学习

零基础上手Python数据分析 (18)：Matplotlib 基础绘图 - 让数据“开口说话”

经过前面Pandas模块的学习和实战演练，我们已经掌握了使用Python和Pandas进行数据处理、清洗、整合、分析的核心技能。我们能够从数据中提取信息、计算指标、发现规律。
kakaZhui·2025-04-21 07:44

Java并发编程挑战：死锁与竞态条件解决方案

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣死锁：当线程们相互等待死锁的定义与成因Hey，亲爱的编程小能手们！
墨瑾轩·2025-04-21 07:13

Python连接MySQL数据库图文教程，Python连接数据库MySQL入门教程

创建数据库3.2创建表3.3插入数据3.4查询数据3.5更新数据3.6删除数据4.实际应用案例前言本教程旨在为广大初学者和有一定基础的开发者提供一个全面、详细且易于理解的Python连接MySQL数据库的学习指南
小白教程·2025-04-21 07:11

数学学习笔记--概率论

2.概率论2.1概率分布与随机变量2.1.1机器学习为什么要使用概率事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。
spearhead_cai·2025-04-21 06:10

概率论全面总结

机器学习中，很多算法的推导，需要概率和统计的很多知识。学校里学的时候，基本是囫囵吞枣，也忘得差不离了。现在复习一下，找一些概率与统计这门课的感觉。
IMWTJ·2025-04-21 06:09

移动开发：Objective - C 的音频处理与音效添加

同时，探讨了其实际应用场景，推荐了相关的学习工具和资源，最后对未来发展趋势与挑战进行了总结，并解答了
移动开发前沿·2025-04-21 06:09

python可视化学习七（边缘箱型图）

边缘箱线图箱图是用来显示变量分布的统计图，直方图更看重与在取值范围内的分布，而箱线图更看重于观察变量间的重要分割点箱线图能够显示数据分布的关键数据的节点，常用来作为查找异常值的方式1当直方图的分布越接近正态分布，箱线图就会越对称2直方图的柱子越高的地方，就是箱线图的箱子所在的地方3箱线图所显示的中位数一般都接近直方图的最高的柱子##重要的参数详解##########sns.boxplot()重要的
feiwenyang·2025-04-21 06:06

AI(人工智能)学习中的主要分类及其详细说明

以下是AI学习中的主要分类及其详细说明：1.监督学习分类算法通过带标签的数据进行训练，预测离散类别。
爱的叹息·2025-04-21 06:35

AI Agent分类详解与对比

Agent分类详解与对比1.规则型Agent（Rule-BasedAgents）定义：基于预设规则和条件进行决策，无自主学习能力。核心机制：通过if-then规则或决策树执行动作（如专家系统）。
爱的叹息·2025-04-21 06:05

深入解析分类模型评估指标：ROC曲线、AUC值、F1分数与分类报告

标题：深入解析分类模型评估指标：ROC曲线、AUC值、F1分数与分类报告摘要：在机器学习中，评估分类模型的性能是至关重要的一步。
未来创世纪·2025-04-21 06:04

蓝桥杯学习-03进制转换

03进制转换感谢up主溶金落梧桐（uid:40733116），我是看了他的视频后总结的。1-模板算法1.1-K进制转十进制对于十六进制，由于它的数字表示范围为0-9，A-Z（或者a-z）,在转换时要注意。因此在赋值存储时，将要转换的进制数使用字符串类型来存储。由此在进行进制转换前，要先将字符串类型的进制数转为数字。1.将字符转换为数字值：利用ascii码来进行转换。2.将进制数转换为十进制：使用这
F_lander·2025-04-21 05:02

ShenNiusModularity项目源码学习（17：ShenNius.Admin.Mvc项目分析-2）

  ShenNiusModularity项目的后台管理主页面如下图所示，该页面为ShenNius.Admin.Mvc项目的Views\Home\Index.cshtml，使用的是layuimini后台模板（参考文献2），在layuimini的GitHub主页中提供有不同样式的页面模版链接，Index.cshtml页面的布局与其中的多tab版本很相似，后面找到参考文献3，其页面布局代码和index.
gc_2299·2025-04-21 05:01

ShenNiusModularity项目源码学习（14：ShenNius.Infrastructure项目分析）

  ShenNius.Infrastructure项目用于定义ShenNius.Admin.Mvc项目和ShenNius.Admin.API项目共用的特性类、数据操作接口实现类、上下文类、通讯类，主要文件的用途如下：  Attributes文件夹保存特性类或过滤器类定义，主要包括：  1）AuthorityAttribute：访问控制类，继承自ActionFilterAttribute，主要实现在
gc_2299·2025-04-21 05:31

ShenNiusModularity项目源码学习（4：身份认证）

本文学习并分析ShenNius.Admin.Mvc项目中的身份认证方式。  ShenNiusModularity项目启动时，在ShenNiu
gc_2299·2025-04-21 05:00

ShenNiusModularity项目源码学习（12：ShenNius.Common项目分析）

  ShenNius.Common项目中主要定义功能性的辅助函数类及通用类，供MVC模式、前后端分离模式下的后台服务使用，以提高编程效率。  ApiResult文件内的ApiResult和ApiResult类定义了通用的数据返回格式，包括状态码、返回消息、返回数据等，主要在前后端分离模式下、ShenNius.Admin.API项目的控制器类中作为返回值使用。  EnumExtension扩展类定义
gc_2299·2025-04-21 05:00

ShenNiusModularity项目源码学习（13：ShenNius.Domain项目分析）

  ShenNius.Domain项目主要定义实体类、数据库表类、数据操作接口、枚举等数据，几乎没有业务操作类或者函数，本文记录ShenNius.Domain项目中主要文件的用途。  Entity文件夹内保存的是与数据库表对应的实体类，同时定义了通用的接口及基础类供实体类表继承。序号文件名说明路径1AdvList对应表Cms_AdvList，记录广告数据Entity\Cms2Article对应表C
gc_2299·2025-04-21 05:00

python导出微信群成员信息_python 使用wxpy实现获取微信好友列表 头像 群成员

最近在学习python突然想要试试能不能把微信里面的微信群和好友取出来结果百度了一下找到了wxpy这怎么能不试一下呢用到wxpy、threading、os、time四个库第一步判断文件夹是否存在不存在则创建
weixin_39535349·2025-04-21 04:29

Flutter最佳伴侣——DevTools调试工具入门指南

前言最近在学习Flutter应用性能优化，DevTools是官方推出的一个性能优化和调试工具，非常值得学习使用。
2501_91590906·2025-04-21 04:56

tensorflow2.0对应python版本_深度学习-python猫狗识别tensorflow2.0

平时浪归浪，但是学习和工作还是不能落下。最近的工作太繁杂了，不知道要从何写起，想起之前写过用tensorflow1.x实现的「猫狗识别」的案例，这次就写一个用tensorflow2.0实现的案例吧。
weixin_39977488·2025-04-21 04:55

【专题刷题】双指针（四）：最接近的三数之和，接雨水

前言说明：本专栏主要记录本人的基础算法学习以及LeetCode刷题记录，按专题划分每题主要记录：（1）本人解法+本人屎山代码；（2）优质解法+优质代码；（3）精益求精，更好的解法和独特的思想（如果有的话
愚润泽·2025-04-21 04:55

【课题推荐】深度学习驱动的交通流量预测系统

文章目录MATLAB源代码关键特性说明以下是一个集成数据预处理、LSTM建模和卡尔曼滤波优化的交通流量预测MATLAB例程，所有功能集成在单个文件中便于调试：MATLAB源代码%%交通流量预测系统集成例程%包含LSTM建模、数据预处理、卡尔曼滤波优化和可视化clearvars;closeall;clc%%数据加载与预处理data=readtable('traffic_flow.csv');%加载C
MATLAB卡尔曼·2025-04-21 03:52

分享一个DeepSeek+自建知识库实现人工智能，智能回答高级用法。

1.项目目标结合DeepSeek大模型与自建知识库，提供智能问答服务，精准解答问题并推荐相关学习资源（PPT/论文/试题等），支持在线预览和下载。平台支持多格式文件上传
@程序员ALMJ·2025-04-21 03:18

mysqldump 学习笔记

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>mysqldump:优点:官方自带备份命令,innodb引擎,Myisam引擎都适用缺点:备份时需锁表具体命令:sudo/usr/local/mysql/bin/mysqldump-uroot-p123456\--lock-all-tables--routines--triggers--events--master-data=2--flush-
weixin_33717298·2025-04-21 03:18

直播带货AI电商系统超级进化：从实时推荐到虚拟主播的全栈实现（附完整代码）

万亿，传统直播间面临三大痛点：用户停留时长B{AI网关}B-->C[实时推荐引擎]B-->D[虚拟主播系统]B-->E[智能场控系统]C-->F[图神经网络]D-->G[NeRF渲染]E-->H[强化学习
夏末之花·2025-04-21 02:16

C语言——指针（二）

我们今天将从上一篇的基础上继续来学习指针（序号也是连续的）4.const修饰指针4.1const修饰普通变量变量是可以修改的，如果把变量的地址交给⼀个指针变量，通过指针变量的也可以修改这个变量。
一个小白1·2025-04-21 02:45

【C++】Unordered_map/Unordered_map使用哈希表封装

目录1.整体学习的思维导图2.链地址法哈希表3.封装实现3.1解决key/pair问题3.2解决取key/pair.first问题3.3解决类型转换的问题3.4实现迭代器Iterator/const_Iterator3.4.1
阳区欠·2025-04-21 02:15

青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 29课题、自然语言处理算法

词性标注（Part-of-SpeechTagging）1.基于规则的词性标注2.基于统计的词性标注三、命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）1.基于规则的NER2.基于深度学习的
明月看潮生·2025-04-21 02:45

基于DeepSeek与Excel的动态图表构建：技术融合与实践应用

本文聚焦于利用DeepSeek与Excel构建动态图表的技术，深入剖析其实现原理、操作流程、应用场景及优势，探讨面临的挑战与未来发展方向，旨在为数据处理与可视化领域的专业人士及学习者提供全面且深入的参考
CodeJourney.·2025-04-21 02:44

Android——动画学习，界面切换

今天就学习一下。之前用的顶多就是做一个动态的dialog。。。
iliupp·2025-04-21 02:13

历年CSP-S复赛真题解析 | 2018年T2 货币系统

2.系统化学习路径：按照算法类别和难度分级，从基础到进阶，循序渐进，帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群：准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
热爱编程的通信人·2025-04-21 01:40

在拉钩学习的笔记（七）Web APIs网页应用编程

1、API的概念API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某原件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。任何开发语言都有自己的APIAPI的特征输入和输出（1/0）例如：varmax=Math.max(2,3,4);API的使用方法（console.log("ab
可爱丶妖小妖·2025-04-21 01:40

BFD协议原理

（手工配置）动态建立会话：动态建立BFD会话的本地标识符由触发创建BFD会话的系统动态分配，远端标识符从收到对端BFD消息的LocalDiscriminator的值学习而来。
屎到临头想搅便·2025-04-21 01:09

大数据学习（108）-子查询

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦相关子查询会针对外层查询的每一行单独执行，而不是一次性完成所有子查询操作。
viperrrrrrr·2025-04-21 00:05

大数据学习（107）-sql中case使用场景

大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。
viperrrrrrr·2025-04-21 00:04

Shell学习-07-数学运算

2.19Shell数学计算执行算术运算（数学计算），就离不开各种运算符号，和其他编程语言类似，Shell也有很多算术运算符，常见的Shell算术运算符，如下表所示。算术运算符说明/含义+、-加法（或正号）、减法（或负号）*、/、%乘法、除法、取余（取模）**幂运算++、–自增和自减，可以放在变量的前面也可以放在变量的后面!、&&、||逻辑非（取反）、逻辑与（and）、逻辑或（or）、>=比较符号（
褚师子书·2025-04-21 00:34

机器学习模型性能评估的深度解析

背景简介在数据科学和机器学习领域，模型性能评估是核心内容之一。在《Python极简讲义：一本书入门数据分析与机器学习》的第9章中，作者对性能评估的重要性、相关概念以及评估方法进行了深入剖析。
亜恵恵阿由·2025-04-21 00:34

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估：掌握评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）和交叉验证技术

深入详解监督学习之模型评估在监督学习中，模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现，更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。
猿享天开·2025-04-21 00:03

机器学习中的模型评估：ROC曲线与AUC值的深度解析

前言在机器学习项目中，评估模型的性能是确保模型有效性和可靠性的关键步骤。
CarlowZJ·2025-04-21 00:32

从创新到未来的全面探索！OpenAI 12天直播发布汇总（上）

这不仅是技术的盛宴，也是AI深入工作、学习、生活的全新尝试。以下是每天的详细亮点与深入解析，让我们一同见证AI科技的未来！
叶锦鲤·2025-04-21 00:02

《数据分析学习进阶：如何用Tableau和Power BI提升可视化能力？》

《从Excel民工到数据分析师：我的500小时逆袭实操手册》写在前面：被Excel支配的恐惧2019年寒冬，作为某互联网大厂HR的我，正在经历职业生涯最魔幻的场景——凌晨两点，会议室里飘着六盒冷掉的饺子，我和同事盯着满屏VLOOKUP公式的Excel表，试图从3万条招聘数据中找到“为什么技术岗离职率飙升42%”的答案。领导推门进来只说了一句话：“我要的是洞见，不是表格美容报告。”正是这次暴击，让我
·2025-04-21 00:58

零、HarmonyOS应用开发者基础学习总览

零、HarmonyOS应用开发者基础认证1整体学习内容概览1整体学习内容概览通过系统化的课程学习，熟练掌握DevEcoStudio，ArkTS，ArkUI，预览器，模拟器，SDK等HarmonyOS应用开发的关键概念
TRockBots·2025-04-21 00:30

Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 矩阵分解,核近似

一.decomposition1.简介:该模块用于进行矩阵分解.其中大多数算法都可用于数据降维2.使用(1)类:"字典学习"(Dictionarylearning):classsklearn.decomposition.DictionaryLearning
EdVzAs·2025-04-21 00:00

DevOps进阶之路:从入门到专家的全面学习指南

本文将为你提供一个全面的DevOps学习路线图,从基础概念到高级技能,最后通过一个实战项目来巩固所学知识。让我们开始这段激动人心的Dev
ivwdcwso·2025-04-21 00:29

文本生成与采样策略 (Text Generation & Sampling)

我们已经学习了如何构建和训练一个基于TransformerDecoder-only的语言模型。模型训练的目标是学习预测给定前缀下下一个token的概率分布。
LIUDAN'S WORLD·2025-04-21 00:59

【机器学习-09】特征工程

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·2025-04-21 00:29

总结大佬经验，如何学习STM32?(入门、进阶)

大佬经验一、想快速入门进阶，面向工作时先把工作中需要的东西学会，一项一项的来，比如先把GPIO弄清楚，怎么初始化，怎么输入输出，然后定时器、串口、ADC、DAC、DMA、SPI等等先把用得着的一个一个地做，都弄明白了再往一块整合，从简单到复杂，硬件操控起来了也就算对这种单片机入门了吧，软件方面，不管用什么单片机，用什么编译器，区别不大初学的最好还是买个开发板，不需要多高级的，有几个常用功能做出来，
被大佬糊弄的只会点灯的小菜鸡·2025-04-21 00:28

HarmonyOs学习 环境配置后 实验1：创建项目Hello World

HarmonyOS开发入门：环境配置与HelloWorld实验实验目标掌握HarmonyOS开发环境配置，创建首个HarmonyOS应用并实现"HelloWorld"界面展示实验准备已安装DevEcoStudio开发环境已配置HarmonyOS开发依赖项熟悉基本TypeScript/ArkTS语法（推荐）实验步骤一、创建新项目启动IDE打开DevEcoStudio，进入欢迎页选择项目模板File>
梁下轻语的秋缘·2025-04-21 00:58

山东科技大学深度学习考试回忆

目录一、填空（五个空，十分）二、选择题(五个，十分）三、判断题（五个，五分）四、论述题（四个，四十分）五、计算题（二个，三十五分）所有下载资源见简介一、填空（五个空，十分）关键词：卷积层、池化层梯度爆炸，梯度衰减二、选择题(五个，十分）1.梯度下降法的步骤2.哪个不是激活函数3.卷积神经网络的缺点4.有关ssd多尺度变化的问题（还有一个不记得了）三、判断题（五个，五分）前两道有关卷积神经网络3.卷
around_01·2025-04-21 00:28

21、最大熵模型

最大熵原理是概率模型学习的一个准则。最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型(分布)中，熵最大的模型是最好的模型。
healed萌·2025-04-20 23:27

Python字节转换为字符串 - 如何将字符串转换为字节，以及反向转换

在本文中，你将学习如何将字节转换为字符串，以及反之亦然。在我们看转换之前，让我们谈谈Python中的字节是如何工作的。如果你已经理解了这一点，或者只是对转换感兴趣，你可以跳到下一节。
晓风晓浪·2025-04-20 23:27
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他