rfm模型python 第54页

复杂场景检测老翻车？陌讯算法实测提升 40%

技术解析：从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入，在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例，其区域提议网络（RPN）

2501_92453489·2025-07-19 16:21

lesson17：Python函数之递归、匿名函数与变量作用域

目录引言一、递归函数：用自身解构复杂问题1.递归的基本结构2.递归的典型应用场景3.递归的优缺点与优化二、匿名函数：用lambda实现“一句话函数”1.lambda与普通函数的区别2.lambda的典型应用3.lambda的局限性三、变量作用域：理解LEGB规则1、LEGB规则的深度解析（1）Local（局部作用域）（2）Enclosing（嵌套作用域）（3）Global（全局作用域）（4）Bui

·2025-07-19 16:51

lesson11：Python的字典及方法

目录前言一、字典的定义与核心价值创建方式：二、核心特性：键的规则与无序性演变1、键的不可变性与唯一性2、无序性与Python版本差异三、常用操作与方法全解析四、与列表/元组的对比：数据结构选型指南五、高级应用技巧六

你的电影很有趣·2025-07-19 16:51

深度学习超参数优化（HPO）终极指南：从入门到前沿

摘要：在深度学习的实践中，模型性能的好坏不仅取决于算法和数据，更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。

·2025-07-19 16:50

Conda 核心命令快速查阅表

EnvironmentManagement)功能(Function)命令(Command)示例(Example)创建新环境condacreate-n[packages...]condacreate-nmyenvpython

拉拉拉拉拉拉拉马·2025-07-19 16:50

frida objection注入时frida.core.RPCException: ReferenceError: ‘ObjC‘ is not defined解决

objection注入时会报错PSC:\Users\19583>objection-gcom.example.hellojniexploreC:\Users\19583\AppData\Local\Programs\Python

马戏团小丑·2025-07-19 16:50

lesson18：Python函数的闭包与装饰器（难）

目录引言闭包：函数式编程的"状态容器"一、闭包的本质与定义二、闭包的三大形成条件三、闭包的工作原理：变量的“持久化”四、闭包的核心应用场景五、闭包的注意事项六、闭包与装饰器的关系装饰器：基于闭包的功能增强工具一.装饰器的定义与作用二.装饰器的实现原理（基于闭包）三、装饰器进阶：灵活扩展功能1.带参数的装饰器2.保留函数元信息3.类装饰器与装饰器嵌套四、装饰器实战案例案例一：时间开销计算（性能监控）

你的电影很有趣·2025-07-19 16:19

Python 模块化编程全解析：模块、包与第三方库管理指南

模块与包模块化编程是什么？用生活例子秒懂想象你在搭乐高积木：每个小积木块都有特定功能（比如轮子、窗户、墙壁）——这就像模块（一个.py文件，封装了函数或类）。把相关的积木块装进一个盒子里，方便分类和取用——这就像包（一个文件夹，里面装多个模块和子包，带__init__.py标识）。模块化编程的核心思想是：把复杂代码拆成小而独立的"积木"，需要时直接拿来用，不用重复造轮子。1.模块的概念模块就是一个

xw3373409564·2025-07-19 16:49

leetcode 搜索二维矩阵 II python 四分法

利用矩阵左上角元素总是最小，右下角总是最大的特性，将矩阵分成四部分，分别递归。请各位大佬多多提意见。classSolution(object):defsearchMatrix(self,matrix,target):""":typematrix:List[List[int]]:typetarget:int:rtype:bool"""row_num=len(matrix)ifrow_num==0:r

DaydayHoliday·2025-07-19 16:11

基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用

研究此类极端现象需要新的统计学方法，该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的

科研的力量·2025-07-19 16:18

python 类实例_Python类的实例详解

在Python中，类就是对象，开发者可以像对其他对象那样处理函数，可以在调用函数时传递一个类作为参数，也可以返回一个类作为函数调用的结果。任何对象，即使是一个类对象，都有一个类型。

weixin_39997173·2025-07-19 16:47

python的signal

今天在使用python的signal时，发现第二个传的函数必须是拥有两个函数参数变量的1importsignal2importtime3flag=True4deffunc1(a,b):5print"recieveSIGTERM

weixin_33690963·2025-07-19 16:17

python字符串前面加字母_Python基础字符串前加u,r,b,f含义

1、字符串前加u例：u"我是含有中文字符组成的字符串。"作用：后面字符串以Unicode格式进行编码，一般用在中文字符串前面，防止因为源码储存格式问题，导致再次使用时出现乱码。2、字符串前加r例：r"\n\n\n\n”#表示一个普通生字符串\n\n\n\n，而不表示换行了。作用：去掉反斜杠的转移机制。(特殊字符：即那些，反斜杠加上对应字母，表示对应的特殊含义的，比如最常见的”\n”表示换行，”\t

果呀哎呀妈呀哦呀·2025-07-19 16:17

Python 轻量化环境管理利器 UV 入门与 Windows 下安装实战

https://www.52runoob.com/index.php/2025/06/19/python-轻量化环境管理利器-uv-入门与-windows-下安装实战/Python轻量化环境管理利器UV

wangjinjin180·2025-07-19 16:47

工业大模型应用报告：新机遇、挑战与未来展望

大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述：大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代，推动技术创新和应用。

花生糖@·2025-07-19 16:46

JSON全面解析：轻量级数据交换的核心技术

本文将深入剖析JSON的核心特性及其在Python中的应用，帮助开发者高效处理数据序列化与反序列化。JSON的本质特征JSON采用纯文本格式，具有跨平台、易读

新人码农11111·2025-07-19 15:44

React-Python项目安装与使用指南

React-Python项目安装与使用指南一、项目目录结构及介绍通常情况下，在克隆了https://github.com/facebookarchive/react-python.git仓库之后，你会看到以下的目录结构

·2025-07-19 15:12

AI+Python赋能！长时序植被遥感动态分析全攻略：从物候提取到生态评估

在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。

梦想的初衷~·2025-07-19 15:12

飞算JavaAI

通过大语言模型（LLM）实现自然语言到代码的转换，覆盖需求分析、接口设计、表结构设计、业务逻辑生成、代码生成与合并等全流程开发环节。

·2025-07-19 15:41

Python你不知道的二三事（Python基础知识）

在上一篇中，我们介绍了Python解释器与编辑器的安装与使用，本次我们这是在进行Python程序的编译。我会根据我个人的学习进度进行更新，如有遗漏或错误，欢迎指正。

日暮凡尘·2025-07-19 15:40

pytest-bdd 行为驱动自动化测试

引言pytest-bdd是一个专为Python设计的行为驱动开发（BDD）测试框架，它允许开发人员使用自然语言（如Gherkin）来编写测试用例，从而使测试用例更易于理解和维护。

东汉末年出bug·2025-07-19 14:39

使用Spire.Doc.Free在Python中为Word文档添加批注

本文将详细介绍如何使用Python的Spire.Doc.Free库为Word文档添加批注，并提供一个完整的解决方案。

Ven%·2025-07-19 14:07

深入TA-Lib：量化技术指标详解

深入TA-Lib：量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析，涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等，并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例，助力读者掌握量化交易实战技巧

·2025-07-19 14:07

【python做接口测试的学习记录day6——pytest+yaml+allure自动化测试框架之URL拼接】

在之前的测试框架中，可以发现的是，我们的yaml数据中所有的url中的除了路径不同外，其余都是相同的，我们想办法将这一部分自动化，这样的yaml中写用例url的时候就不用再每次都写上域名，只需要输入路径即可首先我们需要更改下之前的用例yaml文件中的url，将域名删除只留下路径即可，例如：接下来我们在根目录创建一个config.yam文件，用于存储我们的URL中的公共部分，这里由于公司相关，我隐藏

小丫么小二郎~·2025-07-19 14:06

【python做接口测试的学习记录day9——pytest自动化测试框架之yaml数据驱动封装】

之前我们的框架中，如果有多个测试用例，则需要在yaml文件中写入多个用例，而每个用例可能不同的仅仅只是个别参数值，这就导致很多重复代码，现在我们使用数据驱动就可以解决这个问题了。我依旧采用之前的登录接口为例，简单记录一下数据驱动封装的全过程一、DDT数据驱动yaml文件在根目录下创建包datas，用来存放我们的数据驱动yaml文件，在datas下新建一个get_token_data.yaml文件，

小丫么小二郎~·2025-07-19 14:36

AI 人工智能与 Copilot 碰撞出的火花

详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤，并通过Python代码进行说明。同时给出了数

AI天才研究院·2025-07-19 14:04

多租户SaaS系统中设计安全便捷的跨租户流程共享

四维协同架构，结合动态授权、加密传输、行为审计和智能策略一、权限控制体系1.动态权限模型2.授权策略实现RBAC+ABAC混合模型在流程表增加shared_tenants字段存储授权信息，结合属性动态校验

Alex艾力的IT数字空间·2025-07-19 14:34

黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模

黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者（NikiParmar

强化学习曾小健·2025-07-19 14:02

深度对比：innerHTML vs 虚拟DOM——原理、性能与应用全解析

引言在现代Web开发中，高效操作DOM（文档对象模型）是构建高性能应用的关键。传统方法如innerHTML和新兴的虚拟DOM（VirtualDOM）技术代表了两种截然不同的DOM更新策略。

止观止·2025-07-19 13:01

毕业设计基于python + flask +mysql + Layui新闻系统项目源码

毕业设计基于python+flask+mysql+Layui新闻系统项目源码介绍该项目采用Flask框架开发，数据库采用mysql。这是一个作业项目。

love0everything·2025-07-19 13:00

测试学习之——Pytest Day3

引言Pytest作为Python中最受欢迎的测试框架之一，以其简洁的语法、强大的功能和丰富的插件生态系统，极大地提升了自动化测试的效率和可维护性。

别在内卷了·2025-07-19 13:59

『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉，未来影响及技术展望的深入见解！

文章目录一.整个访谈内容1.1.起点：理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya：他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多，但从多模态中学习会更容易1.5

AI大模型前沿研究·2025-07-19 13:27

百度文心4.5对比Qwen3：开源大模型双雄终极评测

>2024年大模型战场硝烟再起，百度携文心4.5强势入局开源领域，与阿里通义千问Qwen3上演"双雄争霸"。这场技术对决将如何重塑AI开发格局？本文将带您深入技术腹地，揭秘两大模型的真实战力！

Loving_enjoy·2025-07-19 13:57

linux安装Node.js 环境，Docker 环境，Ruby 环境，MongoDB 环境，PostgreSQL 数据库，Go 开发环境，Python 虚拟环境

在Linux上安装其他常见的开发环境可以根据具体需求而定，以下是一些常见的安装步骤：1.Node.js环境Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，适用于服务器端开发。安装Node.js：通过包管理器安装：sudoyuminstall-ygcc-c++makecurl-sLhttps://rpm.nodesource.com/setup_14.x|sudo-Eba

2401_87017622·2025-07-19 13:55

AI大模型开发工程师之路：从零到一的进阶指南

·2025-07-19 12:52

ColQwen-Omni：RAG全模态检索来了，支持【文本|图像|视频|音频】四种模态！

这些模型开创了视觉文档检索的新范式：无需费力地从文档中提取文本进行处理，只需将文档页面视为一系列图像（屏幕截图），然后训练视觉语言模型（VLM）直接将其内容表示为向量。

致Great·2025-07-19 12:22

Mac 下 python 安装 virtualenv 出错

如果是安装了anaconda的机器，直接用pipinstallvirtualenv可能会由于版本的问题出错，建议使用sudocondainstallvirtualenv安装。

stay_f_h·2025-07-19 12:20

C++-linux 7.文件IO（二）文件描述符、阻塞与非阻塞

文件IO进阶：文件描述符、阻塞与非阻塞在前文我们介绍了文件IO的核心系统调用，本章将深入探讨Linux文件IO的底层机制，包括文件描述符的本质、阻塞与非阻塞IO模型、文件偏移量控制（lseek）以及系统调用中的参数传递规则

HHRL-yx·2025-07-19 12:21

Python 数据分析与可视化：从基础到进阶的技术实现与优化策略

数据分析与可视化是数据科学领域的核心技能，Python凭借其丰富的库生态和灵活的编程范式，成为该领域的首选工具。

女码农的重启·2025-07-19 12:48

Java使用Langchai4j接入AI大模型的简单使用(四)--整合Springboot

一、在Maven中引入依赖核心配置如下，这里使用的是Springboog3,jdk17，注意版本，如果启动不起来很有可能是版本冲突：17UTF-8UTF-83.4.31.0.0-beta1dev.langchain4jlangchain4j-community-dashscope-spring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-star

moxiaoran5753·2025-07-19 12:47

互联网大厂Java求职面试：基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现

面试官是技术总监李总，拥有丰富的架构设计经验，尤其擅长AI与大模型技术、云原生架构等领域。

在未来等你·2025-07-19 12:16

Python 字典(dict)和集合(set)新手指南

一、字典(dict)基础什么是字典？字典就像现实中的字典一样，通过"键(key)"快速查找对应的"值(value)"。#创建字典student_scores={"小明":90,"小红":85,"小刚":92}#查找成绩print(student_scores["小明"])#输出:90为什么字典查找快？字典使用哈希表实现，查找速度是O(1)级别，不会随着数据量增加而变慢。二、字典常用操作1.添加/修

·2025-07-19 12:46

Agent架构解析及分布式Agent协作方案

来源：AI大模型应用实践AIAgent（智能体）系统发展迅猛，且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力，智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视，比如最近的MCP

·2025-07-19 11:45

如何增强LLM（大语言模型）的“置信度”和“自信心” ：LLM的“自信”不是“什么都能答”，而是“该答的答得准，不该答的敢说不”。

如何增强LLM（大语言模型）的“置信度”和“自信心”Pleaseprovideafirmanswer,andforthosewhodon’tknow,pleasereply‘unknown’LLM（大语言模型

ZhangJiQun&MXP·2025-07-19 11:44

Redis 深度解析：从核心原理到生产实践

其设计哲学围绕速度优先、内存高效、功能丰富展开：内存存储特性纯内存操作：基于内存寻址的O(1)复杂度数据操作，单节点QPS可达10万+持久化方案：RDB（快照）与AOF（日志）双模式，支持数据持久化与故障恢复单线程模型

Pasregret·2025-07-19 11:14

Python函数参数`*args`和`**kwargs`详解：区别与使用指南

文章目录一、基本概念与区别概述1.1`*args`（非关键字参数收集）1.2`**kwargs`（关键字参数收集）1.3主要区别对比表二、深入理解`*args`2.1基本用法2.2工作原理2.3与其他参数配合使用2.4解包序列作为参数三、深入理解`**kwargs`3.1基本用法3.2工作原理3.3与其他参数配合使用3.4解包字典作为参数四、组合使用`*args`和`**kwargs`4.1完整参

北辰alk·2025-07-19 11:13

vLLM快速入门：开启高效推理与部署之旅

在如今这个人工智能飞速发展的时代，语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面，从智能聊天机器人到文本生成工具，都离不开强大的语言模型技术支持。

·2025-07-19 11:13

深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略

在当今人工智能快速发展的时代，大型语言模型（LLM）的推理和部署面临着诸多挑战，尤其是当模型规模日益庞大时，如何高效地利用硬件资源成为关键问题。