实战 机器 案例 技术
scrapy简单教程以及实战
1.scrapy基础 首先看看本学习视频的学习大纲 1.1 简介 Scrapy是用python实现的一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。使用Twisted高效异步网络框架来处理网络通信。Scrapy架构： 关于Scrapy架构各项说明，如下所示： ScrapyEngine：引擎。负 ......
机器视觉-什么叫固件升级
固件，可以理解为“固化到硬件里面的软件”，它是用来控制硬件工作的。 优化后的固件可以使硬件发挥出更优良的性能。 固件升级工具，大多数由厂家专门提供。 固件升级工具主要实现功能体现如下： 1.功能优化 2.Bug修复 3.已有功能的性能优化（帧率提升，算法优化） 4.定制的固件端新功能 5.修复暴 ......
时间管理是一项重要的技能，对于有效地达成目标和提高生产力至关重要。当我们面临许多任务时，如何有效地处理这些任务，就需要使用优先级排序技术来帮助我们。 以下是几种有效的优先级排序技术
时间管理是一项重要的技能，对于有效地达成目标和提高生产力至关重要。当我们面临许多任务时，如何有效地处理这些任务，就需要使用优先级排序技术来帮助我们。 以下是几种有效的优先级排序技术： Eisenhower 矩阵法 Eisenhower 矩阵法将任务划分为四个象限，分别为：重要且紧急、重要但不紧急、紧 ......
机器学习——分辨真假kunkun
一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来的研究热点。蔡徐坤作为新一代偶像，引人注目，外号鸡哥。真假kunkun识别就是向计算机输入坤坤或着鸡的图像，经过某种方法或运算，得出其结果。识别真假kunkun也受到了广泛地关注。这种识别对人眼来说很简单，但对计 ......
对人力资源分析案例研究数据集进行数据分析
一.选题背景 近年就业面临着诸多挑战。一方面，经济的不景气和就业市场的不稳定性使得就业难度加大，就业形势越来越严峻。另一方面，高校毕业生的数量不断增加，而就业岗位的数量却没有相应增加，导致竞争激烈，难以找到合适的工作。此外，还有一些特殊的问题，如女性就业歧视、农村学生就业难等，使得就业问题更加复杂化 ......
你不知道的Bing聊天机器人：7个惊人的用途！
导读：以下是我总结的有用的方法，可以利用AI聊天机器人让您的生活更轻松。 本文字数：1600，阅读时长大约：10分钟 生成式AI工具可以用非常多的方式使你的日常生活更轻松。 AI聊天机器人在编程、写作等方面表现出色，因而大受欢迎。然而，这些能力只是聊天机器人的冰山一角。 我几乎每天都会在个人生活 ......
容器化技术的使用和优缺点
> 当前，容器化技术非常流行，各大小公司都在使用。那么容器化技术在实际项目中如何运用？有哪些优缺点？ # 容器化技术是什么 在容器化技术出现之前，部署系统非常麻烦，以一个简单的博客系统为例，博客系统设计如下： 1. 前后端分离，分别独立开发和部署 2. 前端使用vue，负责数据展示 3. 后端jav ......
第三次技术问答 ---- Spring&&Spring Boot
# Spring框架 ### 1、说说你对Spring IOC的理解？ ``` 答:控制反转 将对象的创建和管理由程序员反转给spring程序管理 Spring反向控制应用程序所需要使用的外部资源 ,类原来自己主动new对象, 变成交给springIoc容器管理,配置好java对象的bean即可 S ......
机器学习——识别抽烟者与不抽烟者
选题背景 《中国吸烟危害健康报告（2012版）》的基础上，修订完成了《中国吸烟危害健康报告2020》，报告重点更新了吸烟和二手烟暴露的流行情况及危害健康的证据，特别是与呼吸系统疾病、恶性肿瘤、心脑血管疾病、糖尿病“四大慢病”的关系，同时新增了电子烟对健康的危害内容。所以面对抽烟问题，我们应该重视起来 ......
vue3+vant4+vuex4入门案例
案例用的是vant-ui库，你可换成你自己用的ui库即可。 安装vuex依赖包 npm install vuex --save main.js引用vuex，并挂载到vue中 import store from './store'; app.use(router).use(store); add.vu ......
聊聊公司技术上的奇葩规定——计算机使用
首先说明下公司的技术架构。 MySQL + PHP + Java，纯互联网应用，Docker 容器部署微服务在 AWS 上面。 数据上没有过多敏感性，不涉及到很多敏感数据，身份识别信息通常使用的是第三方平台，我们本地不存储用户身份信息。 电脑只能使用 Mac 如果你是 Mac 电脑的深度爱好者，那你 ......
小程序容器技术助力数字门户拓展多样化服务
数字门户是指提供一站式访问和集成多个在线服务、信息和资源的网络平台。它通常是一个网站或应用程序，为用户提供广泛的功能和服务，如新闻、天气预报、电子邮件、在线购物、社交媒体、银行服务、电子支付、在线学习、政府服务等。数字门户的目标是通过集成和整合各种在线服务，为用户提供方便、高效的访问方式，使他们能够... ......
vue3+vant4+vuex4实现todolist备忘录案例
案例图片如下： 1 <van-cell-group> 2 <van-cell> 3 <van-row> 4 <van-col span="20"> 5 <van-field 6 :value="content" 7 @change="handleChange" 8 placeholder="请输入内 ......
python机器学习——点评评论分析
（一）选题背景： 随着广大用户“即需要、即外卖、即使用”的方便快捷的“外卖生活方式”的形成和普及，如今外卖行业不仅可以满足用户餐饮商品的在线即时购物需求，还可以满足饮食、水果、酒水饮料、家居日用、母婴用品、数码家电、服饰鞋包、美妆护肤、医药等各种品类商品。对于服务行业来说，好评、差评有什么作用呢？最 ......
Vue——表单控制、购物车案例、v-model进阶、与后端交互三种方式、箭头函数
## 表单控制 ```html // 1 checkbox 单选 多选 // 2 radio 单选 checkbox单选 用户名: 密码: 记住密码: 用户名：{{username}} >密码：{{password}} >记住密码：{{remember}} checkbox多选 用户名: 密码: 记 ......
表单控制，购物车案例，v-model进阶，与后端交互的三种方式
# 1 表单控制 ```python # 1 checkebox: -单选 -多选 # 2 radio -单选 ``` ```html Title checkbox单选 用户名: --> 密码: --> 记住密码: --> --> checkbox多选 用户名: --> 密码: --> 记住密码: ......
React学习时，自己拟定的一则小案例（table表格组件，含编辑）
某次在Uniapp群看到有人问uniapp如何操作dom元素。  他想对这张表标红的区域，做dom元素获取，因为产品 ......
人工智能概述（3）：机器学习分类
机器学习（英文名 Machine Learning，ML） 是 人工智能 中的 一个重要研究领域和分支。 本文试着对 机器学习领域的算法 做一个简单的梳理（基于各种博文信息），以便为后续的学习找到路径。 分类角度 机器学习 包含很多 研究方法或算法，要对这些算法进行分类 是相当复杂的。 在 【百科百 ......
机器学习---识别多个有机垃圾和可回收垃圾
选题背景 垃圾分类是一项重要的环保举措，通过将垃圾按照可回收和有机垃圾进行分类，可以实现有效的资源回收和减少对环境的污染。然而，传统的垃圾分类方法需要大量的人力和时间，并且存在主观判断的问题。因此，利用机器学习技术来自动识别和分类垃圾是一个有意义的研究方向。 有机垃圾和可回收垃圾的识别是垃圾分类中的 ......
10大机器学习聚类算法实现（Python）
https://mp.weixin.qq.com/s/mWPoU0lOAUG6P0aPxIYIfw 本文约7000字，建议阅读14分钟 本文分享一篇关于聚类的文章：10种聚类算法和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的 ......
NXP i.MX 8M Mini的视频开发案例分享 (下）
3 gige_capture案例 本案例通过评估板千兆网口接入GigE工业相机实现图像采集、图像显示和图像保存的功能。相机型号：acA720-290gm，品牌：Basler，分辨率可配置最大为720x540，帧率可达291fps。相机详细信息见官网链接：www.baslerweb.com/cn/pr ......
案例4 自动化用例收集、重命名、生成
## 案例需求 > 假设你们有一套基于[qtaf](https://qta-testbase.readthedocs.io/zh/latest/)的多人合作测试框架，已经积累了很多测试用例，但是随着用例的增多，发现一些问题： 1. 需要统计下每个模块、每个人的用例数量 2. 最开始的用例优先级规划较 ......
opennmmlab实战营二期-mmpretrain理论课（四）
# opennmmlab实战营二期-mmpretrain理论课（四） [toc] [点我：视频地址](https://www.bilibili.com/video/BV1PN411y7C1/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=db3d134c564b091aeb95 ......
电表网关钡铼技术BL102采集DL/T645规约电表
本文主要讲述了钡铼技术BL102物联网网关如何通过RS485采集DL/T645规约电表 BL102是一款采集西门子、三菱、欧姆龙、台达、AB、施耐德等各种PLC数据转换为Modbus TCP、OPC UA、MQTT、ThingsBoard等协议的工业物联网网关。 BL102下行支持：西门子、三菱、欧 ......
隐马尔可夫模型-机器人定位
图1.1表示一个地图，图中黑色部分的方格表示障碍物，编了数字的方 格是扫地机器人可以移动的区域，机器人每次移动一格。已知在没有障碍 的方向上，机器人等概率地到达下一格。机器人在东南西北四个方向上各 安装了一个传感器，能够探测该方向的邻居是否有障碍。每次探测传感器 会得到四个二进制位，分别表示东南西北 ......
基于多位点序列分型技术实现假单胞菌种水平鉴定
基于多位点序列分型技术实现假单胞菌种水平鉴定 前言 假单胞菌属的菌株为革兰氏阴性、杆状、普遍存在的细菌，其特征是营养需求低，存在于各种环境(土壤、分解中的有机物质、大气粉尘、植被和水)中。其中荧光假单胞菌与食品腐败变质密切相关。许多研究表明，假单胞菌作为主要腐败菌属，广泛存在于需有氧储存的冷藏肉[1 ......
IgH EtherCAT主站开发案例分享——基于NXP i.MX 8M Mini
前 言 本文档主要演示NXP i.MX 8M Mini工业开发板基于IgH EtherCAT控制伺服电机。 演示板卡是创龙科技的TLIMX8-EVM工业开发板，它是基于NXP i.MX 8M Mini的四核ARM Cortex-A53 + 单核ARM Cortex-M4异构多核处理器设计的高性能评估 ......
生成器案例
# 生成器案例 ## 【一】源码 ```python def add(n, i): return n + i def test(): for i in range(4): yield i g = test() for n in [1, 10, 11]: g = (add(n, i) for i in ......