PyQt学习笔记第3页

Text2Reward学习笔记

1.提示词请问，“glew”是一个RL工程师常用的工具库吗？请问,thiscodebase主要是做什么用的呀？1.1解释代码是否可以请您根据thiscodebase的主要功能，参考PyTorch的文档格式和文档风格，使用Markdown格式为选中的代码行编写一段相应的文档说明呢？2.项目环境配置2.1新建环境[official]2.1.1Featurizecondacreate-p~/work/d

·2025-07-11 11:35

pandas学习笔记

pandas是python中一个性能强大的数据处理库，能进行复杂的数据处理。pandas的数据结构分为三种类型，分别为series,DataFrame和index,对于初学者而言，series和DataFrame这两种结构最为重要。下面作者将重点介绍series和DataFrame这两部分。series的介绍series按照作者的目前的理解是pandas库中最基础的组成部分，seriers是由索引

kara_486·2025-07-11 11:04

英语学习笔记2.0

✅正确表达：“HowlonghaveyoubeenteachingEnglish?”或者更简单地问：“HowlongdoyouteachEnglish?”（这个句子语法对，但用在现在习惯性的行为上）用法说明：如果你想问：️“你教英语多久了？”✅用现在完成时（表示一段持续的时间）：HowlonghaveyoubeenteachingEnglish?️你可以这样试试新的句子：Howlonghaveyo

飞升不如收破烂~·2025-07-11 11:59

C语言笔记

学习笔记仅供参考基础介绍程序就是一组计算机能识别的指令，计算机的一切操作都是由程序控制的。人和计算机都能识别的语言就是就是计算机语言，计算机工作是基于二进制的。

·2025-07-11 08:40

黑马程序员_学习笔记2——wpf计算器

马林雷·2025-07-10 23:11

WPF学习笔记（27）科学计算器

科学计算器1.前端界面2.功能代码1.前端界面2.功能代码usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.Windows;usingSystem.Windows.Controls;usingSystem.Wind

三千道应用题·2025-07-10 23:40

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

特征工程（FeatureEngineering）详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节，旨在通过对原始数据的转换、组合和提取，构建更适合模型的高质量特征。其质量直接决定模型性能上限（“数据和特征决定了模型的上限，而算法只是逼近这个上限”）。1.特征工程的核心目标提升模型性能：增强特征与目标变量的相关性。降低计算成本：减少冗余特征，加速训练。改善泛化能力：避免过拟合，提高鲁棒性。2.特征工程的

·2025-07-10 20:49

Java基础学习笔记2

今天是Java基础学习第二天，加油！！！下面是我今天记的一些笔记。（有点懒惰了，爬虫今天没学，因为赖床了(bushi)，但我会勤奋起来的^_^，一定一定！明天不能偷懒了天！！）一、运算符例子：inta=10;intb=20;intc=a+b;其中，“+”是运算符，且是算术运算符；“a+b”是表达式，且是算术表达式。1.算术运算符例1：publicclassdemo3{publicstaticvoi

qichi333·2025-07-10 15:53

SystemVerilog LRM 学习笔记 -- clocking块

1clocking...endclocking块clocking块是SV新feature，主要是为了更好解决testbench和DUT之间的timing和同步建模的问题，可以使user基于clockcycle在更高的抽象层次上写testbench(如“##3”，表示三个clock)。clocking只能在module/interface/checker/program中声明，不能在function

·2025-07-10 06:21

JavaWeb（苍穹外卖）--学习笔记03（登录生成令牌）

前言本片文章是学习B站黑马程序员苍穹外卖的学习笔记。

老虎0627·2025-07-10 03:33

【MobileNet v3 可视化界面】在电脑上实现可视化界面

【MobileNetv3可视化界面】在电脑上实现可视化界面一、PyQt5库安装PyQt5库的安装，可以查看这篇文章：完全弄懂如何用pycharm安装pyqt5及其相关配置二、界面设置三、功能链接GPUorCPU

·2025-07-09 23:36

深入理解Spring Bean的生命周期

本文将基于学习笔记，详细解析Bean生命周期的七个阶段，并补充关键细节和实践要点。一、Bean定义阶段：蓝图的绘制Bean定义阶段就如同建筑前的设计图纸绘制，它决定了Bean的

·2025-07-09 16:20

redis学习笔记

1.在docker上安装redis之后，具体可以看我之前的docker教程一.进入docker的redis容器中#进入docker的redis容器中dockerexec-itredis/bin/bash#启动redisredis-cli#设置键setmykeyabc#取出键getmykey#删除键delmykey二，Redis数据类型字符串（string），哈希（hash），列表（list），集合

·2025-07-09 15:14

算法学习笔记：10.Prim 算法——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题

在图论的世界里，最小生成树（MinimumSpanningTree,MST）是一个至关重要的概念，它在通信网络设计、电路布线、交通规划等领域有着广泛的应用。求解最小生成树的算法中，Prim算法以其独特的“逐步扩展”思想占据着重要地位。Prim算法的基本概念在正式介绍Prim算法之前，我们先回顾一下最小生成树的定义：对于一个具有n个顶点的带权连通图，其最小生成树是包含所有n个顶点的一棵无环子图，且该

呆呆企鹅仔·2025-07-09 14:41

算法学习笔记：11.冒泡排序——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题

在排序算法的大家族中，冒泡排序是最基础也最经典的算法之一。它的核心思想简单易懂，通过重复地走访待排序序列，一次比较两个相邻的元素，若它们的顺序错误就把它们交换过来，直到没有需要交换的元素为止。虽然冒泡排序的时间复杂度较高，在大规模数据排序中并不常用，但它是理解排序算法思想的绝佳入门案例，也是计算机考研408和算法学习中的基础内容。冒泡排序的基本概念冒泡排序（BubbleSort）之所以被称为“冒泡

·2025-07-09 14:11

Flow 数据流学习-冷流和热流

文章参考的Kotlin学习笔记（五）——Flow数据流学习实践指北（一）-掘金Kotlin系列之认识一下Flow-掘金冷流（ColdFlow）：在数据被使用方订阅后，即调用collect方法之后，提供方才开始执行发送数据流的代码

qq_39844788·2025-07-09 10:44

MapReduce学习笔记

1.MapReduce做什么Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。2.MapReduce工作机制实体一：客户端，用来提交MapReduce作业。实体二：JobTracker，用来协调作业的运行。实体三：TaskTracker，用来处理作业划分后的任务。实体四：HDFS，用来在其它实体间共享作业文件。3.编写MapRed

·2025-07-09 07:23

uni-app学习笔记二十一--pages.json中tabBar设置底部菜单项和图标

如果应用是一个多tab应用，可以通过tabBar配置项指定一级导航栏，以及tab切换时显示的对应页。在pages.json中提供tabBar配置，不仅仅是为了方便快速开发导航，更重要的是在App和小程序端提升性能。在这两个平台，底层原生引擎在启动时无需等待js引擎初始化，即可直接读取pages.json中配置的tabBar信息，渲染原生tab。Tips当设置position为top时，将不会显示i

moxiaoran5753·2025-07-09 07:20

C# 学习笔记-多线程操作、异常排除

多线程操作、异常排除1.异常解决1.1关于创建调用提示非单线程的问题2.关于无法捕获的异常2.1AccessViolationException异常1.异常解决1.1关于创建调用提示非单线程的问题调试过程中，创建多线程调用Excel时提示：在可以调用OLE之前，必须将当前线程设置为单线程单元(STA)模式。请确保您的Main函数带有STAThreadAttribute标记解决方法是，设置线程属性为

鱼听禅·2025-07-09 06:45

Flutter-完整开发实战详解(一、Dart-语言和-Flutter-基础)

2401_85122662·2025-07-09 01:43

学习笔记：oracle online系列：oracle：Per-Process PGA memory limit

我们的文章会在微信公众号IT民工的龙马人生和博客网站(www.htz.pw)同步更新，欢迎关注收藏，也欢迎大家转载，但是请在文章开始地方标注文章出处，谢谢！由于博客中有大量代码，通过页面浏览效果更佳。本文转自朋友的真实案例分享。oracleonline系列：oracle：Per-ProcessPGAmemorylimit前几日，东区某客户的19crac出现了ORA-04030，从报错的trace来

认真就输DBA·2025-07-08 22:24

机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析

·2025-07-08 20:36

DPDK探测设备并初始化

本文整理下之前的学习笔记，基于DPDK17.11版本源码分析。主要看一下DPDK探测网卡设备，并进行初始化的流程，用到了类似kernel中的总线-设备-驱动模型。

分享放大价值·2025-07-08 17:51

动手学深度学习13.7. 单发多框检测（SSD）-笔记&练习（PyTorch）

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。

scdifsn·2025-07-08 13:22

动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。

scdifsn·2025-07-08 13:22

Python学习笔记2-垃圾回收机制

Python的垃圾回收机制是自动管理内存的系统，用于回收不再使用的内存，以避免内存泄漏和优化内存使用。Python使用引用计数（ReferenceCounting）和垃圾回收（GarbageCollection）两种方式来管理内存。1.引用计数(ReferenceCounting)引用计数是Python内存管理的基础机制。每个对象都维护一个引用计数器，记录有多少个引用指向该对象。当一个新的引用指向

Carrie_Lei·2025-07-08 12:45

Python数据分析学习笔记：字符串统计

一、题目来源KagglePandas-Exercise:SummaryFunctionsandMaps章节二、题目要求描述一瓶葡萄酒时，可用的词汇有限。哪种词出现频率更高：“tropical”还是“fruity”？统计description列中这两个词的出现次数。忽略大小写。三、我的思路（使用str.contains统计总次数）tropical_count=reviews['description

NIKEeri·2025-07-08 11:39

【机器学习|学习笔记】随机森林（Random Forest, RF）详解，附代码。

【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-08 09:56

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记）

本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）

胡说八道的Dr. Zhu·2025-07-08 08:49

关于 Linux中系统调优的一些笔记

写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课，听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课，所以讲的很浅，没接触过，这里做为了解，长长见识。

山河已无恙·2025-07-08 08:45

CSC研修计划的书写

博主最近在申请CSC，所以也会更新一下自己的学习笔记，有需要的可以关注我一下，同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求（fromCSC官网）①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平；②拟选择的留学国别

·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1：完美分类；AUC=0.5：随机猜测。适用于二分类及多分类（OvR或OvO策略）。混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类：政治、经济、体育等。特点互斥性：每个样本仅属于一个类别（区别于多标签分类）。输出要求：模型需输出每个类别的概率分布，且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

【DeepSeek开源周】Day 4：DualPipe & EPLB 学习笔记

目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略（1）F-then-B策略（2）1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行（EP）2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略（1）分层负载均衡（2）全局负载均衡（3）接口和示例

蓝海星梦·2025-07-08 06:00

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型

·2025-07-08 06:29

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论：1.特征选择的核心目标提升模型性能：去除噪声和冗余特征，增强泛化能力。降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent

·2025-07-08 04:46

OpenHarmony解读之设备认证：Pake协议详解与实战

陈乔布斯·2025-07-08 04:16

【ESP32最全学习笔记（基础篇）——7.ESP32 ADC – 使用 Arduino IDE 读取模拟值】

关于本教程：ESP32基础篇1.ESP32简介2.ESP32Arduino集成开发环境3.VS代码和PlatformIO4.ESP32引脚5.ESP32输入输出6.ESP32脉宽调制7.ESP32模拟输入☑8.ESP32中断定时器9.ESP32深度睡眠

「已注销」·2025-07-07 23:40

计算机网络（网页显示过程，TCP三次握手，HTTP1.0，1.1，2.0，3.0，JWT cookie）

前言最近一直在看后端开发的面经，里面涉及到了好多计算机网络的知识，在这里以问题的形式写一个学习笔记（其中参考了:JavaGuide和小林coding这两个很好的学习网站）1.当键入网址后，到网页显示，其间发生了什么

老虎0627·2025-07-07 19:38

PyQt5—QTextEdit 学习笔记

第二章控件学习一、QTextEdit基础认知QTextEdit是PyQt/PySide框架中用于处理富文本内容的强大控件，它不仅支持纯文本编辑，还能处理HTML、图片等复杂内容，是开发文本编辑器、日志查看器等应用的核心组件

寄思～·2025-07-07 18:32

陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新

1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系：相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast

WangSoooCute·2025-07-07 16:23

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov

Unacandoit·2025-07-07 16:49

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC

·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.

·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫

巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1

star_and_sun·2025-07-07 12:23

Simscape入门教程

文章目录物理网络连接到Simulink运行本文是官方教程构造物理模型的基本步骤的学习笔记，旨在建立一个带有控制器的质量-弹簧-阻尼系统。

微小冷·2025-07-07 12:51

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