boost.python简集第16页

企业物资集采平台解决方案之：AI+物联网，智能预测需求，让企业库存“零呆滞”的科技实践

在制造业、能源、基建、连锁零售等行业，物资采购与库存管理长期是成本黑洞与效率瓶颈。传统模式依赖经验判断与静态计划，常面临两大困境：“备而不用”：过量采购导致库存积压，占用巨额资金，备件老化报废损失触目惊心；“用而无备”：突发需求或预测偏差造成缺货，产线停摆、项目延误，损失难以估量。德勤报告指出，全球企业每年因库存管理不善造成的损失高达万亿美元级别。如何突破这一困局？AI与物联网的深度融合，正为企业

万米商云·2025-07-08 17:17

SQL Server 临时表、表变量与WITH语句的用法与区别

引言在SQLServer数据处理中，临时表、表变量和WITH语句（CTE）是关键的中间结果集管理工具。临时表适合大数据量操作，表变量优化小数据量场景，而CTE则简化复杂查询逻辑。

Favor_Yang·2025-07-08 15:05

Python训练营打卡Day8(2025.4.27)

知识点见示例代码字典的简单介绍标签编码连续特征的处理：归一化和标准化至此，常见的预处理方式都说完了作业：对心脏病数据集的特征用上述知识完成，一次性用所有的处理方式完成预处理，尝试手动完成，多敲几遍代码。

2301_80505456·2025-07-08 15:02

Bryan Ding·2025-07-08 12:48

2024最新动物识别数据集（12-02已更新)

动物识别数据集是用于训练和评估动物识别模型的集合，这些数据集通常包含多种动物的图像或视频，以及对应的标签信息。它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。

数据猎手小k·2025-07-08 12:46

【工具】Eclipse：一个用于对两个或多个非靶向液相色谱-质谱代谢组学数据集进行比对的 Python 软件包

文章目录介绍代码参考介绍非靶向液相色谱-串联质谱（LC-MS）代谢组学数据集蕴含着大量信息，但在分析和处理过程中却面临诸多挑战。

生信学习者1·2025-07-08 11:43

c++11 标准模板（STL）（std::locale）（一）

用以封装文化差异的多态刻面的集合classlocale;std::locale类型对象是不可变平面的不可变索引集。

繁星璀璨G·2025-07-08 11:41

ubuntu22.04从新系统到tensorflow GPU支持

从驱动到tensorflow安装0系统常规设置和软件安装0.1挂载第二硬盘默认Home0.2软件安装0.3安装指定版本的python0.4python虚拟环境设置1直接安装1.1配置信息1.2驱动安装1.3集显显示

澍龑·2025-07-08 11:40

关于 Linux中系统调优的一些笔记

博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白，死亡是聪明的兄长，我们可以放心地把自己托付给他，他会知道在我们有所准备的适当时刻前来

山河已无恙·2025-07-08 08:45

10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%

ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时，数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。

少林码僧·2025-07-08 06:34

2.线性神经网络--Softmax回归

2.1从零实现Softmax回归#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDataLoader

温柔济沧海·2025-07-08 06:31

2025最新盘点：9款高效韦恩图工具推荐

它以直观的圆形或椭圆形重叠区域，清晰地展现出不同集合之间的关系，无论是集合间的交集、并集还是补集，都能一目了然地呈现出来。

Designseek满血版·2025-07-08 06:29

【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models

首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。

Bosenya12·2025-07-08 05:25

【AI论文】FineWeb2：一个管道，规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言

尽管近期在开放开发大型高质量英文预训练数据集方面取得了显著进展，但训练性能出色的多语言大型语言模型仍面临挑战，这很大程度上是因为难以针对大量语言定制过滤和去重流程。

东临碣石82·2025-07-08 04:43

JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析

JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析文章目录JVM系列五：字节码与执行引擎深度解析引言⚡五、字节码与执行引擎字节码文件结构字节码文件组成部分解析️Class文件结构详解实例分析字节码指令集介绍指令分类常用指令详解字节码示例分析

·2025-07-08 00:48

分布式微服务系统架构第156集：JavaPlus技术文档平台日更-Java线程池使用指南

title:java线程池使用author:哪吒date:'2023-06-15'点击勘误issues，哪吒感谢大家的阅读Java线程池使用指南1.线程池基础使用1.1创建线程池的方式方式一：使用Executors工具类（不推荐）//1.固定大小线程池ExecutorServicefixedPool=Executors.newFixedThreadPool(5);//2.缓存线程池Executor

·2025-07-07 23:40

深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长

数智前沿·2025-07-07 23:39

Mybatis

MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手动设置以及结果集的检索。

微风粼粼·2025-07-07 23:04

C++编程语言入门指南

作为C语言的超集，C++

jdlxx_dongfangxing·2025-07-07 22:01

诊断工程师进阶篇 --- 车载诊断怎么与时俱进？

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：做到欲望极简，了解自己的真实欲望，不受外在潮流的影响，不盲从，不跟风。把自己的精力全部用在自己。

汽车电子实验室·2025-07-07 22:29

WPF之URI的使用

这个格式用于访问嵌入在应用程序程序集（assemblies）中的资源，如图像、XAML文件、样式等。解析这个URI的各个部分：**pack://：**这是URI方案的开始，表示

要记得喝水·2025-07-07 20:16

MongoDB数据库备份及恢复策略详解

同时，将通过一个中等规模的数据集实例来详细说明备份流程，强调备份前停止写入、执行备份、检

魑魅丶小鬼·2025-07-07 19:36

Redis Geo结构详解：从原理到实战，手把手教你玩转地理位置功能

以前做这种功能可能需要依赖MySQL的经纬度计算，或者上专业的GIS数据库（比如PostGIS），但Redis3.2版本后推出的Geo（地理信息）模块，用极简的API和高效的性能，完美解决了这类问题。

码不停蹄的玄黓·2025-07-07 19:06

使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测

ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed

·2025-07-07 16:21

HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型：个性化作业批改系统架构设计与实现

提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集

H老师带你学鸿蒙·2025-07-07 16:49

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：

Unacandoit·2025-07-07 16:49

两步移动搜索法（2SFCA）python

准备工作为了实现2SFCA方法，需要准备以下数据集：供给点：表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点：表示潜在使用者的位置及其需求量。距离矩阵：描述供给点与需求点

我在北京coding·2025-07-07 15:17

反向传播神经网络极简入门

单个神经元神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{Wl}是复数个矩阵，{bl}是复数个向量，其中的元素分别属于单个层，而每个层的组成单元，就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”（感知机）组成的，每个神经元图示如下：这其实就是一个单层感知机，其输入是由和+1组成的向量，其

自信哥·2025-07-07 15:46

Python-selenium爬取

什么是seleniumSelenium是一个用于自动化Web应用程序测试的开源工具集。它提供了一组API和工具，可以与多种编程语言一起使用，如Java、Python、C#等，用于

藏在歌词里·2025-07-07 15:44

【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......

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。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、

·2025-07-07 15:43

行业锦标赛激励数据集（2008-2023）

1771行业锦标赛激励数据集（2008-2023）数据简介坚持创新驱动发展，要强化企业创新主体地位，发挥企业家在技术创新中的重要作用。

数据皮皮侠AI·2025-07-07 14:38

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢

star_and_sun·2025-07-07 12:23

模块化汽车基础设施的正面交锋---区域架构与域架构

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：做到欲望极简，了解自己的真实欲望，不受外在潮流的影响，不盲从，不跟风。把自己的精力全部用在自己。

汽车电子实验室·2025-07-07 12:19

大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2

一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分

Gravity!·2025-07-07 11:17

形式语言与自动机基础

基本概念形式语法形式语法是一个4元组G=(N,Σ\SigmaΣP,S),其中：N是非终结符的有限集合(有时也叫变量集或句法种类集);Σ\SigmaΣ是终结符的有限集合,Σ\SigmaΣ和N的交集为空且Σ

莫彩·2025-07-07 10:08

常见构建工具使用与原理浅析

Grunt更像是一种自动化的配置工具集，就如官方所说，Grunt是TheJavaScriptTaskRunner，每个Grunt任务通常必

·2025-07-07 09:31

PiX4Dmatic1.76 摄影测量建模软件

功能介绍1、更大的数据集，准确的结果P

查尔斯编程·2025-07-07 09:57

SFT（监督微调）详解：零基础入门到精通，一篇详细的入门教程！

文章目录具体步骤如下：应用场景优点举例步骤1：预训练模型的选择步骤2：数据收集与标注步骤3：数据预处理步骤4：数据集划分步骤5：加载预训练模型步骤6：数据编码步骤7：创建数据加载器步骤8：定义训练过程步骤

AGI大模型老王·2025-07-07 08:23

MySQL 的 B+ 树中查询数据的全过程

通过主键回表直接获取整行数据组装结果集返回结果给客户端注意事项mysql中的叶子节点默认是16KB，存储的不只是一条数据，数据的多少是16kB/每条数据大约的大小从上图可以知晓，叶子节点有页目录结构（非叶子节

Chen-Edward·2025-07-07 08:22

使用 Bank Churn 数据集进行二元分类

一、前言分类任务：预测客户是继续使用其帐户还是关闭帐户（例如，流失）项目地址：https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e1二、具体步骤（一）数据导入与预览importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportseabornassnsfromsklearn

·2025-07-07 08:51

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分

蓝婷儿·2025-07-07 08:21

OpenGL ES 纹理(7)

纹理其实是一个可以用于采样的数据集，比较典型的就是图片了，我们知道我们的片段着色器会对每一个像素都执行一次来计算，该像素应该渲染什么颜色，纹理就是一个数据集，比如想要渲染一个图片，我们就是用图片的所有像素信息作为总数据集

起司锅仔·2025-07-07 08:21

深度学习篇---简单果实分类网络

1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集，将其分为好果和坏果两类，并进行预处理：importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain

·2025-07-07 03:20

Python深度学习：3步实现AI人脸识别，效果堪比专业软件！

这个系统不仅原理简

小筱在线·2025-07-07 02:47

网络相关篇Linux一句话精彩问答--2006/09/08更新--20060908pdf版本下载

----------------------------网络相关篇--------------------------2001让apache的默认字符集变为中文(陈绪)vihttpd.conf，找到AddDefaultCharsetISO

·2025-07-07 00:05

面试必问之JVM原理

Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。

teayear·2025-07-06 23:59

【TypeScript教程】 - 小白也能秒懂的TypeScript入门指南

TypeScript（简称TS）是JavaScript的一个超集，由微软开发。简单来说，它就是在JavaScript的基础上增加了静态类型检查。那静态类型检查有啥好处呢？

一个水瓶座程序猿.·2025-07-06 22:49

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-07-06 22:18

【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等