图像处理 物体 算法 深度

关于python 跨域处理方式详解

关于Python跨域处理方式详解 跨域是指在浏览器中,一个网页的脚本试图访问另一个网页的脚本时,由于浏览器的同源策略,会出现跨域问题。Python作为一种常用的后端语言,也需要处理跨域问题。本文将详细讲解Python跨域处理的方式。 什么是跨域 在浏览器中,同源策略是一种安全机制,它限制了一个网页的 ......
方式 python

自然语言处理 Paddle NLP - 预训练模型产业实践课-理论

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/80824/202306/80824-20230619145906411-1082196956.png) 模型压缩:理论基础 模型压缩基本方法分为三类: - 量化 - 裁剪 - 蒸馏 ![image](https:/ ......
自然语言 模型 理论 自然 语言

达梦数据库 表被锁的处理办法

1、查看锁语句 SELECT * FROM V$LOCK WHERE BLOCKED = '1'; 字段说明: 【ADDR 】列 表示锁的内存地址; 【TRX_ID 】列 表示锁所属的事务 ID; 【LTYPE 】列 表示锁的类型,可能是 OBJECT(对象锁)或者 TID(TID 锁); 【LMO ......
办法 数据库 数据

selenium ui自动化遇到切换窗口,点击高级并继续访问的处理方式

在python自动化中(ui),遇到了一个需要浏览器切换窗口,点击“高级”-“接受风险并继续”的操作,前期在本地编写代码调试时,没有任何问题。 切换环境,放到Linux服务中,使用无头模式去运行代码时,发现切换窗口时,总是找不到页面元素,查看截图发现页面为空白,检查两天无果。 场景图片,如下图所示, ......
selenium 方式

帧数指的是每秒播放的图像帧数,单位为fps(Frames Per Second)。视频由一系列静止的图像帧组成,通过快速连续地播放这些图像帧,就能够呈现出连续的动态影像。

视频的帧数指的是每秒播放的图像帧数,单位为fps(Frames Per Second)。视频由一系列静止的图像帧组成,通过快速连续地播放这些图像帧,就能够呈现出连续的动态影像。 帧数的概念源自电影行业。在电影制作中,通过连续播放一系列静态图像(称为帧),来创造出连贯的动画效果。每秒钟播放的帧数越多, ......
图像 影像 单位 动态 Frames

SQL Server中的NULL值处理:判断与解决方案

摘要: 在SQL Server数据库中,NULL是表示缺少数据或未知值的特殊标记。处理NULL值是SQL开发人员经常遇到的问题之一。本文将介绍SQL Server中判断和处理NULL值的不同方法,以及一些解决方案,帮助您更好地处理数据库中的NULL值情况。 文章内容: 引言: 在数据库开发中,经常会 ......
解决方案 方案 Server NULL SQL

【850】numpy处理日期数据

参考:Add Months to datetime Object in Python ☀☀☀<< 举例 >>☀☀☀ # import packages import pandas as pd # adding months to a particular date present = '2022-0 ......
日期 数据 numpy 850

WPF处理未捕获异常和程序退出事件

Application和AppDomain都有Exit事件,程序正常退出,会依次调用Application的Exit事件和Appdomain的Exit事件。 如果是因为未捕获的异常导致程序退出,则不会调用任何Exit事件。 Appdomain的Exit事件不要再出现UI元素,如弹窗之类的,会导致异常 ......
事件 程序 WPF

基于python的生理电信号采集的数据转换和处理软件

一 前记 团队开发了几款生物电信号采集系统,可数据处理和转换工具刚开始用的都是matlab。这对一些客户来说,使用门槛还是有些高了。开发一套配套的软件,满足广大用户的需求,已经是迫在眉睫的事情了。最近抽空用python写了一个,先丢给用户用用看看效果吧。 二 特色解析 该软件有两大功能,一个是把前端 ......
电信号 生理 电信 数据 python

代码随想录算法训练营第二十二天| 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串

39. 组合总和 思路: 虽然可以是重复的,但是考虑到组合没有顺序这一说,所以还是要保留startIndex, sum不要再遍历一遍,再相加,应该跟随path,一起相加 代码: 1 void combinationSum_trackBack(vector<int>& candidates, int ......
总和 随想录 回文 训练营 随想

OpenCV:最流行的图像处理库

https://www.cnblogs.com/traditional/p/11193524.html 楔子 关于 Python 的图像处理,我们之前介绍一个第三方库叫 PIL,现在我们来介绍另一个库 OpenCV。从功能和性能上来讲,OpenCV 要比 PIL 强大很多,而且 OpenCV 还可以 ......
图像处理 图像 OpenCV

请介绍感知机模型及其训练算法(梯度下降法)。注意,梯度的推导是必需的。

感知机(Perceptron)是一种二分类的线性分类模型,其基本结构由一个或多个输入节点、一个加权总和和一个激活函数组成。感知机模型的训练算法通常使用梯度下降法。 感知机模型的输入是一个n维向量x=(x₁, x₂, ..., xn),对应于n个特征。每个特征都有一个对应的权重w=(w₁, w₂, . ......
梯度 算法 模型

神经网络通过优化方法进行训练。然而,优化技术似乎不是深度学习中最重要的主题。为什么?神经网络训练和优化有什么区别?

在深度学习中,神经网络通过优化方法进行训练,目的是最小化损失函数并获得最佳的模型参数。然而,优化技术在深度学习中并不是最重要的主题,主要原因如下: 数据和模型的重要性:在深度学习中,数据的质量和数量以及模型的设计和复杂性对于模型的性能和泛化能力起着至关重要的作用。优化技术只是其中的一个环节,而数据和 ......
神经网络 神经 网络 深度 方法

如何构建一个群体智能优化算法?

构建一个群体智能优化算法可以遵循以下步骤: 定义问题:明确需要解决的问题,包括问题的目标、约束条件和可行解空间等。 设计群体结构:确定问题的群体结构,包括群体中个体的数量、个体之间的交互方式和信息传递方式等。常见的群体结构包括蚁群、粒子群、鱼群等。 设计个体行为规则:为每个个体定义适应度函数,该函数 ......
算法 群体 智能

蚁群算法即使在迭代过程中也能动态适应拓扑偏移。它是如何实现这一目标的?

蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物的过程中的行为,来解决优化问题。在迭代过程中,它能够动态适应拓扑偏移,主要通过以下几个步骤来实现: 蚂蚁的移动:蚂蚁根据之前的经验和信息素浓度,选择下一个移动的位置。这个选择过程受到了拓扑偏移的影响,因为蚂蚁会更倾向于选择与当前位置更接近目标位置的路径。 信息素更新:每 ......
拓扑 算法 目标 过程 动态

基于复杂地形的四足机器人路径规划算法研究

基于复杂地形的四足机器人路径规划算法研究 马希青, 王金义 河北工程大学机械与装备工程学院, 河北邯郸 056038 Research on Path Planning Algorithm of Quadruped Robot Based on Complex Terrain MA Xiqing, ......
地形 机器人 算法 路径 机器

8. 统一异常处理

‍ # 1. 问题描述 在讲解这一部分知识点之前,我们先来演示个效果,修改 BookController 类的`getById`​ 方法 ```java @GetMapping("/{id}") public Result getById(@PathVariable Integer id) { // ......

【算法】找出平衡括号的排列组合

用c#编写一个函数,列出一个字符串列表,此字符串表示平衡n对括号的所有方法的排列组合。 示例: BalancedParens(0) returns List<string> with element: "" BalancedParens(1) returns List<string> with el ......
括号 算法

微型神经网络库MicroGrad-基于标量自动微分的类pytorch接口的深度学习框架

### 一、MicroGrad MicroGrad是大牛Andrej Karpathy写的一个非常轻量级别的神经网络库(框架),其基本构成为一个90行python代码的标量反向传播(自动微分)引擎,以及在此基础上实现的神经网络层。 其介绍如下: > A tiny scalar-valued auto ......
标量 神经网络 微分 MicroGrad 框架

x64 架构,也称作AMD64或Intel 64,是指一种64位的处理器架构,是对x86架构的扩展和升级。x64 架构支持更大的内存寻址范围和更高的性能,适用于运行64位操作系统和应用程序

x64 架构,也称作AMD64或Intel 64,是指一种64位的处理器架构,是对x86架构的扩展和升级。x64 架构支持更大的内存寻址范围和更高的性能,适用于运行64位操作系统和应用程序。 x64 架构最早由AMD引入,并在2003年取得了广泛的市场认可。随后,Intel也推出了兼容x64架构的处 ......
架构 应用程序 处理器 x64 64

JavaScript 算法和数据结构之——基础JavaScript 笔记

做整理是为了知识更加系统一些,遂记录 [参考资料](https://www.freecodecamp.org/learn/javascript-algorithms-and-data-structures/) ## js基础算法 ### JavaScript 字符串 可以用单引号或双引号 #### ......
JavaScript 数据结构 算法 结构 基础

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (53)-- 算法导论6.2 5题

# 五、MAX-HEAPIFY的代码效率较高,但第 10 行中的递归调用可能例外,它可能使某些编译器产生低效的代码。请用循环控制结构取代递归,重写 MAX-HEAPIFY代码。 ## 文心一言: 以下是使用循环控制结构取代递归调用的 MAX-HEAPIFY 代码: ```python def max ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

RSA算法

## 1. 前言 RSA加密是工作中非常常见的加密算法之一,我们今天来详细看看它的加密流程以及代码。 ## 2. 非对称算法 我们知道AES是对称算法,RSA是非对称算法。那么为什么会有对称以及非对称算法呢,非对称算法是不是比对称算法要安全呢? > 对称加密,顾名思义,加密方与解密方使用同一钥匙(秘 ......
算法 RSA

Python | 文件处理

### 文件的读写 #### 文件对象 在python中用`open()`可以创建一个文件对象。 open()使用方法: ```python open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, cl ......
文件 Python

【学习笔记】Bostan-Mori 算法

其实是用于常系数齐次线性递推,只不过本篇博文只讲解如何求分式的高次项系数。 已知多项式 $f(x),g(x)$,要求:$[x^k]\dfrac{f(x)}{g(x)}$,其中 $f(x),g(x)$ 的次数为 $n,m$,$n,m\le 10^5,k\le 10^9$。 算法流程如下: 分式上下同乘 ......
算法 Bostan-Mori 笔记 Bostan Mori

算法学习

今天听杨老师说的,我们要去学和发展不同那些在it培训班的领域,但是我们只能从那些B站那些培训课去学习,并没有亮点, 可能毕业后,还不如培训班出来的呢,所以我打算算法上面下下功夫,以后的计划是加强java C++这两门语言基础,然后每天一道算法题。 ......
算法

算法——二分查找

1、在有序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 1 class Solution { 2 public int[] searchRange(int[] nums, int target) { 3 int leftindex=binarySearch(nums,target); 4 int right ......
算法

二分算法学习笔记与总结

二分算法学习笔记与总结 [toc] # 二分 > **二分查找** 侧重于查找一个元素是否存在,而 **二分答案** 则侧重于找到答案。 ## 二分原理 > 二分,分而为二。 二分算法,顾名思义,就是把一组有序数据的搜索区域缩小一半。 ## 整数二分 ### 二分查找原理 ![一种查找方式](htt ......
算法 笔记

Snap算法学习01-03Snap中的类及其定义

//graph.h定义的基本类型 无向图 /// Undirected graph. ##TUNGraph::Classclass TUNGraph 有向图 /// Directed graph. ##TNGraph::Classclass TNGraph 二部图 /// Bipartite gra ......
Snap 算法 01 03

11.7 异常处理模型

### demo1 这种模型,开发中经常用 ``` class MyMath { public static int div(int x, int y) throws Exception { // 异常抛出 int temp = 0; System.out.println("*** 【START】除 ......
模型 11.7 11