pta练习集

Day08-综合练习

importjava.util.Random;publicclasstest3{/*定义方法实现随机产生一个5位的验证码验证码格式：长度为s前四位是大写字母或者小写字母最后一位是数字*///方法：//在一堆没有什么规律的数据中随机抽取//可以先把这些数据放到数组当中//再随机抽取一个索引publicstaticvoidmain(String[]args){char[]chs=newchar[52]
坚持学习每一天·2025-03-11 07:22

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。
Sir小珂·2025-03-11 07:18

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L
程序员莫玛·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。
Wis4e·2025-03-11 07:47

java 连接oracle 字符集_Java连接Oracle数据库，编码格式转换

学习东西不忘记下笔记：dbhelper类，各种数据库都合适。publicclassDBHelper{//mysql数据库//publicstaticfinalStringurl="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test";//publicstaticfinalStringname="com.mysql.jdbc.Driver";//publicstaticfinalStr
东京客·2025-03-11 05:06

CICD系列之k8s

所有主机都要配置)安装docker安装k8s组件配置k8s组件安装yum源安装kubelet,kubeadm,kubectl(所有节点都要安装，工作节点不用安装kubectl)设置kubelet开机自启动初始化集
john137724·2025-03-11 05:31

PTA：顺序表操作集

本题要求实现顺序表的操作集。
悦悦子a啊·2025-03-11 05:58

【5分钟背八股】redis主从复制的原理？持久化RDB和AOF？

主从复制机制当一个master实例和一个slave实例连接正常时，master会发送一连串的命令流来保持对slave的更新，以便于将自身数据集的改变复制给slave，：包括客户端的写入、key的过期或被逐出等等
熬夜加班写代码·2025-03-11 04:51

为什么一些芯片厂从 Xtensa 架构转向 RISC-V

一些芯片厂商选择从Xtensa架构转向RISC-V，主要原因包括以下几点：开放性与自主可控：RISC-V是一个开放的指令集架构，任何人都可以自由使用，无需支付授权费用。
dev.null·2025-03-11 04:21

智慧树刷课插件常见问题解决方案

智慧树刷课插件常见问题解决方案zhihuishu智慧树刷课插件，自动播放下一集、1.5倍速度、无声项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/zh/zhihuishu1.项目基础介绍本项目是一个开源的智慧树刷课插件
姬虹俪Humble·2025-03-11 04:20

redis的两种持久化方式

目录一、RDB模式二、AOF模式三、缓存穿透雪崩穿透四、接口幂等性一、RDB模式RDB机制的优势和略施RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。
kse_music·2025-03-11 04:49

python 使用flask+sqlalchemy 实现简单数据查询接口

SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0;--------------------------------Tablestructureforuser------------------------------DROPTABLEIFEXISTS
darling331·2025-03-11 03:15

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行
机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米
学术乙方·2025-03-11 03:41

《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程-提示词原则

编写Prompt的原则本章的主要内容为编写Prompt的原则，在本章中，我们将给出两个编写Prompt的原则与一些相关的策略，你将练习基于这两个原则来编写有效的Prompt，从而便捷而有效地使用LLM。
evil-tomato·2025-03-11 02:09

Ubuntu 上设置 iptables 规则开机自启

在Ubuntu上设置iptables规则开机自启，可以通过以下方法实现：方法1：使用iptables-persistent（推荐）Ubuntu服务器上iptables规则不会自动保存，因此需要iptables-persistent
思静鱼·2025-03-11 02:08

linux防火墙iptables、ufw、firewalld

文章目录防火墙iptables、ufw、firewalld的区别iptables、ufw和firewalld都可以在CentOS和Ubuntu上使用防火墙iptables、ufw、firewalld的区别
思静鱼·2025-03-11 02:38

Ubuntu 防火墙iptables和 ufw

文章目录iptables和ufw的区别Ubuntu上使用ufw配置iptables和ufw的区别iptables和ufw是Linux系统中用于管理防火墙的工具，但它们的设计目标和使用方式有所不同。
思静鱼·2025-03-11 02:37

java-练习-学生管理系统

该文章为本人学习复习用本人为Java自学新手，代码实现可能存在冗余或设计不当之处，恳请各位前辈：1⃣指出代码中的不合理实现2⃣推荐更优的解决方案3⃣相关技术扩展建议这个代码是我在看黑马的时候自己看项目文档敲的后续学了static初始化然后我使用在了我的这个学生管理系统不知道为什么static初始化数据没添加进去还出现了空指针的问题,问了很多ai建议都是在getindex方法中的if修改为:if(u
3coo·2025-03-11 02:37

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统

https://www.captainbed.cn/ccc文章目录智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统一、智能体技术概述1.1智能体的定义与特征1.2智能体的分类二、智能体架构设计2.1智能体的核心组件
二川bro·2025-03-11 01:02

AI 赋能软件开发：从工具到思维的全面升级

https://www.captainbed.cn/ccc一、AI如何改变软件开发1.1开发效率的提升代码生成：AI工具如GitHubCopilot可以自动生成代码片段，减少重复劳动错误检测：AI能够实时识别代码中的潜在错误和漏洞性能优化
二川bro·2025-03-11 01:02

python中os.path模块

os.path.abspath（相对路径）-----返回对应路径的绝对路径os.path.abspath(".")importos.pathprint(os.path.abspath("."))E:\python练习上一层路径
魏大橙·2025-03-11 01:28

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

数据集构建与标注在人脸属性分析中，数据集的构建与标注是至关重要的一步。高质量的数据集能够显著提升模型的性能和泛化能力。
zhubeibei168·2025-03-11 01:27

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。
完美代码·2025-03-11 00:25

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

【Latex】latex公式手册||积分公式表示||极限表达||矩阵的各种表达

文章目录如何插入公式基础格式：基础符号上标理解：“^”下标：“_”根式分式①简单分式②多层分式多层分式的第二种写法(斜着的除法写法)：函数表达对数绝对值积分不定积分定积分多重积分极限①一般极限②左右极限复杂极限练习求和和求积
zjoy_2233·2025-03-10 23:48

TypeScript基础类型详解：与JavaScript的对比与核心价值

TypeScript作为JavaScript的超集，最大的特性是引入了静态类型系统。
念九_ysl·2025-03-10 23:44

鸿蒙全栈开发 D2

课程目标掌握ArkTS基础语法与核心概念理解声明式UI开发范式能独立开发简单鸿蒙应用组件建立规范的代码编写习惯第一部分：初识ArkTS1.1语言全景认知JavaScriptTypeScriptArkTS
GH小杨·2025-03-10 22:12

线上事故风险解读之规范篇

专业在线打字练习平台-巧手打字通，只输出有价值的知识。一统一编码规范事故回顾门店误删事件：由于switch分支条件中遗漏了break语句，导致程序执行了本不应执行的代码逻辑，意外删除了门店数据。
·2025-03-10 22:34

spring AOP详解

环境准备1.1工程及接口创建1.2工程存在的问题1.2.1问题1.2.2解决思路2AOP面向切面编程2.1AOP概述2.2AOP原理分析3基于注解的AOP3.1入门示例3.2使用流程3.3切入点表达式3.4练习
web15085415935·2025-03-10 22:06

excel VBA自动化 - 固定格式报表的自动处理

目录一、录制宏的基础操作1新建sheet2打开、保存和查看方式3关闭屏幕刷新4使用相对引用二、实行for循环三、练习案例（待补充练习2）练习1-FOR循环练习2-vlookup自动化一、录制宏的基础操作
vanessa_jh·2025-03-10 22:36

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

清华 DeepSeek 1-6 册手册雷霆出击：荡尽 AI 多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途

集智成典，铸就AI知识丰碑清华DeepSeek1-
2501_90771647·2025-03-10 21:02

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力，但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融
竹木有心·2025-03-10 19:16

benchmark和baseline的联系与区别

Benchmark（基准）：基准是指作为参考标准的一组算法或数据集，通常是在特定任务或领域中广泛接受的准则。基准的目标是提供一个衡量算法性能的标准，以便其他算法可以与之进行比较。
Lntano__y·2025-03-10 19:41

order by 字段没有在 select distinct 中的问题

因笛卡尔集的原因，可能导致m表的一条记录在查询结果集中会出现多次；而我只需要selectm表的字段即可，因此用distinct去除重复的行。
练川·2025-03-10 18:41

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

EDPose：探讨端到端的实时多人姿态估计

港中文博士，现已入职腾讯）单位：IDEA（深圳数字经济研究院）源码：github/ED-Pose该篇论文取得效果如下：这篇文章的优势在于：在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升，虽然在COCO等数据集上的提升不明显
烧技湾·2025-03-10 18:06

如何免费制作简历二维码，让你的简历脱颖而出

通过在简历上添加二维码，HR可以通过手机扫码，访问更多无法直接呈现在纸面上的内容——包括个人作品集、视频介绍、设计稿、详细项目经历甚至是动态的职业成长记录，让招聘者可以更全面的了解你。
·2025-03-10 18:55

浙大出DeepSeek手册了

浙江大学这版《DeepSeek行业应用案例集》，153页，干货满满，内容涵盖：农业、机器人、智能驾驶、无人快递等多个方面的实战应用。
·2025-03-10 18:55

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。
qq_29790801·2025-03-10 17:33

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式
小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

面试__八股

java解释执行，即时编译（编译成本地代码，效率高，内存占用多，C1，C2）编译优化技术：方法内联，复写传播，无用代码删除字节码就是虚拟机所使用的指令集类加载：加载(获取类的二进制流文件，方法区的数据结构
big muscle·2025-03-10 17:01

Python 课课练 (八)：函数课后练习题

目录一、函数课后练习题练习前置知识ChapterOne:开启Python之旅ChapterTwo:Python语言基础、运算符与表达式、程序的控制结构合集ChapterThree:Python序列之字符串操作详解
Amo Xiang·2025-03-10 17:29

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数（如图像分辨率等）；SPS结构（H264文档7.3.2.1）/**[email protected]*
SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。
侠之大者231·2025-03-10 15:49

PTA L2 题目合集

L2-001紧急救援(25分)题解链接L2-002链表去重(25分)#include#definePISpair#definevalfirst#definenesecondusingnamespacestd;constintN=1e6+10;mapMap;stringst_address;intn,st[N];vectorv;intmain(){cin>>st_address>>n;for(int
不牌不改·2025-03-10 15:14

PTA L2-001 紧急救援 (25分)

这个题之所以记录是因为这是我写过考察图论知识最全面的一道算法题，题意不是很难读懂，考察到了图论中最短路径–Dijstkra算法，拓展到最短路径条数、最大权值、最短路径等。我认为拿它来复习图论中最短路径这个知识点还是比较适合的L2-001紧急救援(25分)题目描述作为一个城市的应急救援队伍的负责人，你有一张特殊的全国地图。在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路。每个城市的救援队数量和每
蔚蓝不远·2025-03-10 15:14

PTA里面怎么寻找JAVA题目_PTA基础题目集

Java代码在上面，下面空两行是python3A/_5T$|#c-t4`%@,S9I7-1厘米换算英尺英寸(15分)0y;n0J%u7p如果已知英制长度的英尺foot和英寸inch的值，那么对应的米是(foot+inch/12)×0.3048。现在，如果用户输入的是厘米数，那么对应英制长度的英尺和英寸是多少呢？别忘了1英尺等于12英寸。0v:C6Z1W/T输入格式：/`"x^7l5J4x1i#{1
weixin_39955829·2025-03-10 15:14

PTA L2-005 集合相似度

题目给定两个整数集合，它们的相似度定义为：Nc/Nt×100%。其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数，Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。输入格式：输入第一行给出一个正整数N（≤50），是集合的个数。随后N行，每行对应一个集合。每个集合首先给出一个正整数M（≤104），是集合中元素的个数；然后跟M个[0,109]区间内的整数。之后一行给出一个正整数
名字在哪啊·2025-03-10 15:43
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