AI传统机器学习第14页

【自动化革命】——Java云原生应用故障注入测试的全自动化之旅

特别是在微服务架构之上构建的Java云原生应用中，面对复杂的网络环境、动态变化的服务依赖关系以及随时可能出现的各种意外情况，传统的手动测试方法已经难以满足需求。

墨夶·2025-01-18 22:06

《智守数据堡垒——AI驱动的MySQL数据治理合规框架》

今天，我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能（AI）技

墨夶·2025-01-18 22:06

Windows基础命令_组策略开启80瑞口

01-01-01-01shutdown-s（立刻关机）shutdown-t180（180秒后关机）shutdown-s-t180（180秒后关机，shutdown-a取消上一个操作）startwww.baidu.com

2401_84300239·2025-01-18 21:05

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

使用 Python 实现 WebSocket 服务器与客户端通信

相比传统的HTTP协议，WebSocket可以实现实时数据的传输，尤其适合需要实时交互的应用场景，如在线游戏、实时聊天、金融交易等。

又蓝·2025-01-18 21:01

事件驱动架构下的Java应用——构建响应迅速、解耦合的高效系统

传统的同步处理方式往往难以满足现代应用程序对于高性能和低延迟的要求。

墨夶·2025-01-18 21:30

【如何利用Python抢演唱会门票】python利用selenium实现大麦网抢票

target=https%3A%2F%2Fbaike.baidu.com%2Fitem%2F%25E5%25BA%2594%25E7%2594%25A8%25E7%25A8%258B%25E5%25BA

Python小炮车·2025-01-18 21:30

麒麟操作系统基础知识保姆级教程（五）系统优化

如果你想拥有你从未拥有过的东西，那么你必须去做你从未做过的事情1、查看系统版本两种方法1、使用命令查看[root@localhost~]#hostnamectl Statichostname:localhost.localdomain

小屁不止是运维·2025-01-18 21:28

java3d酷眩贪吃蛇下载,100行JS实现HTML5的3D贪吃蛇游戏

js1k.com收集了小于1k的javascript小例子，里面有很多很炫很酷的游戏和特效，今年规则又增加了新花样，传统的classic类型基础上又增加了WebGL类型，以及允许增加到2K的++类型，多次想尝试提交个小游戏但总无法写出让自己满意还能控制在这么小的字节范围

weixin_39983554·2025-01-18 21:27

ollama教程——使用LangChain调用Ollama接口实现ReAct

walkskyer·2025-01-18 21:25

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

2025年全面推广数电票，这些常识你必须知道！

1.数电票的背景随着信息技术的快速发展，传统的纸质发票逐渐暴露出管理成本高、易伪造、流转效率低等问题。为了推动税务管理的现代化，中国税务部门推出了数电票，作为增值税发票的数字化升级版本。数电

源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-18 20:20

数电票介绍及如何由数电票生成OFD文件

它完全取代了传统的纸质发票，具有与纸质发票同等的法律效力。数电票的推广和应用是税务数字化的重要一步，旨在提高开票效率、降低企业成本、减少资源浪费，

源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-18 20:50

51hook 课程之inline hook代码

#include"main.h"//1、找到要HOOK的函数//2、保存要hook的函数的前5个字节//3、计算目标函数距离jump指令的下一条指令的偏移offset//4、改变函数的前5个字节改成jmpoffset

不要影响我叠Q·2025-01-18 20:19

智能生成ER图工具。使用 SQL 生成 ER 图：让数据库设计更高效

传统上，ER图的绘制需要手动操作或使用特定的工具，而通过SQL自动生成ER图则提供了一种更加高效、便捷的方式。

小林rr·2025-01-18 20:46

Node.js的Express框架入门

据此，该环境省略了一些浏览器专用的JavaScriptAPI，同时添加了对更传统的OSAPI（比如HTTP库和文件系统库）的

秋枫ઇଓ·2025-01-18 20:45

【2017-2025】Adobe Premiere Pro（简称PR）专业视频编辑软件下载

下载链接https://pan.baidu.com/

iNBySNG·2025-01-18 20:44

conda升级

要升级conda，可以在终端或AnacondaPrompt中输入以下命令：plaintextCopycodecondaupdateconda如果想要升级所有已安装的包，可以使用以下命令：plaintextCopycodecondaupdate

ihateright·2025-01-18 20:14

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答，包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容

大家好，我是摇光~，用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了，说了很多关于现在职场面试等问题，然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题，希望对大家面试有用。类别1：数据读取与处理问题1：如何用Python从Excel文件中读取数据？答：在Python中，可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce

摇光~·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2

半截诗·2025-01-18 19:06

python调用ollama库详解

0准备1）准备Ollama软件（注意：两个不是同一个东西）详见上次的文章Ollama通过gguf文件加载AI模型（补充：关于Ollama加载AI模型的补充）2）准备ollama库如果您还未安装ollama

2201_75335496·2025-01-18 19:36

【大模型】Spring AI Alibaba 对接百炼平台大模型使用详解

目录一、前言二、SpringAI概述2.1springai是什么2.2SpringAI核心能力2.3SpringAI应用场景三、SpringAIAlibaba介绍3.1SpringAIAlibaba是什么

小码农叔叔·2025-01-18 19:05

设置和获取时区

#includeintmain(){//SettheTZenvironmentvariablesetenv("TZ","PST8PDT",1);tzset();//Getthetimezoneoffsetexternlonginttimezo

yiwang103·2025-01-18 19:35

python错误：No module named 'sklearn.cross_validation'

调用fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split时，发现错误：Nomodulenamed'sklearn.cross_validation’更改为

小炸鸡钟熊·2025-01-18 18:30

Azure Synapse Dedicated SQL Pool通过配置选项和参数优化性能

•策略：始终对大型事实表使用CCI，避免在大型表上使用传统的行存储索引。分

weixin_30777913·2025-01-18 18:29

聊聊 Windi CSS 的替代品 UnoCSS

WindiCSSWindiCSS是一个下一代工具优先的CSS框架，它以TailwindCSS为基础，提供了更快的加载体验和一些额外的高级功能。

·2025-01-18 18:07

如何在Node.js里实现依赖注入

在传统的编程模式中，一个组件可能会直接创建并管理它所依赖的其他组件，这会导致组件之间的耦合度较高，难以维护和测试。控制反转是一种设计原则，它改变了组件之间的控制关系。

·2025-01-18 18:07

无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案

无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案1.快速创建应用你可以通过3种方式在Dify的工作室内创建应用：基于应用模板创建（新手推荐

汀、人工智能·2025-01-18 18:58

集成AI离线免费，全平台毫秒级快速处理！

随着PS技术的发展，大家对图像的要求和处理更加的多样化，其中，抠图作为一种常见的图像处理操作，并不是每个小伙伴都完全掌握PS技能，对于那些复杂的抠图操作往往会显得捉襟见肘，近两年随着AI技术的进步，各类软件都和

纪元A梦·2025-01-18 18:28

1.Spring AI 从入门到实践

SpringAI从入门到实践1.什么是SpringAI2.使用SpringBoot&SpringAI快速构建AI应用程序3.ChatClient&ChatModel简化与AI模型的交互4.SpringAIPrompt

laopeng301·2025-01-18 18:57

【论文翻译】GOT-OCR论文翻译——General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model

目录通用OCR理论：通过统一的端到端模型迈向OCR-2.00摘要1引言2相关工作2.1传统OCR2.2基于LVLM的OCR3通用OCR理论3.1框架3.

机器白学·2025-01-18 18:57

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。

·2025-01-18 18:05

CaigouSearch 基于ngram分词的轻量PHP全文检索插件

简单易用最关键，菜狗搜索：https://github.com/rock365/caigou这是一个基于ngram分词的PHP模糊搜索插件，且完全免费，对博客等中小型网站来说，绰绰有余，因为它是用PHP

·2025-01-18 18:34

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。

木觞清·2025-01-18 18:56

hive批量修复分区

tab_name"#使用Hive的shell命令获取所有的表名tables=$(hive-e"USE$database_name;SHOWTABLES;")#初始化一个字符串，用于存储所有的MSCKREPAIRTABLE

青云游子·2025-01-18 18:25

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

GPT-3.5是OpenAI公司的上一代大模型，比GPT-3更智能一些。而GPT-4作为其升级版，大家预计它会有更大的模型参数量，更强的学习和推理能力，可能会在各种语言任务上实现更大突破。

周盛欢·2025-01-18 18:54

nlp培训重点-3

#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset

heine162·2025-01-18 18:24

NVIDIA Hopper解说

NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。

白总Server·2025-01-18 17:24

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-18 17:22

快速傅里叶变换

传统的离散傅里叶变换算法的计算复杂度较高，而快速傅里叶变换通过减少计算量，大大提高了运算速度。1.离散傅里叶变换（DFT）离散傅里叶变换（DFT）将离散的时间信号变换到频域。

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-18 17:21

全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？

Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。

扫地的小何尚·2025-01-18 17:50

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

Hive 查看partition 以及msck 修复分区

#checktable的partitionhive>showpartitionstable_name;如果是外部表，不小心把表给删除了，可以适用下命令重新关联表和数据[MSCKREPAIRTABLE

dgsdaga3026010·2025-01-18 17:48

测试右移的价值与实践体系：打造高效软件测试之路

与传统的测试方法相比，右移测试强调将测试活动提前至开发过程中，以提高软件应用的质量与稳定性。这种方法不仅能够有效减少后期修复缺陷的成本，还可以提升团队的整体协作效率。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-01-18 17:48

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值

XianxinMao·2025-01-18 17:16

Golang：报错no required module provides package github.com/xx的解决方法

`vendor`模式导致依赖无法找到解决方法：实际报错原因及分析解决方法问题重现在运行以下代码时：packagemainimport("context"

凭君语未可·2025-01-18 16:42

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers

少林码僧·2025-01-18 16:12

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。