Xode技巧学习

python常用库学习四——subprocess

目录前言1、subprocess.run（）（1）函数参数列表（2）函数的参数含义（3）使用示例2、subprocess.Popen（1）函数参数列表（2）函数参数含义（3）使用示例3、常见的subprocess.Popen类方法（1）Popen.poll()（2）Popen.communicate(input=None,timeout=None)（3）Popen.send_signal(sign
木头人123。·2025-01-18 00:44

面对 this 指向丢失，尤雨溪在 Vuex 源码中是怎么处理的

我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动，感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。
·2025-01-18 00:57

每次启动项目的服务，电脑竟然乖乖的帮我打开了浏览器，100行源码揭秘！

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·2025-01-18 00:27

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。
不牌不改·2025-01-18 00:43

用pygame制作的一个简单控制方块移动

今天学习了一下pygame的简单用法，想用pygame制作一个小游戏，但受制于能力尚不完善，只能从基础做起。
come-昂-·2025-01-18 00:43

Taro 源码揭秘：4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序，build 编译打包是如何实现的？

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·2025-01-18 00:26

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

LeetCode解题实战：Python与C++编程技巧

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：LeetCode汇集了大量算法和数据结构问题，本资料集针对Python和C++两种编程语言，在LeetCode上解决算法问题的策略与实践。Python以其简洁语法和标准库在数据科学和算法实现中占据优势，而C++则以其性能优势在需要高性能计算的场景中受到青睐。本资料集通过实例解析，助你深刻理解Python和C++在算法问题解决中的应用，包括搜索、排序、图论、动态
May Wei·2025-01-18 00:10

网络安全工程师能赚多少钱一个月？_银行网络安全工程师工资多少？

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包网络安全工程师的月薪取决于多种因素，包括他们的经验、技能、学历、所在地区和行业的需求等。
网络安全小林·2025-01-18 00:10

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

小白学习Java第七天

一、单表PRIMARYKEY主键，不能重复，唯一确定一条记录(unique+notnull)表中的任何列都可以作为主键，只要它满足一下条件:1、任意两行都不具有相同的主键值2、每一行都必须具有一个主键值(主键列不允许空置NULL)3、主键列中的值不允许修改或更新主键值不能重用(如果某行从表中删除，它的主键不能赋给以后的新行)AUTOINCREMENT自动增长varchar(10)char(10)区
qq_57406169·2025-01-17 23:38

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法（1）前提（实际中较难满足）（2）理论推导（3）附：超定方程求解二、直接法（1）理论
肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

C++设计模式学习

文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则3.6迪米特法则3.7合成复用原则4.常用设计模式例子4.1工厂模式4.2单例模式4.3策略模式4.4适配器模式4.5模板方法模式4.6外观模式4.7桥接模式4.8代理模式5.总结参考文献1
痛&快乐着·2025-01-17 23:08

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习
福安德信息科技·2025-01-17 23:38

PSNR、SSIM等图像质量评估指标详解

简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。一、PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio）峰值信噪比1.定义PSNR是一种用于衡量两幅图像之间差异的客观指标。
ballball~~·2025-01-17 23:05

蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）详解

简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。历史背景蒙特卡洛模拟的名称来源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场，因其依赖于随机性和概率，与赌博中的随机过程有相似之处。
ballball~~·2025-01-17 23:04

今日总结 2025-01-16

一、学习概况今日围绕uni-app项目展开深入学习，主要聚焦于项目搭建环节，涉及网络请求、状态管理以及用户登录功能的实现，旨在构建一个功能完备的应用基础框架。
谢道韫689·2025-01-17 23:01

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，
python慕遥·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。
代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

【C++】——红黑树的平衡之道：深入实现与优化

——哈珀·李《杀死一只反舌鸟》目录1.解密红黑树：平衡与效率的双重奏2.搭建红黑树：从零到自平衡的实现之路2.1树基打底：设计与框架构建2.2插入有道：插入操作的技巧与挑战2.3旋转为王：平衡的秘密武器
如意.759·2025-01-17 22:55

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的
预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

分布式系统架构4：容错设计模式

这是小卷对分布式系统架构学习的第4篇文章，虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章，写了也没多少阅读量，但是为了个人要成长，小卷最近每天都会更新分布式的文章1.概念容错策略，指的是“面对故障，我们该做些什么”；
卷福同学·2025-01-17 22:50

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
JeffDingAI·2025-01-17 21:49

# [Unity] 使用控制运动开发简单的小游戏

在本教程中，我们将学习如何通过控制物体的位置来制作简单的小游戏，特别是使用Transform组件来控制物体的移动。
踏雪无痕老爷子·2025-01-17 21:46

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?
weixin_39700394·2025-01-17 21:45

checkbox wpf 改变框的大小_C1DataGrid for WPF使用技巧之改变CheckBox列的外观

原标题：C1DataGridforWPF使用技巧之改变CheckBox列的外观在C1DataGrid中，如果包含一个DataGridCheckBoxColumn，您就会发现在Column的单元格中CheckBox
weixin_39551366·2025-01-17 21:15

2011寒假-数据库学习笔记

第一课:数据库类型1.1平面文件适用于:1，数值小且简单2，数值不经常变化3，希望能够使用简单的文本编辑器来更改数值4，希望保存以前数值的简单历史清单,5，希望使用工具快速比较两个文件例如:INI文件(initialization)1.2关系数据库适用于:l需要在不同的表之间执行复杂的查询和连接.l需要执行数据有效性验证,如在其他表中检验相关行的存在.l需要为特定的数据有效性验证,如在其他表中检验
weixin_33967071·2025-01-17 21:14

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。
u013250861·2025-01-17 21:43

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

注意力池化层：从概念到实现及应用

引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化

深入解析昇腾AICPU算子开发：基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升，AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。
快撑死的鱼·2025-01-17 21:09

蓝桥杯C++ Python组——省奖项小技巧1

还有三个多月的准备时间，大家一定要结合自身基础和个人学习安排合理规划好备赛时间呀考试内容：c/c++组python组学习路线第一阶段：把编程语言的课程过一遍，把课程上学习到的习题自己尝试着做一篇第二阶段
m0_dawn·2025-01-17 20:06

2024年最新Python：Page Object设计模式_python page object，BTAJ大厂最新面试题汇集

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是
m0_60707708·2025-01-17 20:36

【AI系统】混合并行

混合并行混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，越来越多的模型展现出动态特性，这引发了对动态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。
·2025-01-17 20:51

✨探究✨进程最大可以打开多少个文件

大家好，我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实，最严谨的方式分享给大家，共同进步写作不易，期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言原本是想搞清楚一台服务器最多能建立多少个连接
·2025-01-17 20:19

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-01-17 20:18

AI Agent：一场智能革命的开始

一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得
TechubNews·2025-01-17 20:02

从研究生到管培生，看98年校招生如何让更多企业用上通义灵码

黄天翔是2024年7月入职阿里云的应届校招生，他说，在研究生阶段便已接触并使用通义灵码，通义灵码速度快、学习成本低，几乎无门槛，且具备强大的跨文件理解能力，能生成满足需求的代码。
·2025-01-17 20:13

Java中private和static同时使用会出现什么情况？

引言这几天在学习单例设计模式（后面会出一期包含23种设计模式介绍的博客）的时候发现了一段代码privatestaticSinglesingle;当时我就在想，这个private和static一起用的话外界想要访问这个成员变量到底是能不能访问到呢
乐悠小码·2025-01-17 19:58

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用
·2025-01-17 19:05

单片机的原理及其应用：从入门到进阶的全方位指南

以下是一篇详细、深入的“单片机的原理及其应用”博客文章示例，适合想要系统学习或深入了解单片机的读者。
wit_@·2025-01-17 19:58

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
·2025-01-17 19:29

【新人系列】Python 入门（二十六）：常见设计模式

newin2020/category_12801353.html专栏定位：为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解，也欢迎大佬们一起交流~专栏简介：在这个专栏，我将带着大家从0开始入门Python的学习
Pandaconda·2025-01-17 19:56

鸿蒙NEXT应用开发训练营毕业总结

自从加入鸿蒙NEXT应用开发训练营以来，我体验了一段充实而富有挑战性的学习旅程。通过系统的理论学习和实践操作，我不仅对鸿蒙NEXT应用开发有了深入的理解，还掌握了其核心技能。
wjl6259·2025-01-17 19:24

19、鸿蒙学习——配置HDC命令 环境变量

一、下载CommandLineTools可参考上篇《鸿蒙学习——配置OHPM、hvigor环境变量》二、配置hdc环境变量hdc命令行工具用于HarmonyOS应用/元服务调试所需的工具，该工具存放在命令行工具自带的
青春路上的小蜜蜂·2025-01-17 18:49

先来学习 SQL 注入，一文带你学会！黑客技术零基础入门到精通教程建议收藏！

我给大家准备了一份全套的《网络安全入门+进阶学习资源包》包含各种常用工具和黑客技术电子书以及视频教程，需要的小伙伴可
认真写程序的强哥·2025-01-17 18:47
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