PTA练习集

2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python，三年经验Python开发面经总结

最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
2401_84139963·2025-03-07 16:26

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这
小卷心菜.·2025-03-07 16:23

RMAN备份数据库_使用RMAN备份归档redo日志

例如，可以使用BACKUP…DELETE在备份到备份集之后从磁盘中删除一个或所有归档redo日志拷
数语数行·2025-03-07 15:25

PCB 目标检测数据集

###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**：工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板（PCB）缺陷检测**任务，专为工业质检场景设计
晨兆·2025-03-07 14:21

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST
北辰alk·2025-03-07 13:40

Agentic Security：开源LLM漏洞扫描器

通过集成多种攻击技术和数据集，AgenticSecurity能够对LLM进行全面的模糊测试和压力
袁立春Spencer·2025-03-07 13:06

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”

问题：实现一个Java程序，使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选。
守护者170·2025-03-07 12:25

使用python Selenium实现智慧树界面化自动刷网课 chromehandless实现智慧树无界面化自动刷网课

我是通过使用selenium驱动真实的浏览器来实现1.自动点击播放2.自动切换到流畅画质（省流量）3.自动1.5倍速4.自动静音4.自动检查当前播放时间，结束后调到下一集由于是驱动真实的浏览器来实现一系列操作
我所向往的美好·2025-03-07 12:54

智慧树刷课神器：自动化学习新体验

智慧树刷课神器：自动化学习新体验zhihuishu智慧树刷课插件，自动播放下一集、1.5倍速度、无声项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihuishu在开源社区的一隅
詹坦直Lucinda·2025-03-07 11:11

python数据集_保存和使用python绘制多个数据集

Iraninonemoreproblem-Ihavemultiplefileswiththefollowingformat:FreqAB10001.20.00141001.20.00013101.20.0012allfilesareinthesamefolder;uptonowIamabletoreadallfiles,dothecalculationsIwant,andthensaveonela
weixin_39640085·2025-03-07 10:44

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【
一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

数据集/API 笔记：湿球黑球温度（WBGT）观测数据

data.gov.sgWBGT是一个综合指标，考虑了气温、湿度、风速和太阳辐射，与气温不同。报告的WBGT是过去15分钟内的平均值，每15分钟更新一次。API调用curl--requestGET\--urlhttps://api-open.data.gov.sg/v2/real-time/api/weather调用结果
UQI-LIUWJ·2025-03-07 09:10

数据集/API 笔记：新加坡最新的停车场可用车位信息 & 停车场信息

数据每分钟更新一次使用date_time参数可获取特定时间点的最新停车场可用车位信息调用接口curl--requestGET\--urlhttps://api.data.gov.sg/v1/transport/carpark-availability调用结果API返回的查询时间"2025-03-04T09:10:36+08:00"代表的是API查询的时间，但每个停车场的update_datetim
UQI-LIUWJ·2025-03-07 09:10

AdaBoost算法

目录一、核心原理：二、算法步骤三、关键优势：四.局限与解决五、代码示例（鸢尾花数据集）AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器（如决策树）来构建强分类器
Mr终游·2025-03-07 09:07

目标检测——玉米叶感染数据集

一、重要性首先，玉米作为世界上重要的粮食作物之一，其生长状况直接影响到粮食产量和粮食安全。玉米叶感染是玉米生长过程中常见的病害之一，会导致玉米叶片出现肿胀、皱缩、扭曲变形等症状，严重时甚至可能形成瘤状物。因此，及早检测玉米叶感染对于保障玉米的健康生长和提高产量具有重要意义。其次，通过玉米叶感染检测，农民和农业科研人员可以及时发现并采取有效的防治措施，防止病害的扩散和加重。这不仅可以减少因病害导致的
Bryan Ding·2025-03-07 08:30

琴韵博主 —— 工具集

CSDN猿如意_开发者工具箱CSDN开发助手ChromeChrome最新版离线下载internetdownloadmanager付费在线转换在线JSON字符串转Java实体类(JavaBean、Entity)在线MD5加密解密YAML、YML在线编辑器(格式化校验)在线图片转换成文字图片base64互转颜色转换颜色转换人民币大小写转换蛙蛙:英文字母大小写转换、文本工具汉字拼音在线转换Google翻
琴 韵·2025-03-07 08:54

QT-信号与槽

1.在注册登录的练习里面，追加一个QListWidget项目列表要求:点击注册之后，将账号显示到列表窗口小部件上面去以及，在列表窗口小部件中双击某个账号的时候，将该账号删除头文件#ifndefWIDGET_H
Ryan_Gosling·2025-03-07 06:07

C语言100天练习题【记录本】

C语言经典100题（手把手编程）可以在哔哩哔哩找到已解决的天数：一，二，五，六下面的都是模模糊糊的可以学学这些算法，我是算法白痴，但是我不是白痴，可以学！第三天（未解决）第四天#include//判断是否为闰年intisLeapYear(intyear){return(year%4==0&&year%100!=0)||(year%400==0);}intmain(){intyear,month,d
柠檬鲨_·2025-03-07 06:04

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-最大相连男生数【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出解题思路代码代码一：分类写法
闭着眼睛学算法·2025-03-07 06:33

【Py/Java/C++/JS/Go五种语言【OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-猜字谜【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出示例二输入输出解题思路谜面和谜底如何匹配暴力匹配所有谜底谜底库哈希表的构建代码解法一
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:32

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【排序】2024E-VLAN资源池【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路用二元组表示区间删除某一元素后区间的变化将二元组形式转换回原形式代码
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-靠谱的车【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出示例二输入输出示例三输入输出解题思路从
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024D-学生重新排队【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路数组预处理检查某个组是否已经排好队检查所有组是否已经排好队蒙特卡洛模拟框架单次蒙特卡洛模拟整体思路编号挑选优化组号区间优化单次蒙
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和/固定滑窗】2024D-查找接口成功率最优时间段【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路贪心思想将除法转换为乘法固定滑窗前缀和代码解法一
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:01

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【贪心】2024D-有效子字符串【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上全网独家的欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1336了解算法冲刺训练文章目录题目描述与示例题目输入输出描述示例一输入输出示例二输入输出解题思路代码
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:01

【练习】【二叉树】力扣热题100 102. 二叉树的层序遍历

题目二叉树的层序遍历给你二叉树的根节点root，返回其节点值的层序遍历。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。示例1：输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：[[3],[9,20],[15,7]]示例2：输入：root=[1]输出：[[1]]示例3：输入：root=[]输出：[]来源：力扣热题100102.二叉树的层序遍历思路（注意事项）队列定义为指针类型核心定义队列根节
柠石榴·2025-03-07 04:12

【练习】【二叉树】力扣热题100 230. 二叉搜索树中第 K 小的元素

题目二叉搜索树中第K小的元素给定一个二叉搜索树的根节点root，和一个整数k，请你设计一个算法查找其中第k小的元素（从1开始计数）。示例1：输入：root=[3,1,4,null,2],k=1输出：1示例2：输入：root=[5,3,6,2,4,null,null,1],k=3输出：3来源：力扣热题100230.二叉搜索树中第K小的元素思路（注意事项）找第k小的元素，就是找升序排列中第k小的元素-
柠石榴·2025-03-07 04:12

【练习】【二叉树】力扣热题100 543. 二叉树的直径

题目二叉树的直径给你一棵二叉树的根节点，返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例1：输入：root=[1,2,3,4,5]输出：3解释：3，取路径[4,2,1,3]或[5,2,1,3]的长度。示例2：输入：root=[1,2]输出：1来源：力扣热题100543.二叉树的直径思路（注意
柠石榴·2025-03-07 04:41

光伏电池异常检测数据集

感兴趣的同学可以CSDN查看个人简介，获取相关数据集噢。光伏电池作为太阳能发电系统的核心组件，其性能和可靠性直接影响到整个系统的效率和寿命。
oubahe2024·2025-03-07 02:26

Django模型数据修改：详解两种方式

本文将详细介绍两种在Django中修改数据的方式：使用模型的save()方法和使用查询集的update()方法。
jay丿·2025-03-07 02:55

建筑兔零基础自学python记录36|编程练习2

17884161.28//10000))结果：1788（2）%取余（modulus）print(int(17884161.28%10000))结果：416117884161.28÷10000=1788.416128综合练习题目
阿克兔·2025-03-07 02:54

PTA拼题A2023跨年挑战赛

防疫打卡为了鼓励大家做好个人防护，某群开启了“防疫打卡”活动，群里最后一个被新冠病毒感染的群员将获得群主赠送的红包一个。具体规则如下：每天所有群员均需打卡，如有人未打卡视为退出活动（无获奖资格）；打卡为今日体温，体温≥37.5°C的失去获得红包的资格；当打卡剩余最后一人时，无论该人状态如何都将自动获得红包，同一日打卡按给定的消息顺序计算，不打卡的排在最后。保证不会出现打卡人全部失去资格，且超过一人
0白露·2025-03-07 01:19

前有vika维格表后有飞书多维表格，打破传统的项目管理工具！

作为一款集科技、颜值、性能、实用于一身的多维智能表格，vika维格表还可以
Eva洞小仙·2025-03-07 01:46

一些高阶SQL的技巧

然而，在面对复杂数据集、性能优化或者高效数据提取时，高阶SQL技巧就显得尤为重要。本文将介绍一些高阶的SQL技巧，帮助你提升SQL查询的效率和可读性。
迷路的小犀牛·2025-03-07 01:45

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。
知来者逆·2025-03-07 00:39

R语言绘图：韦恩图

韦恩分析韦恩分析（VennAnalysis）常用于可视化不同数据集之间的交集和并集。
善木科研·2025-03-07 00:38

php网站建设实训引言_网站建设实训心得体会

网站建设实训心得体会在这两周的网站建设实训过程中，我练习掌握了很多关于网站建设的知识和技巧。
weixin_39571179·2025-03-07 00:31

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡（五）

二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。
开源技术探险家·2025-03-06 23:26

day14-面向对象进阶(多态&包&final&权限修饰符&代码块)

1.6.1为什么要转型1.6.2向上转型（自动转换）1.6.3向下转型（强制转换）1.6.4案例演示1.6.5转型的异常1.6.6instanceof关键字1.6.7instanceof新特性1.7综合练习第二章包
无尽罚坐的人生·2025-03-06 23:52

利用OpenMCU加深对H.323协议的理解——H.323协议阅读心得（2）

这个方法是在进行能力集的研究中发现的。现将能力集的心得记录于下：先看一个OpenH323的应用程序OpenMCU。在Op
rose·2025-03-06 22:18

帆软tips1

1.分sheet预览：填报预览；2.参数区控件在SQL查询中充当字段用'${控件名称}'表示；3.表头直接筛选：相应表头加下拉框控件并绑定数据集——参数区添加相应下拉框控件并绑定数据集——给表头的下拉框控件添加事件
foolisk·2025-03-06 20:02

【算法】滑动窗口 算法详解

文章目录1.滑动窗口简介2.OJ练习2.1长度最小的子数组思路一：暴力求解优化：由暴力求解到滑动窗口滑动窗口的使用思路二：滑动窗口2.2最大连续1的个数思路：滑动窗口+zero计数器2.3将x减到0的最小操作数思路
让我们一起加油好吗·2025-03-06 20:26

OpenGL 3D纹理

3D纹理的主要特性和用途：体积数据表示：用于表示完整的3D数据集，如医学扫描(CT、MRI)、气象数据等空间采样：允许在3D空间中的任意位置进行纹理采样层次细节：支持类似2D纹理的MipMap功能，但在三维空间
令狐掌门·2025-03-06 20:25

VS 编译器中的 X86 和 X64：架构差异全解析

一、架构基础X86和X64都是基于Intel架构的处理器指令集架构，但它们的发展历程和设计理念有所不同。X86：这个名称源于Intel早期的一系列16位和
晚风る·2025-03-06 20:24

Leetcode3146. 两个字符串的排列差

计算排列差：遍历字符串s中的每个字符（由于t是s的排列，所以字符集是相同的），计算每个字符在两个字符串
ʚ发什么呆^ɞ·2025-03-06 19:49

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

一、介绍害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle
·2025-03-06 18:38

计算机网络软考英语题,软考英语考前练习试题及解析（二十）[2]

供选择的答案A：①culture②science③education④industryB、D：①equal②universal③different④difficult⑤common⑥bigC：①claim②deny③define④callD：①Importance②Instead③Because④Regardless【解析】参考译文：随着个人计算机的广泛使用，许多教育领域的人士已经
A兰舍硅藻泥·2025-03-06 18:09

Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明

机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1）错误类型2）不平衡数据集3
仙魁XAN·2025-03-06 18:38
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