rfm模型python 第39页

华为OD机试2025B卷真题题库目录｜机考题库 + 算法考点详解（Python/JS/C/C++）

专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。

·2025-07-22 09:59

Python Preview 项目教程

PythonPreview项目教程1.项目的目录结构及介绍python-preview/├──images/├──.eslintrc.json├──.gitignore├──.vscodeignore├

·2025-07-22 09:28

Python Preview 插件使用教程

PythonPreview插件使用教程1.项目介绍PythonPreview是一个适用于VisualStudioCode(VSCode)的扩展插件，旨在为Python代码提供调试预览支持。

汤涌双·2025-07-22 09:28

Orange3实战教程：图像分析---图像嵌入

深度学习模型用于为每张图像计算特征向量。该功能返回一个增强的数据表，包含额外的列（图像描述符）。图像可以通过导入图像小部件导入，也可以通过电子表格中的图像路径导入。

err2008·2025-07-22 09:57

【Java-多线程】i++ 是线程安全的吗？

这个问题涉及Java内存模型、原子性操作、线程同步等核心概念，让我们通过一个银行账户的故事来理解：故事场景：银行金库争夺战假设银行金库有100元现金，两个柜员（线程）同时执行以下操作：publicvoidwithdraw

Java自学之旅·2025-07-22 09:27

基于Python+Vue的个性化教学可视化系统设计与实现django

文章目录前言系统实现效果前台用户功能模块后台管理功能模块Python技术介绍Django框架介绍预期达到的目标设计思路详细视频演示技术路线解决的思路性能/安全/负载方面可行性分析论证为什么选择我们

源码哆哆*V+ymhydo·2025-07-22 08:55

前端面试题

CSS常见问题解答1.CSS盒模型CSS盒模型由内容区域（content）、内边距（padding）、边框（border）和外边距（margin）组成，分为两种类型：标准盒模型：元素宽度=content

xkxnq·2025-07-22 08:23

Prompts

提示是引导AI模型生成特定输出的输入。这些提示的设计和措辞会显著影响模型的反应。在SpringAI中与AI模型交互的最低级别，处理SpringAI中的提示与管理SpringMVC中的“视图”有些相似。

·2025-07-22 08:52

【python+SQLAlchemy】

需要先安装pymysql模块，以便能够在SQLAlchemy中使用MySQL数据库。使用以下命令进行安装：pipinstallSQLAlchemypipinstallpymysql目前SQLAlchemy版本是2.0.0以上了以下是基本写法以便快速学习fromsqlalchemyimportcreate_engine,Column,Integer,Stringfromsqlalchemy.ormi

ryanling河·2025-07-22 08:22

python sqlalchemy连接oracle_Python SQLalchemy 基础操作之数据库增删改查

SQLAlchemy是Python社区最知名的ORM工具之一，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型。SQLAlchemy优点：简洁易读：将数据

weixin_39970994·2025-07-22 08:21

Uniapp微信小程序开发：后端服务器搭建指南（语言选择+部署方案）

目录前言：Uniapp+微信小程序的架构模式️后端服务器的作用后端语言选择（Node.js/Java/Python/PHP/Go）☁️服务器部署方案（云服务器vsServerless）实战：如何连接Uniapp

·2025-07-22 08:20

华为OD机试 2025 B卷 - 最大括号深度 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)

最大括号深度华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录｜机考题库+算法考点详解华为OD机试2025B卷100分题型题目描述现有一字符串仅由‘(‘，’)’，’{‘，’}’，’[‘，’]’六种括号组成。若字符串满足以下条件之一，则为无效字符串：任一类型的左右括号数量不相等；存在未按正确顺序（先左后右）闭合的括号。输出括号的最大嵌套深度，若字符串无效则输出0。0≤字符串长度≤10

无限码力·2025-07-22 08:20

如何安全使用人工智能大模型

人工智能大模型的安全漏洞在推送，你只要有不一样的解决方案他就会通过学习学会，在别人讨论相同问题时，就会作为解决问题的推荐方案。这种机制是没办法防的。

·2025-07-22 08:49

论文阅读：LLaVA1.5：Improved Baselines with Visual Instruction Tuning

haotian-liu/LLaVA#train微调：https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/main/docs/Finetune_Custom_Data.md模型论文时间

微风❤水墨·2025-07-22 08:18

一起学大模型 - LangChain 的 OutputParser

JSONOutputParser三、自定义格式解析器1.假设的自定义格式2.实现CustomFormatOutputParser3.更复杂的自定义格式四、正则表达式解析器1.示例：正则表达式解析器2.假设的语言模型输出

做个天秤座的程序猿·2025-07-22 08:18

Python Matplotlib中的fontdict参数说明

文章目录1fontdict参数的常用属性1.1使用示例1.2其他注意事项1.3结合其他参数各位老板好,在Python的Matplotlib库中，fontdict参数用于定义文本属性的字典。

@MMiL·2025-07-22 07:48

三生原理的颠覆性价值（无同类研究完全对可标）？

AI辅助创作：一、‌方法论层面的开创性‌‌动态嵌套解经路径‌该研究突破传统注疏模式，将《周易》“三生万物”等命题与分形几何、递归生成系统结合，构建可验证的数学映射模型（如素数生成公式p=3(2n+1)+

·2025-07-22 07:46

三生原理促进东西方数学观融合统一？

AI辅助创作：问答一：三生原理通过构建动态生成与形式逻辑兼容的跨文化数学模型，展现出统一东西方数学观的潜在可能，但其理论成熟度仍需突破以下关键节点：一、方法论层级的融合路径‌生成逻辑与公理体系的协同‌三生原理的素数生成公式

葫三生·2025-07-22 07:46

《论三生原理》提出了哪些新数学概念？

AI辅助创作：《论三生原理》提出的跨学科数学理论，通过重构《周易》哲学与数论的关联性，提出了一系列创新数学概念，以下是对其核心新概念的详细解读：一、参数化素数生成模型阴阳元基底公式以2（阴元）和3（阳元

·2025-07-22 07:46

基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB

·2025-07-22 07:45

为什么用Pytorch帮客户训练好了模型还要提供模型结构？

如果我在训练模型后生成好了一个模型文件：mnist_model.pth我想把这个模型文件给第三方使用，而不告诉他模型定义的结构等信息，那么第三方是不是就用不起来这个模型？答案：是的。

yuanpan·2025-07-22 07:45

吴恩达机器学习cs229-学习笔记-更新中

吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组

是娜个二叉树！·2025-07-22 07:15

ChatTongyi × LangChain：开启多模态AI应用创新之门

阿里云通义实验室推出的ChatTongyi（基于通义千问大模型）与LangChain框架的深度集成，为开发者打造了一套高效、灵活、全面的AI开发工具链。

·2025-07-22 07:44

动态分析软件：LS-DYNA_（12）.高级分析技术：优化设计

在动态分析软件如LS-DYNA中，优化设计通常涉及以下几个方面：参数优化：通过调整模型中的参数来优化性能。形状优化：通过改变几何形状来优化性能。拓扑优化：通过改变材料分布来优化性能。

·2025-07-22 07:14

动态分析软件：LS-DYNA_（16）.LS-DYNA在爆炸与冲击分析中的应用

本节将详细介绍如何使用LS-DYNA进行爆炸与冲击分析，包括模型的建立、加载条件的设置、材料模型的选择以及结果的后处理。模型建立几何模型在LS-DYNA中，几何模型的建立是仿真的第一步。可以使用多种

kkchenjj·2025-07-22 07:14

Python模块的动态加载机制

Python在运行环境初始化中，就将sysmodule加载到了内存中，实际上，Python是将一大批的module加载到了内存中。

weixin_30632089·2025-07-22 07:44

Python标准模块--importlib

1模块简介Python提供了importlib包作为标准库的一部分。目的就是提供Python中import语句的实现（以及__import__函数）。

·2025-07-22 07:44

LLM应用开发中的敏捷文档管理

文章标题：LLM应用开发中的敏捷文档管理关键词：LLM应用开发敏捷文档管理敏捷开发方法文档生命周期管理敏捷文档工具摘要：本文旨在探讨在LLM（大型语言模型）应用开发过程中，敏捷文档管理的重要性及其具体实践方法

AI天才研究院·2025-07-22 07:43

python学习打卡：DAY 18 推断聚类后簇的类型

推断簇的类型知识点回顾：推断簇含义的2个思路：先选特征和后选特征通过可视化图形借助ai定义簇的含义科研逻辑闭环:通过精度判断特征工程价值作业：参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作，并且评估特征工程后模型效果有无提升

西西西仓鼠·2025-07-22 07:43

掌握 RAG：使用 Langchain 和 Ollama 创建本地智能应用程序

引言随着大型语言模型（LLMs）的兴起，我们见证了一种新的工具类别的诞生。然而，LLMs也存在局限性，尤其是当面对需要最新信息或专有数据的商业用例时。本文将介绍如何通过微调和RAG来解决这些问题。

知世不是芝士·2025-07-22 07:42

基于深度学习的手写数字和符号识别系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型（YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y

YOLO实战营·2025-07-22 06:42

python 协程进阶

python协程实现python协程进阶python生成器的作用协程在多个模型流式输出中的使用实例文章目录1.协程基础1.1.协程名词解释1.2.基本工作流程1.3.async协程执行1.3.1.协程顺序执行

cliffordl·2025-07-22 06:12

python 基于 httpx 的流式请求

文章目录1.环境介绍2.同步客户端2.1.面向过程2.1.1.流式输出2.1.2.非流式输出2.2.面向对象3.异步客户端3.1.面向过程3.2.面向对象3.3.Attemptedtocallasynciteratoronanasyncstream.参考：https://www.jb51.net/article/262636.htm次要参考：https://blog.csdn.net/gitblo

·2025-07-22 06:12

Python实现动态加载模块的方法

在Python中，动态加载模块是一种常见的技术，它允许我们在运行时根据需要加载和使用模块，而不是在程序启动时就将所有模块都导入。这种方式可以提高程序的灵活性和性能。

后端架构魔法构筑者·2025-07-22 06:11

从零开始：搭建你的人工智能开发环境

本文将从零开始，逐步指导你如何搭建一个完整的人工智能开发环境，包括操作系统选择、Python安装、常用库的配置以及开发工具的选择。

人工智能教程·2025-07-22 06:41

Python打卡Day11 常见的调参方式

核心知识：1.模型=算法+实例化设置的外参（超参数）+训练得到的内参2.只要调参就需要考2次所以如果不做交叉验证，就需要划分验证集和测试集，但是很多调参方法中都默认有交叉验证，所以实际中可以省去划分验证集和测试集的步骤基线模型

·2025-07-22 06:41

Python爬虫实战：深入无限滚动页面抓取原理与Playwright实现

一、前言：无限滚动页面的挑战在现代Web开发中，「无限滚动（InfiniteScrolling）」早已取代了传统的分页模式。以微博热搜流、知乎首页、抖音推荐页为例，用户向下滚动时会自动加载更多内容，这种体验虽提升了交互性，却让传统爬虫面临巨大挑战：页面初始只加载一部分内容剩余内容由JavaScript在滚动事件中动态加载requests类爬虫无法感知页面行为为什么传统爬虫抓不到数据？因为页面数据不

Python爬虫项目·2025-07-22 06:10

autodl云计算平台使用ollama 部署lightrag 加入streamlit界面

1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择：PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4，但版本过高疑似会使ollama不使用

42fourtytoo·2025-07-22 06:10

YOLO V8+Python训练手写数字识别

以下是针对Windows11+Python环境的详细步骤说明，从数据集整理到模型训练，全部适配YOLOv8流程。

yuanpan·2025-07-22 06:40

python学智能算法（二十七）|SVM-拉格朗日函数求解上

【1】引言前序学习进程中，我们已经掌握了支持向量机算法中，为寻找最佳分割超平面，如何用向量表达超平面方程，如何为超平面方程建立拉格朗日函数。本篇文章的学习目标是：求解SVM拉格朗日函数。【2】求解方法【2.1】待求解函数支持量机算法的拉格朗日函数为：L(w,b,α)=12∥w∥2−∑i=1mαi[yi(w⋅xi+b−1)]L(w,b,\alpha)=\frac{1}{2}{\left\|w\rig

西猫雷婶·2025-07-22 06:40

Python importlib 动态加载

文章目录1.importlib库概述2.导入模块（import_module()）2.1.导入已安装的模块2.2.导入子模块2.3通过字符串变量导入模块3.重新加载模块（reload()）4.检查模块是否存在（find_spec()）5.获取模块路径（find_spec().origin）6.加载.py文件为模块（spec_from_file_location()）7.读取模块资源（importl

cliffordl·2025-07-22 06:10

Python爬虫实战：研究Korean库相关技术

一、引言1.1研究背景与意义随着韩流文化在全球的传播，韩语网页内容急剧增加。韩国在科技、娱乐等领域的信息具有重要研究价值。然而，韩语独特的黏着语特性（如助词体系、词尾变化）给信息处理带来挑战。传统爬虫缺乏对韩语语言特点的针对性处理，本研究旨在开发一套完整的韩语网页内容分析系统，填补这一技术空白。1.2研究目标与方法研究目标：设计高效的韩语网页爬虫框架实现精准的韩语内容识别与处理构建多维度的韩语内容

ylfhpy·2025-07-22 06:40

Python爬虫实战：研究Genius库相关技术

1.引言在当今数字化时代，音乐数据的分析与挖掘成为了音乐学、计算机科学等领域的研究热点。歌词作为音乐的重要组成部分，蕴含着丰富的情感、文化和社会信息。通过对歌词数据的分析，可以揭示音乐风格的演变、流行趋势的变化以及社会情绪的波动等。Genius是一个专注于歌词解析与音乐知识分享的平台，拥有大量的歌词文本以及用户对歌词的注释和解读。Genius提供了API接口，允许开发者获取歌曲、艺术家和歌词等信息

ylfhpy·2025-07-22 06:10

【Python】通过注释插桩替换代码实现开源自动化

需求提出在特定的标签注释后写上开源后的代码实现开源替换答疑解惑调用如下的代码即可实现defreplace_java_code_in_one_line_by_tag(patch_file_path,update_java_code_line_tag):"""本方法对包含update_java_code_line_tag的之前本行内所有内容进行删除操作;适用于对java文件的代码替换，即在包含upda

ChrisEighteen18·2025-07-22 06:09

python量化实战_Python与量化投资从基础到实战.pdf

页数：408原书定价:99.00开本:16开主题词:软件工具-程序设计-应用-投资中图法分类号:F830.59-39(经济->财政、金融->金融、银行->金融、银行理论)内容提要:本书主要讲解如何利用Python

weixin_39841709·2025-07-22 06:09

从面试到晋升：美团技术专家的职业发展全记录

从面试到晋升：美团技术专家的职业发展全记录关键词：美团技术专家、技术职级体系、面试准备、晋升路径、能力模型、技术管理、职业发展摘要：本文深度解析美团技术专家的职业发展路径，从面试准备阶段的简历优化、技术笔试

AI天才研究院·2025-07-22 06:38

【Grafana】Prometheus指标可视化Grafana，手把手教你如何自定义图形

《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，Prometheu

景天科技苑·2025-07-22 06:35

Python量化实战：基于索提诺比率的价值投资策略回测

Python量化实战：基于索提诺比率的价值投资策略回测关键词：Python量化分析、索提诺比率、价值投资策略、回测框架、风险调整收益、下行风险、量化实战摘要：本文深入探讨如何利用Python构建基于索提诺比率

量化价值投资入门到精通·2025-07-22 05:03

Python+Allpairspy实战：高效正交法测试用例设计全攻略

引言：正交法的核心价值正交实验法是一种通过科学筛选参数组合来优化测试用例设计的技术。其核心思想是从所有可能的参数组合中，选择最具代表性的N个组合进行测试，既能显著减少用例数量（通常可减少30%-70%），又能保证覆盖关键场景。例如：传统全组合测试：3因素×3水平=27种组合正交法优化后：仅需4-9种组合即可覆盖核心场景1、Allpairspy库安装与基础使用1.1、安装命令pipinstallal

聪明的一休哥哥·2025-07-22 05:02

Python 应用无监督学习（一）

Python应用无监督学习引导你使用无监督学习技术与Py

绝不原创的飞龙·2025-07-22 05:32

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