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Python机器学习基础教程
【python】python
基础教程
java转python快速入门
前言:很多同学估计和博主一样,照葫芦画瓢写点python是没问题的,理论上只要懂一门语言学其它语言的基本语法都是很容易的,难点在于针对什么场景用什么框架,如何针对并发做设计等。虽说我们画瓢都能画,但是基础的入门语法还是要熟练的,博主是java开发,所以本文有时会以java的语言来阐述。文章目录python环境变量最基础语法及重要概念pycharm快捷键面对对象基础变量作用域基础循环基础线程安全问题
孟秋与你
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2024-01-10 08:47
python
python
Agisoft Metashape 基于影像的外部点云着色
AgisoftMetashape基于影像的外部点云着色提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章
Python机器学习
入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成
小喜头鱼
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2024-01-10 07:04
Agisoft
Metashape
高级教程
无人机
图像处理
计算机视觉
【
Python机器学习
】用于回归的决策树
用于回归的决策树与用于分类的决策树类似,在DecisionTreeRegressor中实现。DecisionTreeRegressor不能外推,也不能在训练数据范围之外的数据进行预测。利用计算机内存历史及格的数据进行实验,数据展示:importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei
zhangbin_237
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2024-01-10 06:10
Python机器学习
机器学习
python
回归
决策树
人工智能
【
Python机器学习
】决策树——树的特征重要性
利用一些有用的属性来总结树的工作原理,其中最常用的事特征重要性,它为每个特征树的决策的重要性进行排序。对于每个特征来说,它都是介于0到1之间的数字,其中0代表“根本没有用到”,1代表“完美预测目标值”。特征重要性的求和为1。将特征重要性进行可视化:importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass
zhangbin_237
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2024-01-10 06:40
Python机器学习
机器学习
决策树
人工智能
python
【
Python机器学习
】决策树的优缺点
控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数,它在树完全展开之前停止树的构造。决策树的优点:1、得到的模型很容易可视化2、算法完全不受数据缩放的影响决策树算法不需要特征预处理,比如归一化或标准化。特别是特征的尺度完全不一样时或二元特征和连续特征同时存在时,决策树的效果很好。决策树的缺点是,即使做了预剪枝,它也经常过拟合,泛化性能很差,所以大多数应用中,往往使用集成方法来替代单颗决策树。
zhangbin_237
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2024-01-10 06:40
Python机器学习
机器学习
python
决策树
人工智能
阿里云弹性网络接口技术的容器网络
基础教程
基于容器的虚拟化是一种虚拟化技术。与虚拟机(VM)相比,容器更轻量级,部署更方便。Docker是目前主流的容器引擎,支持Linux、Windows等平台,以及Kubernetes(K8S)、Swarm、Rocket(RKT)等主流Docker编排系统。常见的容器网络支持多种模型,如桥接网络、Overlay网络、Host网络和用户自定义网络。K8S等系统依靠容器网络接口(CNI)插件进行网络管理。常
九河云
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2024-01-10 06:36
阿里云
网络
云计算
【
Python机器学习
】决策树集成——随机森林
理论知识:集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型法方法。随机森林本质上是许多决策树的集合,其中每棵树都和其他数略有不同,随机森林背后的思想是:每棵树的预测可能都比较好,但是可能对部分数据过拟合,如果构造很多树,并且每棵预测的都很好,但都以不同的方式过拟合,那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合。为了实现这一策略,需要构造很多决策树。每棵树都应该对目标值做出可以接受的预测,还应该与其他树不同。
zhangbin_237
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2024-01-10 06:33
Python机器学习
机器学习
python
决策树
人工智能
随机森林
人机交互
基础教程
(第三版)期末复习总结
主体:人机交互-->人(感知和认知)+机器(设备-->交互设备表示模型,界面设计-->web界面+移动界面设计最终:可用性分析+用户体验评价其中人机交互大主题在第一章;感知和认知是第二章;交互设备是第三章;交互技术第四章;界面设计大原则是第五章;界面表示模型是第六章;web界面是第七章;移动界面设计是第八章;可用性分析与用户体验评价是第九章;综合案例是最终章。第一章:人机交互定义:设计,评价和实现
就是没想好
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2024-01-10 03:39
课程考试复习
软件测试|Linux
基础教程
:创建和删除目录
简介在Linux系统中,创建和删除目录是非常常见的操作。目录是用于组织文件和其他目录的一种结构,它们是组织文件系统的重要组成部分。本文将介绍如何在Linux系统中创建和删除目录。创建目录在Linux中,可以使用mkdir命令来创建一个新的目录。mkdir是MakeDirectory(创建目录)的缩写。基本语法创建目录的基本语法如下:mkdir[-mp]directory_name其中,direct
程序员潇潇
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2024-01-09 22:26
软件测试
linux
运维
服务器
功能测试
自动化测试
软件测试
程序人生
Unity AI Muse
基础教程
UnityAIMuse
基础教程
UnityAI内测资格申请Unity项目PackageManagerMuseSprite安装MuseTexture安装MuseSprite
基础教程
什么是MuseSprite
Maddie_Mo
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2024-01-09 20:28
unity
人工智能
游戏引擎
【
Python机器学习
】构造决策树
通常来说,构造决策树直到所有叶结点都是纯的叶结点,但这会导致模型非常复杂,并且对于训练数据高度过拟合。为了防止过拟合,有两种常见策略:1、尽早停止树的生长,也叫预剪枝2、先构造树,但随后删除或折叠信息量很少的结点,也叫后剪枝。预剪枝的限制条件可能包含限制树的最大深度、限制叶结点的最大数目、规定一个结点中数据点的最小数目。如果不防止过拟合:fromsklearn.treeimportDecision
zhangbin_237
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2024-01-09 08:28
机器学习
python
决策树
数学和英语都很差,学习Python难吗?看完我相信你会坚定你的选择
我想说:python不需要很高的数学水平,英语也是很初级就可以入门,因为它的语法很简单,若你的英语不是很好,可以看很多中文的书,比如python
基础教程
,廖雪峰的python教程,或者看一些imooc的视频教程
PathonDiss
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2024-01-09 08:07
python
基础教程
八(循环1)
1.while循环为避免多次重复的代码,我们会用到循环while(condition):执行语句while循环的结构非常简单只要条件满足就一直循环直到,条件不满足为止。例子如下:x=1whilex>>words=['this','is','an','ex','parrot']>>>forwordinwords:...print(word)...thisisanexparrot1.range鉴于迭代
小强同学:
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2024-01-09 08:52
python基础教程(第三版)
python
软件测试|Linux
基础教程
:cp命令详解,复制文件或目录
简介在Linux系统中,cp命令是一个非常常用且强大的命令,用于复制文件和目录。cp命令允许我们在不同目录之间复制文件或目录,并可以根据需求对文件复制的行为进行调整。在本文中,我们将详细解释cp命令的用法以及一些常见的选项。cp命令基本语法cp命令的基本语法如下:cp[选项]源文件目标文件选项常用参数:d:如果源文件为软链接(对硬链接无效),则复制出的目标文件也为软链接;i:询问,如果目标文件已经
软件测试潇潇
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2024-01-09 07:49
软件测试
linux
运维
服务器
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自动化测试
功能测试
程序人生
【Java
基础教程
】(二十八)Java新特性篇 · 第八讲:方法引用——概念及优缺点、语法形式及使用案例、应用场景与注意事项 ~
Java
基础教程
之新特性·方法引用1️⃣概念2️⃣优势和缺点3️⃣使用3.1语法形式3.2案例4️⃣应用场景5️⃣注意事项总结1️⃣概念方法引用是Java编程语言中的一个重要特性,它首次出现在Java8
小山code
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2024-01-09 07:17
#
Java基础教程
java
jvm
开发语言
java-ee
后端
经验分享
【
Python机器学习
】理论知识:决策树
决策树是广泛用于分类和回归任务的模型,本质上是从一层层if/else问题中进行学习,并得出结论。这些问题类似于“是不是”中可能问到的问题。决策树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点(叶结点)。树的边奖问题的答案与将问的下一个问题连接起来。用机器学习的语言来说,,为了得到预测结果,利用多个特征构建一个模型,可以利用监督学习从数据中学习模型,而不需要人为构建模型。学习决策树,就是学习一系列if
zhangbin_237
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2024-01-08 19:35
机器学习
python
决策树
Java
基础教程
(5)--变量
一.变量1.变量的定义正如上一篇教程《Java
基础教程
(4)--面向对象概念》中介绍的那样,对象将它的状态存在域中。但是你可能仍然有一些疑问,例如:命名一个域的规则和惯例是什么?
游戏原画设计
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2024-01-08 18:56
mac/linux环境安装beego
基础教程
beego与bee工具安装1.官方下载go包,本人当前演示go版本1.19.7,配置好go环境变量2.配置GOPROXY与GO111MODULEgoenv-wGO111MODULE=on镜像七牛与阿里二选一即可exportGOPROXY=https://goproxy.cnexportGOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy3.beego与bee安装,在
追逐梦想之路_随笔
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2024-01-08 17:05
macos
linux
beego
ASP.NET Core Razor 编辑表单 - ASP.NET Core
基础教程
- 简单教程,简单编程
原文:ASP.NETCoreRazor编辑表单-ASP.NETCore
基础教程
-简单教程,简单编程ASP.NETCoreRazor编辑表单上一章节我们介绍了标签助手和HTML助手,也使用标签助手和HTML
weixin_33720956
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2024-01-08 15:27
测试
c#
数据库
《Cocos Creator
基础教程
》改版计划!
《CocosCreator
基础教程
》系列推送了13篇,感谢有大家的关注与反馈,让我能坚持下去。根据公众号的数据统计,
基础教程
系列的阅读量是之前文章的好几倍,每当次看到文章阅读量上升,心里也是美滋滋的!
张晓衡
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2024-01-08 10:12
基于python的贝叶斯分类算法预测_
python机器学习
:朴素贝叶斯分类算法
大数据挖掘DT机器学习公众号:datayx贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下。1分类问题综述对于分类问题,其实谁都不会陌生,日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如,当你看到一个人,你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人;你可能经常会走在路上对身旁
Puzzle Cosmo
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2024-01-08 09:10
Django+DRF
基础教程
(前后端分离)
接下来是我对学了Django和前后端分离需要的DRF的记录,这些记录我只会保留前后端分离需要的部分,其余的,比如模板,视图函数之类的,我并不会记录,因为DRF使用的是视图类而不是视图函数。一.Django项目准备我们想要学习Django+DRF,我们先要知道怎么创建一个项目。下面是我们所需要的一些准备:Django版本:4.1DRF版本:3.14.0虚拟环境创建工具:anaconda2021.11
Huonzy
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2024-01-08 09:54
后端
django
python
后端
PS
基础教程
之内存盘错误
PS封面图.jpgPS2017内存盘已满,没有足够内存怎么办第一步:先设置可供使用的内存大小——在PS界面中点击编辑——首选项——性能,进入内存调节界面。将内存使用情况的PS使用内存调节至100%0、编辑首选项性能.jpg1、PS使用内存调节至100%.jpg第二步:设置暂存盘,将非系统盘D、E勾选上(根据盘符而定),再把系统盘C的勾去掉。若系统盘足够大,也可以勾上2、暂存盘,将非系统盘D、E勾选
GeekJun
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2024-01-08 07:34
C++入门教程,C++
基础教程
(第一部分:从C到C++)七
由C语言发展而来的一种面向对象的编程语言。第一部分、从C语言到C++本章讲述C++语言的简史,以及C++语言中与面向对象关系不大、C语言中没有的特性。这些特性能够增加编程的便利性,提高程序的可扩充性。十三、如何规范地使用C++内联函数inline关键字可以只在函数定义处添加,也可以只在函数声明处添加,也可以同时添加;但是在函数声明处添加inline关键字是无效的,编译器会忽略函数声明处的inlin
别致的SmallSix
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2024-01-08 07:40
C++教程
c++
c语言
开发语言
Python入门
基础教程
:继承、封装、多态 (非常详细)
前言这篇文章介绍面向对象的三大特征——封装,继承,多态。对于编程初学者来说,学习python应该是比较好入手的,文末会给大家介绍下python的一些特点,供需要学习编程语言的伙伴一个简单的参考。我们知道python是一种面向对象的语言,面向对象的三大特征就是封装,继承,多态。封装封装的目的1:封装数据:保护隐私2:封装方法:隔离复杂度(只保留部分接口对外使用)封装的方式1:公有属性和方法公有属性和
不爱喝苏打水
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2024-01-08 03:08
Python入门
Python学习
python
数据库
开发语言
Axure RP 9
基础教程
(3)——添加图标元件
上一节我们学习了如何对一个矩形元件设置交互样式,我们完成了将元件设计为按钮,实现了鼠标悬停的交互样式和单击界面跳转的交互效果。其实我们完全可以让我们设置的界面更加的美观。比如csdn的创作界面:我们可以看到,在每个热区上面,在文字上方都放置了一个图标,让我们的界面看起来不那么枯燥无趣,这些图标的来源就是元件库里面的元件。现在让我们来学习一下如何添加这种有趣的图标。方法很简单,我们只需要做一下三个步
park_1
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2024-01-08 02:19
axure
axure
交互
python
基础教程
三(元组和字符串格式化)
1.元组与列表一样,元组也是序列,唯一的差别在于元组是不可修改的,元组语法很简单,只要将一些值用逗号分隔,就能自动创建一个元组。>>1,2,3(1,2,3)如何表示只包含一个值的元组呢,这点有点特殊:虽然只有一个值,也必须在他后面加上逗号。>>4343>>42,(42)函数tuple的工作原理和list很像:它将一个序列作为参数,并将其转换为元组。如果参数已经是元组,就返回它>>tuple([1,
小强同学:
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2024-01-08 02:14
python基础教程(第三版)
python
开发语言
python
基础教程
七(print参数,import,序列解包,赋值,缩进等)
在学习if条件句以前我们先说点别的1.priint你知道,print用于打印一个表达式,这个表达式要么是字符串,要么将自动转换成字符串。实际上,你可以同时打印多个表达式,条件是用逗号分隔它们:>>>print('age:',42)age:42如你所见,在参数之间插了一个空格字符。在你要合并文本和变量值,而又不想使用字符串设置功能时,这种行为很有帮助。这个空格参数可以改成任意字符都可以,利用参数se
小强同学:
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2024-01-08 02:14
python基础教程(第三版)
python
python
基础教程
七(布尔类型,条件语句,断言)
1.布尔类型在前面,你遇到了很多真值,现在终于需要他们了。真值也称布尔值。用做布尔表达式(如用作if语句中的条件)时,下面的值都将被解释器视为假:FalseNone0""()[]{}换而言之,标准值False和None.各种类型(包括浮点数,复数等)的数值0,空序列(如空字符串,空元组,空列表)以及空映射(如空字典)都被视为假,而其他各种值都被视为真,包括特殊值True这意味着任何python值都
小强同学:
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2024-01-08 02:14
python基础教程(第三版)
python
开发语言
【融职培训】Web前端学习 第3章 JavaScript
基础教程
4 条件语句
一、概述语句执行流程有三种:顺序执行、条件执行、循环执行。条件语句表示的就是按照条件判断执行哪些代码(或不执行哪些代码)。例如:我们登录一个软件,输入用户名和密码的时候,输入正确则登录成功,输入错误,会弹出相关提示,这就是一个典型的分支语句(在实际开发中,这个功能或设计多个分支语句)。二、if语句if语句是最基本的条件控制语句,它让JavaScript程序可以选择执行顺序,我们可以通过一个布尔值来
lmonkey_01
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2024-01-07 23:41
如何学习才能快速成为ios开发高手?
参考书看《Objective-C
基础教程
》这本书就行了。书看到后来还需要补充一些关于面向对象的知识,一般计算机专业的学生都是在学C++的时候接触这类思想的。
阿道奇
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2024-01-07 22:34
ZedBoard-Linux学习笔记之一
本文参考自嵌入式linux
基础教程
第二版【本书已经获得
雄关迈步
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2024-01-07 22:08
【
Python机器学习
】朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器,它的训练速度往往更快,但是泛化能力比线性分类器稍差。朴素贝叶斯分类器高效的原因是:通过单独查看每个特征来学习参数,并从每个特征中收集简单的类别统计数据。scikit-learn中实现了3中朴素贝叶斯分类器:GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB。GaussianNB可用于任意连续数据,BernoulliNB假定输入
zhangbin_237
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2024-01-07 19:53
机器学习
python
人工智能
【
Python机器学习
】线性模型——用于二分类的线性模型
线性模型也广泛用于分类问题,对于二分类问题,可以用以下公式进行预测:y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+…………+w[p]*x[p]+b>0公式与现行回归的公式非常类似,但没有返回特征的加权求和,而是为预测设置了阈值。如果函数值小于0,就预测类别-1,否则预测类别+1。对于用于回归的线性模型,输出y是特征的线性函数,是直线、平面或者超平面。对于用于分类的线性模型,决策边界是输入的线性函数。
zhangbin_237
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2024-01-07 19:23
机器学习
分类
人工智能
【
Python机器学习
】线性模型的优缺点
线性模型的主要参数是正则化参数。在回归模型里是alpha,在一些分类模型里是C。alpha越大或C越小,说明模型越简单,通常在对数尺度上对alpha和C进行调节。除了正则化参数,还需要确定是L1正则化还是L2正则化,如果只有几个特征是重要的,应该用L1正则化,否则用L2正则化。线性模型的训练速度非常快,预测速度也很快。这类模型可以推广到非常大的数据集,对稀疏数据也有效。线性模型的另一个优点是:利用
zhangbin_237
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2024-01-07 19:52
机器学习
人工智能
线性回归
回归
【
Python机器学习
】线性模型——用于多分类的线性模型
很多线性分类模型只使用与二分类问题,将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”方法。在“一对其余”方法中,对每个类别都学习一个二分类模型,将这个类别和其他类别尽量区分,这样就生成了与类别数相同的二分类模型数。在测试点上运行所有分类器进行预测,在对应类别上分数最高的分类器“胜出”,将这个类别标签范围作为预测结果。多分类Logistics回归背后的数学与“一对其余”方法稍有不同,但也是对
zhangbin_237
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2024-01-07 19:20
机器学习
python
分类
线性回归
【
Python机器学习
】基于随机森林全球经济危机预测
一、引言全球经济危机是一个复杂的问题,受到多种因素的影响,如金融市场、政策环境、地缘政治等。预测经济危机对于政策制定者、投资者和企业来说至关重要,因为它可以帮助他们提前做出应对措施,减少潜在的损失。然而,准确预测经济危机是一项具有挑战性的任务,因为涉及到的数据量大、变量多,且各因素之间的相互作用难以捉摸。近年来,机器学习和人工智能的迅速发展为解决这一问题提供了新的思路。随机森林作为一种强大的集成学
Zouia Gail(修行中)
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2024-01-07 16:20
机器学习
随机森林
人工智能
Kali Linux——aircrack-ng破解wifi密码
基础教程
一、准备1、usb无线网卡2、密码字典二、案例1、查看网卡信息airmon-ng2、开启网卡监听airmon-ngstartwlan0#说明:wlan0是网卡,根据1中查看到的结果自行修改3、扫描wifi信号airodump-ngwlan04、抓取握手包#说明:与5一起airodump-ng-wryan-c6--bssid2C:61:04:F7:94:26wlan0#说明:-c:指定信道-w:指定
被时间v扑了空
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2024-01-07 14:38
Kali
Linux
linux
网络
安全
网络攻击模型
正则表达式-
基础教程
文章目录前言一、概述二、常用语法1.普通字符2.预定义字符3.特殊字符4.限定符三、常用正则表达式1.校验数字的表达式2.校验字符的表达式3.特殊需求的表达式四、示例前言虽然在大部分情况下我们不需要自己去写正则表达式,但是我们还是需要看懂别人写的正则表达式以及根据需求能够自己写出一写正则表达式,所以我觉得还是很有必要去整理一下这方面的内容。一、概述为什么要使用正则表达式?典型的搜索和替换操作要求提
多加点辣也没关系
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2024-01-07 10:39
入门教程
正则表达式
unix
服务器
[ComfyUI]
基础教程
(一)环境部署和插件安装
ComfyUI为StableDiffusion提供了一个强大的节点流程操作界面,带来了更多的自由度和可复现性,同时降低了显存要求。对于那些希望深入了解和利用StableDiffusion技术的用户来说,是一个不可多得的选择。(但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。)1.下载和安装ComfyUI首先从官方的github连接上找到最新的release包,下载解压即可使用:点击进入Releases,点
细节控-AI先行者
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2024-01-07 04:12
ComfyUI从入门到精通
stable
diffusion
人工智能
ai绘画
vue实现搜索后列表关键字高亮
exportdefault{data(){return{keywords:'',list:[{id:1,title:'Vue.js开发实践'},{id:2,title:'Vue3
基础教程
'},{id:3
学如逆水,不进则退
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2024-01-07 04:40
功能实现
vue.js
前端
javascript
性能优化-OpenMP
基础教程
(三)
个人专栏:高性能(HPC)开发
基础教程
CSDN主页发狂的小花人生秘诀:学习的本质就是极致重复!目录一、OpenMP是什么?
发狂的小花
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2024-01-07 02:55
高性能(HPC)开发基础教程
#
OpenMP入门教程
linux
OpenMP
并行编程
嵌套并行
c++
八大在线项目实习 2024年第一期即将开班
八大项目:某实习网站招聘信息采集与分析(Python数据采集与分析)股票价格形态聚类与收益分析(Python金融分析)某平台网络入侵用户自动识别(
Python机器学习
)某平台广东省区采购数据分析(Excel
泰迪智能科技
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2024-01-07 01:14
大数据
人工智能
大数据
人工智能
GIS在地质灾害危险性评估与灾后重建中的实践技术应用及
python机器学习
灾害易发性评价模型建立与优化
地质灾害是指全球地壳自然地质演化过程中,由于地球内动力、外动力或者人为地质动力作用下导致的自然地质和人类的自然灾害突发事件。由于降水、地震等自然作用下,地质灾害在世界范围内频繁发生。我国除滑坡灾害外,还包括崩塌、泥石流、地面沉降等各种地质灾害,具有类型多样、分布广泛、危害性大的特点。地质灾害危险性评价着重于根据多种影响因素和区域选择来评估在某个区域中某个阶段发生的地质灾害程度。以此预测和分析未来某
Mr.靳靳477302280
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2024-01-07 00:55
地质
gis
地学
地质
python
基础教程
Python基础一篇曾经写的关于python的
基础教程
课件,存此做记录(#.#),有需要的可以前往https://leolin66.top/article/python_basic_tutorial下载
不可能掉发
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2024-01-07 00:18
python
数据库
开发语言
2024 Midjourney
基础教程
(⼆):了解 Midjourney Bot 和AI绘画使用技巧进阶教学
在上⼀篇⽂章中,我们学到了如何注册Midjourney,开通付费订阅,并画出了可能是⾃⼰的第⼀张AI绘画。怎么样?这种将想象的画⾯,变为现实世界图⽚的感觉。是否有种造物者的错觉,同时有种开盲盒的惊喜感?那这篇⽂章,带⼤家更进⼀步深⼊了解Midjourney的Discord服务器。教⼤家如何将MidjourneyBot邀请到⾃⼰的Discord服务器;并介绍⼀些常⻅常⽤的MidjourneyBot指
喜好儿aigc
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2024-01-06 19:29
midjourney
AI作画
人工智能
gpt-3
aigc
Markdown
基础教程
Markdown教程一、Markdown标题1、使用=和-标记一级和二级标题;test一级标题=============test二级标题-------------结果如下:test一级标题test二级标题2、使用#标记;#一级标题##二级标题###三级标题####四级标题#####五级标题######六级标题结果如下:一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题二、Markdown段落格式1、
波罗的海de夏天
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2024-01-06 15:30
性能优化-OpenMP
基础教程
(五)-全面讲解OpenMP基本编程方法
个人专栏:高性能(HPC)开发
基础教程
CSDN主页发狂的小花人生秘诀:学习的本质就是极致重复!
发狂的小花
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2024-01-06 08:41
#
OpenMP入门教程
高性能(HPC)开发基础教程
性能优化
OpenMP
C
并行
fork
性能优化-OpenMP概述(一)-宏观全面理解OpenMP
个人专栏:高性能(HPC)开发
基础教程
CSDN主页发狂的小花人生秘诀:学习的本质就是极致重复!
发狂的小花
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2024-01-06 08:41
高性能(HPC)开发基础教程
#
OpenMP入门教程
性能优化
OpenMP
并行
CUDA
c++
c
Go 语言数组
基础教程
- 数组的声明、初始化和使用方法
数组用于在单个变量中存储相同类型的多个值,而不是为每个值声明单独的变量。声明数组在Go中,有两种声明数组的方式:使用var关键字:语法vararray_name=[length]datatype{values}//这里定义了长度或者vararray_name=[...]datatype{values}//这里长度是隐含的使用:=符号:语法array_name:=[length]datatype{v
小万哥丶
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2024-01-06 04:01
Golang
后端开发
软件工程
程序人生
编程语言
开源
Linux
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