python计算数学题第75页

向量化编程：SIMD（Single Instruction, Multiple Data）深度解析

在现代处理器架构中，向量化编程已成为提升计算密集型应用性能的关键技术。

·2025-07-07 19:36

【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析

引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域

智算菩萨·2025-07-07 19:06

数据存储：使用Python存储数据到redis详解

存储字符串2.2存储列表2.3存储集合2.4有序集合类型2.5存储哈希三、数据的持久化与过期设置3.1持久化3.2过期设置四、其它操作4.1删除操作4.2关闭连接4.3使用连接池4.4处理异常五、总结在Python

数据知道·2025-07-07 18:35

Python 中的循环

目录前言一.for循环二.while循环三.break与continue四.循环与else总结前言Python中的循环：for、while、break、continue与循环中的else。

小羊苏八·2025-07-07 18:05

STM32串口通信详解

串口通信（UART/USART）是STM32中最常用的通信方式之一，用于实现与计算机或其他设备的简单数据交换。本文将详细介绍如何在STM32上配置和使用串口通信。

晟盾科技·2025-07-07 18:05

20.XLD轮廓

xld分割10.xld合并11.xld拟合12.xld几何变换13.xld变换14.xld集合运算15.区域和轮廓精度16.轮廓的保存读取17.halcon操作CAD文件18.轮廓测量算子19.同心度计算

Echo``·2025-07-07 18:04

Redis GEO vs MongoDB 地理空间关键指标对比

方案对比：RedisGEO：优点：性能极快（微秒级）简单易用，支持距离计算缺点：仅支持位置查询，无法直接关联其他属性（如商家类型）需要额外存储详细信息（需要二次查询MySQL或MongoDB）数据同步：

·2025-07-07 18:04

Python——pyautogui打地鼠游戏自动化脚本（基于图片定位）

以4399小游戏为例：4399游戏网importpyautoguiimportkeyboardimporttimeimportrandomimportloggingfromPILimportImageGrabimportos#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)

·2025-07-07 18:02

求平方根：牛顿迭代法

应用牛顿迭代法求解方程近似解，收敛速度很快牛顿迭代法求解平方根给你一个非负整数x，计算并返回x的算术平方根n，结果只保留整数部分。

mjfztms·2025-07-07 18:31

模型微调方法Prefix-Tuning

传统的微调方法通常需要调整模型的大量参数，导致计算资源消耗大、适应新任务的速度慢。

ballball~~·2025-07-07 18:30

最小二乘法(OLS)python 实践

参考链接：1，基本原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412，python实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029实现结果线性回归

·2025-07-07 17:59

【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】

Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库，专注于统计建模和数据分析，广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。

机器学习司猫白·2025-07-07 17:58

TDengine DECIMAL 数据类型使用手册

DECIMAL数据类型的基本运算返回的是精确结果，适用于需要精确计算的场景，如金融数据、货币计算等。

TDengine （老段）·2025-07-07 17:26

（五)PS识别：压缩痕迹挖掘-压缩量化表与 DCT 系数分析

（一)PS识别：Python图像分析PS识别之道（二）PS识别：特征识别-直方图分析的从原理到实现（三)PS识别：基于噪声分析PS识别的技术实现（四)PS识别：基于边缘纹理检测分析PS识别的技术实现一介绍本文将介绍一种基于量化表分析和

超龄超能程序猿·2025-07-07 17:26

Python高频面试题（四）

以下是Python研发和自动化测试面试中‌更高阶的专项考点及典型问题‌一、并发与异步编程（高级）‌GIL全局解释器锁的应对策略‌问题：GIL如何影响Python多线程性能？如何绕过GIL限制？

Irene-HQ·2025-07-07 17:55

Python常考面试题汇总（附答案）

写在前面本文面向中高级Python开发，太基本的题目不收录。本文只涉及Python相关的面试题，关于网络、MySQL、算法等其他面试必考题会另外开专题整理。不是单纯的提供答案，抵制八股文！！

TT图图·2025-07-07 17:25

Python 编程基础作业总结

本周主要围绕Python基础编程展开了学习，通过一系列的作业题来巩固所学知识。这些题目涵盖了输入输出、条件判断、循环结构等多个基础知识点，下面将对每道作业题进行详细分析。

·2025-07-07 16:54

如何自定义R语言函数？参数中的省略号`...`有什么用？

不久前，学堂君分享了自己编写的计算空间可达性的函数，详见推文：两步移动搜索法（2SFCA）计算

「已注销」·2025-07-07 16:23

交叉编译Python-3.6.0到aarch64/aarch32 —— 支持sqlite3

参考https://datko.net/2013/05/10/cross-compiling-python-3-3-1-for-beaglebone-arm-angstrom/平台主机：ubuntu14.0464bit

·2025-07-07 16:22

python# python:3.5 aarch64构建镜像

构建失败从ubuntu中尝试构建FROMpython:3.5-slimLABELMAINTAINER="[email protected]"#installrelatedpackagesENVENVIRONMENTDOCKER_PRODWORKDIR

Ling丶落·2025-07-07 16:22

opencv-python与opencv-contrib-python的区别联系

opencv-python包含基本的opencvopencv-contrib-python是高配版，带一些收费或者专利的算法，还有一些比较新的算法的高级版本,这些算法稳定之后会加入上面那个。

剑心缘·2025-07-07 16:51

无人机飞控2___为所有伺服通道计算脉冲宽度调制（PWM）信号

该代码是伺服通道管理类SRV_Channels中的一个函数，用于为所有伺服通道计算脉冲宽度调制（PWM）信号。

·2025-07-07 16:50

【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW

华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python

枫叶学长(专业接毕设)·2025-07-07 16:19

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

人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型，构建新一代智能作业批改系统。

H老师带你学鸿蒙·2025-07-07 16:49

基于高斯两步移动搜寻法（2SFCA）的城市绿地可达性分析

【2SFCA的基本思路，可以略过】对每个供给点j，搜索所有在j搜寻半径（d0）范围内的需求点（k），计算供需比Rj；对每个需求点i，搜索所有在i搜寻半径（d0）范围内的供【数据】成都市城区绿地数据、各街道小区数据

yorov·2025-07-07 16:47

两步移动搜索法（2SFCA）python

以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。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。

我在北京coding·2025-07-07 15:17

Java、python中高级开发工程师岗位框架要求统计

一、主流框架使用频率框架/技术出现频率说明SpringBoot89%几乎成为Java后端开发的标配，用于快速构建微服务和独立应用。SpringCloud76%微服务架构必备，提供服务发现、配置管理、网关等核心组件。MyBatis/MyBatis-Plus72%最流行的ORM框架，MyBatis-Plus进一步简化开发。Spring68%基础框架，中高级岗位要求深入理解IoC、AOP原理。Hiber

爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-07-07 15:46

PPOCRLabel 环境配置教程

PPOCRLabel环境配置教程_哔哩哔哩_bilibili1安装conda2新建环境condacreate--nameppocrpython=3.8--channelhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

ysh9888·2025-07-07 15:15

response.split(“\n“)[0].strip() 是什么

response.split(“\n”)[0].strip()是什么returnresponse.split("\n")[0].strip()这行代码在Python中通常用于对字符串进行处理并返回处理后的结果

ZhangJiQun&MXP·2025-07-07 15:15

Python函数

1文档字符串函数定义下的第一个字符串是文档字符串，用于解释函数。可以通过help(function_name)或function_name.__doc__来查看。2函数返回单个返回值：return一个值无返回值：函数执行完毕没有return语句，或者return后面没有值，会隐式地返回None返回多个值：实际上是返回一个包含所有值的元组(tuple)3参数函数声明：使用def关键字来创建函数默认参

·2025-07-07 15:45

Python-selenium爬取

selenium前言使用python的requests模块还是存在很大的局限性，例如：只发一次请求；针对ajax动态加载的网页则无法获取数据等等问题。

藏在歌词里·2025-07-07 15:44

python --飞浆离线ocr使用/paddleocr

依赖#python==3.7.3paddleocr==2.7.0.2paddlepaddle==2.5.2loguru==0.7.3frompaddleocrimportPaddleOCRimportcv2importnumpyasnpif

·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。

·2025-07-07 15:43

多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎

过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。

zhaoyi_he·2025-07-07 15:43

说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）

基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L

weixin_39673184·2025-07-07 15:42

llama-cpp-python使用教程

以下是llama-cpp-python的完整使用教程，涵盖安装、基础用法、高级功能（如GPU加速、多模态等）和常见问题解决。

try2find·2025-07-07 15:11

【Python】列表嵌套字典多规则排序

数据a=[{"project":"pro_613","branchList":[]},{"project":"pro_614","branchList":[]},{"project":"pro_612","branchList":[]},{"project":"pro_631","branchList":[]},{"project":"pro_617","branchList":[]},{"pro

魔都吴所谓·2025-07-07 15:10

Redis存储Cookie实现爬虫保持登录 requests | selenium

这明显是很麻烦并且不合理的,所以这次我分享一下怎么可以让我们的程序进行一次登录之后,和普通浏览器一样下次不进行登录直接进行对网站数据的爬取下面的我分享的内容需要前置知识,如果同志有知识不理解,可以查看我以前写的文章Python

·2025-07-07 14:10

Requestium - 将Requests和Selenium合并在一起的自动化测试工具

Requests是Python的第三方库，主要用于发送http请求，常用于接口自动化测试等。Selenium是一个用于Web应用程序的自动化测试工具。

测试界晓晓·2025-07-07 14:08

使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统

使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域，C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力，在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。

whoarethenext·2025-07-07 14:38

深度解析：venv和conda如何解决依赖冲突难题

依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试（以创建环境+安装numpy为例）三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python

咕咕日志·2025-07-07 14:08

冒泡排序算法详解（含Python代码实现）

本文将通过Python代码实现冒泡排序，并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是：相邻两个元素比较，将较大的元素不断“冒泡”至右侧，最终实现排序。

算法_小学生·2025-07-07 14:05

PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例

在PyTorch中，.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法，尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。

点云SLAM·2025-07-07 14:35

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题，提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案

pk_xz123456·2025-07-07 14:34

一位华为离职员工的十年感悟（1）

里面有象卫星发射中心那种超大屏幕，机房里满是三米的大型服务器和大型计算机。

·2025-07-07 13:34

样本量计算：配对样本定量资料——平均值法

今天介绍的是配对样本定量资料采用平均值法的样本量计算。先来看一下案例。