训练及实践

基于LSTM的空气污染情况预测与可视化平台设计与实现

一、选题来源及意义（一）选题来源改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。随着城市化进程的加快和工业发展的加速，空气污染问题已经成为影响我国城市居民生活质量的重要因素。
QQ346127357·2025-01-19 19:18

深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地

这篇文章我们就重点把这种方案实践到我们写的Flink任务当中。什么是数据倾斜解决方案回顾代码如下：publicclassRebalanceKeyCreator{privateint
·2025-01-19 19:52

Spring Boot 整合 Knife4j：打造更优雅的 API 文档

是一个基于Swagger的增强型API文档工具，它可以为SpringBoot项目生成美观、易于交互的API文档，本文将介绍如何在SpringBoot项目中整合Knife4j，并提供详细的代码示例和最佳实践
十二同学啊·2025-01-19 19:46

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

经过基础爬虫和进阶爬虫的学习，我们已经掌握了爬虫的基本原理、动态内容处理及反爬机制的应对。然而，当我们面对海量数据或需要高效爬取多个站点时，分布式爬虫和数据存储、处理能力就显得尤为重要。
Milk夜雨·2025-01-19 18:15

AI绘画工具介绍

以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比：一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介：Midjourney是一个独立的研究实验室，专注于人工智能绘图，被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域
编程小郭·2025-01-19 18:15

iOS开发最佳实践与架构指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：为确保iOS应用开发的代码质量、可维护性以及提升团队协作效率，遵循一组明确的开发准则和最佳实践是必不可少的。
csp1223·2025-01-19 18:11

深入探讨Kafka：架构、实现原理与开发实践

深入探讨Kafka：架构、实现原理与开发实践ApacheKafka是一个高性能的分布式流处理平台，广泛应用于实时数据处理、日志收集、消息发布/订阅等领域。
Ceramist·2025-01-19 18:41

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

在我们的日常工作中，总会有那么一刻，突然间产生强烈的焦虑感：明明有一件重要的事还没做，然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样，让人抓不住。你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现，还是老板交代的琐碎任务，脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境
Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

idea大小写转换快捷键，及设置快捷转换格式

idea给用户提供了大小写快速转换的快捷键shift+Alt+u,贴心的idea还给提供了7种转换方式，我一般只用a_bc转驼峰aBc本来挺好用的但每次要按快捷键5次才能达到我的效果，所以请看设置图：只勾选两个，保存后就只会在这两种格式之间互相转换了
小可乐-我一直在·2025-01-19 17:36

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

Windows 蓝牙驱动开发-蓝牙设备栈

下图显示了蓝牙驱动程序堆栈中的模块，以及WindowsVista及更高版本中不包含的可能的自定义用户模式和内核模式驱动程序。这些自定义驱动程序称为配置文件驱动程序。
程序员王马·2025-01-19 17:29

汇编 DA A十进制调整指令

出错原因及调整方法BCD码（4位二进制编码）共有十六个编码，但只用了其中的10个，剩余六个就没有用到。而这六个没有用到的编码为无效编码。
又又(づ ●─● )づ·2025-01-19 17:28

Python 包与模块：深入理解与实践

一、引言在Python编程的广阔领域中，包（Package）和模块（Module）是构建大型、可维护项目的重要基石。它们不仅提供了一种组织代码的有效方式，还能实现代码的复用与共享。想象一下，当我们编写一个复杂的应用程序时，如果所有的代码都堆积在一个文件中，那将是多么混乱和难以管理。而包和模块的出现，就如同为我们的代码提供了一个个有序的“文件夹”和“文件”，使得代码结构清晰，易于理解和维护。理解包和
kdayjj966·2025-01-19 17:58

Optocon光纤温度传感器：精确、耐用、高效的温度监测解决方案

在工业、医疗和科研界的应用中，Optocon光纤温度传感器因其高精度测量、耐高温能力及响应速度和持久的使用寿命等关键特点，赢得了认可和使用。
欣佰特cnbestec·2025-01-19 16:57

一款低功耗BLE5.0蓝牙透传模块---MG-LINK Mini

蓝牙透传模块是基于蓝牙芯片的基础及目前物联网数据传输的市场需求研发推出的，在产品性能和使用便捷性上更具优势，且目前市场上的蓝牙透传模块基本都支持二次开发，既能满足产品智能化的功能性需求，也可以有效缩短产品研发周期
EVERSPIN·2025-01-19 16:24

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。
wit_@·2025-01-19 16:53

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

深入解析 Python 包调用原理与最佳实践

深入解析Python包调用原理与最佳实践文章目录深入解析Python包调用原理与最佳实践一、引言二、什么是Python的包？
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

使用vue3实现语音交互的前端页面

代码地址：https://github.com/ZZD3627/my-third-vue.git需求1.前端实现录音并将音频传到通过http请求将音频传递到后端2.基于后端识别的语音及后端返回的内容进行语音沟通实现
张正栋·2025-01-19 15:44

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常
Blair Long·2025-01-19 15:14

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4
小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？
小小小小祥·2025-01-19 15:40

DynamicDatasource动态数据源实现及使用

文章目录动态数据源DynamicDatasource简介源码分析ThreadLocal和AbstractRoutingDataSourceDynamicRoutingDataSourceDynamicDatasource快速开始项目结构Maven依赖application.yml配置文件sql脚本动态加载数据源动态切换数据源手动实现核心类`DataSourceContextHolder`核心类`D
m0_74825074·2025-01-19 15:09

微信小程序之单选框

本文将介绍小程序中单选框的特点和作用及相应示例。一、单选框的特点和作用特点：单一选择：用户只能选择一个选项，适合于互斥项的选择。
ch_s_t·2025-01-19 14:06

【学习总结|DAY027】JAVA操作数据库

本文将详细介绍JDBC、MyBatis及SpringBoot配置文件相关知识，并给出实用代码示例。
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY028】后端Web实战(部门管理)

本文将围绕Tlias智能学习辅助系统的后端开发展开，详细阐述从开发准备工作到各部门管理功能实现，以及日志技术应用的全过程，为开发者提供全面的实践参考。
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY025】JAVA-WEB基础

本文将详细介绍SpringBootWeb开发的基础知识，涵盖从入门程序搭建到HTTP协议解析，再到分层解耦实践等内容，助力读者快速上手。
123yhy传奇·2025-01-19 14:02

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。ASPICE（AutomotiveSPICE）是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准，旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-
亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

软考信安22~网站安全需求分析与安全保护工程

1、网站安全威胁与需求分析1.1、网站安全概念网站安全主要是有关网站的机密性、完整性、可用性及可控性。网站的机密性是指网站信息及相关数据不被授权查看或泄露。
jnprlxc·2025-01-19 13:28

python 清空表格_python 清空表数据库表

《Greenplum5.0最佳实践》迁移数据使用Gptransfer使用Gptransfer命令迁移一个Greenplum数据库集群中的数据到另一台集群(metradata,data)gptransfer
weixin_39989190·2025-01-19 13:57

python print中文不对齐问题（特殊字符、混合字符不对齐问题）的解决

目录效果展示及解决方案问题分析解决方案个人感悟效果展示及解决方案下方左图为问题展示，右图为解决效果适用范围：中文英文特殊字符的混合字符串解决代码defis_chinese(uchar):#判断当前字符是否为中文字符
还是想睡觉zzz·2025-01-19 12:52

ASPICE 4.0 和 ASPICE 3.1 区别

新的基准要求反映了软件工程最佳实践的发展。2.评分范围:ASPICE3.1的分数范围为0到33,ASPICE4.0的分数范围开放式,没有上限。
上海力顾ASPICE·2025-01-19 12:21

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最
马拉AI·2025-01-19 12:48

ChatGPT原理及其应用场景

ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT，全名ChatGenerativePre-trainedTransformer，是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理
编程小郭·2025-01-19 11:47

HTTP 500错误：服务器内部错误，原因及解决方案

HTTP500错误概述定义及特点HTTP500错误是一种通用的服务器端错误状态码，表示服务器在处理请求时遇到无法处理的错误1。这种错误通常源于服务器端的问题，如代码错误、配置问题或资源不可用1。
HoRain云小助手·2025-01-19 11:47

2006-2020年 区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算

中国区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算2006-2020年.z.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89919914中国区域经济高质量发展
小王毕业啦·2025-01-19 11:16

ChatGPT 在旅游和酒店服务中的实践应用

本文将探讨ChatGPT在旅游和酒店服务中的实践应用，并讨论其优势、挑战和未来发展。引言随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransform
计算机小陈·2025-01-19 11:16

基于Docker官方php:5.6.40-fpm镜像构建支持66个常见模组的php5.6.40镜像

实践说明：基于RHEL7(CentOS7.9)部署docker环境(23.0.1、24.0.2)，所构建的php5.6.40镜像应用于RHEL7-9(如AlmaLinux9.1)，但因为docker的特性
沉思的归零者·2025-01-19 11:44

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。
nk妹妹·2025-01-19 11:43

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

一、密码学概述部分：1、什么是密码体制的五元组。五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。密码：按特定法则编成，用以对通信双方的信息进行明、密变换的符号。换而言之，密码是隐蔽了真实内容的符号序列。就是把用公开的、标准的信息编码表示的信息通过一种变换手段，将其变为除通信双方以外其他人所不能读懂
耿礼勇·2025-01-19 11:40

OEM软件产品拆解及运营思路分享

“我们从OEM软件服务商的核心产品来入手体验，看看他们如何为SaaS厂商从“顾问咨询—交易成单—软件实施—上线交付”的流程缩短为“顾问咨询—交易成单—监管验收””大家对OEM（OriginalEquipmentManufacturer，贴牌生产）并不陌生，从硬件产品来讲，以富士康为代表的OEM厂商打破了企业自身缺少品牌，无法做大做强的瓶颈；从软件产品来讲，开始有OEM软件服务商加入为SaaS厂商做
钰见SaaS·2025-01-19 10:09

Java实现归并排序算法详解及优化

引言归并排序（MergeSort）是一种有效、稳定且常用的排序算法，尤其在处理大规模数据时表现良好。本文将详细讲解如何使用Java实现归并排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨归并排序的优化方法，以进一步提高其性能。归并排序算法的原理归并排序是一种分治算法，它将数组分成两个子数组，分别对两个子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个有序数组。算法步骤
捕风捉你·2025-01-19 10:08

ShardingSphere 注意事项

在使用ShardingSphere时，需要特别注意一些关键点和最佳实践，以确保系统的稳定性、可扩展性、性能和易维护性。
冰糖心158·2025-01-19 10:06

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

本文将深入解析DeepSeekV3的技术原理、主要功能、性能表现及应用场景，带您全面了解这款新一代AI模型。
that's boy·2025-01-19 10:35

Feign的原理及概念

1.什么是FeignFeign是Netflix开发的声明式、模板化的HTTP客户端，Feign可帮助我们更加便捷、优雅地调用HTTPAPI。Feign可以做到使用HTTP请求远程服务时就像调用本地方法一样的体验，开发者完全感知不到这是远程方法，更感知不到这是个HTTP请求。SpringCloudOpenFeign对Feign进行了增强，使其支持SpringMVC注解，从而使得Feign的使用更加方
CocoaAndYy·2025-01-19 10:04

数据分析及应用：经营分析中的综合指标解析与应用

目录1.市场份额（MarketShare）2.客户获取成本（CustomerAcquisitionCost,CAC）3.客户生命周期价值（CustomerLifetimeValue,CLV）4.客户留存率（CustomerRetentionRate,CRR）5.净推荐值（NetPromoterScore,NPS）6.转化率（ConversionRate）7.平均订单价值（AverageOrderV
莫叫石榴姐·2025-01-19 10:01

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27
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