码蹄集第8页

区间合并问题

贪心合并逻辑遍历排序后的区间，逐个判断是否与结果集中的最后一个区间重叠：重叠条件：当前区间的起始点≤结果集最后一个区

六七_Shmily·2025-03-16 21:48

地基Python中列表（List）和数组（Array）区别

以下是详细对比：1.语法区别特性列表（List）数组（Array）定义方式用方括号[]定义需导入array模块，用array.array()构造函数元素类型可以存储不同类型的元素所有元素必须是同一类型（需指定类型码）

天天向上杰·2025-03-16 20:09

MySQL理论八股的学习记录

第二范式（2NF）：在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言

不吃元西·2025-03-16 20:08

【C 语言极简自学笔记】Day1 初识「C语言」

一句话认识C语言「C是唯一能让你同时触摸硬件和软件的语言」C语言是一门通用计算机编程语言，广泛应用于底层开发，主要是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言

LQYYDSY·2025-03-16 19:32

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5]，均值为(1+2+3+4+5)/5=3(

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API

安替-AnTi·2025-03-16 17:54

php中文乱码问号,如何解决PHP中文乱码问题？

作为该国家/区域内信息处理的基础，字符编码集起着统一编码的重要作用。字符编码集按长度分为SBCS(单字节字符集)，DBCS(双字节字符集)两大类。

Helios-Yang·2025-03-16 15:07

mysql中in和exists的区别?

下面是它们的主要区别：1.IN子查询IN用于检查某个值是否存在于一个给定的值列表中，通常用于列和子查询结果集的比

java1234_小锋·2025-03-16 15:02

uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件

在开发过程中，我们经常需要将大量数据导出为JSON文件，尤其是在处理长列表或大数据集时。然而，直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题，尤其是在移动设备上。

_虾仁不眨眼_·2025-03-16 15:30

深度学习处理时间序列（2）

（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2792标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-16 13:51

计算机组成与设计：硬件软件接口（RISC-V版）

第二章总结本篇主要总结RSIC-V的指令集，分别介绍不同类型的指令功能以及指令的使用示例。

忧··2025-03-16 13:18

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

1.架构设计：精简vs成熟RISC-V：开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算（RISC）原则的开源指令集架构（I

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

【云原生技术】如何在一次远程连接里依次执行多条命令，并在每条命令执行后立即将“成功/失败”及对应的输出反馈回来

**检查上一条命令的退出码**（`$?`）：3.

阿寻寻·2025-03-16 11:34

企微扫码登录

扫码登录有两种方式，一种是跳转到扫码页面，一种是内嵌二维码，因为第二种接受度更高所以这里以第二个为例：1.引入资源首先需要在网页中引入企微的指定资源http://rescdn.qqmail.com/node

庸懒·2025-03-16 11:33

Python 在人工智能领域的实际6大案例

二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动？

在先前的测试数据，每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒，每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器，每秒可处理800万个互动，而这是在24,000名玩家的情境下（每个代理服务处理2,400名玩家，假设10个代理）。测试数据显示，每个代理服务处理2,400名玩家时，流量为220MiB/s。若我们同样线性推算，则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s（约5500MiB/s）的网路流量，

微网兔子·2025-03-16 10:56

13.ansible-playbook批量部署mysql/apache和http报文状态码

文章目录一、ansible-playbook实现MySQL的二进制部署二、Ansibleplaybook实现apache批量部署三、http的报文结构和状态码总结3.1报文结构3.2状态码一、ansible-playbook

江小宝·2025-03-16 09:23

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

华为OD机试 - 字符串筛选排序 - 数组（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述输入一个由N个大小写字母组成的字符串，按照ASCII码值从小到大

哪吒·2025-03-16 09:47

每天10道Java基础面试题，涵盖核心知识点，附简洁代码示例，掌握快速记忆的方法

1.JDK、JRE、JVM区别JDK：开发工具包（含JRE+编译器）JRE：运行环境（含JVM+类库）JVM：执行字节码的虚拟机2.

小小鸭程序员·2025-03-16 08:43

Java对正则表达式的支持（手机、身份证校验）

目录1【数量:单个】字符匹配2【数量:单个】字符集(可以从里面任选一个字符)。

周里奥·2025-03-16 07:36

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点，形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN}，第iii个节点的坐

算法小狂人·2025-03-16 06:04

Manus 一码难求，MetaGPT、OpenManus、Camel AI 会是替代方案吗？

Manus一码难求，MetaGPT、OpenManus、CamelAI会是替代方案吗？

全干程序员demo·2025-03-16 06:01

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询

寂寞旅行·2025-03-16 04:15

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

计算机系统04 - Unicode 和 UTF-8

什么是字符集认识Unicode字符集为什么要使用Unicode字符集Unicode编码标准Unicode编码格式UTF-8编码UTF的字节序问题总结什么是字符编码什么是字符？

是小崔啊·2025-03-16 03:10

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。

Dingdangr·2025-03-16 02:05

正则表达式全解析 + Java常用示例

目录一、正则表达式基础（一）元字符（二）字符集（三）量词二、正则表达式常用示例（一）验证邮箱格式（二）验证电话号码格式（三）提取网页中的链接（四）验证日期格式（五）验证URL格式三、正则表达式在Java

我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》第二章数据

Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12个行业领域对应设置12个赛道,旨在遴选出一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发利用解决方案,带动相关技术产业发展。首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10

资讯分享周·2025-03-16 01:53

洛谷P1320 压缩技术（续集版）

我们依照以下规则生成压缩码。连续一组数值：从汉字点阵图案的第一行第一个符号开始计算，按书写顺序从左到右，由上至下。

westdata-Tm·2025-03-16 00:20

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

软件测试流程有哪些？第三方软件检测机构测试方案推荐

所以，卓码软件测评小编对软件测试流程进行简单梳理，供大家参考。软件测试流程步骤分析需求文档这一步需要明确用户测试需要文档，对测试业务范围、测试人员分配、测试场景等各个业务流程进行分析。尽可能

第三方软件测评·2025-03-15 20:19

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

FastAPI安全防护指南：构建坚不可摧的参数处理体系

扫描二维码关注或者微信搜一搜：编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用，开启你的下一个伟大创意第一章：输入验证体系1.1类型安全革命frompydanticimportBaseModel,

qcidyu·2025-03-15 19:38

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件