实战 机器 案例 技术
用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人
用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人 之前已经通过浏览器试过了 Google Bard ，更多细节请看： Try out Google Bard, Will Google Bard beat the ChatGPT?. 现在我们想实现自动化，所以我用Python做一个交互 ......
如何针对多租户 SaaS 使用案例扩展机器学习推理
Zendesk 是一家 SaaS 公司，该公司以简单为本，专注于开发面向所有人的支持、销售和客户参与软件。通过帮助全球超过 17 万家公司高效地为数亿客户提供服务，该公司得以蓬勃发展。Zendcaesk 的机器学习团队负责提升客户体验团队，使其实现最佳绩效。通过将数据和人员的力量结合起来，Zende ......
Makefile笔记(5)——经典案例
1. Makefile中使用shell脚本 msm-5.10/tools/testing/selftests/futex$ cat Makefile # SPDX-License-Identifier: GPL-2.0 SUBDIRS := functional TEST_PROGS := run. ......
x86 机器指令编码规则
x86 机器指令编码依次由一下部分组成： 指令前缀（prefix，非必需） 操作码（opcode，必需） 寻址方式 R/M（ModR/M，非必需） 比例因子-变址-基址（SIB，非必需） 地址偏移量（displacement，非必需） 立即数（immediate，非必需） 指令前缀 操作码 寻址方式 ......
Vue.js Vuex实现求和案例
视频 #Vuex版本 ##components ###Count.vue <template> <div> <!-- 模板里能看见vc上所有东西 --> <h1>当前求和为：{{$store.state.sum}}</h1> <select v-model.number="n"> <option v ......
Vue.js 纯Vue实现求和案例
纯Vue实现视频106 #纯Vue版本 ##components ###Count.vue <template> <div> <h1>当前求和为：{{sum}}</h1> <select v-model.number="n"> <!-- 收集到的是字符串类型， v-model.number="n"强 ......
机器学习基础03DAY
特征降维 降维 PCA（Principal component analysis），主成分分析。特点是保存数据集中对方差影响最大的那些特征，PCA极其容易受到数据中特征范围影响，所以在运用PCA前一定要做特征标准化，这样才能保证每维度特征的重要性等同。 sklearn.decomposition.P ......
C++ 内存池技术初探
内存池意义 内存的分配与释放会向系统进行申请，陷入内核，而频繁的内存分配、释放会降低应用程序性能。应用程序通常以特定方式使用内存，因此，能通过开发专门的内存管理器来解决这种情况。内存管理器，通常也称为内存池。 内存管理器需要考虑两方面：大小、并发。 大小 1）固定大小：分配单一固定大小内存块对内存管 ......
时不我待，拥抱趋势，开源IM项目OpenIM技术简介
坚持开源 开源的理念是基于共享、合作和透明的原则，将软件、代码等知识资源公开并允许他人使用、修改和重新分发，以促进创新和发展。以下是几个开源的优点： 创新：开源可以促进创新，通过让其他人改进或扩展已有的代码或项目，不断推动技术的进步。 透明：开源可以提高项目的透明度和可信度，因为所有人都可以查看代码 ......
直播预告-《技术的隐秘角落-“黑灰产”对抗揭秘》
在数字化时代，企业做好业务安全隐私防护，需要从了解“黑灰产”开始。细数那些年我们深度揭秘的互联网黑灰产，本次直播将带你走进埋藏在互联网最深处的地下产业江湖。 ......
如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析（附源码和详细步骤），学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了
最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时... ......
SpringBoot整合第三方技术
整合JUnit 名称：@SpringBootTest类型：测试类注解位置：测试类定义上方作用：设置JUnit加载的SpringBoot启动类范例： @SpringBootTest(classes = Springboot07JunitApplication.class)class Springboo ......
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机 1.引入 预启动执行环境（Preboot eXecution Environment，PXE）也被称为预执行环境，提供了一种使用[网络接口Network Interface）启动计算机的机制。这种机制让计算机的启动可以不依赖本地数据存储设 ......
火山引擎 EMR StarRocks 场景案例分享
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 日前 ，火山引擎数智平台（VeDI）旗下产品 E-MapReduce（简称“EMR”）正式上线 StarRocks 集群，为企业客户带来业界领先的引擎性能和产品使用体验。 StarRocks 在业务侧可支撑报表系统 ......
实战项目-美多商城(四)商品
电商概念: SPU 和 SKU - SPU(Standard Product Unit): 标准产品单位 - 可以理解为: 就是'类对象' - 比如'iPhone X' - SKU(Standard Keeping Unit): 库存量单位 - 可以理解为: 就是'类实例对象' - 比如'iPhon ......
IM开发者的零基础通信技术入门(十一)：为什么WiFi信号差？一文即懂！
WiFi对于现在的家庭来说，属于司空见惯的上网方式，但很多情况下，家里房间多、空间大、杂物乱的情况下，WiFi的信号就受影响。为什么WiFi信号会受影响？什么情况下该使用何种方式组网？如何改善WiFi信号差的问题？等等，本文将通俗易懂地为你找到这些问题的答案。 ......
《网络对抗技术》——Exp2 后门原理与实践
一、实验准备 1、实验要求 使用netcat获取主机操作Shell，cron启动 使用socat获取主机操作Shell, 任务计划启动 使用MSF meterpreter（或其他软件）生成可执行文件，利用ncat或socat传送到主机并运行获取主机Shell 使用MSF meterpreter（或其 ......
墨天轮社区发布“特约作者”招募令，欢迎热爱技术创作的你加入
墨天轮数据社区创立至今，一直秉持着“乐知乐享，同心共济”的理念，望为众多数据技术领域的从业者和爱好者提供一个开放、专业、温暖的交流空间。我们深知优秀内容的重要性，因此持续联动各行业专家提供优质的内容，帮助广大用户更快、更好地把握技术知识并认知行业发展现状。 为了为大家带来更多元、更有价值的内容，我们 ......
2023-2024—2 20201302姬正坤《网络对抗技术》Exp2 后门原理与实践
2023-2024—2 20201302姬正坤《网络对抗技术》Exp2 后门原理与实践 一、实验准备 1、基础问题的思考 a、例举你能想到的一个后门进入到你系统中的可能方式？ 答：网络不知名小网站下载的盗版软件包里可能含有后门程序，在进行安装时进入系统。 b、例举你知道的后门如何启动？ 答： 伪装成 ......
配置案例丨Canopen转Profinet网关连接台达伺服
简介：本案例需求为客户要求将台达伺服通过北京小疆智控（北京）技术有限公司生产的CanOpen转Profinet网关接入到西门子PLC中，具体配置方法如下： 1、选择安装由CanOpen转Profinet网关供应商提供的GSD文件； 2、选择GSD所在文件夹（注意不是选择文件，选择文件夹后会出现在选择 ......
即时通讯技术文集（第10期）：IM通信协议该选TCP还是UDP [共12篇]
为了更好地分类阅读52im.net 总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第10 期。 [-1-] 简述传输层协议TCP和UDP的区别 [链接] http://www.52im.net/thread-580-1-1.html [摘要] 本文将从应用层的角度，简要的对比TC ......
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
优点：
朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。
缺点：
朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ......
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......
一篇文章搞懂高级程序员、架构师、技术总监、CTO从薪资到技能的区别
“我希望用一篇文章完全让大家正确的理解从程序员到架构师、技术经理、技术总监、CTO的完整区别以及进阶要领。只有客观去认识，才会更加合理的找到自己的擅长点，从而更好的发展自己。上图是典型的薪资结构图，我们先从高级程序员谈起。高级程序员一般是至少三年以上的工作经验，有些地方是五年以上，很多小公司或者创业 ......
项目如何做需求调研《软件需求分析实战》
一。 需求调研的注意事项： 1. 不打无准备之仗 2. 在客户那里要树立威望 3. 需求调研是双向沟通 4. 时不时给客户灌输思想，这是个好机会。 二。需求调研的方法 1. 观察法：不打扰别人的工作，用眼睛看，用耳朵听。工作目标，用的什么物料，用的什么工具，得出什么报告。对客户的业务有个直观的了解方 ......
技术干货 从DBA视角看数据库运维管理平台
GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。 作者： z 文章来源：GreatSQL社区原创 DBA岗位会被云服务平台取代吗？ 前段时间看到网上的一篇文章《你怎么还在招聘DBA?》，引发网友热议。文 ......
纳米光刻与Nvidia冲击光刻技术分析
纳米光刻与Nvidia冲击光刻技术分析 英伟达杀入光刻领域，DPU和GPU重磅更新，首次详谈云服务！ 在昨晚的GTC演讲中，英伟达CEO宣布了一系列的重磅芯品，当中不但包括了为中国专门准备的，基于H100改版而来的H800芯片。同时，公司还宣布了为生成式AI而准备的产品。 在这次演讲中，黄仁勋还带来 ......
机器学习
1、机器学习是干什么的。我的理解：通过查看现在的状况，利用机器学习，预测未来可能出现的情况。（房价预测）/或者说通过一些算法、代码让机器实现一些简单的工作。（客服机器人） 编写算法，让机器人通过大量的数据、经验自己学习获得最优解。 2、机器学习的分类： 监督学习：经验E是人工采集并输入计算机中的。 ......