训练结果分析第9页

物联网（IoT）系统中，数据采集器拿来即用

在物联网（IoT）系统中，数据采集器（也称为网关或数据集中器）扮演着至关重要的角色，主要负责从各种传感器和设备中收集数据，并将其转换为统一的格式后传输到云端或本地服务器进行处理和分析。

小赖同学啊·2025-03-24 11:29

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

探索NebulaGraph：一个开源分布式图数据库的技术解析

它的主要定位是为了解决图数据存储和分析的问题，能够处理节点和边数量巨大、结构复杂的图结构数据。NebulaGraph被设计用来应对各种领域的图数据挑战，包括社交网络分析、推荐系统、网络安全监测等。

一休哥助手·2025-03-24 11:26

(过程逐步分析)

先给大家分享一个查阅函数的网站：cplusplus.com-TheC++ResourcesNetwork我们通过一道题讲解：实现1-100的猜数字游戏先将代码大框架罗列出来：voidmenu(){printf("**********1.play***********\n");printf("**********0.eixt***********\n");}voidgame(){}voidtest(

祁同伟.·2025-03-24 11:55

前端实现埋点&监控

数据分析：采集的数据可以帮助业务人员分析网站或者App的使用情况、用户行为习惯等，是后续建立用户画像、用户行为路径等数据产

Cipher_Y·2025-03-24 11:55

数据库数值函数详解

数值函数在数据分析及处理时非常重要，能够帮助我们进行数据的聚合、计算和转换。在本篇博客中，我们将详细介绍常用的数据库数值函数，并通过Python和SQLite进行示例，帮助您理解和应用这些函数。

web安全工具库·2025-03-24 10:23

加州CA 65测试（Proposition 65）的深度解读

以下是关于加州CA65测试（Proposition65）的深度解读，结合法规核心、测试范围及合规影响进行结构化分析：一、法规背景与核心要求1.法规起源-名称：《1986年加州安全饮用水和有毒物质执行法》

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-24 10:53

火语言 RPA 的独特优势：为何它能脱颖而出？

例如，“打开Excel文件‘销售数据.xlsx’，选中A1到C10单元格区域，计算平均值并将结果填入D1单元格”，这样一段简单的描述，通过火语言稍加整理就能转化为可执行的自动化脚本。

IDFaucet·2025-03-24 10:20

数据安全新纪元——多方安全计算与MySQL结合的隐私预算管理深度解析

传统的加密技术虽然能在一定程度上保护静态数据，但在动态数据分析过程中却显得力不从心。为了解决这一难题，隐私计算作为一种新兴的技术应运而生，它允许在不解密原始数据的前提下进行有效的计算和分析。

墨夶·2025-03-24 10:48

OpenCV图像拼接（4）图像拼接模块的一个匹配器类cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher

它是基于“最近邻与次近邻距离比”原则来过滤匹配点对的，以提高匹配结果的准确性。这个类特别适用于需

村北头的码农·2025-03-24 10:17

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

在股票市场中，量化交易策略是一种基于数学模型和算法的交易方式，它通过分析历史数据来预测未来价格走势，并据此制定交易决策。然而，市场情绪的变化对股票价格有着不可忽视的影响。

云策量化·2025-03-24 10:16

【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理

搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。

qzw1210·2025-03-24 09:13

C++函数返回多个值：结构体、tuple

1.使用结构体返回多个值实现步骤：1.先定义一个结构体2.准备我们要实现的函数(需要返回多个值)3.在要实现的函数内调用结构体返回多个值4.使用函数返回结果代码示例：step1:定义结构体structPointStruct

@you_123·2025-03-24 09:13

Deepseek 个性化决策输出

以下是核心实现框架与关键步骤：1.用户画像构建：多维度数据融合数据采集：显性数据：年龄、学科成绩、测试结果、学习时长、知识点掌握进度。

meisongqing·2025-03-24 09:43

Hamcrest的介绍以及在项目中的实际应用

Hamcrest是一个用于编写声明式、可读性强的匹配器（Matcher）的框架，通常与JUnit等测试框架结合使用，用于验证测试结果。

噔噔噔噔@·2025-03-24 09:12

c++测试题

题目A题目描述：给定两个非负整数A和B，以字符串形式输入，计算A*B的结果，并以字符串形式输出。输入的整数长度不超过1000位。输入格式：第一行，包含一个字符串A。第二行，包含一个字符串B。

Helibo44·2025-03-24 09:11

“统计视角看世界”专栏阅读引导

根据文章主题和逻辑关系，我为您设计以下阅读引导方案：1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明：入门基石（必读）《1.六西格玛遇上

赛卡·2025-03-24 09:40

UI/UX设计服务行业分析

行业现状UI（用户界面）设计关注用户与产品交互的界面设计，包括软件、应用程序、网站或任何数字产品的视觉和操作元素的集合，旨在提供用户友好的界面，使用户能够轻松地使用产品并实现他们的目标。UX（用户体验）设计则更为宏观，关注用户与产品交互过程中的全部体验，包括使用前、使用中和使用后的感受，目标是优化产品的功能性、可用性、易用性，确保用户在使用产品的过程中有良好的体验。近年来，随着技术的不断进步和用户

LPiling·2025-03-24 09:40

LLMOps 是什么？

这些操作可以涵盖多个领域，例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中，LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果，确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。

AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

Kubernetes 资源管理实战：合理配置 CPU 与内存请求和限制

文章目录Kubernetes资源管理实战：合理配置CPU与内存请求和限制理解Kubernetes中的资源请求与限制资源请求（Requests）资源限制（Limits）单位解析案例分析：20GB服务器与两个服务的内存配置是否有必要设置如此高的内存限制

XMYX-0·2025-03-24 08:04

程序员晋升架构师实战指南

以下是为程序员量身定制的晋升架构师实战指南，结合行业案例与可落地路径，助你完成技术跃迁：一、晋升路径拆解（从Code到Architecture）程序员→高级工程师核心任务：独立完成模块开发（需求分析+方案设计

甘苦人生·2025-03-24 08:58

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。

美赛数学建模·2025-03-24 08:27

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。

羊不白丶·2025-03-24 07:55

Spring Boot 整合 RabbitMQ：注解声明队列与交换机详解

本文将通过代码示例和原理分析，详细介绍如何用注解实现RabbitMQ的集成，并深入解析交换机的作用与类型。一、环境准备1.添加依赖在pom.xml中引入S

Cloud_.·2025-03-24 07:23

量子化学仿真软件：Quantum Espresso_（8）.dos.x模块使用

dos.x模块使用在量子化学仿真软件中，dos.x模块用于计算和分析能态密度（DensityofStates,DOS）。

kkchenjj·2025-03-24 07:21

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

如何使用SQL进行多表联合查询(SQLⅰte举例)

#include#include#include//回调函数，用于处理查询结果staticintcallback(void*NotUsed,intargc,char**argv,char**azCo

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-24 07:19

使用欧拉法数值求解微分方程的 Python 实现

使用欧拉法数值求解微分方程初值为函数Eular(x,h)中Cx为计算结束时微分方程x的值，h为计算步长再编写脚本，通过调用函数分别以不同步长(例如h=1.0，h=0.5，h=0.25)计算y(3)，并分析步长和误差之间的关系

神经网络15044·2025-03-24 06:18

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

该架构将模型拆分为多个“专家”，训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集，提高模型表达能力和效率，降低训练成本。模型优化以提升性能：都通过

alankuo·2025-03-24 06:16

燃爆！程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁？（以DeepSeek，ChatGPT为例）

在代码编写阶段，它们能快速生成基础框架、实现特定功能及复杂算法代码；调试时，精准分析错误并给出优化建议；文档生成方面，为函数、类及项目文档助力。

羑悻的小杀马特.·2025-03-24 06:45

Axios源码深度剖析 - XHR篇

篇[axios](https://github.com/axios/axios)是一个基于Promise的http请求库，可以用在浏览器和node.js中，目前在github上有42K的star数##分析

IT博客技术分享·2025-03-24 06:42

远程视像搬运小车控制系统设计(源码+万字报告+实物)

目录第1章绪论11.1研究目的及意义11.2国内外研究现状21.3主要研究内容3第2章系统的总体结构42.1总体方案设计42.2功能需求分析42.2.1技术路线42.3单片机型号选择5第3章系统的硬件部分设计

炳烛之明科技·2025-03-24 06:11

k8s--集群内的pod调用集群外的服务

每种方法都有不同的适用场景，需要逐一分析。例如，ClusterIP是默认的，只能在集群内部访问，所以可能需要其他方式。NodePort会在每个节点

IT艺术家-rookie·2025-03-24 06:11

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Python 单例模式的 5 种实现方式：深入解析与最佳实践

本文将详细介绍Python中实现单例模式的5种常见方法，并深入分析它们的优缺点以及适用场景，帮助您

做测试的小薄·2025-03-24 05:37

一些工程实践中的tips

比如：floattemp=30.6;//假设我们是扩大10倍保存//直接保存uint16_tmodbus_data.temp=temp*10;//结果就是30//+0.5uint16_

litvm·2025-03-24 05:05

如何使用Langchain加载AZLyrics网页到可用文档格式

##技术背景介绍在处理歌词数据时，尤其是从网页上获取歌词文本内容，用于自然语言处理或文本分析是常见的需求。AZLyrics是一个提供歌词的主要平台，为我们提供了大量的歌词数据。

dgay_hua·2025-03-24 05:02

【星闪开发连载】WS63E模块的雷达功能浅析

目录引言功能简介程序分析操作步骤简单测试结语引言WS63E星闪模块有个特色功能就是雷达运动感知，检测物体是否有运动，作用距离不超过6米。hi3863芯片本身不带雷达功能，是模块提供的相关功能。

神一样的老师·2025-03-24 05:02

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

2401_87458718·2025-03-24 05:31

Python 爬虫实战：舞台剧与演出信息获取

通过爬虫技术，我们可以自动化地获取这些演出信息，方便用户查询和分析。二、技术选型在

西攻城狮北·2025-03-24 05:00

R语言入门课| 02 R及Rstudio的下载与安装

在第二节课中，我们给大家详细的介绍了R及Rstudio的安装过程，大家赶紧装起图文内容1、R语言安装R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是一款属

Biomamba生信基地·2025-03-24 05:30

LeetCode剑指offer题目记录4

python剑指offer10-1.斐波那契数列题目描述思路pythonC++剑指offer10-2.青蛙跳台阶问题问题描述思路C++剑指offer07.重建二叉树题目描述输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果

t.y.Tang·2025-03-24 05:29

微服务即时通信系统---（五）框架学习

库安装总体打包安装总体卸载总体升级头文件包含和编译时指明库ODB常见操作介绍类型映射ODB编程类与接口介绍mysql连接池对象类mysql客户端操作句柄类mysql事务操作类针对可能为空的字段封装的类似于智能指针的类型针对查询结果所封装的容器类和条件类

YangZ123123·2025-03-24 05:58

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。

欣然～·2025-03-24 04:27

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。

scaFHIO·2025-03-24 04:54

Linux内核网络源码分析——发送数据

hellolwl·2025-03-24 04:22

解决mqtt有时候收不到消息

项目场景：mqtt订阅之后有时候收不到消息使用测试工具发订阅消息问题描述mqtt订阅之后有时候收不到消息原因分析：cleanSession:true每次客户端连接到MQTTBroker时，都会创建一个新的会话

技术需要沉淀gogo·2025-03-24 04:21

协议层攻防战：群联AI云防护为何比传统方案更精准？

七层攻击防御的核心挑战协议层攻击类型传统方案缺陷四层SYNFlood、UDP反射依赖硬件清洗，误封合法流量七层HTTPCC、SQL注入规则静态，无法适应新型攻击二、群联的协议层定制防御技术1.四层协议防护：智能动态指纹技术原理：基于AI分析

群联云防护小杜·2025-03-24 04:21

Python 成绩等级判定

lt;=90:grade="B"elif60<=score<=75:grade="C"elifscore<60:grade="D"print("本次考试，等级为:",grade)运行结果

Camellia 泡泡·2025-03-24 04:49

从边缘到核心：群联云防护如何重新定义安全加速边界？

技术示例：基于AI的协议指纹分析，拦截异常连接模式。七层防御：精准识别业务逻辑攻击（如薅羊毛API调用），CDN仅支持基础URL黑名单。

群联云防护小杜·2025-03-24 04:48

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