特性集

Web APP 阶段性综述

ShinyAPP平台特性
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

停止在 React 组件回调中使用箭头函数！

箭头函数是ES6引入的特性,它为JavaScript中的函数书写提供了更简短的语法。相比使用更冗长的function关键字,你可以
@大迁世界·2025-01-17 23:36

Golang Gin系列-1：Gin 框架总体概述

本文介绍了Gin框架，探索了它的关键特性，并建立了简单入门的应用程序。在这系列教程里，我们会探索Gin的主要特性，如路由、中间件、数据库集成等，最终能使用Gin框架构建健壮的web应用程序。
梦想画家·2025-01-17 23:36

创建一个CMake项目

本文将演示如何使用CMake管理一个中等复杂度的项目，从创建项目到编译和运行的整个过程，涵盖了从基本配置到高级特性的实际应用。
ke_wu·2025-01-17 23:33

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

首先，我们需要导入Pandas库并加载包含缺失值的数据集。假设我们有一个名为df的数据框
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

Oracle 跟 SQL Server 2005 的区别？思维导图 代码示例（java 架构)

Oracle和SQLServer2005是两个不同厂商开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它们在架构、功能特性、性能优化以及使用场景等方面存在显著差异。
用心去追梦·2025-01-17 22:20

Python Pandas中的高级数据插值方法

大家好，在数据分析过程中，缺失值是一个常见的问题，尤其是在处理真实世界的数据集时，缺失值的存在可能会对分析结果产生较大的影响。
python慕遥·2025-01-17 22:20

什么是.NET中的反射，它有哪些应用场景

反射就是.NET提供的一组API，允许我们在运行时访问这些元数据，从而获得关于程序集、模块、类型、成员等的详细信息。二、反射的应用场景动态类型创建：
AitTech·2025-01-17 21:19

winform应用新建wpf控件后发生的初始化问题

问题描述严重性代码说明项目文件行禁止显示状态错误未知的生成错误“因为没有预加载，所以无法解析程序集“Microsoft.EntityFrameworkCore,Version=1.1.6.0,Culture
小何程序员·2025-01-17 21:48

MongoDB深度解析与实践案例

本文将深入探讨MongoDB的核心特性、架构设计原则，并通过一个实际案例展示其在实际项目中的应用。一、Mon
我的运维人生·2025-01-17 21:47

MongoDB深度解析与实践案例

本文将深入探讨MongoDB的核心特性、架构设计原则，并通过实际代码案例展示其在数据处理中的应用。一、Mong
我的运维人生·2025-01-17 21:17

服务器虚拟化技术深度解析与代码实践

本文将详细介绍服务器虚拟化的基本概念、主要类型、技术特性、应用优势，并通过一个基于Golang的容器化Web服务器管理案例展示虚拟化技术的实际应用。
我的运维人生·2025-01-17 21:47

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
u013250861·2025-01-17 21:43

【AI系统】混合并行

混合并行不仅能提高计算效率，还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中，数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。
·2025-01-17 20:22

BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，越来越多的模型展现出动态特性，这引发了对动态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。
·2025-01-17 20:51

Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南：安全实践

本文将帮助你理解和实践Tauri的安全特性。
·2025-01-17 20:49

web3.0元宇宙区块链概念原理详细

区块链是一种分布式数据库技术，其核心特性是去中心化、不可篡改和全透明。在Web3.0的架构下，区块链不仅仅承载着交易信息，更支撑着身份认证、数据存储和智能合约等多方面的应用。
飞机号Mrsfu223·2025-01-17 20:33

用Python在Excel工作表中创建数据透视表

当面对大量复杂的数据集时，为了更高效地总结、分析和展示数据，创建数据透视表成为一种不可或缺的方法。
·2025-01-17 20:17

蓝色 ITO 氧化铟锡：开启光电材料新 视界

这一特性与材料的微观
Sun_13250243710·2025-01-17 20:32

Kubernetes 监控实践：基于 Prometheus-Operator 的完整解决方案

Kubernetes（K8s）的动态性和分布式特性为应用部署带来了极大的便利，同时也使监控变得复杂而繁琐。
·2025-01-17 20:14

去中心化社会的崛起：探索区块链对社会结构的影响

这种分布式账本的特性使
Roun3·2025-01-17 20:00

案例分享｜快速了解实时湖仓集一体技术如何助力企业降本增效

该农商行基于星环科技实时湖仓集一体平台，替代了Teradata数仓、Oracle数据平台和Hadoop数据湖三个平台，一体化架构同时满足数据湖海量汇集、复杂数仓模型
·2025-01-17 20:42

三个案例，快速了解星环科技如何助力医疗数字化转型

星环科技基于自身的技术优势和产品体系，为医疗行业提供湖仓集一体化医院数据中心、云原生架构的区域医疗中台、医疗数据要素运营流通等解决方案，并在业务应用领域与生态伙伴联合打造端到端的整体解决方案，满足医疗行业专业领域
·2025-01-17 19:06

云原生周刊：Kubernetes 和 Docker 的对比

Dokploy的开源特性让开发者可以完全掌控基础设施，同时享受自动化部署、缩放和构建优化的便捷。无论是静态网站、动态应用还是微服务架构，Dokploy都是企业和个人开发者的理
·2025-01-17 19:33

2024年处理器终极攻略：理清思路，精准选购！

这些新品在技术参数、功能特性及性能表现上均有显著提升，为数据中心的产品迭代注入了新的活力，同
·2025-01-17 19:32

IDC权威认可！工业领域最佳实践案例！

项目背景贵州中航电梯有限责任公司（以下简称中航电梯）是遵义市市属国有资本运营有限公司旗下一级子公司，是贵州省唯一一家集电梯设计、生产、安装、改造、维保为一体的装备制
·2025-01-17 19:29

力扣240题 搜索二维矩阵 II

该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。
跑不动也要跑·2025-01-17 19:23

2025-1-15-近红外 O/E/S/C/L/U 波段 - 光电知识科普

特性
汤姆和佩琦·2025-01-17 18:20

HarmonyOS NEXT - 应用程序包开发与使用 - HAP

feature：应用的动态特性模块，作为应用能力的扩展，可以根据用户的需求和设备类型进行选择性安装。应用程序包可以只包含一个基础的entry包，也
兔子不吃饭·2025-01-17 18:49

鸿蒙开发实战：鸿蒙应用开发中的页面管理工具类详解

一、引言在鸿蒙应用开发的征程中，如何高效地管理页面布局与显示，以满足用户对于沉浸式体验、个性化StatusBar颜色等界面特性的需求，一直是开发者们关注的焦点。
二蛋和他的大花·2025-01-17 18:18

【Go】：深入解析 Go 1.24：新特性、改进与最佳实践

新特性及改进综述HTTP/2协议支持（HTTP/2ProtocolSupport）非加密HTTP/2：现在可以通过配置Server.Protocols和Transport.Prot
寻找09之夏·2025-01-17 18:15

Java中的泛型及其作用

泛型（Generics）是Java中的一项强大特性，允许你在类、接口和方法中使用类型参数，而不是指定具体的类型。泛型的主要作用是增强代码的类型安全和可重用性。
dd要努力变优秀！·2025-01-17 17:43

# RAG 框架 | 技术栈 #一文读懂Xinference架构！优秀开源项目技术栈分析

它支持多种推理引擎和硬件，并且具有异步和非阻塞的特性。RESTfulAPI：使用FastAPI实现，提供了一个示例API/status对应函数get_status。
向日葵花籽儿·2025-01-17 15:25

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。
KeyPan·2025-01-17 15:23

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练，以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

Java基础-常用API-Object类

继承是面向对象最显著的一个特性。继承是从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。Java是单继承语言，所有的类都有一个共同的父类，就是Object类。
·2025-01-17 14:40

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。
KeyPan·2025-01-17 13:35

JAVA中Interface（接口）的使用

定义接口的关键字3.接口内部结构说明：4.接口与类的关系：实现关系5.格式：6.满足此关系之后，说明：7.接口与接口的关系：8.接口的多态性：9.区分抽象类和接口三、jdk8、9中interface的新特性
爪哇哇哇哇·2025-01-17 13:33

【JavaWeb阶段学习】三步学会JDBC知识点

(❁´◡`❁)您的点赞➕评论➕收藏⭐是作者创作的最大动力支持我：点赞+收藏⭐️+留言目录1、JDBC基础JDBC数据库连接JDBC实现增删改查JDBC代码规范化2、结果集2.1、结果集光标与元数据3、预处理
ss273·2025-01-17 13:02

C# 中的 Base 关键字

本文将详细探讨base的理解与用法，帮助你更好地掌握这一关键特性。一、base的基本概念1.1基类与派生类在C#中，类之间的关系可以通过继承来表示。一个类可以继承另一个类，从而获得基类的属性和方法。
山语山·2025-01-17 12:27

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

Spark提供了两种主要的数据抽象：RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame。本文将重点介绍如何使用Java开发Spark应用，并深入探讨RDD的操作与数据转换。
一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

mysql WITH的多种用法与示例

在MySQL中，WITH语句（或称为公用表表达式，CommonTableExpressions，简称CTE）用于定义一个临时结果集，可以在查询的其他部分中重复引用。
m0_74824534·2025-01-17 12:21

【华为OD技术面试手撕真题】- C++手撕技术面试八股文（3）

容器适配器二、STL中map和set的原理1、基本数据结构（红黑树）2、map3、set4、特点和应用三、深拷贝和浅拷贝的区别1、浅拷贝2、深拷贝四、什么情况下会调用拷贝构造函数五、C++11有哪些新特性
KJ.JK·2025-01-17 11:49

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

Next.js 15 重大更新解析

现在就来深入了解这些新特性。自动化升级工具Next.js15引入了全新的codemodCLI工具，大大简化了版本升级流程。
·2025-01-17 10:51

Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗？为什么不是？思维导图 代码示例（java 架构)

Watcher不是永久的原因一次性的特性：每个Watcher只会在被触发一次后失效，这样可以防止长时间运行的应用程序由于持续监听大量事件而导致内存泄漏。避免状态不一致：如果Watcher是
用心去追梦·2025-01-17 08:49

AI大模型

这些模型通过使用大规模数据集和先进的计算硬件进行训练，能够学习到数据中的复杂模式和特征，从而在多种任务上展现出卓越的性能。特点包括：参数量大：AI大模型的参数数量往往达到
荆州克莱·2025-01-17 07:12
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