软件架构可视化模型

机器学习原理到Python代码实现之PolynomialRegression

PolynomialRegression多项式回归模型该文章作为机器学习的第五篇文章，主要介绍多项式回归模型的原理和实现方法。这个算法是建立在线性回归基础之上的，所以需要对线性回归有一定的了解。
神仙盼盼·2024-02-12 18:44

浅谈路由器工作原理

路由器（Router）就是一种实现网络互连的设备，工作在OSI模型的第三层—-网络层，提供路由与转发两种重要机制，可以决定数据包从来源端到目的端所经过的路由路径（主机到主机之间的传输路径），这个过程被称为路由
烟柳寒殇·2024-02-12 18:12

重温阿里云宝塔面板部署前后端项目

回到老家，便打算趁这一段空闲时间提升一下自己，重点是学习实践一下echarts相关内容，很多公司项目都需要实现可视化，所以在bilibili上找了黑马的一个教程开始学习，不同的是，他用的是vue2，我用的是
fc&&fl·2024-02-12 18:42

前端面试知识点复盘——浏览器篇

{渲染引擎是负责解析HTML和CSS等网页元素，然后将它们转换为可视化的页面。
fc&&fl·2024-02-12 18:42

Python - PhotoMaker 初体验 - 快来 DIY 你的图像

目录一.引言二.PhotoMaker简介1.算法流程-模型架构-数据生成2.仿真生成3.风格化生成4.身份混合三.PhotoMaker初体验1.环境搭建-CondaActivate-PipInstall2
BIT_666·2024-02-12 18:05

【前端web入门第五天】03 清除默认样式与外边距问题【附综合案例产品卡片与新闻列表】

文章目录:1.清除默认样式1.1清除内外边距1.2清除列表圆点(项目符号)3.外边距问题-合并现象4.外边距问题–塌陷问题5.行内元素垂直内外边距6.圆角与盒子阴影6.1圆角6.2盒子模型-阴影(拓展)
小徐要考研·2024-02-12 18:05

【前端web入门第五天】02 盒子模型基础

文章目录:1.盒子模型的组成1.1盒子模型重要组成部分1.2盒子模型-边框线1.3盒子模型–内边距1.3.1盒子模型–内边距-多值写法1.4盒子模型–尺寸计算1.5盒子模型-版心居中1.盒子模型的组成不同组件之间的空白就是盒子模型的功劳作用
小徐要考研·2024-02-12 17:04

Stable Diffusion 模型下载：DreamShaper XL（梦想塑造者 XL）

文章目录模型介绍生成案例案例一案例二案例三案例四案例五案例六案例七案例八案例九案例十下载地址模型介绍DreamShaper是一个分格多样的大模型，可以生成写实、原画、2.5D等多种图片，能生成很棒的人像和风景图
水滴技术·2024-02-12 17:03

Stable Diffusion 模型下载：majicMIX realistic 麦橘写实 - V7

文章目录模型介绍生成案例案例一案例二案例三案例四案例五案例六案例七案例八案例九案例十
水滴技术·2024-02-12 17:33

《AI绘画从入门到精通》专栏总目录

❤️专栏名称：《AI绘画从入门到精通》内容介绍：StableDiffusionWebUI基础教程、ControlNet控制网络、StableDiffusion综合案例、StableDiffusion模型下载
水滴技术·2024-02-12 17:03

政安晨：在Jupyter中【示例演绎】Matplotlib的官方指南（一）{Pyplot tutorial}

介绍Matplotlib是一个Python的绘图库，可以用于创建各种静态、动态、交互式的图表和可视化效果。
政安晨·2024-02-12 17:02

40丨转折期选择：依据经济模型，还是心理模型？

上两节课，我们讲了工作和关系中的转变。几乎所有的转变，都会有一个讨价还价、新旧自我共存的时期。该继续学业还是该放弃学业？该在本行业深耕还是该转行？该继续这份工作还是该辞职？该继续这段关系还是该分手？在转折期，这些选择都很让人纠结。今天这节课，我想专门讲讲在工作和关系的转折期，我们应该如何选择。经济选择还是心理选择？其实，这是一个很难回答的问题，因为每个转折期遇到的具体抉择会非常不同。从我的来访者、
满塘荷叶一枝莲·2024-02-12 17:49

正则表达式与正则可视化工具：解密文本处理的利器

正则表达式与正则可视化工具：解密文本处理的利器引言在计算机科学和软件开发领域，正则表达式是一种强大而灵活的文本处理工具。然而，对于初学者来说，正则表达式的语法和规则可能会显得晦涩难懂。
qcidyu·2024-02-12 17:26

正则表达式与正则可视化工具：解密文本处理的利器

为了帮助初学者更好地理解和学习正则表达式，正则可视化工具应运而生。本文将介绍正则表达式的基本概念、语法和应用，并介绍如何利用正则可视化工具来学习和实践正则表达式。
qcidyu·2024-02-12 17:55

【气象数据】GFS数据、GFSwave数据、GFSchem数据

文件名解释例：文件名：gfs.tCCz.pgrb2.0p25.fFFF含义：gfs：模型名tCCz:CC的信息是模型周期运行时间（即00、06、12、18）pgrb2：“pgrb2"与”pgrb2b"资料都为
Fre6d0M·2024-02-12 17:53

Redis初识

C语言(50000line)线程模型？单线程速度快-内存image.pngRedis特性-持久化(断电不丢数据)Redis所有数据保持在内存中，对数据的更新
香沙小熊·2024-02-12 17:47

.NET下集成http请求调用的最佳姿势

作者：科技、互联网行业优质创作者专注领域：.Net技术、软件架构、人工智能、数字化转型、DeveloperSharp、微服务、工业互联网、智能制造欢迎关注我（Net数字智慧化基地），里面有很多高价值技术文章
数字智慧化基地·2024-02-12 17:50

.NET应用国际化-AIGC智能翻译+代码生成

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数字智慧化基地·2024-02-12 17:19

它让你1小时精通RabbitMQ消息队列

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数字智慧化基地·2024-02-12 17:19

.NET集成DeveloperSharp生成分布式唯一ID

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数字智慧化基地·2024-02-12 17:19

C# 人脸识别ViewFaceCore使用的经验分享

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数字智慧化基地·2024-02-12 17:19

.NET 社区又一个 C# 版微信 SDK 开源了

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数字智慧化基地·2024-02-12 17:19

.NET Core自带的“消息队列“、还有“定时“+“定量“消费，真妙

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数字智慧化基地·2024-02-12 17:48

ASP.NET Core Web API 流式返回，实现ChatGPT逐字显示

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数字智慧化基地·2024-02-12 17:18

I/O模型BIO,NIO,AIO及其演化与Netty原理精讲，Netty线程模型

一JavaI/O模型1BIO（BlockingIO）BIO是同步阻塞模型，一个客户端连接对应一个处理线程。
weixin_42127238·2024-02-12 17:17

思维模型NO.5冗余备份：为什么你需要思考自己的人生B计划？

今天我们讲第5种思维模型：冗余备份。它原本是工程学概念，指的是复制关键的部件或者系统的主要功能，目的是提高系统的可靠性。定义很拗口，换成大白话是B计划或者备胎计划。华为是应用备胎计划最好的企业。
赵国强哥·2024-02-12 17:14

深入剖析BIO到NIO演变史

BIO、NIO、AIO的区别BIO就是传统的java.io包，它是基于流模型实现的，交互的方式是同步、阻塞方式，也就是说在读入输入流或者输出流时，在读写动作完成之前，线程会一直阻塞在那里，它们之间的调用时可靠的线性顺序
钱多多_qdd·2024-02-12 17:46

2019的期望与规划

甚至菜鸟4.遇到问题，应该多参考市场成功案例，在此基础上，可完善新增自己的点5.沟通问题上，要尽可能做到圆滑二.战略决策一个公司最重要的通常不是技术，而最最重要的是战略规划和决策能力，战略对了，执行的模式和模型想好了
Sulas·2024-02-12 17:14

基于大数据技术的用户日志数据分析及可视化平台搭建项目代码及数据集

目录大数据专业实习报告........................................................................................................11.项目概述..............................................................................
yushibing717·2024-02-12 17:44

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

今天将与各位小伙伴分享一个实际案例：利用ChatGPT在ELF1开发板上成功部署深度学习模型的项目，该项目能够实时读取摄像头视频流并实现对画面中的物体进行精准的目标检测。
yushibing717·2024-02-12 17:14

强化学习中的无模型控制

在这里插入图片描述目录  在上一篇文章强化学习中的无模型预测中，有说过这个无模型强化学习的预测问题，通过TD、n-stepTD或者MC的方法能够获得值函数，那拿到value之后如何获取policy呢？  
小小何先生·2024-02-12 16:17

梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用

多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型
theskylife·2024-02-12 16:12

推荐系统｜召回05_矩阵补充、最近邻查找

文章目录矩阵补充MatrixCompletion模型结构模型训练模型存储矩阵补充MatrixCompletion模型结构通过用户ID和物品ID分别找到对应的向量，然后去做内积，内积的数值可以去衡量匹配的程度
晓源Galois·2024-02-12 16:37

低代码与MES系统相结合

低代码平台通常是指aPaaS平台，通过为开发者提供可视化的应用开发环境，降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量，进而实现便捷构建应用程序的一种解决方案。更加简单点的理解就是“拖拽！搭建应用”。
·2024-02-12 16:46

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

引言之前我们介绍了机器学习的一些基础性工作，介绍了如何对数据进行预处理，接下来我们可以根据这些数据以及我们的研究目标建立模型。那么如何选择合适的模型呢？首先需要对这些模型的效果进行评估。
程序员老冉·2024-02-12 16:34

低代码与MES系统相结合

低代码平台通常是指aPaaS平台，通过为开发者提供可视化的应用开发环境，降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量，进而实现便捷构建应用程序的一种解决方案。更加简单点的理解就是“拖拽！搭建应用”。
·2024-02-12 16:16

交叉熵损失函数基本概念及公式

对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数，主要用于衡量模型输出与真实标签之间的差异
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

其基本概念如下：1.基本解释：交叉熵损失函数衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在分类问题中，通常有一个真实的类别标签，而模型会输出一个概率分布，表示样本属于各个类别的概率。
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

OOA、OOD、OOP

OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）和5个活动（标识对
JEDP·2024-02-12 16:43

shapash，一个神奇的 Python 库！

Github地址：https://github.com/MAIF/shapash在机器学习领域，模型的可解释性对于理解模型的决策过程和进行决策支持非常重要。
漫走云雾·2024-02-12 15:18

深度学习之线性模型

深度学习之线性模型y=w*x模型思路y=w*x+b模型思路y=w*x模型思路这里求权重w,求最适合的权重，就是求损失值最小的时候这里用穷举法:在一个范围内，列出w的所有值，并且计算出每组数据的平均损失值
温柔了岁月.c·2024-02-12 15:18

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

文章目录引言问题定义和相关背景图定义及其类型对比学习图神经网络图分析的下游任务节点级图对比学习方法实例对比跨级别对比边级别图对比学习图级别对比学习图对比学习扩展不同类型图上的扩展结合监督信息的图对比学习图数据集介绍引言传统的图数据分析通常采用监督学习的框架，即通过人为特征提取或端到端图深度学习模型将图数据作为输入
快乐江湖·2024-02-12 15:18

基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究

基于改进型TVDI在干旱区旱情监测中的应用研究陈丙寅杨辽陈曦王伟胜摘要对modis数据进行投影转换、去云等预处理的基础上，利用地形校正对TVDI模型进行改进，构建了改进型的温度植被干旱指数（mTVDI）
凝忆_1169·2024-02-12 15:23

「RIA学习力」《认知天性》No.8，风吹铃动【知识诅咒、五类心智模型】

拆页九来自第五章《打造适合自己的心智模型》P126心理学家所说的“知识诅咒”，是指在别人学习我们已经掌握的东西，或是从事我们所熟悉的工作时，我们会倾向于错估他需要花费更长的时间。
风吹铃动·2024-02-12 15:07

统计学习方法（李航）--第二章 感知机（比较基础）

感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型，包括原始形式和对偶形式。
人間煙火Just·2024-02-12 15:14

怎样才能赶上职业世界未来的春风？

美国管理学家施恩在《职业锚》中提出了“职业金字塔模型”，他认为所有的职业都可以被3个坐标所描述——分别是行业、企业和职业。
晓莉生涯说·2024-02-12 15:13

【QT+QGIS跨平台编译】之三十六：【RasterLite2+Qt跨平台编译】（一套代码、一套框架，跨平台编译）

介绍二、文件下载三、文件分析四、pro文件五、编译实践一、RasterLite2介绍RasterLite2是一个开源的轻量级栅格数据库，可以用于存储和管理各种类型的栅格数据，包括卫星遥感图像、数字高程模型等
翰墨之道·2024-02-12 15:08

《币安交易所白皮书》技术面解读

基本面分析法着重于对开发背景以及公司的经营管理状况、行业动态等因素进行分析，以此来衡量白皮书；而技术分析则是透过技术指标等记录，研究经济模型、增值逻辑、社区解读等方面来解读，这篇文字就是《币安交易所白皮书
尹玉的小世界·2024-02-12 15:52

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day12

混淆矩阵混淆矩阵常用于评估分类模型的性能，特别是在二分类或多分类问题中。它展示了实际类别与模型预测类别之间的关系。
wendyponcho·2024-02-12 15:35

软件架构一致性 —— 被忽视的研发成本

作者：许晓斌一、两类研发活动广义的软件研发活动涉及到需求分析、源码阅读和理解、代码编写、测试编写、配置环境、发布运维、安全漏洞修复，各种基础软件升级等等，这些方方面面的工作，大致可以分为两类，第一类是价值创造活动，第二类是为了价值创造不得不付出的成本。新产品特性的研发，属于价值创造的部分。例如一个编辑器的软件，新增特性可现实用户当前编写文章的字数，这个特性可以激励用户更积极地创作，潜在的用户会更喜
阿里技术·2024-02-12 15:32
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