python线性回归模型预处理

YOLOv11目标检测模型部署到微信小程序上

1.效果YOLOv11目标检测模型部署到微信小程序上2.后端主要代码importosimporttimeimportnumpyasnpimporttorchfromflaskimportFlask,request
小阿技术·2025-01-23 00:17

JSON数据与Python的字典或者列表嵌套字典的转化

JSON数据与Python的字典或者列表嵌套字典的转化Python中的字典或者列表嵌套字典转JSON数据格式importjson#json在python有两种表现形式：字典；列表嵌套字典#列表嵌套字典#
2301_80749359·2025-01-23 00:17

Linux网络 TCP socket

它位于OSI模型的第四层，主要为应用层提供数据传输服务。TCP通过三次握手建立连接，确保数据在发送和接收过程中的准确性和顺序性。
我要满血复活·2025-01-23 00:47

人类大脑与大规模神经网络的对比及未来展望

引言随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，研究人员不断尝试构建更加复杂和强大的模型，以期实现与人类大脑相媲美的智能水平。
东方佑·2025-01-23 00:47

SVM模型实战1

目录前言实战前言这里有一份手写体字母识别的数据，我们采用网格搜索法，分别测试LinearSVC和SVC模型，最终选择SVC模型，并计算预测结果的准确性。
浊酒南街·2025-01-23 00:14

99.13 金融难点通俗解释：营业利润率

3.生活中的例子3.1好的营业利润率3.2一般的营业利润率3.3差的营业利润率4.小朋友要注意4.1开销大不一定不好4.2开销小不一定好5.总结6.实现代码0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构
金融OG·2025-01-23 00:14

马科维茨资产组合模型+Fama-French五因子优化方案（理论+Python实战）

五因子优化的现代投资组合理论1.2WhyisFama-French五因子优化的现代投资组合理论1.3HowtoFama-French五因子优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理
金融OG·2025-01-23 00:43

马科维茨资产组合模型+CAMP优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.资本资产定价模型(CAPM)优化的现代投资组合理论1.1WhatisCAPM优化的现代投资组合理论1.2WhyisCAPM优化的现代投资组合理论1.3HowtoCAPM优化的现代投资组合理论
金融OG·2025-01-23 00:13

【AI量金术师：简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战

目录1.马科维茨资产组合模型简介1.1模型的起源与发展1.2核心概念2.模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例：
金融OG·2025-01-23 00:43

svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图

爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib，Python读取MySQL数据，Python爬虫及Scrapy框架，无监督机器学习算法聚类分析等，以及案例：互联网金融行业客户价值分析等
张炜大师傅·2025-01-23 00:13

服务器ibmc无法加载js文件,华为服务器IBMC批量巡检代码

selenium需要下载Chrome驱动webdriver，具体下载的版本根据自己的谷歌浏览器版本进行下载，然后将下载好的驱动webdriver放到自己python解释器同级目录中即可，下载地址http
1ce0ear·2025-01-23 00:43

深入MapReduce——引入

而传统的计算处理模型中，
黄雪超·2025-01-22 23:41

NIO 和 Netty 在 Spring Boot 中的集成与使用

开发者需要自己处理线程模型、资源管理、协议解析等底层细节，代码冗长且容易出错。Netty的改进：Netty对NIO进行了高级封装，提供了更加易用的API和灵活的抽象层，例如：Chan
阿乾之铭·2025-01-22 23:41

Linux 权限体系详解:、777、755、644、600、chmod、chown、chgrp 和 umask；SUID、SGID 和 Sticky Bit；ACL (访问控制列表) 是什么？

1.2本文目标2.Linux权限基础概念2.1权限模型2.2权限类型2.3权限表示法2.3.1字母表示法2.3.2数字表示法2.3.3字母与数字表示法对比2.3.4案例：字母与数字的权限切换3.常见权限分配方法对比表格
小胡说技书·2025-01-22 23:39

探秘ARMv7-M架构：打造高效嵌入式系统指南

架构参考手册及应用指南分享本资源包包含：-**ARMv7-MArchitectureReferenceManual**：这是ARM官方发布的权威文档，全面深入地介绍了ARMv7-M架构的核心概念、指令集、内存模型和编程模型等
嵇影钰·2025-01-22 23:09

python数据分析与可视化

一、Python数据分析概述Python是一种解释型、交互式的编程语言，其设计理念强调代码的可读性和简洁性。
盆蒂·2025-01-22 22:05

ARMv7-M架构参考手册及应用指南

架构参考手册及应用指南分享本资源包包含：-**ARMv7-MArchitectureReferenceManual**：这是ARM官方发布的权威文档，全面深入地介绍了ARMv7-M架构的核心概念、指令集、内存模型和编程模型等
董鉴勃·2025-01-22 22:04

FPGA开发中的团队协作：构建高效协同的关键路径

例如在设计一个高速数据采集系统时，编写数据采集、缓存及预处理的逻辑代码。功能仿真与验证：使用仿真工具对所编写的代码进行功能验证，确保逻辑设计符合预期。
whik1194·2025-01-22 22:03

Python操作MongoDB看这一篇就够了

在这一节中，我们就来看看Python3下MongoDB的存储操作。1.准备工作在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。
Python3.7·2025-01-22 22:32

python加密解密算法_Python-AES加密算法接口测试

前言先前已经学过了Python-SHA256加密算法接口测试，今天我跟大家讲解一下AES加密算法的接口如何写python脚本进行测试。
weixin_39602737·2025-01-22 22:31

从自然语言到提示词：编程范式的革命

文章将逐步分析自然语言处理和提示词编程的核心概念，讲解算法原理和数学模型，并通过实际案例展示编程范式转变的应用效果。第一部分
AI天才研究院·2025-01-22 22:01

大模型WebUI：Gradio全解11——Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人（5）

大模型WebUI：Gradio全解11——Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人（5）前言本篇摘要11.Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人11.5Chatbot的特殊Events11.5.1
龙焰智能·2025-01-22 22:00

深入理解AES加密算法：原理与Python实现

目录深入理解AES加密算法：原理与Python实现1.AES算法简介2.AES加密解密流程3.Python实现AES加密解密4.结论深入理解AES加密算法：原理与Python实现AES(AdvancedEncryptionStandard
闲人编程·2025-01-22 22:59

信息流广告预估技术在美团外卖的实践 思维导图-java架构

这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。
用心去追梦·2025-01-22 22:59

分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践 思维导图-java架构

这包括：项目背景、因果推断的基本概念、数据收集与预处理、分布式系统设计、算法选择与实现、性能优化策略、以及效果评估与迭代。
用心去追梦·2025-01-22 22:59

fps游戏服务器架构设计

以下是一个基本的FPS游戏服务器架构设计：客户端-服务器模型：采用客户端-服务器模型，游戏客户端负责呈现游戏画面、获取用户输入、播放音效等，游戏服务器负责处理游戏逻辑、同步玩家状态、检测作弊等。
你一身傲骨怎能输·2025-01-22 22:58

【AI论文】PaSa：一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型（LLM）代理

摘要：我们推出了PaSa，这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策，包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献，从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。
东临碣石82·2025-01-22 21:27

gradio库的基本使用

Gradio（通过pipinstallgradio安装）是一个用于创建交互式界面的Python库。它允许你基于预训练模型、函数或任意代码块创建实时演示和部署模型的图形用户界面（GUI）。
Echo.....·2025-01-22 21:57

利用Python的jieba和wordcloud第三方库制作精美词云

一：《红楼梦》高频中文词语统计importjiebaf=open('红楼梦.txt','r')txt=f.read()f.close()words=jieba.icut(txt)counts={}forwordinwords:iflen(word)==1:continueelse:counts[word]=counts.get(word,0)+1items=list(counts.items())
博客冲浪·2025-01-22 21:27

大型语言模型高效预训练策略的比较研究

3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度
二进制独立开发·2025-01-22 21:27

【AI中数学-概率论-综合实例-包括python实现】 预测的守望者：动态贝叶斯网络在风险预警中的应用

第四章：概率论-综合实例第2节预测的守望者：动态贝叶斯网络在风险预警中的应用在许多现实世界的应用中，预测和风险评估通常不仅依赖于静态的输入数据，而是需要考虑时间维度和动态变化。动态贝叶斯网络（DBN,DynamicBayesianNetwork）作为一种扩展了传统贝叶斯网络的工具，可以有效地处理时间序列数据，并进行时序预测。与静态贝叶斯网络不同，DBN能够通过建模系统状态随时间的变化，揭示出更为复
云博士的AI课堂·2025-01-22 21:26

jave五子棋人机对战

这是pythonpythonAI五子棋对战-CSDN博客这是c++c++五子棋代码-CSDN博客这又是javeimportjavax.imageio.ImageIO;importjavax.swing.
aqfcca·2025-01-22 21:25

题目：解码方法（来自leetcode）动态规划----斐波那契模型

解码方法题目动态规划（5步走）状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划（5步走）状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。状态转移方程以i位置为终点，下标为i的位置有两种方式：第一种就是单独解码，第二种就是与前面的一位数合并解码。单独解码有分两种情况：第一种是：当s[i]在[1，9]时可以单独解码，就相当于在dp[i-1]种情况后接上一个单独解码，所以dp[i]=dp
清风逸梦·2025-01-22 21:23

python高级加密算法AES对信息进行加密和解密

AES（高级加密标准）是一种广泛使用的对称加密算法，它以字节为单位处理数据，将明文分组加密成密文。AES算法的核心在于一个轮函数，该函数会对数据执行多次变换，包括字节代换、行移位、列混合和轮密钥加。这些操作确保了数据的安全性，使得原始数据经过AES加密后变得无法识别。AES加密过程AES加密过程涉及以下几个关键步骤：字节代换：这一步使用一个预定义的S盒（替换表）来替换状态矩阵中的每个字节。这是一个
Python数据分析与机器学习·2025-01-22 21:52

c#视觉应用开发中如何在C#中进行图像颜色空间转换？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在
openwin_top·2025-01-22 21:21

【大模型】ChatGPT 提示词优化进阶操作实战详解

目录一、前言二、ChatGPT提示词几个基本的优化原则2.1明确的提示词2.1.1提示词具体而清晰2.1.1.1操作案例演示2.2确定焦点2.2.1操作案例演示2.3保持提示词的相关性2.3.1什么是相关性2.3.2提示词相关性操作案例一2.3.2提示词相关性操作案例二三、ChatGPT提示词进阶及常用优化策略3.1提示词常用优化策略总结3.2ChatGPT提示词优化操作实战3.2.1身份设定3.
小码农叔叔·2025-01-22 21:51

chat4.0国内版下载

chat4.0国内版下载-chatgpt模型以下是一些可能的步骤：访问手机应用商店（如AppStore、GooglePlayStore等），在搜索框中输入“chat4.0国内版”或相关关键词。
西里.中国 | CiiLii.Com·2025-01-22 20:20

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

如何在Python中高效地读写大型文件？

上一篇给大家介绍如何使用Python进行文件读写操作的方法，问题来了，如何读写的是大型文件，有没有什么方法来提高效率呢，不要捉急，这一篇来聊聊如何在Python中高效地读写大型文件。
·2025-01-22 20:43

OpenCompass评测大模型

OpenCompass简介上海人工智能实验室科学家团队于2024.01.30正式发布了大模型开源开放评测体系“司南”(OpenCompass2.0)，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。
辣条少年·2025-01-22 20:19

python的print输出txt

方法一：importsysnewfile='C:\VisualSTUDIO\climbdouban\soup.txt'data=open(newfile,'w',encoding="utf-8")sys.stdout=data……data.close()方法二（推荐）：data=open("newfile.txt",'w',encoding="utf-8")print(content,file=d
张小特·2025-01-22 20:19

python081（包02—封装模块、设置__init__和外界导入包）

案例演练新建一个hm_message的包在目录下，新建两个文件send_message和receive_message在send_message文件中定义一个send函数在receive_message文件中定义一个receive函数在外部直接导入hm_message的包__init__.py要在外界使用包中的模块，需要在__init__.py中指定对外界提供的模块列表
weixin_42681308·2025-01-22 20:19

python查看进程-kill进程

psutil查看进程-kill进程psutil官网：https://github.com/giampaolo/psutil测试代码importpsutilimportosimportsignalprint("-----------------------------showallprocessesinfo--------------------------------")#showprocesse
weixin_41183901·2025-01-22 20:48

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？2.2导致过拟合的原因是什么？2.3过拟合的解决方法是什么？三、欠拟合/高偏差（underfiting/highbias）篇3.1欠拟合是什么及检验方法？3.2导致欠拟合的原因是什么？3.3过拟合的解决方法是什么？1.2Bat
·2025-01-22 20:09

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

2024全球十大工程成就：文生视频大模型Sora引领AI时代

其中，文生视频大模型Sora的入选尤为引人注目，它代表着AI代码生成技术在内容创作领域的突破性进展，预示着未来内容生产方式的
·2025-01-22 20:08

【论文速读】| 评估并提高大语言模型生成的安全攻击探测器的鲁棒性

基本信息原文标题：EvaluatingandImprovingtheRobustnessofSecurityAttackDetectorsGeneratedbyLLMs原文作者：SamuelePasini,JinhanKim,TommasoAiello,RocíoCabreraLozoya,AntoninoSabetta,PaoloTonella作者单位：UniversitàdellaSvizze
·2025-01-22 20:38

Python交互式查看进程信息

实现功能：根据进程号查看进程、根据进程查看进程信息、根据进程号杀进程importpsutilimportosimporttimedefdesc():choice=input("""1、根据进程号查看进程信息2、根据进程查看进程信息3、根据进程号杀进程q、退出请输入选项：""")returnchoicedefinfo_pid(pid):print("名称\tPID\t内存占用率\tCPU占用率\tC
bustled·2025-01-22 20:16

Windows不用anaconda安装labelImg及bug解决

1.Windows不用anaconda安装labelImg：安装labelImg所需环境–打开#安装labelImg所需环pipinstllpyqt5lxml#打开labelImgpythonlabelImg.py2
欢天喜地小姐姐·2025-01-22 20:15
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