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PennyLane 开源项目教程

PennyLane开源项目教程pennylanePennyLaneisacross-platformPythonlibraryfordifferentiableprogrammingofquantumcomputers.Trainaquantumcomputerthesamewayasaneuralnetwork

龚翔林Shannon·2025-01-31 09:53

「Python系列」Python random模块、hashlib模块

`random.uniform(a,b)`3.`random.randint(a,b)`4.`random.randrange(start,stop,step)`5.

·零落··2025-01-31 09:21

python中round的用法_python中如何使用round函数

pythonPython2.7.8(default,Jun182015,18:54:19)[GCC4.9.1]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation

weixin_39754831·2025-01-31 09:18

全面掌握React：2025年学习路径指南

TypeScript第二步：Web设计的核心——HTML与CSS第三步：进入React的世界第四步：用TailwindCSS进行样式设计第五步：用Shadcn/UI增强你的UI第六步：用ReactHookForm

chenNorth。·2025-01-31 07:36

Oracle11g下载与安装(windows)

一、Oracle11g下载官网下载地址：OracleDatabase11gRelease2forMicrosoftWindows(x64)选择"AcceptLicenseAgreement"，点击"win64

pingcode·2025-01-31 07:58

在 Python 中连接字符串的 7 种方法

目录：简单方法连接字符串使用“+”运算符连接字符串使用“+=”运算符连接字符串使用join()方法连接字符串使用%连接字符串使用format()方法连接字符串使用f-strings连接字符串Python

信息科技云课堂·2025-01-31 06:25

Python从0到100（四十九）：数据库设计及Django ORM使用

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新

是Dream呀·2025-01-31 06:53

Django之ORM之QuerySet API

all(): 查询所有结果filter(**kwargs) 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象get(**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误。exclude(**kwargs) 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象values(*field) 返回一个ValueQuer

小赖同学啊·2025-01-31 05:52

jmeter阶梯加压测试：Free-Form Arrivals Thread Group

主要功能：与bzm-ArrivalsThreadGroup类似，不同的是通过设置起始值、终止值、持续时间来满足测试场景，并且可以设置多个线程的集合。界面功能StartValue:起始每秒请求次数。EndValue：达到多少每秒请求次数时停止。Duration：从起始每秒请求次数至达到多少每秒请求次数时停止（相当于持续时间）。TineUnit：minutesseconds：设置按照秒还是分钟计时。T

放开那只大熊猫·2025-01-31 05:46

python——格式化输出

Python提供了多种格式化输出的方法，常见的有以下几种：百分号（%）格式化str.format()方法f-string（格式化字符串字面量）模板字符串每种方法都有其独特的用法和适用场景。

pumpkin84514·2025-01-31 05:14

SQLAlchemy

1.介绍SQLAlchemy以其对象关系映射器（ORM）而闻名，它是一个提供数据映射器模式的可选组件，其中类可以以开放式、多种方式映射到数据库——允许对象模型和数据库模式在一个从一开始就干净地解耦。

呀儿呦丶·2025-01-31 05:13

JMeter性能测试入门-不同类型线程组的使用

ThreadGroupsetUpThreadGrouptearDownThreadGroup其他线程组可以通过集成插件的方式使用，包括：bzm-ArrivalsThreadGroupbzm-ConcurrencyThreadGroupbzm-Free-FormArrivalsThre

温金垚·2025-01-31 04:43

【转载】Spring Cloud Alibaba文档

IntroductionSpringCloudAlibabaaimstoprovideaone-stopsolutionformicroservicesdevelopment.Thisprjoectincludestherequiredcomponentsfordevelopingdistributedapplicationsandservices

Hatakefiftyfifty·2025-01-31 02:52

Django ORM解决Oracle表多主键的问题

现状以Django3.2为例DjangoORM设计为默认使用单一主键（通常是自增的id字段），这一选择主要基于以下核心原因：简化ORM设计与操作统一访问方式外键关联简化避免歧义冲突主键语义明确防止隐式依赖性能与数据库兼容索引效率优化跨数据库兼容替代方案成熟

zZeal·2025-01-31 02:51

Python Django ORM

一、ORM介绍1.什么是ORM?

qq_15654157·2025-01-31 01:46

【Oracle篇】使用impdp导入报错ORA-39001:ORA-39000:ORA-39142:incompatible version number xxx in dump file的问题解决

《博主介绍》：✨又是一天没白过，我是奈斯，从事IT领域✨《擅长领域》：✌️擅长阿里云AnalyticDBforMySQL(分布式数据仓库)、Oracle、MySQL、Linux、prometheus监控

奈斯DB·2025-01-31 01:16

Django ORM查询示例：获取主键为1的记录标题

>>>Entry.objects.values_list('headline',flat=True).get(pk=1)'Firstentry'这段代码是使用Django框架的ORM（Object-RelationalMapping

Leon_Jinhai_Sun·2025-01-31 01:12

Formality：黑盒(black box)

日晨难再·2025-01-31 00:09

tortoise orm的常用方法及示例

模型导入依赖fromtortoise.modelsimportModel描述模型模型示例：classTournament(Model):id=fields.IntField(primary_key=True)name=fields.TextField(description="名称",min_length=2,max_length=50)created=fields.DatetimeField(a

CCCout·2025-01-30 23:33

Oracle 统计信息笔记----一、表的统计信息

sosi.txt脚本：SHOWOptimizerStatisticsInformation；显示表级别、分区级别、子分区级别的统计信息。

w.ang.jie·2025-01-30 23:59

SQLAlchemy ORM在Python Web开发中的核心作用探究

摘要在PythonWeb开发领域，SQLAlchemyORM扮演着至关重要的角色。作为一种对象关系映射工具，它能够将Python类与数据库表相映射，实现数据行与Python对象之间的转换。

不一样的信息安全·2025-01-30 23:28

Python常用函数总结(77个)超全面超详细_python函数大全及详解

学习python的朋友可以收藏文末领取Python全套最新学习资源Python常用函数总结print()函数：打印字符串raw_input()函数：从用户键盘捕获字符len()函数：计算字符长度format

小怡在干什么·2025-01-30 22:51

【MFC】C++所有控件随窗口大小全自动等比例缩放源码(控件内字体、列宽等未调整) 20250124

根据当前窗口和之前保存的窗口的宽高求比例x、y3.枚举每个控件，根据比例x、y调整控件上下左右,并移动到新rectstructControlInfo{CWnd*pControl;CRectoriginalRect;};std::vectorm_controls

小黄人软件·2025-01-30 21:42

Open WebUI应用实践

open-webui/open-webui:User-friendlyWebUIforLLMs(FormerlyOllamaWebUI)(github.com)Tutorial|OpenWebUIOpenWebUITip

孙将帼·2025-01-30 20:38

AI 编程工具—Cursor 对话模式详解 Chat、Composer 与 Normal/Agent 模式

CursorAI对话模式详解：Chat、Composer与Normal/Agent模式一、简介Cursor是一个强大的AI辅助编程工具，它提供了多种对话模式来满足不同的开发需求。

不二人生·2025-01-30 20:02

Apple M1 ARM MacBook 安装 Apache TVM

已安装Anaconda或Miniforge确保Conda是ARM版本（通过condainfo|grepplatform验证应为osx-arm64）。

FF-Studio·2025-01-30 18:46

pycharm、anaconda安装tensorflow问题

(pythonconda01)C:\Users\lvd13>condainstalltensorflowChannels:-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata

努力的南波万·2025-01-30 17:41

Transformer代码怎么写？原理一听就懂，代码一写就废！分享我从理解原理到实际编写代码的转换秘籍

让我们用建造房子的比喻，结合具体代码实例，拆解这个转化过程：示例代码(已加注释)：importosimportplatformimporttimeimportmathimportwarningsimporttorchimporttorch.distributedasdistfromtorchimportoptimfromtorch.n

夜信431·2025-01-30 17:34

快手NS sig3签名算法（2025年1月）

importjsonimportsysimportrequestsimportosimportexecjsimporthashlibimportdatetimefromCookieUtilimportCookieUtilfromfake_useragentimportUserAgentnormal_js

sh_moranliunian·2025-01-30 17:02

.NET MAUI 项目教程

.NETMAUI项目教程docs-mauiThisrepositorycontainsdocumentationfor.NETMulti-platformAppUI(MAUI).项目地址:https:/

瞿格女·2025-01-30 16:59

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

标题：AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRAT-EGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS来源：arXiv,2408.15664摘要对于混合专家（MoE）模型，不平衡的专家负载将导致路由崩溃或计算开销增加

大模型任我行·2025-01-30 16:24

Chapter 3-20. Detecting Congestion in Fibre Channel Fabrics

ThePitfallsofMonitoringNetworkTrafficAkeyconsiderationformonitoringtrafficinlosslessnetworksisthatforallpracticalpurposes

mounter625·2025-01-30 15:50

yum 安装 nginx 初始的配置代码

worker_connections1024;}http{include/etc/nginx/mime.types;default_typeapplication/octet-stream;log_format

雪夜里的孤狼·2025-01-30 15:20

uefi和bios的区别_BIOS和UEFI有什么区别？

UnifiedExtensibleFirmwareInterfaceBIOS：基本输入输出系统UEFI：统一可扩展固件接口UEFIistheadvancedBIOS,whichsolvessomelimitationsinBIOSsuchas1,16-bitprocessormode

cuma2369·2025-01-30 15:19

第23节课：前端调试技巧—掌握浏览器开发者工具与性能优化

目录浏览器开发者工具常见的浏览器开发者工具浏览器开发者工具的基本使用打开开发者工具开发者工具的面板使用开发者工具进行调试Elements面板检查和编辑HTML检查和编辑CSSConsole面板输出日志和调试信息执行JavaScript代码Network面板监控网络请求分析请求和响应Performance

学问小小谢·2025-01-30 15:49

代替Winform、Win32控件的一些界面框架Electron,QT等

以下是一些可以代替Winform、Win32控件，在VC++、VBA等EXE程序上用来做控件元素、表格数据绑定、窗口显示的WEBUI框架和工具：1.Electron特点：Electron是一个使用JavaScript

专注VB编程开发20年·2025-01-30 15:45

【spark床头书系列】Spark Streaming 编程权威使用指南

DStreams）输入DStreams和Receivers基本源文件流基于自定义接收器的流作为流的RDD队列高级源自定义源接收器的可靠性在DStreams上的转换操作updateStateByKey操作transform

BigDataMLApplication·2025-01-30 14:14

Qt绘制图像

例程代码voidWidget::paintEvent(QPaintEvent*event){QPainterpainter;//绘制imageQImageimage(100,100,QImage::Format_ARGB32

MechMaster·2025-01-30 14:38

Vue3的el-table-column下拉输入实时查询API数据选择的实现方法

el-table-column写法changeProduct写法选择货品编号，展示接口提供的信息清空选择的数据获取选择的数据字段读取并展示对应的数据//选择货品functionchangeProduct(index,row){form.value.detail

KrityCat·2025-01-30 13:31

如何使用formlinker，重构微软表单创建的数字生产力法则？

仅需三步：上传文件-下载文件-导入文件到微软表单凌晨两点的格式炼狱：被浪费的300万小时人类创造力剑桥大学的实验室曾捕捉到一组震撼数据：全球教育工作者每年花在调整试题格式上的时间，足够建造3座迪拜哈利法塔。当北京某高校的周教授第13次因PDF转Word导致的公式错位而错过末班车时，他未曾意识到——这些机械劳动本质上是一场集体性的数字自残。微软最新调研揭开了更残酷的真相：87%的在线测验创建者，会在

流形填表·2025-01-30 12:27

flask搜索mysql_数据库|Flask实现简单搜索功能

数据库|Flask实现简单搜索功能2021-01-16问题描述用Flask实现简单搜索功能主要是通过form的方式传值，再到数据库中查询。下面是数据库的内容，主要是实现对content进行模糊匹配。

科技松鼠会·2025-01-30 10:43

Instantiate 使用预制体生成物体 | Unity C#

预制体生成物体一个简单的例子，事先在Inspector界面中绑定好预制体publicClassPlayerManager:MonoBehaviour{publicGameObjectPlayer;publicTransformpos

J Hunter·2025-01-30 10:10

如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测

以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。

go5463158465·2025-01-30 10:39

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

1-structedStreaming-基本流程(2.2.1)

spark2.2.1StructuredNetworkWordCount统计来自socket的wordcount创建stream，指定数据源DataStreamReader--从外部存储加载流数据的接口lines=spark.readStream.format

github_28583061·2025-01-30 09:30

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

为了解决这些问题，我们引入了残差连接（ResidualConnections）和层归一化（BatchNormalization）来改善模型性能。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

《Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析

AI天才研究院·2025-01-30 08:26

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

使用PyTorch实现线性SVM指南

gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于GitHub上的开源项目svm-pytorch，旨在帮助开发者理解和运用这个库来在PyTorch框架下实现支持向量机（SupportVectorMachines

余桢钟·2025-01-30 08:51

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

1.什么是GPU并行计算？GPU并行计算是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元（CPU）相比，GPU拥有更多的核心，能够同时处理数千个线程，这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

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