O基础数据可视化分析课程教学

[HOT 100] 0167. 两数之和 ||

文章目录1.题目链接2.题目描述3.题目示例4.解题思路5.题解代码6.复杂度分析1.题目链接167.两数之和II-输入有序数组-力扣（LeetCode）2.题目描述给你一个下标从1开始的整数数组numbers
水蓝烟雨·2025-02-02 18:46

python基础编程-Day02(作业)

1、退休用户输入年龄，如果年龄超过60岁，输出：可以退休了。答案：age=input('yourage:')ifint(age)>60:print("可以退休了")2、小伙子，加油干用户输入年龄，如果年龄超过60岁，输出："可以退休了"，否则，输出："小伙子，加油干！"答案：age=input('yourage:')ifint(age)>60:print("可以退休了")else:print("小
猫侠（Python学习自用账号）·2025-02-02 17:15

python eml解析_【Python】CDO分析eml文件、发送mail（outlook Express COM对象）

importwin32com.clientobjEmail=win32com.client.Dispatch('CDO.Message')#objEmail.Configuration.Fields.Item("http://schemas.microsoft.com/cdo/configuration/smtpserverport")=25#objEmail.Configuration.Fiel
weixin_39640265·2025-02-02 17:14

软件工程导论期末试题

软件工程导论期末考试试题一．选择（20分）1、瀑布模型把软件生命周期划分为八个阶段：问题的定义、可行性研究、软件需求分析、系统总体设计、详细设计、编码、测试和运行、维护。
答案资料·2025-02-02 17:13

软件工程导论期末考试试题

软件工程导论期末考试试题一．选择1、瀑布模型把软件生命周期划分为八个阶段：问题的定义、可行性研究、软件需求分析、系统总体设计、详细设计、编码、测试和运行、维护。
答案资料·2025-02-02 17:13

用Python把2024年的豆瓣广播生成词云图

突发奇想想对自己的2024进行分析。
NuageL·2025-02-02 17:42

Unity接入Minimax语音模型, 将mp3转化成AudioClip

大佬视频：【chatGPT+unity+Azure+VRoid】AI女友对话，源码分享，零基础手搓二次元妹子，打造专属的AI女友不是梦_哔哩哔哩_bilibili语音合成部分，大佬已经集成了很多百度云语音
NuageL·2025-02-02 17:12

软件工程概论试题四

A.不能适应需求的动态变更B.过于灵活C.各个阶段需要进行评审D.过于简单正答：A2.具有风险分析的软件生存周期模型是()。
minaMoonGirl·2025-02-02 17:11

软件测试-等价类划分法测试用例设计二

针对上述需求分析，先编写一个对报表日期合法性检查的C程序，然后按照等价类划分法设计测试用例（弱健壮覆盖标准），最后运行设计的测试用例。
minaMoonGirl·2025-02-02 17:41

Java 核心与应用：Java 泛型编程

目录Java核心与应用：Java泛型编程引言1.泛型编程基础1.1什么是泛型？
星核日记·2025-02-02 17:40

力扣257. 二叉树的所有路径（遍历思想解决）

利用二叉树的先序遍历)利用先序遍历的思想，我门用一个List变量path记录当前先序遍历的节点，当遍历到根节点时，将其添加到另一个List变量res中，当递归往回归的时候删除当前path中的最后一个值复杂度时间复杂度:O(
LNsupermali·2025-02-02 17:40

洛谷 P8721 [蓝桥杯 2020 省 AB3] 填空问题(缺少 inc.txt, E 题数据) 题解

题目分析A数青蛙根据青蛙的个数分类计算：青蛙数小于等于222：此时青蛙数、眼睛数、嘴巴数和腿数读出来只读111个字，故此时一句话141414个字。
xzz_0611·2025-02-02 17:09

AI：180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。
一键难忘·2025-02-02 16:09

洛谷，P8706 [蓝桥杯 2020 省 AB1] 解码C语言解法

P8706[蓝桥杯2020省AB1]解码-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)#include#include#includeintmain(){charo[50];scanf("%s",o)
竹溪v·2025-02-02 16:09

Linux基础

/bin存放基础的系统命令和工具，如ls、cp、mv、rm等，这些是系统启动和修复所需的基本工具。/etc存放系统配置文件，如用户信息、
索然无味io·2025-02-02 16:35

洛谷 P8725 [蓝桥杯 2020 省 AB3] 画中漂流 的题解

题目大意传送门思路考虑使用时空复杂度为O(tm)O(tm)O(tm)来解决这题。设dpi,jdp_{i,j}dpi,j表示在第iii秒体力为jjj时的方案数。
OIer 卷王·2025-02-02 16:04

如何分析HCI的Command Packet和Event Packet包

HCIPacket包括四种，即Command，Event，ACL和SCO/eSCO，对应到MS-Stack中的定义，即为COMMAND_PACKET，EVENT_PACKET，DATA_PACKET_ACL和DATA_PACKET_SCO。如下（详细参照bt_hcip.h）：enumHCI_TYPE{COMMAND_PACKET=1,DATA_PACKET_ACL=2,DATA_PACKET_SC
haokaihaohe110·2025-02-02 16:34

探索未来开发的新起点：NetCore-Boilerplate

NetCore-Boilerplatenetcore-boilerplateBoilerplateofAPIin.NET7项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/netcore-boilerplate是一个强大的、基于.NETCore的现代Web应用模板，它提供了全面的基础架构和最佳实践
侯深业Dorian·2025-02-02 16:34

洛谷 P8706 [蓝桥杯 2020 省 AB1] 解码

H3el5o2HHHellllloo#includeusingnamespacestd;intmain(){stringn;cin>>n;getchar();for(inti=0;i='1'&&n[i]
Sonaldo7·2025-02-02 16:34

python基础-推荐8个常用的Python GUI图形界面开发框架

在Python中，GUI（图形用户界面）开发框架为开发者提供了创建交互式应用程序的工具。以下是八款常用的PythonGUI图形界面开发框架及其简要代码讲解：CSDN大礼包：《2024年最新全套学习资料包》免费分享1.Tkinter简介：Tkinter是Python的标准GUI库，它提供了一个简单的方式来创建窗口、对话框等GUI元素。Tkinter被整合到当前所有主要操作系统的Python安装程序中
小尤笔记·2025-02-02 15:01

C# delegate 委托使用教程

委托是实现事件和回调的基础。为什么使用委托？类型安全：委托提供一种类型安全的方
·2025-02-02 15:09

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。
程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

《数据可视化新高度：Graphy的AI协作变革》

Graphy作为一款前沿的数据可视化工具，凭借AI赋能的团队协作功能，为企业打开了数据协作新局面，重新定义了团队在数据领域的协同方式。
程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

ECharts 样式设置

ECharts样式设置引言ECharts是一款功能强大的可视化库，广泛用于数据可视化。样式设置是ECharts中的重要一环，它能够帮助开发者根据需求调整图表的视觉效果，使其更加美观和易于理解。
lsx202406·2025-02-02 14:55

性能测试网络风险诊断有哪些？

目录一、网络定位分析手段二、sar命令三、netstat命令以下是几种常见的网络风险诊断方法网络连通性检查带宽与延迟测量丢包率分析网络拓扑结构审查安全设备影响评估协议层面上的优化负载均衡器效能检验云化服务架构下的特殊考量系统应用之间的交换
Feng.Lee·2025-02-02 14:55

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

LSTM 网络在强化学习中的应用

文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景，包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
AI天才研究院·2025-02-02 14:23

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

Redis基础命令之set、zset

1.SetRedis的Set是String类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。1.1SADD--添加一个或多个成员这里添加三个成员到set集合中127.0.0.1:6379>SADDsetmysqljavac++(integer)31.2SMEMBERS--查看成员127.0.0.1:6379>SMEMBERSset1)"c++"2)"java"3)"mysql"
泪染的青空·2025-02-02 14:22

DeepThink R1 本地部署全攻略：零基础小白指南。

离线运行AI，免费使用OpenAI级别推理模型本教程将手把手教你如何在本地部署DeepThinkR1AI模型，让你无需联网就能运行强大的AI推理任务。无论你是AI新手还是资深开发者，都可以轻松上手！目录DeepThinkR1介绍安装Ollama（AI运行环境）下载并安装DeepThinkR1模型在终端运行DeepThinkR1使用Chatbox浏览器UI交互创建你的专属AI伙伴进阶玩法：离线AI编
白马区块Crypto100·2025-02-02 14:21

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线
无水先生·2025-02-02 14:51

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
Francek Chen·2025-02-02 14:20

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

数据结构：时间复杂度和空间复杂度

这就涉及到了我们算法效率的分析了。一、算法效率所谓算法效率的分析分为两种：第一种时间效率，又称时间复杂度。第二种空间效率，又称空间复杂度。
星迹日·2025-02-02 13:18

Python正则表达式完全指南

Python中提供了re模块来实现正则表达式的功能，本文将从基础语法、常见操作、调试技巧等方面详细介绍Python中的正则表达式。二、基本语法在Python中，使用正则表达式的第一步是导入re模块。
CrMylive.·2025-02-02 13:16

Spring源码的模块结构指南

下面是Spring源码的主要模块结构详细输出：1.SpringCore（核心模块）spring-core:Spring的基础核心库，包含了Spring的核心功能，比如BeanFactory（bean的容器接口
冰糖心158·2025-02-02 13:44

DeepSeek遭遇的DDoS攻击为何防不胜防；DDoS攻击介绍与基础防御

声明：网络并非法外之地，网络攻击是违法犯罪行为，本文不含任何的攻击教学内容。一、DDoS攻击介绍1.DoS攻击DoS（DenialofService）拒绝服务攻击，DoS攻击是通过占用网络资源，使服务器应接不暇，从而拒绝正常用户访问的网络攻击方式，同时兼具经济，效果好和难以防御的特点。历史上第一次DoS攻击发生于1996年，美国互联网服务提供商Panix遭受到SYN洪水攻击（DDoS的一种）。虽然
瑆汵·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP
kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2
kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高
kakaZhui·2025-02-02 13:43

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

Elasticsearch是一个强大的分布式搜索和分析引擎，能够高效地处理大量数据。
hgSdaegva·2025-02-02 13:43

《Kotlin核心编程》热身篇——Kotlin基础内容总结

1Kotlin设计哲学目标：更好的Java编程方式：面向对象命令式编程+函数式编程（Scala有包括宏）一些改良：单例模式，data数据类，NPE，可变性，更多的语法糖，类型推导2Kotlin基础语法2.1
Swuagg·2025-02-02 13:11

OpenAI发布最新推理模型o3-mini

OpenAI于周五推出了新的AI"推理"模型o3-mini，这是该公司o系列推理模型家族的最新成员。OpenAI此前在12月份就预告过这个模型，同时还展示了一个能力更强的系统o3。
Him__·2025-02-02 13:11

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
2401_84239830·2025-02-02 13:41

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

因为在VQA场景中，你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化，以便快速查找相似病例或相关医学图像内容；同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power
2301_79306982·2025-02-02 13:11

Python 批量下载 ERA-5 Reanalysis 数据

ECMWF大气再分析数据集ERA-interim已被ERA-5数据集取代，ERA-5详细信息看这里下面介绍下载的具体步骤：1.要下载ERA-5数据集，需要先注册一个CDS账号。
zhe是我呀·2025-02-02 12:40

99.20 金融难点通俗解释：中药配方比喻马科维茨资产组合模型(MPT)

目录0.承前1.核心知识点拆解2.中药搭配比喻方案分析2.1比喻的合理性3.通俗易懂的解释3.1以中药房为例3.2配方原理4.实际应用举例4.1基础配方示例4.2效果说明5.注意事项5.1个性化配置5.2
AI量金术师·2025-02-02 12:38

Three.js + GIS：打造三维地理信息系统的教程

本教程将从基础入手，教你如何用Three.js打造一个简单的三维GIS应用。一、项目规划1.目标功能我们希望实现以下功能：加载三维地图：加载全球地图或指定区域。
全栈探索者chen·2025-02-02 12:08

PythonOCC-Core 使用教程

PythonOCC-Core使用教程pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库，提供了三维几何形状的创建、分析和渲染等功能
陆骊咪Durwin·2025-02-02 12:07
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