python数据分析与基础实战第3页

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

最近英特尔官方发布了一篇文章：主要介绍了如何将英特尔开发板（小挪吒）与OAK深度相机结合使用，并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机：作为深度数据采集的核心设备，其深度测距功能与OpenVINO

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能，我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型，该模型同时进行局部特征点检测

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

01基础 4、Shell 脚本

shell学习目标1.Shell基本概述2.Shell的变量定义3.Shell数值运算4.Shell的流程控制if语句5.Shell的循环语句forwhile循环6.Shell的数组函数7.Shell内置命令8.Shell正则表达式AwkGrepSedShellshell概述1、shell是命令解释器，shell存在Linux系统的最外层，shell连接系统，负责和用户对话，用户输入用户名和密码登

睡神之首·2025-03-01 20:26

Pinia第二章：Pinia 安装与基础配置

Monorepo项目）yarnaddpinia#针对Vite项目的优化安装（自动处理Tree-shaking）npminstallpinia@next-D安装注意事项：需要Vue3运行时环境（要求Vue>=3.2）与VueRouter

道不尽世间的沧桑·2025-03-01 20:55

机器人手眼标定及视觉引导技术

机器人手眼标定是工业自动化领域中的关键技术之一，主要用于校正机器人末端执行器（“手”）与机器视觉系统（“眼”）之间的相对位置和姿态关系。

杨驰晏Danielle·2025-03-01 20:23

数据库学习笔记一

数据库基础概念数据库定义：数据库（DataBase）是专门用于存储数据的仓库，可类比为数据的“存放地”。数据库分类：分为关系型数据库和非关系型数据库。

Ziguangkkk·2025-03-01 20:53

【硬件设计】DDR与HBM的功能、区别及未来发展分析

目录一、功能与技术特性二、核心区别点对比三、未来发展趋势四、总结与展望一、功能与技术特性DDR的功能与演进DDR（DoubleDataRate）是一种动态随机存取存储器（DRAM），采用双倍数据传输率技术

RunningCamel·2025-03-01 20:22

深入解析C/C++内存管理：new与delete的使用及原理

深入解析C/C++内存管理：new与delete的使用及原理目录深入解析C/C++内存管理：new与delete的使用及原理一、new操作符1.1定义1.2常用属性1.3事件1.4实操二、delete操作符

N201871643·2025-03-01 20:22

Python字体处理工具FontTools教程与实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细解析了Python字体处理工具FontTools库及其WindowsAMD64平台上的使用方法。通过"fonttools-4.31.2-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip"文件，深入探讨了FontTools的核心功能，包括字体解析、转换、裁剪、字形操作、验证及变体合成等。文档还包括了安装指南，指导用户如何在Python中使用Font

聚合收藏·2025-03-01 19:21

python数据分析之爬虫基础：爬虫介绍以及urllib详解

前言在数据分析中，爬虫有着很大作用，可以自动爬取网页中提取的大量的数据，比如从电商网站手机商品信息，为市场分析提供数据基础。也可以补充数据集、检测动态变化等一系列作用。

web13765607643·2025-03-01 19:19

使用Idea创建springboot项目

提示：“奔跑吧邓邓子”的高效运维专栏聚焦于各类运维场景中的实际操作与问题解决。

奔跑吧邓邓子·2025-03-01 19:19

人事管理系统设计与实现

人事管理系统设计与实现1.背景介绍在现代企业管理中,人力资源管理是一个非常重要的环节。传统的人事管理方式效率低下,无法满足企业快速发展的需求。

AI天才研究院·2025-03-01 19:19

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

React + TypeScript 实现 SQL 脚本生成全栈实践

React+TypeScript实现数据模型驱动SQL脚本生成全栈实践引言：数据模型与SQL的桥梁革命在现代化全栈开发中，数据模型与数据库的精准映射已成为提升开发效率的关键。

i建模·2025-03-01 19:17

每日一题之屏蔽信号

问题描述在与三体文明的对抗中，人类联邦探测到了两个重要的信号源，分别用非负整数aa和bb来表示。

Ace＇·2025-03-01 19:47

基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析

基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python

AI智能涌现深度研究·2025-03-01 19:17

【第八节】C++设计模式(结构型模式)-Decorator(装饰器)模式

目录一、问题引出二、模式选择三、代码实现四、总结讨论一、问题引出装饰器模式：动态扩展对象功能的设计模式在面向对象（OO）设计与开发中，我们常面临为已有类添加新职责的需求。

攻城狮7号·2025-03-01 19:46

Redis---LRU原理与算法实现

文章目录LRU概念理解LRU原理基于HashMap和双向链表实现LRURedis中的LRU的实现LRU时钟淘汰策略近似LRU的实现LRU算法的优化RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的配置参数RedisLRU的优缺点RedisLRU的优缺点LRU概念理解LRU（LeastRecentlyUsed）最近最少使用算法，是一种常用的页面置换算法，广泛应用于操作系统

lh_freak·2025-03-01 19:46

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

我，一个对人工智能充满热情的程序员，带着对麻将策略的浓厚兴趣，踏上了开发AI麻将服务器的征程。这不仅仅是一次技术挑战，更是一次对思维方式和问题解决能力的深度探索。麻将，这个看似简单的游戏，实则蕴含着无穷的策略和变化。AI需要在瞬息万变的牌局中，做出最优的决策，这需要它：洞察牌局：精准分析手牌，评估牌型的潜在价值。预判风险：计算打出某张牌可能带来的风险。布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为

fxrz12·2025-03-01 19:46

磁力链接那些事：开源工具大盘点

与传统的HTTP链接不同，磁力链接并不直接指向文件存储位置，而是包含了文件的哈希值、跟踪器信息等元数据。这种方式使得文件分享更加高效、安全，也更难以被审查。为什么选择开源磁力工具？

fxrz12·2025-03-01 19:15

谈一谈无服务架构降本增效

在当今数字化转型的浪潮中，企业不断寻求创新的方法来优化IT基础设施，降低运营成本并提升业务效率。

fxrz12·2025-03-01 19:15

Ollama 本地GUI客户端：为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具

Ollama本地GUI客户端：为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具相关资源文件已经打包成EXE文件，可双击直接运行程序，且文章末尾已附上相关源码，以供大家学习交流，博主主页还有更多Python

探客白泽·2025-03-01 18:15

黑客工具介绍

渗透测试红队工具箱深度解析：6大核心工具实战指南法律声明：本文所有工具及技术仅限用于合法授权的安全测试，使用者需遵守《网络安全法》及相关法律法规，擅自攻击他人系统将承担刑事责任。

嗨起飞了·2025-03-01 18:15

解锁Java在客户旅程映射中的无限潜力：从数据收集到优化的全方位指南

通过客户旅程映射（CustomerJourneyMapping,CJM），企业能够识别出客户在与品牌互动过程中遇到的痛点，并据此改进服务。

墨夶·2025-03-01 18:14

栈的应用（插入一个元素，删除栈顶元素，输出栈元素）数据结构

二、实验内容编程实现顺序栈的各种基本运算，并在此基础上设计一个主程序，完成如下功能：1、初始化顺序栈；2、给定一个元素，将此元素压入此栈中；3、将栈顶一个元素弹出此栈。

nqqcat~·2025-03-01 18:43

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-

万事可爱^·2025-03-01 18:43

【FL0093】基于SSM和微信小程序的微信点餐系统小程序

‍博主介绍‍全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/知乎/b站/华为云/阿里云等平台优质作者、专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域和毕业项目实战，以及程序定制化开发

猿毕设·2025-03-01 18:42

Sharding-Sphere vs Mycat vs TiDB

木一番·2025-03-01 18:12

高性能PHP框架webman爬虫引擎插件，如何爬取数据

5IDEA必装的插件：SpringBootHelper的使用与功能特点6Aiassistant,又是一个写代码神器7Cursor

Ai 编码·2025-03-01 18:11

Spring中如何优雅的使用策略模式

定义结构二、策略模式的优缺点与使用场景优缺点使用场景三、在Spring中使用策略模式1.抽象策略类2.具体策略类3.环境类4.枚举5.服务类使用策略模式前先回顾一下策略模式是什么，只想看在spring中如何使用

齐飞·2025-03-01 18:41

LeeCode 322-零钱兑换（经典动态规划）

322.零钱兑换（经典动态规划）前言博主是前大厂程序猿，不定期分享前端知识与算法。

等风来0212·2025-03-01 18:41

策略模式在业务中的实际应用

策略模式1、策略模式结构图策略模式主要由以上三个身份组成，这里就不过多介绍策略模式的基础知识，默认大家已经对策略模式已经有了一个基础的认识。

落叶s178·2025-03-01 18:10

DeepSeek突袭公布成本利润率：545%

重点包括，优化吞吐量和延迟的方法：跨节点EP驱动的批量扩展计算与通信重叠负载均衡还公布了DeepSeek的在线服务数据统计：每个H800节点每秒有73.7k/14.8k个输入/输出token成本利润率545%

·2025-03-01 18:29

解锁数字艺术新玩法：NFT潮玩藏品的商业潜力与创新机遇

引言：在数字化浪潮的推动下，艺术与收藏的边界正在被重新定义。NFT潮玩数字藏品，作为一种全新的艺术表达和收藏形式，正在全球范围内掀起热潮。

·2025-03-01 18:29

深度优化：如何用结构化提示词提升DeepSeek的响应质量

深度优化：如何用结构化提示词提升DeepSeek的响应质量一、提示词设计的核心原则角色定义法：明确AI的专家身份场景具象化：提供背景信息和目标说明格式结构化：使用分隔符划分内容模块二、基础提示词案例库1

·2025-03-01 17:58

使用Dockerfile搭建ubuntu20.04 + php8.2镜像

模块二：在基础镜像添加php8.*的源模块三：安装nginx、php以及相关依赖。模块四：设置nginx、php配置文件模块五：编写nginx、ph

·2025-03-01 17:28

农场游戏源码：打造虚拟田园的数字基石

它不仅让人们在虚拟世界中体验到田园生活的宁静与乐趣，还激发了玩家的创造力和经营智慧。而这一切的背后，都离不开精心编写的农场游戏源码。

·2025-03-01 17:27

MySQL中的锁与MVCC

）意向锁（IntentionLocks）记录锁（RecordLocks）临键锁（Next-KeyLocks）MVCC机制MVCC的核心概念MVCC在InnoDB中的实现MVCC的工作原理MVCC的优势与局限隔离机制读未提交

秋意钟·2025-03-01 17:39

Terser 与 Esbuild 比较

参考链接1.esbuild2.terser前言Terser为什么比esbuild压缩体积更小？原理分析terser之所以比esbuild产生的打包体积更小，主要是因为它提供了更高级的优化手段，包括作用域折叠（ScopeHoisting）、变量提升、代码混淆、AST级别优化、更多高级压缩策略，而esbuild的压缩主要是简单的语法转换和删除无用空格/换行符，缺少深入的AST级别优化。下面我们从代码优

TE-茶叶蛋·2025-03-01 17:38

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

代理 IP 行业现状与未来趋势分析

它在数据采集、网络营销、隐私保护等多个方面发挥着重要作用，其行业现状与未来发展趋势值得深入探讨。目前，代理IP行业呈现出以下几个显著特点。一是市场需求持续增长。

跨境Kevin·2025-03-01 17:38

【Java学习】内部类

面向对象系列六一、类级别1.静态成员2.非静态成员与方法二、类的创建与成员管理1.类的创建2.类的成员管理三、常见的内部类1.非静态内部类2.静态内部类3.匿名内部类4.局部内部类一、类级别1.1静态成员静态成员是类级别的是能一路直属都是在类层面的

Brookty·2025-03-01 17:07

代理服务器与内网穿透/打洞

内网穿透简单来说内网穿透就是让一个在私人IP的设备，能在公网上被别的主机访问到资源。中间经过服务器将获取的数据转发给主机。内网打洞内网打洞，也叫P2P穿透或NAT穿越，是一种用于实现位于不同内网中的设备之间直接建立连接的技术正向代理正向代理（ForwardProxy）是一种常见的网络代理方式，它位于客户端和目标服务器之间，代表客户端向目标服务器发送请求。正向代理服务器接收客户端的请求，然后将请求转

小丑西瓜666·2025-03-01 17:37

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

Kubernetes容器平台架构之道

Kubernetes中的应用被打包成与环境完全分离的容器镜像，并且自动配置应用并维护跟踪资源分配。Kubernetes是以应用为中心的技术架构

巨子嘉·2025-03-01 17:36

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

引言近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进展，并在各个领域展现出强大的能力。然而，LLM也存在一些局限性，尤其是在知识库方面。由于训练数据的局限性，LLM无法获取最新的知识，也无法涵盖所有领域的专业知识。为了克服这些局限性，LLM需要依赖外部搜索来增强性能和保证输出结果的可靠性。本文将深入探讨搜索技术如何增强LLM的能力，并分析不同搜索引擎对LLM输出结果的影响。大型语言模型知识库的局限性L

听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

如何配置HTTP代理及SOCKS代理的工作原理

目录一、HTTP代理的配置与应用二、SOCKS代理的工作原理与应用三、HTTP代理与SOCKS代理的比较四、总结在探讨如何配置HTTP代理以及SOCKS代理的工作原理时，我们将通过简洁的语言、具体的代码示例和实际案例

傻啦嘿哟·2025-03-01 17:06

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学

阿克兔·2025-03-01 17:34

object-c 2.0入门笔记

Cocoa基础文件扩展名扩展名内容类型.h头文件。头文件包含类，类型，函数和常数的声明。.m源代码文件。这是典型的源代码文件扩展名，可以包含Objecti

SNOWPIAOP·2025-03-01 17:34

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