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Django实战项目-学习任务系统-需求说明
一，需求说明 在我最近的阅读中，我深深被一些关于智能或系统的小说吸引。这些小说的主角意外获得某种神秘的智能或系统，然后通过完成系统发布的各种任务，逐渐提升自己的知识和能力。即使是普通的屌丝，也能在系统的管理和奖励下，一步步实现自己的梦想。这种情景让我深感兴趣，于是我决定开发一个简单的学习任务系统，用 ......
AI算法+视频技术助力构建智慧城管解决方案，实现城市管理精细化
一、背景分析 物联网、大数据、移动互联网等技术的日新月异，城市管理对信息资源需求的日益提升，广大市民对政府服务新的诉求， 智慧城管正面临千载难逢的发展机遇。 发展历程： 1）数字城管：城市管理机制的变革——沟通及时、责任到位、处置及时、运转高效 九大标准子系统：无线数据采集、呼叫中心受理、协同工作、 ......
2023-2024-1 20231301 《计算机基础与程序设计》第一周学习总结
2023-2024-1 20231301 《计算机基础与程序设计》第一周学习总结 作业信息 作业 链接 作业课程 <班级>（2023-2024-1-计算机基础与程序设计） 作业要求 <作业>(2023-2024-1计算机基础与程序设计第一周学习总结) 作业目标 <《计算机基础与程序设计》预习>《计算 ......
如何利用AI算法+EasyCVR视频监控技术打造鱼塘养殖监管方案
对鱼塘养殖行业来说，养殖区域面积大、管理难，经常会遇到偷钓者、盗窃鱼苗、非法入侵等监管难题。传统的人工监管模式不仅耗费人力成本，而且监管效率低下，无法满足当前养殖户的需求。因此，搭建智能化的远程视频监控系统，满足养殖户对鱼塘的高效监管需求，已经势在必行。 方案设计 沿着鱼塘周边，岸边、围栏、出入口、 ......
nodejs学习01-安装
参考： nodeJS压缩版安装与配置 注意： 最新版本不支持win7有问题，我win7 用的 node-v11.15.0-win-x86 历史版本下载：https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=node/ ......
浅析农场/农田区域入侵AI算法与视频监控技术的智慧农场解决方案
一、方案背景 在我国的大江南北遍布着各种各样的农田、农场，针对这些地处偏僻的农场以及农田等环境，较为传统的安全防范方式是建立围墙，但是仅靠围墙仍然无法阻挡不法分子的有意入侵和破坏，因此为了及时发现和处理一些难以察觉的问题，则需要一套先进、科学、实用、稳定的安全防范报警系统来实现。 农场/农田由于地处 ......
GPS北斗双系统NTP网络校时服务器技术参数说明书
GPS北斗双系统NTP网络校时服务器技术参数说明书 GPS北斗双系统NTP网络校时服务器技术参数说明书 京准电子科技官微——ahjzsz 欢迎使用安徽京准电钟电子科技有限公司自主研发生产的“HR-901GB NTP网络时间服务器”。HR系列服务器支持NTP和SNTP网络同步协议，是一款高精度、大容量 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （102）-- 算法导论9.3 8题
八、用go语言，设 X[1..n]和 Y[1..n]为两个数组，每个都包含n个有序的元素。请设计一个 O(lgn)时间的算法来找出数组 X和Y中所有 2n 个元素的中位数。 文心一言： 要在 O(lgn) 时间内找出两个有序数组 X 和 Y 中所有元素的中位数，可以使用二分查找算法。以下是用 Go ......
通过苍穹外卖学习分页查询
controller 层 /** * 员工分页查询 * @param employeePageQueryDTO * @return */ @GetMapping("/page") @ApiOperation("员工分页查询") public Result<PageResult> page(Emp ......
nlp基础-深度学习的博客及其提炼
Norm 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 RMSNorm：去掉了LayerNorm的均值，只保留了方差 Pre-norm和Post-norm的对比： 为什么Pre-norm效果更差数学解释 Pre-norm模型没有Post-norm '深'，所以理论上限更低 Pre-norm的残 ......
hashlib：Python中常用hash算法
# 前言 hashlib库定义了一个[API](https://so.csdn.net/so/search?q=API&spm=1001.2101.3001.7020)来访问不同的密码散列算法。其底层由OpenSSL提供，所以OpenSSL库提供的所有算法都可以用，包括： 1. MD5 2. SHA ......
ipaddress：Python中网络地址的处理
# 前言 ipaddress库提供了处理IPv4与IPv6网络地址的类。这些类支持验证，查找网络上的地址和主机，以及其他常见的操作。 本篇，将详细介绍Python中ipaddress库的使用规则。（内容涉及很多计算机网络知识，如果不懂，可以参考书籍《计算机网络》） # 地址 一般来说，我们使用ipa ......
socket：Python网络通信套接字
# [Socket](https://so.csdn.net/so/search?q=Socket&spm=1001.2101.3001.7020)网络通信套接字 socket库提供了一个底层C [API](https://so.csdn.net/so/search?q=API&spm=1001.2 ......
Gradio：为你的机器学习模型快速构建Web UI
Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 # 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： ```javascript pip install gradio ``` # 创建第一个程 ......
学习Serilog日志笔记
本学习笔记所有的.net 版本为6.0 首先引包nuget包为：serilog 和serilog.aspnetcore 1、在控制台下使用日志： 需要引入Serilog.Sinks.Console包 然后在program.cs中写入以下语句： Log.Logger=new LogerConfigur ......
Uniapp学习笔记(vue3)
https://uniapp.dcloud.net.cn/ 使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架 开发者编写一套代码，可发布到iOS、Android、Web（响应式）、以及各种小程序（微信/支付宝/百度/头条/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝）、快应用等多个平台。 周边生态丰富 发送请求 meth ......
《Unix/linux系统编程》教材第7、8章学习笔记
第七章：文件操作 文件操作级别 （1）硬件级别 fdisk：将硬盘、U盘或SDC盘分区 mkfs：格式化磁盘分区，为系统做好准备 fsck：检 查和维修系统 碎片整理：压缩文件系统中的文件 （2）操作系统内核中的文件系统函数 前缀为k表示内核函数 （3）系统调用：用户模式程序使用系统调用来访问内核函 ......
9.28算法
给你一个二叉树的根节点 root ，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 有效 二叉搜索树定义如下： 节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。 示例 1： 输入：root = [2,1,3]输出：true示例 2： 输入 ......
学习笔记4
第七章 第八章 自学笔记 1.第七章 7.1 文件操作级别 文件操作分为五个级别，按照从低到高的顺序排列如下。 （1）硬件级别∶硬件级别的文件操作包括∶ ● fdisk∶将硬盘、U盘或SDC盘分区。 ● mkfs∶格式化磁盘分区，为系统做好准备。 ● fsck∶检查和维修系统。 ● 碎片整理;压缩文 ......
网络请求-本机
参考 https://cloud.tencent.com/developer/article/1839865 本机网络通信的内核执行流程 跨机网络 IO 的流程是： 开篇三个问题的答案 1）问题1：127.0.0.1 本机网络 IO 需要经过网卡吗？ 通过本文的叙述，我们确定地得出结论，不需要经过网 ......
“华为杯”第二届中国研究生网络安全创新大赛初赛 RE
easy_xor 反调试直接patch 关注异或 enc=[ 0x99, 0x48, 0x5E, 0xBD, 0xC5, 0x9B, 0x85, 0x96, 0x20, 0xFC, 0x18, 0xB2, 0x00, 0xC5, 0xDA, 0xC0, 0xB1, 0xC8, 0x6C, 0x81, ......
d3学习第二集-scale，datajoin，画布的margin，建立简单散点图
来自observable官方教程：https://www.youtube.com/playlist?list=PLOHIJAFwtkEcK_mLLScnX2B-yHDjzSxuR 本文主要讲 scale：定义一个数学函数将一种数据转化成另一种数据，比如把连续变量转化成离散变量，将0-1的实数，转化成 ......
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件，即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型，需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中，可以选择不同的运行时，其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
3. 线性神经网络
回归问题 回归是一种是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 当达到一定预测精度后，就可以用该拟合曲线来代表该自变量与因变量之间的关系，并且可以用他来处理更多的输入。 回归可以分为线性回归和逻辑回归。线性回 ......
深度学习 学习与训练中遇到的问题 记录
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2 错误产生原因：在模型中有以下操作：torch.cat(x, y) 当x, y的尺寸不一致时，就会出现以上错误。 ......
网络安全学习常见的靶场环境
01 DVWA DVWA靶场是我们新手入门必练靶场之一，包含暴力破解(Brute Force)、命令注入(Command Injection)、跨站请求伪造(CSRF)、文件包含(File Inclusion)、文件上传(File Upload)、不安全的验证码(Insecure CAPTCHA)、 ......
EMQX学习笔记：常用功能
本文更新于2023-03-01，使用EMQX 4.4.3。 禁止匿名登录 修改/etc/emqx/emqx.conf中相应的行如下：allow_anonymous = false 重启EMQX。emqx start HTTP回调CONNECT身份验证 配置鉴权回调URL。根据实际情况修改/etc/e ......
第七、八章学习笔记(1)
第七、八章学习笔记 一、课本知识 1.文件操作级别 （1）硬件级别 硬件级别的文件操作包括： fdisk：将硬盘、U盘或SDC盘分区。 mkfs：格式化磁盘分区，为系统做好准备 fsck：检查和维修系统 碎片整理：压缩文件系统中的文件 （2）操作系统内核中的文件系统函数： 每个操作系统内核均可为基本 ......
流形学习简介
流形学习（Manifold Learning）是一种机器学习的方法，用于从高维数据中学习其低维流形结构。在许多实际问题中，数据可能存在于高维空间中，而在这种高维空间中，数据的分布和结构可能变得复杂和难以理解。流形学习的目标就是通过降维技术，将高维数据映射到低维空间中的流形结构，从而更好地理解和分析数 ......
d3学习-
d3英文是三个D,data driven document，并不是一个完全的图表框架 我目前要做的任务需要各种交互，比如移动折线图上的点直接修改数据等等。都说有了目标就会简单很多，但建立过难的目标就有点举步维艰，特别像我这种不太敢问别人的。大部分展示功能都是能做出来的，一到交互就有点头疼。 这篇文章 ......