python误差修正模型第19页

第三十一篇数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比（1）Kimball维度建模架构（2）Inmon企业工厂架构（3）混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树

随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

一、揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里，多线程编程如同一场精彩的魔术表演，但稍有不慎，就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。

guangzhi0633·2025-03-23 02:04

使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索

Annoy是一个用C++编写并具有Python绑定的库，专用于在空间中搜索与给定查询点相近的点。它能够创建大型的只读文件数据结构，并映射到内存中，以便于多个进程共享相同的数据。技术背景介绍Annoy

eahba·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要

窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

通过解析射频电路中涉及的电磁场、热场、机械场等多物理场耦合现象，详细介绍如何运用CSTMicrowaveStudio构建多物理场联合模型，进行全面的仿真分析。

FindEveryone·2025-03-23 01:00

文本转语音常用的几个python库

在Python编程领域，文本到语音（Text-to-Speech,TTS）的转换是一个常见的需求，尤其是在开发能够与用户交互的应用程序时。

天蓝海乡·2025-03-23 01:58

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新

Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

如何快速理解模糊PID---（二）

模糊控制规则上文只介绍了误差这一个输入量，我们可以用相同的方法对误差的变化率这一输入量进行模糊化。

Invinciblenuonuo·2025-03-23 01:25

python之pyttsx3实现文字转语音播报

1.pyttsx3是什么pyttsx3是Python中的文本到语音转换库，可以实现文本的朗读功能。

l8947943·2025-03-23 00:25

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613

hongkid·2025-03-23 00:54

Python报错解决：img2pdf.AlphaChannelError: Refusing to work on images with alpha channel

img2pdf.AlphaChannelError:Refusingtoworkonimageswithalphachannel-solved解决img2pdf模块不能上传含alpha通道透明度的图片的问题解决img2pdf模块PNG图片转PDF文件因alpha通道报错问题文章目录前言一、AlphaChannelError为什么出现？二、该种报错解决方法1.方法一：转化其他格式图片2.方法二：去除

定星照空·2025-03-23 00:54

基于PyCATIA的工程图视图锁定工具开发实战解析

通过Python二次开发实现全视图/选定视图快速锁定、非模态交互界面及状态实时反馈功能，有效提升大型装配体工程图操作效率。文章深度解析代码架构设计、关键技术实现及工程应用价值，提供完整的开发方法论。

Python×CATIA工业智造·2025-03-23 00:24

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。

无级程序员·2025-03-23 00:53

Python中Pyttsx3库实现文本转化成语音MP3格式文件

Pyttsx3库介绍pyttsx3库是一个功能强大且使用方便的Python本地文本转语音库。

定星照空·2025-03-23 00:22

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。

DASA13·2025-03-23 00:21

openai-agents 中custom example agent

:openai-agentsVersion:0.0.4Summary:OpenAIAgentsSDKHome-page:https://github.com/openai/openai-agents-pythonAuthor

ZHOU_CAMP·2025-03-23 00:50

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现

2401_87555420·2025-03-22 23:48

Python 向量检索库Faiss使用

Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个由FacebookAIResearch开发的库，它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例：1.安装Faiss首先，你需要安装Faiss。你可

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

Python 应用部署云端实战指南 —— AWS、Google Cloud 与 Azure 全解析

Python应用部署云端实战指南——AWS、GoogleCloud与Azure全解析在当下云计算飞速发展的时代，将Python应用部署到云平台已成为大多数开发者和企业的首选。

清水白石008·2025-03-22 23:48

Python编程：为什么使用同步原语

Python编程：为什么使用同步原语1.同步原语同步原语：计算机科学中用于实现进程或线程之间同步的机制。

林十一npc·2025-03-22 23:17

python函数闭包和递归_闭包和递归_个人文章 - SegmentFault 思否

js变量的作用域:全局作用域(全局变量):在函数外面声明的变量**生命周期(变量从声明到销毁)：页面从打开到关闭.局部作用域(局部变量):在函数里面声明的变量**生命周：开始调用函数到函数执行完毕1.闭包使用介绍1.闭包介绍(closure)1.1闭包：是一个可以在函数外部访问函数内部变量的函数->闭包是函数1.2闭包作用：可以在函数外部访问函数内部变量->延长局部变量的生命周期1.3闭包语法：-

weixin_39830313·2025-03-22 23:16

python函数闭包和递归_python函数基础3--闭包 + 递归 + 函数回调

一、闭包1.函数嵌套defouter():print("外层函数")definner():print("内层函数")returninner()outer()函数嵌套流程图2.闭包闭包的表现形式：函数里面嵌套函数，外层函数返回内层函数的函数名，这种情况就称之为闭包defouter():print("外层函数")definner():print("内层函数")returninnerret=outer(

weixin_39532019·2025-03-22 23:46

python中的递归、回调函数以及闭包总结

这里写目录标题一、递归例1：利用递归函数计算1到10的和例2：利用递归函数计算10的阶乘二、回调函数特别注意：在函数中的调用函数分为以下情况：1、同步回调2、异步回调三、闭包一、递归作用：在函数内部调用自己若干次例1：利用递归函数计算1到10的和defsum_num(num):ifnum>=1:sum=num+sum_num(num-1)else:sum=0returnsumprint(sum_n

敲代码敲到头发茂密·2025-03-22 23:14

使用Pygame实现记忆拼图游戏

1.Pygame简介Pygame是一个用于编写视频游戏的Python库，它基于SDL库（SimpleDirectMedia

点我头像干啥·2025-03-22 23:43

《Python实战进阶》No28: 使用 Paramiko 实现远程服务器管理

Python的Paramiko模块是一个强大的工具，能够帮助我们实现自动化任务，如代码部署、批量命令执行和文件传输。本集将深入讲解Paramiko的核心功能，并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。

带娃的IT创业者·2025-03-22 23:43

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

OpenManus 架构的详细技术实现

一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型

大势下的牛马·2025-03-22 22:12

python八股（—） --FBV，CBV

引言FBV是面向函数的视图。defFBV(request):ifrequest.method=='GET':returnHttpResponse("GET")elifrequest.method=='POST':returnHttpResponse("POST")CBV是面向类的视图。classCBV(View):defget(self,request):returnHttpResponse("G

suohanfjiusbis·2025-03-22 22:42

【纯职业小组——思维】

题目思路第十五届蓝桥杯省赛PythonB组H题【纯职业小组】题解（AC）_蓝桥杯纯职业小组-CSDN博客代码#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;intmain

Kent_J_Truman·2025-03-22 22:11

第十五届蓝桥杯省赛PythonB组B题【数字串个数】题解（AC）

设n=10000n=10000n=10000。法一枚举333的个数以及777的个数，假设333的个数为iii，777的个数为jjj，那么非3,73,73,7的个数即为n−i−jn-i-jn−i−j。在长度为nnn的字符串中选取iii的方案数为CniC^i_nCni，在剩余n−in-in−i个位置选取jjj个的方案数为Cn−ijC^j_{n-i}Cn−ij，剩余位置个数为n−i−jn-i-jn−i−

信奥郭老师·2025-03-22 22:41

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。

Hardess-god·2025-03-22 22:10

ModuleNotFoundError: No module named ‘h5py‘

到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'h5py'错误表明Python环境中没有安装h5py模块。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。

好好学习 666·2025-03-22 22:09

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且

·2025-03-22 22:24

CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 1253 家谱

欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】Acwing：1253.家谱-AcWing题库

热爱编程的通信人·2025-03-22 22:39

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-22 22:54

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。

天空卫士·2025-03-22 22:09

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在

Laughing-q·2025-03-22 22:38

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

蓝桥杯2024年第十五届省赛真题-魔法巡游（Python）

前言本文参考了FJ_EYoungOneC的文章思路，并且修改了该文章的某些理解上的偏差。一、题目题目来源：dotcpp题目描述在蓝桥王国中，两位魔法使者，小蓝与小桥，肩负着维护时空秩序的使命。他们每人分别持有N个符文石，这些石头被赋予了强大的力量，每一块上都刻有一个介于1到109之间的数字符号。小蓝的符文石集合标记为s1,s2,...,sN，小桥的则为t1,t2,...,tN。两位魔法使者的任务是

罄竹_·2025-03-22 21:37

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。

Hardess-god·2025-03-22 21:07

试了一圈，感觉还是根据python-docx更靠谱

最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务，尝试了目前热门的低代码工具Dify后，发现对于稍微复杂格式的文档生成需求（例如文本居中这么简单的需求），最终还是回归到基于python-docx库的解决方案

几道之旅·2025-03-22 21:37

LLM的工具调用能力（如Function Calling）

LLM的工具调用能力（如FunctionCalling）是增强大模型实用性的核心技术，使其能够通过生成结构化指令与外部系统交互。

maxmaxma·2025-03-22 21:35

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

python中列表排序

Python中列表的排序方法1.sort()方法2.sorted()方法========================================1.sort()函数，无返回值主要参数：（1）key

hedgehog"·2025-03-22 21:04

python 列表排序

今天，我们一起看一下python中关于列表排序的一些知识。有些时候我们希望对列表进行排序后，列表可以保存我们排序后的结果，但是很多情况下我们只是希望通过列表的排序，临时的显示排序结果而已。

rainynights·2025-03-22 21:33

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

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