集成器

DirectX：DirectX概述与历史_2024-07-20_04-53-32.Tex

DirectX最初是为了简化游戏开发而设计的，但随着时间的推移，它已经成为了一个广泛应用于各种多媒体应用的强大工具集
chenjj4003·2025-02-05 13:59

构建动态React作品集：Portfolio-In-React实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：“Portfolio-In-React”是一个利用React技术构建的个人作品集项目，旨在通过JavaScript库创建一个动态和交互式的在线展示平台。
yang lebron·2025-02-05 13:24

基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5
2025年数学建模美赛·2025-02-05 12:20

机器学习之决策树！决策树算法实战：葡萄酒品质预测

数据集介绍我们将使用著名的UCIMachineLearningRepository中的“葡萄酒品质”数据集。这个数据集包含了葡萄酒的各种化学成分和物理特性，
风清扬雨·2025-02-05 12:18

测压表压力表计量表针头针尾检测数据集VOC+YOLO格式4862张4类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：4862标注数量(xml
FL1623863129·2025-02-05 12:18

分布式微服务系统架构第91集：系统性能指标总结

加群联系作者vx：xiaoda0423仓库地址：https://webvueblog.github.io/JavaPlusDoc/系统性能指标总结系统性能指标包括哪些？业务指标、资源指标、中间件指标、数据库指标、前端指标、稳定性指标、批量处理指标、可扩展性指标、可靠性指标。1）业务指标：主要包括并发用户数、响应时间、处理能力。响应时间ResponseTime:RT对于在线实时交易：互联网企业：50
掘金-我是哪吒·2025-02-05 08:22

机器学习day8

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[2.1,2.2],[2.4,2.5
ኈ ቼ ዽ·2025-02-05 07:49

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

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.7,3.3
sirius12345123·2025-02-05 07:45

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

自定义数据集：继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集，并重写__len__和__getitem__方法。
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

JVM执行引擎

一、执行引擎的概述:执行引擎是]ava虚拟机核心的组成部分之一;“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念，这两种机器都有代码执行能力，其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的
糖JL是我儿·2025-02-05 03:18

KaiwuDB 储能行业解决方案入选国家级案例集题

会上，工业和信息化网络安全发展中心（以下简称“信息中心”）通报了2023年信息技术应用典型解决方案入围获奖名单，并正式发布《2023信息技术应用典型解决方案案例集》。
KaiwuDB 数据库·2025-02-05 03:46

python 量化回测框架生成器

各位朋友们，小编在这里要分享，量化回归测试平台设计python量化交易策略回测，一起体验不同地域的风土人情，拓宽视野！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。首先要知道，安装Python其实就是安装一个Python编程环境，而且这和安
2401_85969422·2025-02-05 02:40

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

Mybatis-plus缓存

mybatis-plus缓存MyBatis-Plus是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上提供了更多的便利性和强大的功能，包括但不限于分页、条件构造器、通用Mapper、代码生成器等。
康惠桀·2025-02-05 00:54

电子信息工程专业学习过程中资料分享

pwd=8888提取码：8888③：石油大学-《模拟电路》和《数字电路》视频教程各31集链接：htt
莲月唯翼·2025-02-04 23:47

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。程序如下：importrandomdefvalidate_input(prev_red,prev_blue):"""验证输入号码的合法性"""#检查红球iflen(prev_red)!=6:returnFalse,"红球数量必须为6个"iflen(set(prev_red
jackyrongvip·2025-02-04 23:45

2021年PHP-Laravel面试题问卷题 答案记录

GeneratorTraitTypehintSPL解析：Generator生成器具体详解可以参考：https://blog.51cto.com/chinalx1/2089327如果不考虑用Generator
leonsxd·2025-02-04 20:00

什么是事件驱动（EDA）

一个事件是一个抽象的、有意义的数据集，这些数据集可以被其他的服务接收、解码并做出对应的响应。事件可以由客户端、服务端或第三
锦还之路·2025-02-04 19:24

scikit-learn实现SVM

核技巧：在实际应用中，许多数据集不是线性可分的，这就需要使用核
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。
Luzem0319·2025-02-04 19:22

StarRocks从入门到精通系列二：手动部署StarRocks

BE节点CPU需支持AVX2指令集。各节点间需要通过万兆网卡及
快乐骑行^_^·2025-02-04 19:17

iOS 进阶必读 - 收藏集 - 掘金

深入研究Block捕获外部变量和__block实现原理-掘金前言Blocks是C语言的扩充功能，而Apple在OSXSnowLeopard和iOS4中引入了这个新功能“Blocks”。从那开始，Block就出现在iOS和Mac系统各个API中，并被大家广泛使用。一句话来形容Blocks，带有自动变量（局...神经病院Objective-CRuntime住院第二天—消息发送与转发-掘金前言现在越来越
weixin_33743880·2025-02-04 18:11

协程分析：Python生成器 vs JavaScript生成器（生产者-消费者模式的对比分析）

协程分析：Python生成器vsJavaScript生成器（生产者-消费者模式的对比分析）先补充一下协程知识Coroutine（协程）是一种程序执行的构造，它能够暂停执行并在以后恢复执行。
red润·2025-02-04 18:39

数据分析案例-基于服饰行业中消费者行为和购物习惯的可视化分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-02-04 16:57

第五篇: 使用Python和BigQuery进行电商数据分析与可视化

在这篇文章中，我们将使用Python结合GoogleBigQuery来分析电商数据集，以最畅销商品和平均订单价格最高的前10位客户为主题，展示如何通过数据可视化提供有价值的业务见解。
山海青风·2025-02-04 15:46

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
Luzem0319·2025-02-04 14:12

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

数据集定义：-data列表包含了文本样本及其对应的情感标签。每个元素是一个元组，第一个元素是文本，第二个元素是标签。特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 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

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用
辞落山·2025-02-04 10:40

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。
加德霍克·2025-02-04 10:36

在CentOS服务器上部署DeepSeek R1

在CentOS服务器上部署DeepSeekR1，并通过公网IP与其进行对话，可以按照以下步骤操作：一、环境准备系统要求：CentOS8+（需支持AVX512指令集）。
蓝染k9z·2025-02-04 09:30

Selenium安装及配置和Python/Java案例

Selenium的用途*Selenium*有很多功能，但其核心是Web浏览器自动化的一个工具集，它使用最好的技术来远程控制浏览器实例，并模拟用户与浏览器的交互。
fuqying·2025-02-04 09:28

【数据库系列】Liquibase 与 Flyway 的详细对比

1.基础介绍1.1LiquibaseLiquibase是一个开源的数据库版本控制工具，允许开发人员通过定义变更集（Change
颜淡慕潇·2025-02-04 08:48

自定义数据集 使用paddlepaddle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

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

代码：#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点，每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])#定义类2的数据点，每个数据点是二维的坐标class2_poi
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

Ubuntu下Hadoop的安装与使用

//为hadoop设置密码sudoadduserhadoopsudo//为hadoop用户增加管理员权限2、更新apt并安装vimsudoapt-getupdate3、安装SSH、配置SSH无密码登陆集群
ly201552y·2025-02-04 07:44

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347·2025-02-04 07:12

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

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

数据预处理 泰坦尼克号_了解泰坦尼克号数据集的数据预处理

数据预处理泰坦尼克号什么是数据预处理？(WhatisDataPre-Processing?)Weknowfrommylastblogthatdatapreprocessingisadataminingtechniquethatinvolvestransformingrawdataintoanunderstandableformat.Real-worlddataisoftenincomplete,i
张_伟_杰·2025-02-04 06:34

Android NDK的功能解析

AndroidNDK（NativeDevelopmentKit）是一个工具集，允许开发者使用C/
后端工程架构大师傅·2025-02-04 05:55

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[
Z211613347·2025-02-04 04:21

20240619－James-快速鸟瞰并发编程, 呕心沥血整理的架构技术(第3篇)(1)

||newScheduledThreadPool|返回一个ScheduledExecutorService核心线程集。||newWorkSteal
2401_84123213·2025-02-04 04:20

python中keras_Python深度学习——keras（一）

大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist
weixin_39534321·2025-02-04 04:48

【Flink】集群环境下的搭建（Standalone 模式）

前言Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架，支持多种安装部署模式。
つ 情绪·2025-02-04 03:46

缓存增强生成（CAG）对比检索增强生成（RAG）：谁才是大语言模型的最优解？

优势处理大型或频繁更新的数据集时，无需一次性加载全部内容。避免了大量提示信息导致的截断或上下文过载问题。关键局限增加了检索步骤，可能会导致速度变慢。通常依赖外部
·2025-02-04 03:49

为什么尽量避免使用 `IN` 和 `NOT IN`？

一、效率问题1.NOTIN的性能瓶颈在SQL查询中，NOTIN往往会导致性能问题，尤其是在处理大数据集时。以下
·2025-02-04 03:48
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