jq学习第6页

03-软件工程-快速应用开发模型

目标：本文主要介绍软件开发模型的「快速应用开发模型（RAD）」，可学习其基本原理、应用场景、操作步骤及优缺点。

·2025-07-11 01:27

计算机主机组成部分和功能,电脑的组成部分及作用

下面是学习啦小编收集的关于电脑的组成部分及作用，希望对你有所帮助。电脑的组成部分及作用电脑的组成部件之CPU中央处理器也就是cpu，它是具有多针脚的超大规模集成电路的组合，也就是电脑的心脏。

伍亦勤·2025-07-11 01:25

一个常见的台式计算机有哪些硬件部分组成,台式电脑有哪些组成部分

篇一：电脑硬件的基本组成部分电脑硬件的基本组成部分很多刚接触电脑的朋友不是很清楚电脑组成部分，不清楚电脑硬件由什么组成，电脑学习网就为朋友们详细介绍电脑硬件的组成，并简单介绍电脑组成部分的这些电脑硬件的基本功能

·2025-07-11 01:55

Spring AI 教程（一）概述

于是果断前往它的Github仓库进行学习，而我也恰好见证了S

PG Thinker·2025-07-11 01:54

初识c语言————新手小白学习c语言的第七天

今天我们学习c语言中的分支和循环语句_do~while循环语句（下）目录：一.猜数字小游戏二.本节重点下面我们正式学习c语言中的分支和循环语句_do~while循环语句（下）一.猜数字小游戏参考代码：#

Rain_is_bad·2025-07-11 00:23

Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备：项目规划与需求拆解

✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档（可选写为Markdown）一、项目背景与题目建议（可选方向）项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析：月销售趋势、区

蓝婷儿·2025-07-11 00:50

深度学习最简单的神经网络线性回归网络

用最简单的线性模型讲清神经网络训练全流程，让你5分钟看懂AI是怎么学会预测的1真实神经元结构真实神经元包括：树突接收其他神经元传来的电信号（输入）。细胞核负责整合输入信号并产生动作电位。轴突传导动作电位到下一个神经元。突触释放神经递质，将信号传递给下一个神经元的树突。2线性回归神经网络原理（与神经元对比）假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3，权重是w_

·2025-07-11 00:17

【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting

TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口（Length-TriggerTagsasControllingInterface）3.2冷启动微调（Cold-startfine-tuning）3.3难度感知的强化学习框架

quintus0505·2025-07-11 00:16

黑马程序员——WPF学习第一天！！

----------------------WindowsPhone7手机开发、.Net培训、期待与您交流！----------------------WPF给我的第一感觉就是界面更加的人性化，大部分控件和winform控件差不多，但是又不尽相同，个人感觉，WPF就是吸收了winform和web一些优势的一门新的技术。下面一些笔记和想法。1.WPF其实和winform主界面差不多，大部门可以用拖控

xiaoxiang_04·2025-07-10 23:44

智能化软件开发的探索-人工智能在代码生成与维护中的作用

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。

一键难忘·2025-07-10 23:14

WPF基础学习

WPF学习基础需要比较少WPF是用来替代WinFormWPF的核心:XAML技术,平板电脑开发,WindowsPhone手机开发_____________________________________

朱京辉_学会爆发·2025-07-10 23:12

策略与工厂的演进：打造工业级Spring路由框架

依赖注入”——一座“脱离现代文明的孤岛”****二、设计演进：注册表驱动的“智能工厂”****2.1设计的组成部分****2.2新设计如何“救赎”两大原罪**引言：从“学术模型”到“工程产品”设计模式的学习

·2025-07-10 23:42

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

【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series

TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示

少写代码少看论文多多睡觉·2025-07-10 22:39

ISBI 2023部分半监督学习论文汇总

ISBI2023论文集：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10230311/proceeding[link]LeveragingInter-AnnotatorDisagreementforSemi-SupervisedSegmentation生物医学图像的信噪比通常较低，这往往导致专家们对GT分割存在分歧。现有的多重标注方法试图解决相互冲突的标注，而我

xiongxyowo·2025-07-10 22:09

理解 Linux 虚拟文件系统 VFS：一次读写的背后发生了什么？

嵌入式Jerry·2025-07-10 22:38

文件系统子系统 · 核心问题问答精要

嵌入式Jerry·2025-07-10 22:38

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

以下是整体框架的详细分解：1.1训练阶段预训练：在海量文本数据上学习通用语言表示，类似于“学习语言的百科全书”。微调：针对特定任务调整模型参数，类似于“针对考试复习重点内容”。

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples

摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。

·2025-07-10 22:08

【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement

这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。

Bosenya12·2025-07-10 22:38

【论文阅读】SASLN：小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络

SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN（SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks）的方法，专门用于在小样本条件下对风力发电机（WT）的发电机轴承故障进行诊断。该方

·2025-07-10 22:37

【论文阅读】SSCL-AMC：一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法

ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要：与传统的手工自动调制分类（AMC）方法相比，深度学习已经显示出有希望的结果

·2025-07-10 22:37

前端开发领域倾囊相授——含自己实验室制定的学习计划和技术引导与学习

【裂缝中的光即是你】暗处挣扎的根，终会托起向阳的花；深谷盘旋的风，终将化作腾空的羽翼。别嫌伤口丑陋，那是光挤进生命的缝隙；别怨脚步太慢，蛰伏的岁月自有深意。你看石缝里的种子，裂骨之痛后才有破晓的新绿；你听深海的暗涌，无声积蓄才掀起滔天的浪脊。此刻的沉默不是妥协，是把叹息锻造成剑；偶尔的停驻不是认输，是让灵魂与远方重新校准。当孤独漫过肩头，请相信：你举着火把走过的夜路，正一寸寸点亮他人的黎明；你咬紧

编程星辰海·2025-07-10 22:06

2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 40（题目+回答）

安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。

·2025-07-10 22:05

从零开始：使用Python进行数据分析的基础指南

无论你是完全没有编程经验的新手，还是有一定基础但想系统学习数据分析的

热爱分享的博士僧·2025-07-10 22:32

LeetCode题目（Python实现）：课程表 II

例如，想要学习课程0，你需要先完成课程1，我们用一个匹配来表示他们:[0,1]给定课程总量以及它们的先决条件，返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。可能会有多个正确的顺序，你只要返回一种就可以了。如

RexT1·2025-07-10 21:58

lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题

多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候，遇到了一些不明白的地方。

weixin_39856269·2025-07-10 21:24

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

目录前言一、什么是类别不平衡？二、为什么类别比例应接近1:1？2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景：银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果（未处理不平衡）6.4模型做了什么？6.5实际

一叶千舟·2025-07-10 20:24

Visual Studio 解决方案和项目关系与调试逐语句和逐过程

VisualStudio学习文档一、解决方案和项目的关系基本概念解决方案(Solution)：是VisualStudio中组织代码的最高层级容器，用于管理多个相关项目。

月落霜满天·2025-07-10 20:54

Vim 编辑器常用操作详解（新手快速上手指南）

Vim编辑器常用操作详解（新手快速上手指南）作者：Lixin日期：2025-07-09学习内容：Vim编辑器基础+常用快捷键+Xshell/Xftp连接+Linux基本操作学习目标：掌握Vim的三种常用模式切换与基本文本编辑操作工具

·2025-07-10 20:23

TensorBase开发者快速入门指南

适合用于大规模数据分析和机器学习。

宗隆裙·2025-07-10 20:22

量子机器学习：当量子计算遇上人工智能，颠覆即将来临？

当这两大前沿领域相互碰撞、深度融合，量子机器学习应运而生，犹如一场科技风暴在学界与产业界悄然酝酿。这不仅让人满心期待，更引发了对未来科技格局的深刻思考：量子机器学习所承诺的颠覆，真的即将来临吗？

·2025-07-10 20:21

并发编程原理与实战（十六）深入锁的演进，为什么有了synchronized还需要Lock？

前面两篇文章我们学习了产生线程安全问题的原因以及保证线程安全的方法，其中锁在保证线程安全的过程中起着关键性的作用。

帧栈·2025-07-10 20:21

【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。

·2025-07-10 20:49

分库分表之实战-sharding-JDBC绑定表配置实战

大家好，我是工藤学编程一个正在努力学习的小博主，期待你的关注实战代码系列最新文章C++实现图书管理系统（QtC++GUI界面版）SpringBoot实战系列【SpringBoot实战系列】Sharding-Jdbc

·2025-07-10 20:18

机器学习-K近邻算法

k-近邻分类算法，即物以类聚的思想，通过已知分类中的点和未知分类的点距离最近的前k个点的分类来预测未知点的分类。kNN.pyfromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,label

shy_snow·2025-07-10 19:46

使用Python调用C++：简单易学的方法

Python是一种易于学习和理解的编程语言，而C++是强大的编程语言。Python代码可以在很短的时间内编写出来，但如果涉及到大量的计算或需要高性能，则需要使用更快、更高效的编程语言。

程序员杨弋·2025-07-10 19:45

Python vars() 函数：探索对象的内部

程序员喵哥·2025-07-10 19:14

AI技术正在深度重构全球产业格局，其影响已超越工具属性，演变为推动行业变革的核心引擎。

个性化交互：通过用户历史对话分析，提供定制化建议（如学习计划、投资策略）。多模态扩展：结合图像/语音识别（如GPT-4V），实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。

·2025-07-10 18:43

如何在 Linux 上使用 cURL 下载文件？| cURL 命令详解

当然，关于使用curl下载文件，除了-O参数之外，还有很多东西需要学习。我们将展示如何使用curl在Linux上下载文件，并提供多个curl下载命令的示例，你可以使用这些命令来满足不同的要求。

vvw&·2025-07-10 18:42

【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem

论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，

Booksort·2025-07-10 18:12

MySQL窗口函数学习

视频链接基本语法窗口限定一个范围，它可以理解为满足某些条件的记录集合，窗口函数也就是在窗口范围内执行的函数。基本语法窗口函数有over关键字，指定函数执行的范围，可分为三部分:分组子句(partitionby)，排序子句(orderby)，窗口子句(rows)over(partitionbyorderbyrowsbetweenand)窗口函数适用于在不破坏原有表结构的基础上，新增一列窗口的确定分组

小菜0-o·2025-07-10 18:41

从零开始学习 AI 辅助编程

从零开始学习AI辅助编程VibeCoding：代码消失，直觉驱动的软件开发新浪潮？生成式人工智能的指数级增长正不断重塑各个行业，软件开发领域也不例外。

不二人生·2025-07-10 18:40

【无标题】Python ---Day2 复合类型之序列类型、映射类型和集合类型的学习！！！

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、复合类型初识1.1列表类型1.1.1列表创建1.1.2列表运算1.1.3列表访问1.1.3.1索引1.1.3.2反向索引1.1.3.3切片1.1.4列表操作1.1.4.1添加数据1.1.4.2修改数据1.1.4.3删除数据1.2元组类型1.2.1元组创建1.2.2元组操作1.2.2.2查看元组1.2.2.3解包技能1.2.3元组运算1.2.4元组不可变二、映

·2025-07-10 18:09

脑电分析入门指南：信号处理、特征提取与机器学习

、为什么要研究脑电1.课题目标（解决什么问题）2.输入与输出二、脑电分析的整体流程三、每一步详解1.数据采集2.预处理3.特征提取4.特征选择/降维5.分类与识别四、研究过程中遇到的挑战与解决方法五、学习感受一

Ao000000·2025-07-10 18:39

【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价

目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛.1）数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da

XiaoJ1234567·2025-07-10 18:07

【机器学习-08】参数调优宝典：网格搜索与贝叶斯搜索等攻略

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

云天徽上·2025-07-10 18:07

KTO（Kahneman-Tversky Optimization）技术详解与工程实现

KTO（Kahneman-TverskyOptimization）技术详解与工程实现一、KTO核心思想KTO是基于行为经济学前景理论（ProspectTheory）的偏好优化方法，突破传统偏好学习需要成对数据的限制

DK_Allen·2025-07-10 18:06

NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT

要向他学习！！！开始看课程啦！-----0753看完了各种attention，由于attention自己计算的限制，当N很大的时候会产生计算速度问题，从各种不同角度（人工知识输入

甄小胖·2025-07-10 17:34

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