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【AI日记】24.10.30 做项目的一些前期准备工作

【AI日记】工作工作1内容：看AI大佬访谈B站地址：SamAltman最新5月播客长篇访谈|@All-In播客2024.5.11时间：1.5小时评估：继续工作2内容：思考如何开始自己的RAG项目时间：0.5
AI完全体·2025-02-18 00:09

机器学习:朴素贝叶斯

理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
小源学AI·2025-02-17 16:46

【element】谷歌浏览器 el-dialog 概率出现背景全黑，透明度不生效

项目场景：谷歌浏览器问题描述谷歌浏览器el-dialog概率出现背景全黑，透明度不生效classv-modalopacity:0.5不生效解决方案：采用opacity:1background:0.5透明度的黑色代码如下
丶思想·2025-02-17 12:10

[C51]sg90舵机控制

PWM波的频率不能太高，大约50HZ，即周期=1/频率=1/50=0.02s，20ms左右数据：0.5ms-------------0度；2.5%对应
颜笑晏晏·2025-02-17 00:33

【科普】大模型应用中一个 Token 占多少汉字？答案超乎想象！

同样可以说，一个汉字占约0.5个Token。‌Token是大模型中最基础、最常见的概念，它既可以是一个完整的单词，也可以是一个
大模型.·2025-02-16 19:53

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**：-**均方误差（MSE）**：记录每次投篮偏离篮筐的距离（比如差30cm记0.3分，差50cm记0.5
利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

PCM音频文件播放-PC软件推荐+android代码

但是我发现一个问题，我这边的PCM播放的时候，速率不对，我需要按照0.5X速播放才是正常，其他的一切正常，还能看到波形图。
superZhiChaoc·2025-02-16 08:27

yolo数据增强

importosimportcv2importnumpyasnpimportalbumentationsasA#定义数据增强的变换，可以根据需要自定义transform=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5
攀神·2025-02-15 13:13

“碰一碰”发视频后台技术架构与数据模型全解析

一、技术原理：碰一碰发视频的底层逻辑1.1硬件交互层-NFC触发机制**：用户触碰商家部署的NFC标签（成本约0.5-2元/枚）后，自动唤醒手机内置服务-数据传输协议**：-NDEF格式存储跳转链接（建议使用缩短
会飞的程序猿丫·2025-02-15 13:12

android launcher拖动图标释放错位

由于为了设备流畅把所有动画效果设置为0.5，不设置为0是因为锁屏在开机时会有闪黑屏的现象。在此背景下，测试发现在拖动桌面图标时，在图标动画过程中错位时释放图标，则图标会留在错位的位置，不会自动对齐。
通信侠·2025-02-15 12:04

rpx与px换算

如在iPhone6上，屏幕宽度为375px，共有750个物理像素，则750rpx=375px=750物理像素，1rpx=0.5px设备rpx换算px(屏幕宽度/750)px换算rpx(750/屏幕宽度)
璞~·2025-02-15 01:28

《Stable Diffusion绘画完全指南：从入门到精通的Prompt设计艺术》 第三章

":"精确物种/型号/品牌（如：Mercedes-AMGGTBlackSeries2025款）","材质系统":[ "PBR材质规范（金属度/粗糙度/法线贴图）", "表面瑕疵（划痕0.2级，灰尘密度0.5
Allen-Steven·2025-02-13 21:52

Unity 图片滚动效果

usingUnityEngine;usingDG.Tweening;publicclassControlMode:MonoBehaviour{publicintcurrentIndex;publicfloatspeedTime=0.5f
qq_19323929·2025-02-13 21:49

使用yolo11x进行物体分类

物体检测与分类：运用model(frame,conf=0.5,ve
欣然～·2025-02-12 10:35

串口通信USART的波特率误差计算GD32、STM32

晶振时间积累误差比如发送器和接收器，两边的晶振，发生了最大的相反方向的漂移，内置8MHz晶振误差精度0.5%，两边累积最大误差达到1%内置8MHz晶振,实际则为8MHz*(+-1.005)=7.96MHz
kongba007·2025-02-09 18:51

AIGC参数设置

根据你的需求，推荐以下参数设定：1.严谨的学术写作（论文、综述、实验报告）Temperature=0.2-0.4（保证生成内容逻辑清晰、可控）Top-P=0.5-0.7（减少随机性，确保内容合理）Top-K
@BreCaspian·2025-02-09 08:09

2023 年全国职业院校技能大赛（高职组） “云计算应用”赛项赛卷 B部分解析_云计算应用 赛项

1.1.1基础环境配置[0.2分]【题目2】1.1.2Yum源配置[0.2分]【题目3】1.1.3配置无秘钥ssh[0.2分]【题目4】1.1.4基础安装[0.2分]【题目5】1.1.5数据库安装与调优[0.5
aclncf1313·2025-02-09 03:28

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度（℃）y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量（添加高斯噪声）
算法工程师y·2025-02-08 23:28

罗德与施瓦茨FPL1007频谱分析仪技术特点

，通过选件可升级至40MHz测试功能：支持噪声系数测试，模拟调制信号分析，数字调制信号分析，物联网典型信号分析（Zigbee、Bluetooth、NB-loT)测试精度：3GHz以下的测试不确定度只有0.5dB
tan_13510075188·2025-02-08 03:38

第五期：智能投顾的监管套利艺术 - 基金投顾牌照下的理财破局之道

一、牌照狩猎时代的生存法则1.1基金投顾牌照的战略纵深牌照权限解剖（证监会2024版）：1.允许代客户作出投资决策（需保存完整决策日志） 2.收费模式突破：可采用按资产规模收费（0.5%-1.8%/年）
abxzq19870214·2025-02-07 14:41

【LLM】Ollama：本地大模型 WebAPI 调用

Ollama：使用以下命令进行部署：dockerrun-d-p11434:11434--nameollama--restartalwaysollama/ollama:latest进入容器并下载qwen2.5:0.5b
m0_74824496·2025-02-07 07:55

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

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7
sirius12345123·2025-02-06 06:39

及其简单的练习

b)print(s)print('数字{0}和{1}相加结果为:{2}'.format(a,b,s))通过用户输入一个数字，并计算这个数字的平方根：a=float(input())a_sqrt=a**0.5print
caijiya1·2025-02-06 03:40

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

importnumpyasnpimportpaddleimportpaddle.nnasnnseed=1paddle.seed(seed)data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8
sirius12345123·2025-02-05 23:07

libxml2-dev : Depends: libxml2 (= 2.9.3+dfsg1-1) but 2.9.3+dfsg1-1ubuntu0.5 is to be installed

ubuntu16.04在安装torch的sudobashinstall-deps命令的时候，出现了有libxml2-dev破损包存在libgraphicsmagick1-dev:Depends:libxml2-devbutitisnotgoingtobeinstalledE:Unabletocorrectproblems,youhaveheldbrokenpackages.如下图所示：这时候首先第
zhanglinjiang1234·2025-02-05 18:06

java中的四舍五入

但是，值得注意的是，Math.round()实际上是在数值加上0.5
代码小白 ac·2025-02-05 14:37

顺序表ArrayList源码分析

顺序表中的ArrayList源码新增元素add(intindex,Eelement)的时候,用到了位运算右移一位,此时扩容后的数组大小是原来的1.5倍(n+0.5n=1.5n),代码如下:intnewCapacity
汤坤Sunshine·2025-02-05 11:10

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=[[-0.5,7.7
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
sirius12345123·2025-02-05 07:45

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
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
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

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
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

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]
Z211613347·2025-02-04 07:12

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
Z211613347·2025-02-04 04:21

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点，二维坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

Perf-linux服务器性能测试

50%以下CPU：一般小于75%，平均每核CPU的load小于1网络带宽：磁盘：IO：数据库：JVM：小于80%fullGC频率：小于半小时一次响应时间：小于期望值20,30,50,100ms错误率：低于0.5‰
进阶的小猫·2025-02-03 08:04

###第九题

第九题Document.h{width:20px;height:20px;border:4pxsolidyellow;position:absolute;left:0px;top:0px;opacity:0.5
Stream٩( 'ω' )و·2025-02-03 01:39

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

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scoredata=[[-0.5,7.7
qwe352633·2025-02-01 22:37

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

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征，y_data是标签（目标值）data=[[-0.5,7.7
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

炸弹 (boom.c)（100分双端递推+分割线优化）

炸弹(boom.c)时间限制:800ms内存限制:256000KiB进度:57/12406=0.5%题目描述出题助教:Sakiyary验题助教:Corax、XiEn、ErinwithBMQ、runz、MacGuffin
qystca·2025-02-01 01:44

从零到一学习c++（基础篇--筑基期一）

主要分为4类：类型作用例子整数存整数（没有小数点）0,-5,100浮点数存小数3.14,-0.5,2.0
羡鱼肘子·2025-01-31 18:37

python中round的用法_python中如何使用round函数

>>>round(0.5)1
weixin_39754831·2025-01-31 09:18

Python——基于ERA5数据的饱和水汽压差（VPD）批量计算（Clausius-Clapeyron 克劳修斯-克拉伯龙关系）

一、前言之前我发布过基于CRU数据和Goff-Gratch公式计算VPD的博客，见下方：基于CRU数据计算VPD的博客但是，CRU数据的分辨率还是较为粗糙（0.5°×0.5°），而ERA5land数据集分辨率能很好地满足我的需求
雨宫芳树·2025-01-31 03:03

Python实现YOLO目标检测

载入所需库importcv2importnumpyasnpimportosimporttimedefyolo_detect(pathIn='',pathOut=None,confidence_thre=0.5
我专门写bug·2025-01-30 04:54

用matlab绘制箭头

*exp(-0.5.*X.^2-Y.^2);[DX,DY]=gradient(Z,.2,.2);contour(X,Y,Z)holdonquiver(X,Y,DX,DY)co
yyytucj·2025-01-29 13:56

number类型的toFixed方法重写，toFixed四舍五入在数值很小时的精度问题

使用小数点后为0的数字都被忽略，没有保留0作为小数位Number.prototype.toFixed=function(s){varchangenum=(parseInt(this*Math.pow(10,s)+0.5
xixi_666·2025-01-28 05:27

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7
〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

机器学习day3

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data=[[-0.5,7.7
ኈ ቼ ዽ·2025-01-26 12:39

ubuntu如何测试网络性能

例如ping-i0.5google.c
hunter206206·2025-01-24 17:35
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