-21 10:19

BeautifulSoup、lxml/XPath和正则表达式在数据爬取中的核心差异及适用场景

秒中非结构化文本BeautifulSoup5.5秒高小规模复杂结构*注：测试环境为Python3.6.5二、功能特性对比1.BeautifulSoup（需配合解析器）优势✅容错性强，能处理残缺HTML（如未闭合标签
程序员小王꧔ꦿ·2025-02-21 09:15

Excel数据透视表行标签和列标签设置详解

Excel数据透视表行标签和列标签设置详解在Excel中，数据透视表作为一种高效的数据分析工具，被广泛用于数据处理和报告生成。
mmoo_python·2025-02-21 09:41

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

如分类任务中，由训练好的教师模型在相同的数据下，通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标，指导学生模型学习，这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模
NLP的小Y·2025-02-21 08:39

Django 5实用指南（五）模板系统

Django模板系统基于Django模板语言（DTL），它提供了一些强大的功能，如模板标签、过滤器、条件语句和循环等，帮助开发者灵活地渲染和控制页面内容。
网络风云·2025-02-21 08:08

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

推荐阅读，点击查看文章目录1.统计学习(机器学习）1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4
小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

58同城深度学习推理平台：基于Istio的云原生网关实践解析

作为国内领先的分类信息网站，58同城一直致力于通过技术创新提升服务质量和用户体验。近期，58同城AILab推出了一项重要的技术革新——基于Istio的云原生网关深度学习推理平台。
ITPUB-微风·2025-02-21 07:01

XTabLayout tab和ViewPager viewPager；里先初始化listTab数据5条，然后待页面显示后再进一步添加6条数据到listTab里，让用户无感知增加数据处理

首先，用户想要在页面显示时先展示5个标签，之后在用户无感知的情
高林雨露·2025-02-21 05:11

wav文件详解

wav文件详解分类：视频音频图像处理算法2013-10-1013:5066人阅读评论(0)收藏举报音频wav格式介绍ffmpeg目录(?)
满舅娘·2025-02-21 03:08

使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入

今天，我们将通过AnyscaleEmbeddings类来演示如何进行文本嵌入，它能有效地将文本转换为高维向量，这在文本相似度计算、文本分类等任务中非常有用。
dgay_hua·2025-02-21 03:04

如何完成WEB标准的网站重构？

一、重构核心原则语义化使用正确的HTML5语义标签（,,,等）避免滥用，确保文档结构清晰支持屏幕阅读器（ARIA属性）分离关注点严格区分结构（HTML）、表现（CSS）、行为（JavaScript）避免行内样式和内联脚本可访问性
ZhooooYuChEnG·2025-02-21 03:04

DeepSeek智能测试助手：分类+推理+导出一站式工具

前言测试开发工程师在日常工作中需要处理大量测试文档，并且这些文档需要被高效分类、清洗和管理，同时结合强大的AI推理能力（如DeepSeek模型）进行智能化处理和分析。
Python测试之道·2025-02-21 02:29

Qt QTabWidget 总结

QtQTabWidget总结1.基本概念用途：管理多个标签页，每个页可包含独立内容，用户通过点击标签切换页面。组成：标签栏（QTabBar）：显示标签标题、图标，支持交互（点击、关闭按钮等）。
enyp80·2025-02-21 02:25

量化交易入门——平台框架、技术类策略、量化心得

量化平台分类：本地：MC、TB、WH、TS、MT4云端：聚宽、优矿、米筐、bigquantSDK/量化API：万得、东财choice、掘金量化开源框架：PyCTP、Vnpy、zipline、quicklib
アナリスト·2025-02-21 00:16

R语言中的偏最小乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和判别分析（Discriminant Analysis,

它们可以用于解决回归问题和分类问题。本文将介绍PLSR和DA的基本
程序才子·2025-02-21 00:15

为AI聊天工具添加一个知识系统 之113 详细设计之54 Chance：偶然和适配 之2

本文要点要点祖传代码中的”槽“（占位符变量）和它在实操中的三种槽（占据槽，请求槽和填充槽，实时数据库（source）中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量）是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构
一水鉴天·2025-02-21 00:15

rem、em、vw区别

参考标准不一样rem：就像大家都用同一把“大尺子”来量东西，这把“大尺子”就是网页里根元素（也就是标签）的字体大小。不管元素在网页里的哪个位置，只要用rem做单位，它的大小就按照这把“大尺子”来算。
IT木昜·2025-02-20 22:59

【无标题】

一.WED前端应用软件：c/s架构b/s架构web前端：html5css3javascripthtml5：超文本标记语言----超链接，文字，标签标签语法规范：结束-----双标签标签体------可以嵌套
是懒羊羊吖～·2025-02-20 22:57

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（PretextTask），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类
再见孙悟空_·2025-02-20 21:24
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