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11-码蹄集600题基础python篇

图上是题目。这题使用ord进行转换。需要注意的是无输入，所以X和A不需要定义，所以最后输出需要加上是双引号，否则会报错：xxxx没定义。代码如下：defmain():#codehere#print("X",ord("X"))#print(chr(65),"65")print("X",ord("X"))print("A",ord("A"))if__name__=='__main__':main()直

牛牛牌蜡笔小新·2025-05-22 05:22

论文研读 | 解耦动态时空图神经网络交通预测

DecoupledDynamicSpatial-TemporalGraphNeuralNetworkforTrafficForecasting本文是由中科院大学2022年发表于VLDB会议的一篇文章，作者创新地提出了一种解耦时空框架——DSTF，提升了模型在交通流预测任务中的性能，并在两个真实数据集上进行了验证

时空大数据小组·2025-05-22 05:48

C&CG算法求解两阶段鲁棒优化问题：推导与AMPL/python代码

C&CG算法求解两阶段鲁棒优化问题：推导与AMPL代码Reference算例介绍参数变量主要变量对偶变量辅助变量不确定集（uncertaintyset）数据模型构建目标函数约束条件第一阶段约束第二阶段约束推导

寒雨幽思·2025-05-22 03:07

三维卷积神经网络预测MNIST数字详解

importdivision,print_functionimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#导入mnist数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist

gldbys·2025-05-22 02:29

Oracle的并发和多版本控制

Oracle能够同时物化多个版本的数据，每次写入数据，都会另外生成一个版本，并附上时间戳，而当一个读操作发起时，它只能读到这个时间戳以内的版本，超过这个时间戳所更新的数据，是不会返回在结果集里面。

zzhonghe2·2025-05-22 01:53

mongodb 集群shard_MongoDB分片集群部署详解

prod环境MongoDB的集群架构是做的分片集群的部署，但是目前我们没有分片，即所有数据都在一个分片上，后期如果数量大，需要分配，集群随时可以分片，对业务方透明2、各个角色的部署情况角色IP端口复制集名称

weixin_39970369·2025-05-22 01:21

深度学习与传统算法在人脸识别领域的演进：从Eigenfaces到ArcFace

在FERET数据集上，Eigenfaces曾达到85%的识别准确率，证明了线性降维的有效性。优劣势对比✅优势

uncle_ll·2025-05-21 23:36

从零开始搭建Spring Cloud工程

SpringCloudEurekaSpringCloudConfigSpringCloudGatewaySpringCloudOpenFeignSpringCloudSleuth完整示例创建EurekaServer创建ConfigServer创建Gateway服务创建微服务集成OpenFeign集

一休哥助手·2025-05-21 23:04

分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测

随机打乱数据集，按类别分层划分训练集（70%）和测试集（30%

机器学习之心·2025-05-21 22:29

【批处理脚本】更改Windows系统中的 hosts 解析文件

文件的场景：屏蔽网站、域名重定向、DNS污染防护广告屏蔽、临时封锁/解除封锁网站多台计算机批量配置hosts文件开发环境中需要灵活配置域名解析时注意事项hostList.txt文件为要操作的host条目集；

一殊酒·2025-05-21 21:57

【Java集合夜话】第8篇上：PriorityQueue优先队列详解，从源码到实战，一文吃透堆数据结构（建议收藏）

果冻kk·2025-05-21 21:24

深度学习中的正则化方法与卷积神经网络基础

笔记1正则化方法1.1什么是正则化防止模型过拟合(训练集效果好,测试集效果差),提高模型泛化能力一种防止过拟合,提高模型泛化能力的策略L1正则:需要通过手动写代码实现L2正则:SGD(weight_decay

郜太素·2025-05-21 21:22

【总结】HTML基础

charset指定网页的字符集n

挨踢女孩yyh·2025-05-21 20:51

UnityPlugin: 为Unity开发者量身打造的插件解决方案

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：UnityPlugin是为Unity引擎的项目开发人员设计的一款插件，它通过提供C#脚本组件、扩展API、辅助工具集、第三方服务集成、性能优化、错误处理和文档教程来简化游戏或应用程序的开发流程

leniou的牙膏·2025-05-21 19:39

人工智能机器学习深度学习中著名有用的数据集

在人工智能、机器学习和深度学习领域，优质的数据集是模型训练和发展的基石。以下介绍一些当前比较有名且有用的数据集。

AI数据集·2025-05-21 14:38

II-Medical-8B论文速读：140 万开源蒸馏推理数据集助力大语言模型训练

《140万开源蒸馏推理数据集助力大语言模型训练》论文速读一、引言论文介绍了AM-DeepSeek-R1-Distilled数据集，这是一个包含140万条带推理痕迹的通用推理任务数据集，涵盖了高质量且具有挑战性的推理问题

Open-source-AI·2025-05-21 10:10

认识CPU (二)：指令集——CPU的「魔法菜谱」

作者的话：如果把CPU比作厨房里的厨神，指令集就是TA的独家菜谱——写满“放盐3克”“大火爆炒20秒”的神秘步骤。

weixin_44650422·2025-05-21 10:10

AI产品经理需要懂的技术全景图

了解模型构建模型构建流程涉及角色每个角色工作内容清楚知道每个角色该做什么，需要花费多少成本，用于项目管控算法知识常见算法算法原理适用场景知道什么场景下，可以通过什么算法技术来解决问题，能够解决到什么程度模型相关技术名词偏差与方差、过拟合欠拟合、特征清洗与数据变换、训练集、

数亦有术·2025-05-21 10:10

32/64位系统架构冲突下MATLAB安装问题的大数据分析与解决方案

核心问题分析（基于21份证据交叉验证）：架构不兼容：32位系统无法直接运行64位MATLAB程序，两者二进制指令集不同。安装路径冲突：64位与32位MATLAB不能共存于同一目录，需独立安装。

百态老人·2025-05-21 09:05

【Pytorch学习笔记】数据模块05——编写自己的Dataset

要编写自定义的Dataset类，需要遵循以下基本步骤：1.基本结构自定义Dataset类需要继承torch.utils.data.Dataset，并实现以下三个必要方法：init：初始化函数，通常用于加载数据集和进行必要的预处理

越轨·2025-05-21 08:56

NSGA-II与蚁群算法结合的目标规划实现

代码提供了初始化变量、非支配排序、遗传操作等关键功能，使用户能够通过算法找到多个冲突目标间的帕累托最优解集。

芦苇毛·2025-05-21 06:15

【服务器】服务器概念、组成和架构详解_服务器的基本工作原理和组成架构

3.1按产品形态3.2按指令集架构3.3按处理器数量3.4按应用类型四、X86/ARM之争？4.1X86服务器：市占率高4.2ARM服务器：潜力很大前言：服务器是构建云计算的最核心基础设备，在“

m0_74824687·2025-05-21 05:14

WordPress主题开发与多站点功能指南

这将为我们提供一个强大的工具集，用于创建和管理多个网站。Méthodologie:ModifierunT

艾古力斯·2025-05-21 05:09

MATLAB实现GAN用于图像分类

1.数据准备假设我们使用MNIST数据集，这是一个包含手写数字的灰度图像数据集。%加载MNIST数据集data=dig

jllllyuz·2025-05-21 02:53

数据专题：如何打造高质量训练数据集

构建大语言模型的秘密武器：如何打造高质量训练数据集？在大语言模型（LLM）如GPT、BERT、T5爆发式发展的背后，我们常常关注模型架构的演化，却忽视了一个更基础也更关键的问题：训练数据从哪里来？

pen-ai·2025-05-21 02:52

【jvm第4集】jvm内存模型（内存结构）详解

文章目录什么是JVM？JVM内存模型堆（Heap）虚拟机栈（VMStack）程序计数器（ProgramCounterRegister）本地方法栈（NativeMethodStack）方法区（MethodArea）常量池（RuntimeConstantPool）直接内存（DirectMemory）什么是JVM？JVM是JavaVirtualMachine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算

程序员水自流·2025-05-21 02:21

Springboot

SpringBoot是基于Spring框架的快速开发工具集，旨在简化Spring应用的配置和开发。

重生之后端学习·2025-05-21 00:37

Spring Boot（十五）：集成Knife4j

Knife4j的简介Knife4j是一个集Swagger2和OpenAPI3为一体的增强解决方案，它的前身是上一篇文章中介绍的swagger-bootstrap-ui。

图南随笔·2025-05-21 00:06

二手车交易价格预测

为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。

啥都会一点研究生·2025-05-20 23:30

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测

项目介绍赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。

2301_80264808·2025-05-20 22:27

系统架构-面向服务架构（SOA）

概述服务指的是系统对外提供的功能集从应用的角度定义，可以认为SOA是一种应用框架，将日常业务划分为单独的业务功能和流程（即服务），SOA使用户可以构建、部署和整合这些服务。

夏旭泽·2025-05-20 22:52

帝珑凤凰：五大开发算法与九雏模型助力数据标注与处理

通过超高效的数据整合与分析方式，这些算法的应用显著降低了数据处理的时间成本和资源浪费：.算法一：快速聚合算法助力在元数据层面实时聚合，实现在大规模数集上的秒速查询。

周圣贤·2025-05-20 19:37

Linux内核（一） [ IMX RK ] TTY-UART驱动框架解析

文章目录一、LinuxTTY驱动框架二、LinuxUart驱动框架三、UART相关结构体uart_driver(UART驱动结构体)、uart_port（UART端口）、uart_ops（UART操作函数集）

Bazinga bingo·2025-05-20 19:05

算法--洛谷P6328我是仙人掌--BFS求最短路+bitset求点集

题目描述给定n,m,p表示给定一个有n个节点的图，接下来m行输入，每行给出a,b表示a,b节点之间有一条边，接下来p次询问，每次询问先给定a,表示有a行输入，每行输入有序对，表示询问图中满足到节点u的距离小于等于d的节点数量，每次询问有a个有序对，表示询问图中至少满足其中一种要求的点的数量输入样例56623132513322513111111415211421051输出样例324343实现方法基本

SOLECA_·2025-05-20 18:02

数据检索的优化之道：B树与B+树的深度解析与应用探索

传统的线性数据结构在处理大规模数据集时往往力不从心，因此，高效的索引结构成为了优化数据检索的关键。

=蜗牛=·2025-05-20 16:52

Doris高性能读能力与实时性实现原理

向量化执行引擎‌基于SIMD指令集的向量化处理，单次运算处理1024行数据块‌，相比传统行式引擎效率提升5-10倍。通过减少虚函数调用、提升C

jiedaodezhuti·2025-05-20 14:41

TypeScript与JavaScript的异同

作为JavaScript的超集，TypeScript通过添加静态类型系统重塑了现代Web开发范式，而JavaScript凭借其动态特性始终占据着快速开发的高地。

jay丿·2025-05-20 12:25

智能应急钥匙柜|智能钥匙保管箱

一、产品概述立控信息的智能应急钥匙柜与智能钥匙保管箱，是集物联网、生物识别、大数据分析等前沿技术于一体的智能化管理设备。其外观设计简洁大方，

LKONE立控信息·2025-05-20 12:23

基于 Python Requests + Pytest + Allure 构建接口自动化测试框架的最优实践

project/├──config/#配置文件│├──dev.yaml#开发环境配置│├──test.yaml#测试环境配置│└──prod.yaml#生产环境配置├──test_cases/#测试用例集│

小赖同学啊·2025-05-20 11:50

HV指标——多目标进化算法性能评价指标

超体积指标（HV，Hypervolume）：算法获得的非支配解集与参照点围成的目标空间中区域的体积。HV值越大，说明算法的综合性能越好。

小可的科研日常·2025-05-20 11:50

无人设备遥控器之数据压缩与编码技术篇

压缩技术通过消除冗余信息减少数据体积：无损压缩霍夫曼编码：对高频指令符号分配短码字，适用于指令集固

SKYDROID云卓小助手·2025-05-20 11:46

Spark处理过程-转换算子和行动算子

返回值类型转换算子转换算子通常返回一个新的数据集（如RDD

zxfgdjfjfjflfllf·2025-05-20 10:40

Orange3实战教程：无监督---流形学习

输入•数据：输入数据集输出•转换后的数据：降维后的数据集（低维坐标表示）流形学习是一种在高维空间中发现非线性流形结构的方法。

err2008·2025-05-20 08:04

一文看懂：多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

大F的智能小课·2025-05-20 08:33

ARCGIS国土超级工具集1.1更新说明

ARCGIS国土超级工具集1.1版本，修复了若干使用时发现的BUG，同时新增了几个新的工具，新工具使用说明如下：一、勘测定界工具栏新增界址点注记工具界址点注记工具可生成界址点注记圆圈（注记圆圈大小、线宽以及圆圈是否消隐可自定义

装疯迷窍_A·2025-05-20 04:35

（数据集）22个机器学习最佳入门项目

1.鸢尾花分类项目数据集：UCIMachineLearningRepository2.Emojify–使用Python创建自己的表情符号源代码：https://data-flair.training/blogs

兔子坨坨·2025-05-20 04:03

城市综合管廊监测与维护一体化解决方案

综合管廊，即建于城市地下用于容纳两类及以上城市工程管线的构筑物及附属设施，将电力、通讯、燃气、供热、给排水等各种工程管线集于一体，并设有专门的检修口、吊装口和监

厦门辰迈智慧科技有限公司·2025-05-20 04:03

Git仓库初始化及代码推送教程

Git是一个快速、可扩展的分布式版本控制系统，它拥有异常丰富的命令集，可以提供高级操作和对内部的完全访问。

喆星时瑜·2025-05-20 03:00

哈夫曼树完全解析：从原理到应用

二、构造全流程解析步骤1：准备权重集合以字符集为例：A(5)B(9)C(12)D

姚梦蕾·2025-05-20 02:21

11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归

#欠拟合训练不够#过拟合训练太够了噪声也学进去了#一般来说w的值越大误差越大w的值小误差小但也不能太小不然失去了应用的意义#防止欠拟合和过拟合的方式就岭回归和拉索回归正则化#本质上就是牺牲模型在训练集上的正确率来提高推广

Seeklike·2025-05-20 02:48

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