验证集validation

思科 Packet Tracert 无线简单配置

目录1.网络拓扑2.实验说明3.配置步骤3.1网络基础配置3.2无线AP配置3.3移动终端配置3.3.1.移除移动终端自带的有线网卡，并装上无线网卡3.3.2.移动终端连接无线4.移动终端连接验证1.网络拓扑

仓鼠OO·2025-01-22 18:01

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法

__如果·2025-01-22 17:55

41. 网络测试

验证设备的功能是否满足要求，并检查设备的安全性。网络测试的方式手动测试：人为搭建环境，通过一定

MineGi·2025-01-22 17:24

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择

生信学习者1·2025-01-22 17:21

MDX语言的语法

一、MDX语言的基础知识MDX语言的核心是对多维数据集

沈霁晨·2025-01-22 17:50

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。

·2025-01-22 16:34

应用跳转歌曲播放页转场卡顿性能优化工具使用案例

如果不通过性能工具集进行分析，开发者需要：1、复现问题；2、抓取trace；3、分析trace找出丢帧问题点。操作步骤多，耗时较长。本场景通过采用静态检查工具进行问题发现、定位及修改。

·2025-01-22 16:33

告别 Excel，拥抱 R 语言：开启数据分析新时代

然而，面对日益复杂的数据集，单纯依靠Excel进行分析，已渐渐难以满足不断增长的需求。为何弃Excel选R语言？强大的数据处理能力Excel简单易用，但其处理大数据集时，效率与能力着实有限。

码农老关【关东升】·2025-01-22 16:42

Apache DolphinScheduler 限制秒级别的定时调度

但历史上出现过因配置的疏忽大意而产生故障时间，如应该配置每分钟执行的工作流被配置长了每秒执行，造成短时间内产生大量工作流实例，对ApacheDolphinScheduler服务可用性和提交任务的Hadoop集

·2025-01-22 16:58

【稳定性】上线三板斧（可灰度、可验证、可回滚）

作者：京东物流冯志文背景从研发的流程阶段来看，在确定产品需求后，我们会经历架构设计、编码、测试、联调验证和上线这几个阶段来交付系统。在这个过程中，我们需要特别关注上线环节，因为它是事故高发的阶段。

·2025-01-22 16:57

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

目录FuzzyWuzzy简介安装与快速开始基础用法3.1简单比例匹配3.2部分匹配3.3比例匹配集高级用法4.1令牌排序匹配4.2令牌集合匹配实际应

kdayjj966·2025-01-22 15:05

MySQL数据迁移到PostgreSQL必备手册

通过本手册，您可以轻松掌握最简单且经过验证的数据迁移方法，确保迁移过程顺利进行项目地址:https://gitcode

胡妃意·2025-01-22 15:04

【Navicat+MySQL】在Navicat内创建管理数据库、数据库表。

CREATEDATABASE[[DEFAULT]CHARACTERSET][DEFAULT]COLLATE];–DEFAULT：指定默认值–CHARACTERSET：指定数据库字符集（charset），

brhhh_sehe·2025-01-22 15:33

Hadoop是什么，怎么部署安装？

Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式系统基础架构，主要用于处理和存储大规模数据集。

狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:01

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表

m0_74825718·2025-01-22 14:29

如何学习爬虫技术：从入门到实践的全面指南

爬虫技术作为一种从网页中自动提取信息的手段，在各个领域都有着广泛的应用，无论是数据分析、机器学习的数据集构建，还是市场调研、价格监测等商业场景，掌握爬虫技术都能为你打开一扇获取丰富信息资源的大门。

CodeJourney.·2025-01-22 14:23

计算机网络（51）鉴别

前言计算机网络鉴别是信息安全领域中的一项关键技术，主要用于验证用户或信息的真实性，以及确保信息的完整性和来源的可靠性。

IT 青年·2025-01-22 13:51

数仓建模：维度表合并时，如何确保数据的完整性？

目录1.数据映射和合并规则2.数据清洗和转换3.数据完整性检查4.数据补全和关联5.数据验证和测试6.日志和监控往期精彩1.数据映射和合并规则思路：建立清晰的数据映射和合并规则，明确如何将源维度表的数据合并到目标维度表中

莫叫石榴姐·2025-01-22 13:19

53.Model理解

这些类包含了业务对象的状态（通过属性表示）和行为（虽然行为通常较少，但可能包括一些基本的数据验证或计算逻辑）。Model层的关键点：数据表示：Model类定义了应用程序中使用的数据结构。

军训猫猫头·2025-01-22 13:17

Python识别处理验证码技术详解

目录一、验证码的种类二、OCR技术简介三、使用OCR技术识别验证码1.安装所需库2.下载和处理验证码图片3.使用OCR进行识别4.完整代码示例四、处理复杂验证码五、案例：识别古诗文网验证码六、总结验证码作为一种常见的安全手段

傻啦嘿哟·2025-01-22 12:43

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

DSP实验七综合实验与考查

目录一、实验目的二、需验证的理论三、实验内容四、实验指导五、实验设计报告要求六、思考题【实验过程】1、语音采样、时域波形、频域波形2、延时3、混响4、单回声5、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、

BeBeter」·2025-01-22 11:36

安科瑞低压线路保护器ALP的功能特点

安科瑞戈静怡功能：ALP系列线路保护器集保护、测量、控制、总线通讯为一体，同时提供了远程自动控制、现场直接控制、面板指示、信号报警、操作记录、跳闸报警记录及开关量记录等功能。

acrellv18706162527·2025-01-22 11:36

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现项目概述与调整

研究目的本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性1.1.2.创新点1、通过构建数据集和设计实验

XLYcmy·2025-01-22 11:04

Flask SSTI注入：探索模板注入漏洞

然而，有时候由于不正确的输入验证或者配置设置，可能会导致安全漏洞的存在。在本文中，我们将探讨一种常见的Web应用程序漏洞——Flask中的SSTI（服务器端模板注入）注入。

NfsVerilog·2025-01-22 11:04

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1利用以前实战模型训练（经过完整测试最高到70%左右的正确率）实战模型如下：小土堆学习笔记5（sequential与小实战）-CSDN博客具体代码如下：classmymodel(Module):de

干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

【大模型应用开发动手做AI Agent】AutoGen

这些模型通常在大规模文本数据集上进行预训练，以便能够生成与上下文相关的高质量文本。然而，对于特定领域或特定任务的需求，往往需要对这些通用模

AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

python datasets_python基础之sklearn.datasets

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load

weixin_39897887·2025-01-22 10:57

网络安全渗透基础

一、基础1、基本要素：保密性：不能非授权访问，通过访问控制与数据加密来保障保密性；完整性：只有授权的人才能修改，通过访问控制来阻止数据篡改，通过算法进行信息验证；可用性：是网络总体可靠性的需求，通过访问控制来阻止非授权人员的访问

Hero.Youth·2025-01-22 10:53

字节跳动发布全新 AI 编程工具 Trae，近屿智能培养 AIGC 专业人才

Trae具备强大的功能集，包括AI问答、智能代码补全、基于Agent的编程模式以及端到端代码自动生成。

OJAC近屿智能·2025-01-22 09:20

postgresql的用户、数据库和表

下面是对这些概念的详细解释：1.用户（User）在PostgreSQL中，用户（也称为角色）是一个用于身份验证和授权的实体。

Ray.1998·2025-01-22 06:30

Linux系统的数据库mysql启动时报错 Starting MySQL...[ERROR] The server quit without updating PID file的解决思路和方法

检查MySQL错误日志6、重新启动MySQL服务7、手动启动MySQL服务8、检查PID文件9、修复权限10、检查MySQL版本兼容性11、使用MySQL内置命令（二）结合实际情况分析1、实情分析2、验证三

m0_74824044·2025-01-22 06:28

mac 安装 python2

查找地址：whichpython2#/usr/local/bin/python2设置npm使用Python2（新建窗口）：npmconfigsetpython/usr/local/bin/python2验证

梦魇梦狸º·2025-01-22 06:25

PyQt异步任务进度条完整方案：多线程任务处理与平滑进度展示

文章目录简介业务上设计结果集设计业务设计线程类设计worker类进度条的设计Qtimer创建QProgressBar的更新方法QProgressBar的启动方法QProgressBar的初始化方法QProgressBar

Yvonne_3528·2025-01-22 06:54

Next.js 实战 (十)：中间件的魅力，打造更快更安全的应用

通过中间件，你可以实现诸如日志记录、身份验证、重定向、CORS配置、压缩等任务。中间件是构建高效和安全的web应用的重要组成部分。

白雾茫茫丶·2025-01-22 05:22

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于

Super_Whw·2025-01-22 05:48

Junit核心——测试类（TestCase）、测试集（TestSuite）、测试运行器（TestRunner）...

首先，把这三个定义简单的说明一下：1、测试类（TestCase）：一个包含一个或是多个测试的类，在Junit中就是指的是包含那些带有@Test注解的方法的类，同一样也被称作“测试用例”;2、测试集（TestSuite

weixin_30929011·2025-01-22 05:48

3d高斯泼溅学习

椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状：协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵)，要大多数都能表达实体的位置，实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数：代表球面上不同位置的值基函数，拟合颜色和形状

便携与感知组，研ing·2025-01-22 05:14

FastAPI教程：快速构建高性能API

FastAPI支持自动生成文档，输入数据验证和异步编程，且性能接近Go和Node.js。

迪小莫学AI·2025-01-22 04:43

Linux上的C/C++编程

Linux上的C/C++编程yum软件包管理器Linux编辑器-vimvim命令模式指令集vim末行模式指令集gcc/g++的使用Linux自动化编译工具-make/MakefileLinux调试器-gdb

遥逖·2025-01-22 04:13

Pytorch 自学笔记（三）：利用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader

针对Pytorch的Dataset和DataLoader进行简单的介绍，同时，介绍如何使用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader，以实现数据集的随机采样与batch

JimmyTotoro·2025-01-22 04:11

MySQL进阶：SQL高级技巧 - 窗口函数（Window Function）

MySQL进阶：SQL高级技巧-窗口函数（WindowFunction）❓引言：为什么需要了解窗口函数❓窗口函数（WindowFunction）是SQL标准中的一个高级特性，它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下

墨夶·2025-01-22 04:40

上海家化新掌舵人押注兴趣电商：内部架构大变革，三季报业绩仍降

上海家化拥有125年的品牌历史，是中国第一家上市的美妆日化企业，旗下品牌包括六神、佰草集、典萃、玉泽、双妹、高夫、家安、美加净、启初和汤美星。长期以来，上海家化一直是国货美妆行业的领跑者。

港湾商业观察·2025-01-22 04:38

为什么你的网站总是有安全漏洞

目录一、什么是安全漏洞二、安全漏洞的一般表象1.网站瘫痪2.链接指向篡改3.数据篡改4.挂入黑链5.信息泄露6.横向攻击7.流量损耗8.其他现象三、造成安全漏洞的原因1.SQL注入漏洞2.验证码前端校验

16年上任的CTO·2025-01-22 03:36

SpringCloud系列——5Spring Cloud 源码分析之OpenFeign

OpenFeign怎么实现RPC的基本功能的通过源码验证第1章OpenFeign主流程推导要明确OpenFeign的主流程首先我们还是要明确它的核心目标是什么？

木木_2024·2025-01-22 02:58

前端如何实现分页

准备数据源数据源可以是从后端获取的数据列表，也可以是前端模拟的数据集。将数据源格式处理成数组即可。

忆宸_1·2025-01-22 02:54

合并两个img栅格影像——arcgis

输出位置选指定文件夹，数据集名称及对应的后缀可自己设置。

yngsqq·2025-01-22 02:54

股票技术面——量价关系

股票技术面——量价关系量能基础量能分成成交量和成交金额量能是价格的验证量的验证方式有两种：一是趋势验证，二是突破验证量比：量要定性的看不要定量的看六种量形量形基础突破验证：基柱倍量伸缩后市看多基柱强化：

disgare·2025-01-22 01:48

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础

小仇学长·2025-01-22 01:48

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