应用开发serverless模型ai
从传统行业到半导体行业开发（YMS,DMS,EAP,EDA）
一线开发人： 今天半导体YMS 项目快要收尾了，我的心情有点高兴，多年来我一直保持着写作的习惯，总是想写一些什么，今天但是又不知道从何说起。自己从传统的行业转向左半导体行业开发。从电*机如软件开发到电*软件开发再到半导体软件开发。博客园已经很多读者都不在更新和写作，但是我依然是那个坚持在写的人。下面 ......
[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 ......
CT107D竞赛板外部中断的基础应用
外部中断的含义 外部中断是单片机实时地处理外部事件的一种内部机制。 当某种外部事件发生时，单片机的中断系统将迫使CPU暂停正在执行的程序， 转而去进行中断事件的处理；中断处理完毕后．又返回被中断的程序处，继续执行下去。 使用前将J5并到2，3脚，即S5按键接到P32/INT0,S4按键接到P33/I ......
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 ......
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 ......
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 ......
国产六核CPU商显板，三屏异显，米尔基于全志D9360开发板
芯驰D9-Pro 自主可控、安全可信的高性能商显方案 采用国产CPU：集成了6个ARM Cortex-A55@1.6GHz 高性能CPU和1个ARM Cortex-R5@800MHz； 高性能的高安全HSM安全的处理器，支持TRNG、AES、RSA、SHA、SM2/3/4/9； 它包含100GFLO ......
uboot 裸机开发
裸机程序开发里有一种低成本方案，利用u-boot的TFTP和USB下载功能，将成程序下载到开发板的内存用go命令来运行。 只要最终结果是ARM机器指令即可。理论上u-boot也能直接运行内存中的ELF文件，它需要用 bootelf命令运行。不过我一般都是编译器直接转成bin文件来运行的。 因为u-b ......
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 ......
应用层限流——四种接口限流算法原理及实现
1 限流介绍 1.1 什么是限流 顾名思义，就是流量限制。限流是对服务下游的保护，保证在大量请求面前，还能从容不迫的提供正常服务； 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量激增而导致的系统运行缓慢或宕机。 1.2 为什么要限流 当瞬时海量请求传入服务下游，往往会对 ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
2024 年 AI 技术应用趋势的预测
生成式 AI 从年初开始崭露头角，到年末已经引起了轰动。许多企业正在竞相依靠 AI 提取文本、语音和视频的能力，生成能够彻底改变生产力、创新和创造力的新内容。 企业纷纷顺势而为。麦肯锡表示，像 OpenAI 的 ChatGPT 这样的深度学习算法在经过企业数据的进一步训练后，每年可在 63 个业务用 ......
TSINGSEE青犀智能分析网关V4：搭建智慧幼儿园视频AI智能监管方案
基于智能分析网关V4内的周界入侵、越界、区域入侵、徘徊等算法，自动实时监测幼儿园周边及内部存在的可疑、安全隐患行为，并能立即抓拍和告警提醒，提升幼儿园安全防范能力。 ......
智能分析网关V4基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案
TSINGSEE青犀智能分析网关V4周界安全防范方案，可以应用于各种场景，如学校、园区、住宅小区、工地、工厂、仓库、机场等。在这些场景中，利用先进的AI技术对周界进行实时监测和预警，可以实时监测周界的安全情况，及时发现异常情况并发出警报，提高安全防范的效率和准确性，保障人员和财产的安全。 ......
生成式AI技术有哪些应用场景
生成式AI是简化创意人员、工程师、研究人员、科学家等工作流程的有力工具，其使用案例和可能性涵盖所有行业和个人。 生成式AI模型可以接收文本、图像、音频、视频和代码等输入，并将新内容生成成上述任何形式。例如，它将文本输入转换为图像，将图像转换为歌曲，或将视频转换为文本。 目前生成式AI流行的应用： 语 ......
生成式AI入门指南
生成式人工智能技术使各类内容创作变得更加便捷，它能够接收多种形式的输入，如文字、图片、音频、动画、三维模型等，并据此生成全新的原创作品。 生成式AI的定义 生成式AI模型通过神经网络辨识现有数据中的规律和架构，从而创造出新的独特内容。这类模型的突破性进展之一在于，它们可以运用无监督或半监督学习等不同 ......
【C++/Qt】lambda表达式的简单应用
要求：点击一个按钮，打开另一个窗口，再次点击该按钮，关闭打开的另一个窗口。 QPushButton *btn = new QPushButton("open",this); btn->move(100,100); QWidget *widget = new QWidget; widget->setW ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest中yield的用法详解
前言 在之前的介绍中，我们已经介绍了fixture的简单用法，但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法，来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作，即使用yield或addfinalizer来实现。本文我们将介绍使用yield来实现操作。 yield 在fixture中的关键字yield ......
十分钟教你在 k8s 中部署一个前后端应用
转载至我的博客https://www.infrastack.cn ，公众号：架构成长指南 大家好，我是蜗牛哥，好多开发人员，尤其是没接触过 k8s 的人员对如何在k8s中部署一个 前后端应用很模糊，不知如何下手，所以本篇讲一下如何快速在 k8s 部署一个前后端应用，让大家对k8s有个快速认识 前置依 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架fixture作为参数使用
前言 测试用例参数化的时候，使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据，如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题，本文就来给大家介绍一下如何使用fixture来实现参数化 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架Fixture作用域详解
前言 Pytest的fixtrue是存在作用域的,比如作用域为函数级别，那么没执行一条用例,就会重新执行一次fixtrue，如果是类级别,那么多个类执行时会在去执行fixture。fixture的作用域有5个,分别是: function,class,module,package,session。有了 ......
软件测试/测试开发全日制|Pyest结合json实现数据驱动测试
前言 数据驱动测试是提高代码覆盖率和可靠性的重要方法。结合pytest和JSON（JavaScript对象表示）文件可以轻松实现数据驱动测试。和CSV文件类似，Python读取json文件也不需要借助其他的第三方库，因此我们不需要进行额外的环境安装。下面是如何使用pytest和JSON文件进行数据驱 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest结合CSV实现测试的数据驱动
前言 数据驱动测试是一种有效的测试方法，可以使用不同的输入数据运行相同的测试用例。结合pytest和CSV文件可以方便地实现数据驱动测试，相比于yaml以及Excel，使用CSV实现数据驱动不需要借助其他的第三方库，可以直接使用Python读取数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用pytest和CS ......
工程监测振弦采集仪的应用及技术研究
工程监测振弦采集仪的应用及技术研究 工程监测中，振弦采集仪主要用于测量结构物或地面的振动情况，以评估结构的健康状态或监测地面的变形情况。振弦采集仪通过固定在结构物或地面上的振弦传感器，采集振动信号，并将信号通过数据采集系统传输到计算机进行处理和分析。 振弦采集仪的应用主要包括以下几个方面： 1. 结 ......
unipp框架开发的app跳转至小程序页面
需求：app分享到微信，微信点击进入小程序指定页面 1.配置 项目manifest.json>模块配置>Share>微信分享勾选上，并填写appid 2.调用uniapp的api 官方api https://uniapp.dcloud.net.cn/api/plugins/share.html#sh ......
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
指针的定义--应用场景
1 指针的本质 1.1-指针的定义 如果在程序中定义了一个变量，那么在对程序进行编译时，系统就会给这个变量分配内存单元。在C语言中，指针变量是一种特殊的变量，它用来存放变量地址。指针变量的定义格式如下：基类型 *指针变量名。 另外注意：指针变量加1后，偏移的长度是其基类型的长度，例如int *p; ......