分析软件 方程 模型 结构
字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析｜拥抱开
首页 登录 字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析｜拥抱开源 白泽z 2022-09-013,421 关注 一、前言 Hertz[həːts] 是一个 Golang 微服务 HTTP 框架，在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势， 并结合字节跳动内部的需求， ......
和利时MACS6通过dat文件实现任意时间范围与测点的历史数据提取与科研分析
实现了通过软件程序对任意时间范围、任意测点、任意测点数量、任意数值精度的数据提取（可同时提取任意多个测点）（思路参考: https://bbs.hcbbs.com/thread-1262104-2-1.html） 可私信定制修改分析 原文链接：博客园 https://www.cnblogs.com/ ......
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
多项式定积分计算软件2025 64位WIN版下载Polynomial definite integral calculation software 2025 64 bit WIN version download
多项式定积分计算软件2025 64位WIN版下载Polynomial definite integral calculation software 2025 64 bit WIN version download。
兼容WIN XP以上的WIN版本。
Compatible with WIN XP a... ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
写代码时如何合理的画图表达逻辑结构
在解决编程基础练习题时，使用图表是一种非常有效的方法，可以帮助你更清晰地表达逻辑结构。以下是一些建议： 流程图： 流程图是表达程序逻辑结构最常见的一种图表。在流程图中，你可以使用不同的图形表示不同的操作，如矩形表示处理步骤，菱形表示判断条件，箭头表示流程的流向。 例子：计算 1 到 10 的和 + ......
Binder系列-5-binder_mmap—1—mmap()分析
一、man mmap 1. 函数声明 #include <sys/mman.h> void *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset); int munmap(void *addr, size ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
Mac上运行windows软件-GPTK
GPTK官网 https://www.applegamingwiki.com/wiki/Game_Porting_Toolkit 使用Whisky安装GPTK Whisky https://github.com/Whisky-App/Whisky 把下载的Whisky.app移动到应用程序中 运行， ......
数据驱动未来：公司运营数据分析大屏引领企业变革
公司运营数据分析大屏作为数字化时代的产物，正逐渐成为企业决策的新宠。它不仅有助于企业更好地洞察市场、优化流程、提升效率，还能助力企业提高风险管理能力、实现可持续发展。 ......
软件构造大作业 综合信息管理系统
项目地址：mendianyu/AdvancedManagement: 综合信息管理系统 (github.com) 项目演示地址：https://www.bilibili.com/video/BV1uw411J7cy/ 项目功能一：基于Jfinal构建信息管理系统，要求包含用户管理，翻译业务模块管理， ......
成绩管理系统软件体系结构设计说明书
 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
【GUI软件】抖音搜索结果批量采集，支持多个关键词、排序方式、发布时间筛选等！
目录一、背景介绍1.1 爬取目标1.2 演示视频1.3 软件说明二、代码讲解2.1 爬虫采集模块2.2 软件界面模块2.3 日志模块三、获取源码及软件 一、背景介绍 1.1 爬取目标 您好！我是@马哥python说，一名10年程序猿。 我用python开发了一个爬虫采集软件，可自动按关键词抓取抖音视 ......
分布式代码执行分析
SparkContext对象的构建 以及 Spark程序的退出, 由 Driver 负责执行 具体的数据处理步骤, 由Executor在执行. 其实简单来说就是: 非数据处理的部分由Driver工作 数据处理的部分(干活)由Executor工作 要知道: Executor不仅仅是一个, 视集群规模, ......
JVM学习-Class文件结构
文章原文：https://gaoyubo.cn/blogs/844dc0e7.html 一、Class类文件的结构 任何一个Class文件都对应着唯一的一个类或接口的定义信息。 但是反过来说，类或接口并不一定都得定义在文件里（譬如类或接口也可以动态生成，直接送入类加载器中）。 Class 文件是一组 ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
软件架构实践 V2：第二章
第二章 什么是软件架构 如果一个项目的系统构架 (包括理论基础) 尚未确定，就不应该进行此系统的全面开发。只有对构架做出明确清楚的表述，才能使之在整个开发和维护过程中加以充分利用。 ——Barry Boehm 本章我们将严格地从软件工程的角度对构架进行讨论，即除了第1章中所讲到的企业所获得的价值外， ......
基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践
基于 Aidlux的智慧教育版面分析场景下的实践 基于 Aidlux的智慧教育版面分析应用 一、Aidlux环境介绍 所有代码均可通过加课程小助手wx获得:AidLux_Me 官网：https://aidlux.com/ 1.产品优势 AidLux是基于ARM架构的跨生态（Android/鸿蒙+Li ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?
方便点1： 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下： 上面分析出现的问题：既然只统计：开业状 ......
Parallels Desktop 19：强大与便捷并存的虚拟机软件
Parallels Desktop 19是一款功能强大的虚拟机软件，它可以在Mac上同时运行Windows和Linux操作系统，以及各种应用程序和软件。这款软件由Parallels公司开发，已经成为了数百万用户的首选虚拟机解决方案。 点击获取Parallels Desktop 19 Parallel ......