第088篇笔记第10页

矩阵的转置

令指针Arow=&A[i][0]，则Arow[j]可实现对第i行j列元素的访问。

不忘不弃·2025-03-16 12:11

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、LGBM和XGBoost三者的组合，为每个算法创建了XX个变体，总共XX个模型，进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树（GBDT）基础上，引入了一系列关键技术创新，以提升处理类

supernova121·2025-03-16 12:10

三个简单最短路

第i条铁路连接城市Ai和Bi，每当时间为Ki的倍数时会同时、分别从Ai和Bi发出开往对方的列车，列车从出发至到达花费Ti时间。开始时你在城市X，输出你到达城市Y的最早时间。若无法到达，输出-1。

L_M_TY·2025-03-16 12:08

MySQL数据库笔记

一、数据库基础概念1.数据库定义数据库：统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用，适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠，支持大型应用。SQLServer微软

艽掵猫·2025-03-16 11:35

js中的export、import、export default等导入导出全解

前端因为规范不同，所以不同的环境会有不同的导入导出方法，因为经常弄混所以特地记一下方便以后查阅记忆，本笔记都是自己总结或查阅资料得出，如有错误请帮忙指出。

庸懒·2025-03-16 11:03

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

近期，IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法，通过结合检测-逃逸策略（DAE）和

木子算法·2025-03-16 11:32

Autoleaders控制组——51单片机学习笔记（2）

51单片机学习（2）1.模块化编程1.1模块化编程的意义在学习单片机的途中，随着我们的知识不断扩展，我们能写出的代码也越来越复杂，越来越长了，有时我们自己写出的很长的代码，出现了错误，需要调试，但奈何自己的代码实在是太长了，真的不好分析到底是哪里出错了。这是因为我们将太多的函数和代码放在一个main.c的文件里，导致代码过度堆积。如果我们能够条理清晰地去将不同作用的代码和函数放在不同的xxx.c文

Autoleaders控制组邓翔·2025-03-16 11:31

基于 svm 的金融咨询情感分析

github.com/ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型

ouprince·2025-03-16 10:28

AI开发 - 算法基础递归的概念和入门（三）递归的进阶学习

这篇学习笔记将涵盖递归的基本概念、应用、优化技巧、陷阱及与迭代的对比，并通过具体的Python代码示例和大家一起来深入理解递归的使用。一、巩固基础1.递归的概念递归，简单来说就是函数自己调用自己。

minstbe·2025-03-16 10:27

metasploit内网篇之域控内信息收集(十一)

常用信息收集模块auxiliary/scanner/discovery/arp_sweep#基于arp协议发现内网存活主机，这不能通过代理使用auxiliary/scanner/portscan/ack#基于tcp的ack回复进行端口扫描，默认扫描1-10000端口auxiliary/scanner/portscan/tcp#基于tcp进行端口扫描，默认扫描1-10000端口auxiliary/s

暴躁的小胡!!!·2025-03-16 10:55

AI学习指南RAG篇(14)-RAG企业级应用案例

文章目录一、引言二、企业级RAG应用案例1.智能客服系统1.1案例背景1.2实现过程1.3示例代码2.知识管理平台2.1案例背景2.2实现过程3.企业级RAG系统建设3.1案例背景3.2实现过程三、总结一、引言RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术在企业级应用中展现出巨大的潜力和价值。通过结合检索和生成，RAG系统能够提供更准确、更相关的回答，满足企

俞兆鹏·2025-03-16 09:24

【论文阅读方法】沐神课程：如何读论文

一篇论文的一般结构titleabstractintroductionmethodexperienceconclusion三明治论文阅读法第一遍：海选title+abstract+conclusion——

晴空对晚照·2025-03-16 09:53

Python的那些事第四十五篇：继承自Nose的测试框架Nose2

Nose2：继承自Nose的测试框架摘要本文深入探讨了Nose2这一继承自Nose的测试框架。在软件开发过程中，测试是确保代码质量和稳定性的重要环节，而测试框架为测试工作的开展提供了有力支持。Nose2作为Nose的继承者，在保留Nose优势的基础上进行了诸多改进和扩展，为Python测试领域带来了新的活力和可能性。本文将从Nose2的基本特性、优势、应用场景、代码实例等方面进行详细阐述，通过与N

暮雨哀尘·2025-03-16 09:23

第5课树莓派的Python IDE—Thonny

1.Thonny的特点Thonny是一款面向初学者的PythonIDE。它由爱沙尼亚的Tartu大学开发，其调试器是专为学习和教学编程而设计的。Thonny具有如下特点易于上手。Thonny内置了Python3.7，因此只需要一个简单的安装程序，你就可以开始学习编程了（如有必要，您还可以使用单独的Python安装）。初始的用户界面会删除可能分散初学者注意力的所有功能。查看变量方便。当写完代码后，可

嵌入式老牛·2025-03-16 09:21

华为OD机试 - 统计每个月兔子的总数（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

一、题目描述有一种兔子，从出生后第3个月起每个月都生一只兔子，小兔子长到第三

哪吒·2025-03-16 09:19

论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化：XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro

寻丶幽风·2025-03-16 08:15

解决OpenCV读取目标图像，cv2.imshow出现闪退的问题

前言本文是该专栏的第17篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。

写python的鑫哥·2025-03-16 08:45

R语言高效数据处理-自定义EXCEL数据排版

注：以下代码均为实际数据处理中的笔记摘录，所以很零散1、自定义excel表数据输出格式、布局在实际数据处理中为了提升效率，将Excel报表交付给需求方时减少手动调整的环节很有必要#1.1设置表头格式header_style

LEEBELOVED·2025-03-16 08:43

node mysql limit,nodejs mysql 实现分页的方法

这两天学习了nodejsmysql实现分页，很重要，所以，今天添加一点小笔记。

日签君AIUX·2025-03-16 07:09

Rabbitmq踩坑---删掉.erlang.cookie后重新启动服务报错

集群部署的时候，自己笔记本安装3台centos7服务器【102，103，104】，各种前期准备好后，执行rabbitmqctlcluster_status发现报错，第一个想到的是cookie可能不对，检查发现三台

原子一式·2025-03-16 07:39

OOM系列之一：java.lang.OutOfMemoryError: Java堆空间问题详解

第一篇：java.lang.OutOfMemoryError:JavaheapspaceJava应用程序只允许使用有限的内存量。此限制是在应用程序启动期间指定的。

马小瑄·2025-03-16 07:39

【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包

有关串口知识参考：【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式：以原始数据的形式显示文本模式/字符模式：以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看

傍晚冰川·2025-03-16 07:37

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。

odoo中国·2025-03-16 07:07

深入理解C++内存管理机制

侯捷C++系列课程学习笔记：深入理解C++内存管理机制在侯捷老师的C++系列课程中，内存管理是一个极其重要且深刻的主题。

qzw1210·2025-03-16 06:35

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

回溯法--力扣第17题“电话号码的字母组合”(java)

力扣第17题“电话号码的字母组合”回溯法（DFS）回溯法通过递归遍历每个数字对应的字母，生成所有可能的组合。核心思想是构建搜索树，每次选择一个字母后进入下一层递归，回溯时撤销选择以尝试其他分支。

27xixi·2025-03-16 06:34

信息学奥赛一本通C++语言-----1119：矩阵交换行

【题目描述】给定一个5×55×5的矩阵(数学上，一个r×cr×c的矩阵是一个由rr行cc列元素排列成的矩形阵列)，将第nn行和第mm行交换，输出交换后的结果。

宝祺祺吖·2025-03-16 06:31

一篇文章搞定

MindIE镜像构建工程项目简介用于构建多平台/架构的MindiE镜像的脚本。用户可以根据需要准备好所需的软件包，修改相关配置并构建镜像。前提条件网络连接在整个构建过程中，必须保持稳定的网络连接。此构建工程依赖于在线下载多个资源，包括但不限于Python源码、编译工具以及各种依赖，无法离线构建。Docker推荐版本：Docker20.10.x及以上最低版本要求：Docker19.03.x安装方式：

Zain Lau·2025-03-16 06:30

elasticsearch analyzer 学习笔记

基本定义analyzer执行将输入字符流分解为token的过程使用场景在indexing的时候，也即在建立索引的时候在searching的时候，也即在搜索时，分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记Tokenfiltering：使用标记过

weixin_40455124·2025-03-16 06:00

Redis7——进阶篇（四）

前言：此篇文章系本人学习过程中记录下来的笔记，里面难免会有不少欠缺的地方，诚心期待大家多多给予指教。

啥也不会的小神龙··2025-03-16 06:59

【Gee】项目总结：模仿 GIN 实现简单的 Golang Web 框架

学习Gee的八篇文章的链接如下：【Gee】7天用Go从零实现Web框架Gee【Gee】Day1：HT

YGGP·2025-03-16 05:58

庖丁解java(一篇文章学java)

(大家不用收藏这篇文章,因为这篇文章会经常更新,也就是删除后重发)一篇文章学java,这是我滴一个执念...当然,真一篇文章就写完java基础,java架构,java业务实现,java业务扩展,根本不可能

庖丁解java·2025-03-16 05:22

【AI热点】Manus技术细致洞察报告（篇2）

针对大家对Manus产品褒贬不一的现象，基于近期对Manus的多方实测、公开信息与开源竞品的比对分析而撰写，旨在为从业者、技术爱好者以及潜在用户提供一个较为系统、专业的视角。报告将围绕Manus的核心原理、功能特点、技术亮点、常见应用场景与不足，以及与其他Agent产品和开源方案的对比进行深入探讨。1.引言与背景1.1产品崛起与「全自主通用Agent」的概念自2023年底至2024年初，大模型及其

碣石潇湘无限路·2025-03-16 05:50

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤，并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

【MyBatis笔记06】MyBatis中的三种关联查询方式（一对一、一对多、多对多）

这篇文章，主要介绍MyBatis中的三种关联查询方式（一对一、一对多、多对多）。目录一、MyBatis关联查询1.1、准备环境（1）SQL建表语句（2）创建实体类1.2、一对一查询（1）创建Mapper接口方法（2）创建XML映射文件（3）测试程序1.2、一对多关联查询（1）实体类（2）创建XML映射文件（3）测试程序1.3、多对多关联查询一、MyBatis关联查询MyBatis框架支持三种关联查

Mr.小朱同学·2025-03-16 04:15

《架构300讲》学习笔记（201-250）

前言内容来自B站IT老齐架构300讲内容。201小心selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式Adapter206经典设计！如何让RabbitMQ支持消息延迟投递207Docker容器基于NFS实现跨容器文件共享208数据向上追溯场景该如何优

newProxyInstance·2025-03-16 03:10

数据结构--栈详解

前言大家好呀，今天我们学习数据结构之栈篇，这是一种很简单的数据结构，今天我们将从概念，用法和模拟实现三个面开始学习一，概念和性质栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。

梓色系·2025-03-16 02:34

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

本文为该系列第一篇，将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github，有需要的朋友自

大模型八哥·2025-03-16 02:34

HIVE开窗函数

ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数（基础篇）目录标题ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数（基础篇）一，窗口函数介绍二，开窗函数三，分析函数分类1，排序分析函数：实列解析对比总结2.

Cciccd·2025-03-16 02:31

BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕树立显示产业绿色转型新标杆

2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。

资讯分享周·2025-03-16 01:53

《Python实战进阶》小技巧 1：一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法

一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法摘要在网络速度较低的情况下，大量照片会导致网站加载缓慢。本文档详细介绍了优化家庭网站中照片加载速度的多种方法和技术。

带娃的IT创业者·2025-03-16 01:22

18.使用读写包操作Excel文件：xlrd、xlwt 和 xlutils 包

一xlrd、xlwt和xlutils包的介绍OpenPyXL和xlrd、xlwt、xlutils的区别在笔记15。

杜子腾dd·2025-03-16 01:22

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

一条新闻、一篇报道，甚至一条推文，都可能引发股价的波动。因此，利用自然语言处理（NLP）技术来分析股票新闻的情感倾向，可以帮助我们预测市场动向，从而做出更明智的投资决策。

云策量化·2025-03-15 23:08

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5

lynn-66·2025-03-15 23:08

HOT100——栈篇Leetcode739. 每日温度

Leetcode160.相交链表原题链接思路代码题目：Leetcode160.相交链表给定一个整数数组temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answer[i]是指对于第i

闪电麦昆️·2025-03-15 23:07

HOT100——链表篇Leetcode234. 回文链表

文章目录题目：Leetcode160.相交链表原题链接思路代码题目：Leetcode160.相交链表给你一个单链表的头节点head，请你判断该链表是否为回文链表。如果是，返回true；否则，返回false。回文是向前和向后读都相同的原题链接回文链表思路将链表中的值全部放入一个vector中我们再对vector进行一个回文判断两个指针left和right指向头尾，判断是否是回文代码