azure云及VBA计算与应用

Pandas使用教程 - 多级索引 (MultiIndex)

从多个数组或列表创建MultiIndex2.2从元组列表创建MultiIndex2.3使用DataFrame的set_index()创建MultiIndex3.MultiIndex的基本操作3.1索引与切片
闲人编程·2025-02-17 13:19

Python学习之cookies及session用法

通常，get请求会应用于获取网页数据，比如我们之前学的requests.get()。post请求则应用于向网页提交数据，比如提交表单类型数据（像账号密码就是
一个人旅行*-*·2025-02-17 13:48

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例
闲人编程·2025-02-17 13:48

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel
闲人编程·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。
人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

按公因数计算最大组件大小

1.题目基本信息1.1.题目描述给定一个由不同正整数的组成的非空数组nums，考虑下面的图：有nums.length个节点，按从nums[0]到nums[nums.length-1]标记；只有当nums[i]和nums[j]共用一个大于1的公因数时，nums[i]和nums[j]之间才有一条边。返回图中最大连通组件的大小。1.2.题目地址https://leetcode.cn/problems/l
GEEK零零七·2025-02-17 13:17

Httprint 指纹识别技术：网络安全的关键洞察

引言Http指纹识别现在已经成为应用程序安全中一个新兴的话题，Http服务器和Http应用程序安全也已经成为网络安全中的重要一部分。
蚂蚁质量·2025-02-17 13:47

Inpaint for Mac v11.0.2 抠图去水印工具 支持M、Intel芯片

应用介绍#从您的照片中神奇地删除游客或其他不受欢迎的人从照片中删除一个人讨厌的游客来回跟踪并破坏最佳镜头而感到沮丧？使用Inpaint将它们从您的照片中移除！
Macdo_cn·2025-02-17 13:16

SUNMATE：SMBJ110A瞬态抑制二极管的规格与应用要点

一、基本特性类型：贴片瞬变抑制TVS二极管。极性：单向。封装：表面贴装，如DO-214AA封装，优化了电路板空间，具有低电感、塑料包装（具有保险商实验室可燃性94V-0认证）等特点。功率：具有600W的峰值功率能力，在10×1000μs波形下的重复率（占空比）为0.01%。响应速度：快速响应时间，从0伏特到最小击穿电压通常小于1.0ps。温度特性：高温焊接保证，如260°C/40秒或250°C/1
GR4337·2025-02-17 13:16

本地部署model scope魔搭大模型流程

添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python可参考安装步骤：python学习笔记-python安装与环境变量配置
CQller·2025-02-17 13:15

电脑录屏软件 班迪录屏 Bandicam v8.0 注册版 下载与使用说明

Bandicam是一款电脑录屏软件。主要功能：多模式录制：支持录制屏幕、游戏画面以及设备内容（如HDMI输入和摄像头）。自由调整录制区域：你可以选择全屏录制，也可以自定义录屏分辨率，满足多种需求。鼠标追随功能：录制时可追随鼠标移动，聚焦特定操作区域。重复捕捉功能：支持反复录制屏幕内容，方便制作教程或解说视频。快捷键设置：自定义快捷键，录制操作更加便捷高效。双音频混合录制：提供同时录制系统音效和麦克
2401_89543598·2025-02-17 13:15

halcon的Blob分析方法

阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。阈值分割的几个难
斯人已去忆犹在·2025-02-17 13:14

应用行为检测工具【python源码】

使用说明基于python编写的应用行为检测工具源码。1、选择你想检测的exe文件，点击启动检测，等待日志显示。
PaceCN·2025-02-17 13:14

Python的那些事第二十三篇：Express（Node.js）与 Python：一场跨语言的浪漫邂逅

本文将探讨如何通过Express框架将Node.js和Python结合起来，打造出一个高效、有趣的Web应用。我们将通过一系列幽默风趣的实例和表格，展示这种跨语言合作的无限可能。
暮雨哀尘·2025-02-17 13:14

30.4:Python如何安装Pandas库？ （课程共4100字）

输入以下命令来安装Pandas：当安装完成后，可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装：②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化③Python学习的深入讨论Python的应用领域
小兔子平安·2025-02-17 13:43

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

本文将从GBase数据库的特性出发，探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理，同时提供相关代码示例，帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库
big crab·2025-02-17 12:13

分析投资策略数据

私募投资投资策略分析数据名词解释投资策略名词解释股票策略债券策略期货及衍生品策略多资产策略组合基金对筛选出来
Young_Zn_Cu·2025-02-17 12:43

springboot之https服务器(生成keystore证书库及转cer证书)

一.生成自签名证书打开cmd输入命令生成证书：keytool-genkeypair-aliastomcat_https-keypass123456-keyalgRSA-keysize1024-validity365-keystore./https-java.keystore-storepass123456属性说明：-alias别名-keypass指定生成密钥的密码-keyalg指定密钥使用的加密算
Biu→Biu丶·2025-02-17 12:43

python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解

1、二维数组取值注：不管是二维数组，还是一维数组，数组里的数据类型要一模一样，即若是数值型，全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
weixin_39785400·2025-02-17 12:13

gbase导入sql文件_GBase数据库——常用命令

1数据库操作与维护1.1数据库启停[root@OMMB-66-V10-001~]#servicegcwarestopStoppingGCMonitsuccess!
weixin_39706561·2025-02-17 12:12

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。
数行天下·2025-02-17 12:42

IDEA接入GPT王炸秘籍，开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接

各行各业数据分析、系统开发人员，科研领域研究人员，设计师，及各单位文字工作者等，谁能快速学习、加快效率，产出的内容更优质，在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。
数行天下·2025-02-17 12:42

文件共享服务器风险,如何提高共享文件的安全，可以从哪些方面入手？

可见，共享文件的功能，提高了企业办公的效率，使企业局域网应用中的一个不可缺的功能。但是，由
曾秋雷·2025-02-17 12:12

了解SQL Server不同版本（如Express、Standard、Enterprise）的功能差异和适用场景。

这对于小型应用程序、个人项目或者初学者学习和开发简单的数据库应用是足够的。例如，一个小型的学生成绩管理系统，用于记录班级学生的成绩、课程信息等，其数据量通常不会超过这个限制。
web15117360223·2025-02-17 12:11

在linux环境下启动es,linux上Elasticsearch 安装配置、网页访问

设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能
guo桀·2025-02-17 12:11

管理艺术：从策略到执行

管理艺术：从策略到执行关键词：管理艺术、策略、执行、领导力、创新、社会责任、企业文化摘要：本文深入探讨管理艺术，从策略到执行，解析管理艺术在企业的应用与实际操作。
AI天才研究院·2025-02-17 12:11

Linux编程：嵌入式ARM平台Linux网络实时性能优化

文章目录0.概要1.时钟周期与网络性能的权衡时钟周期（ClockPeriod）**优化策略：****副作用：**2.网络中断优化**问题：****优化策略：****副作用：**3.网络协议栈优化**优化策略
橘色的喵·2025-02-17 12:41

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

并且社区的开发者也在这些模型的基础上，贡献了许多创新应用，并在ModelScope的创空间上进行分享。本专题初步梳理了当前社区上一些典型的LLM以及对应的创空间应用，方便大家对于L
汀、人工智能·2025-02-17 12:40

正则表达式匹配空值

.*|.{0})去匹配port=824413，结果为：与本意相违背。
wukurua·2025-02-17 12:40

Part 3 第八章 风格指南与规则(Style Guides and Rules)

规则与指导的区别：规则是强制性的法律，而指导则是建议和最佳实践，通常允许一定的灵活性。Google的风格指南：Google的风格指南不仅是代码格式化的集合
odoo中国·2025-02-17 12:39

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得
GoAI·2025-02-17 12:39

OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用

引言自从去年AI火起来之后，很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目，把各家大模型API接入到自己的AI程序里，便可以通过AI辅助完成一系列日常任务，比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下，大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高，像翻译总结、格式转换之类，市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求；但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
m0_74824780·2025-02-17 12:39

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。
Katie。·2025-02-17 12:08

linux下共享内存和消息队列实现多进程间数据收发

这种组合方式在实际开发中应用还是很多的，接下来就看一下。
hsy12342611·2025-02-17 12:08

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法

交易量与价格关系分析交易量与价格之间的关系
hightick·2025-02-17 12:37

【Vim Masterclass 笔记10】S06L23：Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作（第二部分）

文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例：路径的替换4文件行号的配置5要点总结（1）搜索当前行（SameLineSearching）（2）跨行搜索（Searching）（3）替换命令（SubstituteCommand）写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议，梳理完知识要点后又对这章内容制作
安冬的码畜日常·2025-02-17 12:07

【Vim Masterclass 笔记13】第 7 章：Vim 核心操作之——文本对象与宏操作 + S07L28：Vim 文本对象

文章目录Section7：TextObjectsandMacrosS07L28TextObjects1文本对象的含义2操作文本对象的基本语法3操作光标所在的整个单词4删除光标所在的整个句子5操作光标所在的整个段落6删除光标所在的中括号内的文本7删除光标所在的小括号内的文本8操作尖括号内的文本9操作光标所在的标签文本10操作大括号内的文本11操作光标所在的各种括号内的文本12本节思维导图写在前面本篇
安冬的码畜日常·2025-02-17 12:07

【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model

后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法，但是为了实现特征融合，进行了全局注意力机制，导致高计算量。
EEPI·2025-02-17 12:36

uniapp跳转页面有几种方法？

1.uni.navigateTo用途：保留当前页面，跳转到应用内的某个页面。但是不能跳到带有tabBar的页面。注意事项：使用uni.navigateTo跳转时，可以携带参数。
豆豆（前端开发+ui设计）·2025-02-17 12:06

【PCIe XDMA开发】XDMA与MIG位宽一致性要求

在基于FPGA的PCIeXDMA与MIG（MemoryInterfaceGenerator）协同设计中，位宽一致性对传输效率有重要影响，但具体实现需结合系统架构和性能需求综合考虑。
RunningCamel·2025-02-17 12:35

MySQL高级 - SQL技巧 -日期函数与聚合函数

日期函数函数名称作用CURDATE和CURRENT_DATE两个函数作用相同，返回当前系统的日期值CURTIME和CURRENT_TIME两个函数作用相同，返回当前系统的时间值NOW和SYSDATE两个函数作用相同，返回当前系统的日期和时间值MONTH获取指定日期中的月份MONTHNAME获取指定日期中的月份英文名称DAYNAME获取指定曰期对应的星期几的英文名称DAYOFWEEK获取指定日期对应
Leon_Jinhai_Sun·2025-02-17 12:34

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧，AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力，以及跨渠道的品牌一致性维护，已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。
清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

数据驱动业务增长，E-MapReduce 真实案例解析

然而，面对PB级甚至EB级的数据规模，传统的本地大数据计算架构往往难以满足性能和成本的要求。如何在保证计算效率的同时降低运维成本，成为企业数据战略中的关键挑战。
Anna_Tong·2025-02-17 11:34

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

目录1.多头潜在注意力（MLA）2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）
9命怪猫·2025-02-17 11:33

网站建设怎么选？网站制作公司Top榜全解析

机遇与挑战并存。在行业洗牌的过程中，一些实力不足、服务不专业的建站公司逐渐被市场淘汰，而一些具有核心竞争力、能够提供高质量服务的公司则脱颖而出。这些优秀的建站公司不仅
2401_89441257·2025-02-17 11:33

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。
AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

elasticsearch8 linux版以服务的方式启动

1.创建系统服务文件对于使用systemd作为系统初始化系统的Linux发行版（如CentOS7及以上、Ubuntu16.04及以上），需要创建一个systemd服务文件。
zhangzeyuaaa·2025-02-17 11:33

GBase 数据库的高性能架构与优化实践

引言随着信息技术的快速发展，数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一，承担着越来越重要的角色。在现代企业中，大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一，提供了卓越的性能和灵活的架构设计，能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构，并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
big crab·2025-02-17 11:33

Linux 基于共享内存的循环队列实现

Linux基于共享内存的循环队列实现Linux基于共享内存的循环队列实现一、共享内存与循环队列基础1.1共享内存特性1.2循环队列优势二、系统关键技术分析2.1共享内存操作APIshmget()创建共享内存
打工人你好·2025-02-17 11:32

vue若依框架dicts中字典项的使用：表格展示与下拉框示例

在若依框架的开发中，字典项的使用可以帮助我们更方便地管理和展示一些具有固定取值范围的数据，比如颜色类型、人员类型等。下面将详细介绍若依框架中字典项在表格和下拉框中的使用方法。1.若依字典项的配置在若依框架中，我们首先需要在系统管理-字典管理中配置所需的字典。假设我们要配置两个字典：颜色（color）和人员类型（personnel_type）。具体配置如下：颜色字典（color）字典标签字典值红色1
豆豆（前端开发+ui设计）·2025-02-17 11:02
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