神经网络预测结果画图

使用Selenium WebDriver，Python和Chrome编写您的第一个Web测试

这是我们的测试过程：导航到DuckDuckGo主页输入搜索词组验证：结果显示在结果页面
软件测试test·2025-02-05 08:50

使用DuckDuckGo在命令行中搜索

所以，如果你发现它返回的结果有些奇怪，请先询问这个工具的开发者，而不是搜索引擎的开发者。DuckDuckGo命令行应用DuckDuckGoBangs（DuckDuckGo快捷搜索）可以帮
linuxprobe2017·2025-02-05 08:19

基于Simulink的电池-电机系统电动机驱动系统建模

电池模型2.1.2逆变器模型2.1.3电动机模型2.1.4控制器模型2.2连接各模块2.3添加参考信号2.4添加初始条件2.5添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.3分析仿真结果
小蘑菇二号·2025-02-05 07:48

基于Simulink的多电机协调控制的电动机驱动系统建模仿真

目录基于Simulink的多电机协调控制的电动机驱动系统建模仿真项目1.项目背景2.项目目标3.应用场景4.仿真建模过程4.1模型设计4.2Simulink建模步骤4.3参数设置4.4仿真设置5.仿真结果分析
小蘑菇二号·2025-02-05 07:48

机器学习day5

自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测代码importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.自定义数据集data=[[
ኈ ቼ ዽ·2025-02-05 07:47

轻松学会python高级函数

:表达式#使用匿名函数接收两个参数a和b，返回a、b的较大值fun7=lambdaa,b:max(a,b)print(fun7(10,20))#python中的三元运算符#结果1if条件else结果2fun8
sirius12345123·2025-02-05 07:44

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

pop_front front 释放内存_C++Deque潜在的内存问题

stackoverflow.com/questions/1242357/how-to-release-memory-from-stddeque背景最近在用zlib对内存里的数据做一些压缩和解压的操作,结果遇到了莫名的内存泄露问题
侯稳·2025-02-05 06:39

AI生成内容——JavaScript中的Promise、async和wait

一、Promise*1.概念：Promise是JavaScript中处理异步操作的一种对象，它表示一个异步操作的最终完成（或失败）及其结果值。
baby_hua·2025-02-05 06:35

DeepSeek 阐述 2025年前端发展趋势

预测2025年前端的发展趋势。首先，我需要考虑当前的前端技术发展情况，以及近几年的变化趋势。比如，框架方面，React、Vue、Angular这些主流框架的更新方向和社区活跃度。
GISer_Jinger·2025-02-05 05:33

联合体union

printf("%p",&a->a);//共用一块地址，大小取决于最大的基本类型printf("%p",&a->b);printf("%p",&a->c);a.a=1;printf("%d",a.b);//结果为
吃盐不吃颜·2025-02-05 04:28

掷骰子模拟器 - Python实现

这个模拟器可以模拟掷骰子的过程，并给出每次掷骰子的结果。首先，我们需要导入Python的random模块，以便生成随机数。接下来，我们定义一个roll_dice函数，该函数模拟了一次掷骰子的过程。
uote_e·2025-02-05 04:54

一个经典机器学习案例——良/恶性乳腺癌肿瘤预测

良/恶性乳腺癌肿瘤预测良/恶性乳腺癌肿瘤预测问题是一个十分经典的机器学习问题，简单来说我们需要利用肿块厚度和细胞尺寸这两个特征来判断肿瘤的类型（良性或者是恶性）。
曹文杰1519030112·2025-02-05 04:22

模拟骰子投掷结果 ← Python

【算法代码】importrandomx=random.randint(1,6)print(f"骰子投掷结果:{x}")【算法分析】●函数randint(a,b)生成一个位于区间[a,b]的随机整数。
hnjzsyjyj·2025-02-05 04:52

SpringMVC_day02

SpringMVC_day02今日内容完成SSM的整合开发能够理解并实现统一结果封装与统一异常处理能够完成前后台功能整合开发掌握拦截器的编写1，SSM整合前面我们已经把Mybatis、Spring和SpringMVC
InLoadwetrust·2025-02-05 03:21

Linux Vim教程（五）：搜索与替换

目录1.基本搜索功能1.1向前搜索1.2向后搜索1.3重复上一次搜索1.4高亮显示搜索结果1.5区分大小写搜索2.高级搜索技巧2.1搜索并跳转到特定行2.2搜索并跳转到特定列2.3搜索并高亮特定模式2.4
concisedistinct·2025-02-05 03:46

理解 SQL 中NULL值对IN操作符的影响

NULL值对IN操作符的影响IN操作符用于检查某个值是否存在于一个子查询结果集中。当子查询结果集中包含NULL值时，IN操作符的行为可能会导致预期结果的偏差。示例：I
梓芮.·2025-02-05 02:43

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

其中，2017年Google发布的“AttentionIsAllYouNeed”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破。
·2025-02-05 02:16

python 量化回测框架生成器

虽然#python#的安装非常简单，但是总有一些神经网络CSDN真的非常白，雪白雪白的……以至于我常看见这种帖子：所以，我还是写一个安装指南吧，专供给神经网络CSDN学习PHP从入门到精通：我的个人时间线
2401_85969422·2025-02-05 02:40

搜索引擎-架构概述（1）

架构对软件系统来讲，从一个层面对系统的各个组件进行抽象.描述它们各自的功能、提供的接口以及它们之间的关系.需求架构为应付需求而产生，对搜索引擎来讲，它主要的需求来自两个方面：效果(effectiveness)：搜索的结果质量如何
weixin_30252709·2025-02-05 02:09

嵌入式面经111题答案汇总(含技术答疑)_嵌入式项目源码分享

include"stdio.h"intmain(){longin[NOIP2015]跳石头AC代码#includeusingnamesp题解|#火星A+B##includeusingnamespacestd;题解|#统计活跃间隔对用户分级结果
huaxinjiayou·2025-02-05 02:37

java中(++i)+(++i)=5?而C中(++i)+(++i)却＝6?(i=1) 深层解答：

double_p.java：classdouble_p{publicstaticvoidmain(Stringargs[]){inti=1;inta=(++i)+(++i);System.out.println(a);}}结果
化圣·2025-02-05 01:37

2022联想硬件真题及答案解析

目录一、单选题1、将十进制数13转换成二进制数，结果是2、三极管处于放大状态时候，下列说法正确的是3、USB3.2Gen1的传输速率是多少4、如图为一个典型的晶振线路，如果发现此晶振线路的输出时钟精度偏离
逼子歌·2025-02-05 01:06

PHP 常用函数2025.02

PHP版本：4+更新日志：在PHP4.3.0中，separator参数变成可选的源码运行结果HelloWorld!BeautifulDay!
zgscwxd·2025-02-05 01:04

Java判断文件或者文件夹是否存在,不存在创建,存在删除

Java判断文件或者文件夹是否存在,不存在创建,存在删除在Java中，要判断文件或文件夹是否存在，并根据判断结果来执行创建或删除操作，你可以使用java.io.File类或者java.nio.file包中的类
康惠桀·2025-02-05 00:59

问题排查：MyBatis-Plus 缓存导致查询结果不一致问题

深度剖析：MyBatis-Plus缓存导致查询结果不一致问题欢迎关注『开发必备』专栏，专注于解决你在开发过程中遇到的各种问题，帮你快速找到解决方案，节省大量调试时间。
代码简单说·2025-02-05 00:59

CompletableFuture

Java8引入的CompletableFuture类，极大地简化了异步编程的复杂性，提供了一种强大且灵活的方式来处理异步任务及其结果。
咖啡の猫·2025-02-05 00:28

format函数基本用法

例如：print("{}{}".format("hello","world"))#不指定位置运行结果为helloworldprint("{1}{0}{1}".format("hello","world"
「已注销」·2025-02-05 00:58

【知识】找出最小字符串（含常用字符相关函数简介）

代码描述：输入几个（3个）字符串，找出比较结果最小的字符串，并输出。
cimeo·2025-02-05 00:25

计算范式的变革：从图灵机到神经网络

图灵机，神经网络，计算范式，深度学习，机器学习，人工智能，算法，模型1.背景介绍自20世纪中叶以来，计算机科学经历了飞速发展，计算范式也经历了深刻的变革。
AI架构设计之禅·2025-02-04 23:49

双色球生成器

要求不考虑复式，允许用户输入上期的结果，要求生成这期的结果不能完全和上期的完全相同（可以部分相同），然后允许用户输入生成的次数。
jackyrongvip·2025-02-04 23:45

GRU是门控循环单元是什么？

GRU是门控循环单元（GatedRecurrentUnit）的简称，它是循环神经网络（RNN）的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

springboot启动报错：java.lang.NoClassDefFoundError: javax/websocket/DeploymentException

开发结束后，我将项目部署到了另一台机器上面，这台机器是windows11，本来就是想将环境复制一份到这台机器上，结果出了下面的一个bug提示。这是少数花费了大量时间，最终发现问题所在。
雾林小妖·2025-02-04 22:11

以太网网络电缆被拔出解决方案

在看着B站的时候，突然网络连接失效，想重连其他的WIFI，结果发现WiFi连接的图标都没了！
AppleFirstOf·2025-02-04 22:40

小白转flink技术栈心得之混编java和scala报错：error: java.lang.NoClassDefFoundError: javax/tools/ToolProvider

scala写的部分，小白第一次遇到要java和scala都需编译的项目，于是乎先进行scala的编译：mvncleanscala:compilecompilepackage-Pfat-DskipTests结果报了一个错误
阿烦大64·2025-02-04 22:39

招商银行2022 Fintech精英训练营数据赛道-第4名方案分享

0.比赛简介竞赛时间：4月29日9:00-5月12日17:00竞赛流程：4月29日9:00-5月9日24:00，赛题开放A榜数据（test_A榜），预测结果数据每天限提交3次；5月10日00:00-5月
藏在云中的猫·2025-02-04 22:38

AI Native概念解析：人工智能的原生创新

的特点数据驱动自主学习实时决策可解释性AINative的应用领域医疗健康智能制造金融服务智慧城市教育科技AINative的技术架构数据层算法层应用层AINative的挑战与机遇技术挑战伦理和法律问题商业机遇AINative的未来发展趋势预测研究方向总结参考文献
勤劳兔码农·2025-02-04 21:07

Python: 深入理解 subprocess.run() 执行命令、检查状态与结果处理

在这篇文章中，我们将详细讨论如何使用subprocess.run()函数，特别是check=True的用法，以及如何处理其状态和结果。1.subprocess.run()概述subprocess.
运维开发王义杰·2025-02-04 21:06

基于深度学习的政策效果仿真推演：实现智能化决策支持

然而，传统的政策仿真方法往往依赖于大量的历史数据、复杂的数学模型以及人工经验判断，存在耗时长、成本高、结果不够精准等问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，
Coderabo·2025-02-04 19:22

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式，并结合解释它们的意义：1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling）的输出大小公式类似卷积，但更加简单：输出大小=输入
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。
小白学视觉·2025-02-04 19:49

c++ 程序计算圆的面积（Program to find area of a circle）

其中r是圆的半径，它可能是浮点数，因为饼图的值为3.14方法：使用给定的半径，使用上述公式找到面积：（pi*r*r）并以浮点数打印结果。
csdn_aspnet·2025-02-04 19:19

python浮点数保留两位小数_python中保留两位小数怎么表示

这里有三种方法，round(a,2)'%.2f'%aDecimal('5.000').quantize(Decimal('0.00'))当需要输出的结果要求有两位小数的时候，字符串形式的：'%.2f'%
weixin_39581972·2025-02-04 19:47

深度学习-98-大语言模型LLM之基于langchain的代理create_react_agent工具

文章目录1Agent代理1.1代理的分类1.2ReAct和Structuredchat2代理应用ReAct2.1创建工具2.1.1嵌入模型2.1.2创建检索器2.1.3测试检索结果2.1.4创建工具列表
皮皮冰燃·2025-02-04 18:46

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
·2025-02-04 18:36

大模型文件格式GGUF格式

GGUF简介当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。
·2025-02-04 18:36

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
·2025-02-04 18:32

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM
·2025-02-04 18:02

高并发架构设计漫谈

架构如下棋，如是见棋走子，不做提前两三步的预测和判断，通常难胜。当业务已经在系统上跑起来后，想要再改架构，积重难返。业务不等人，竞争对手进攻，决策层耐心有限，项目成员精力疲惫信心不在，何去何从？
北雨南萍·2025-02-04 18:07
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