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实验五 文件应用编程
task6 实验源码 1 import csv 2 3 title = ['原始数据', '四舍五入后的数据'] 4 5 lst = [] 6 yuan_lst = [] 7 hou_lst = [] 8 with open('data6.csv', 'r') as f: 9 read_lst = ......
大模型与LLM语言分析
大模型与LLM语言分析 如何利用LLM做多模态任务？ 大型语言模型LLM（Large Language Model）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力，但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上技术细节。因此，现阶段，如 ......
实验五 文件应用编程
实验任务6 task6: 源代码： 1 import csv 2 with open(r'C:\Users\LENOVO\Desktop\python\data6.csv','r',encoding = 'gbk') as f: 3 data = f.readlines() 4 5 data1 = ......
实验5 文件应用编程
task6 # 读取并处理原始数据with open('data6.csv','r',encoding = 'gbk') as f: old_data = f.read().split('\n') del old_data[0] # 四舍五入得到新数据 new_data = [] for i in ......
文件应用编程
task6 1 import csv 2 title = [] 3 info = [] 4 5 with open('data6.csv','r',encoding='gbk') as f: 6 f_reader = csv.reader(f) 7 for line in f_reader: 8 i ......
AIGC与Aidlux互联应用——Aidlux端AIGC测评
本演示项目参考AidLux AIGC实战训练营课程内容，3个课时落地AIGC与Aidlux的互联应用。在AutoDL云端部署AIGC图像生成模型与代码，同时在安卓手机端安装AidLux系统，通过简单调用通信接口和adlite接口，实现与云端互联，完成将云端生成图像数据传输至Aidlux端，Aidlu ......
WinUI（WASDK）使用HelixToolkit加载3D模型并进行项目实践
## 前言 本人之前开发了一个叫[电子脑壳](https://github.com/maker-community/ElectronBot.DotNet)的上位机应用，给稚晖君[ElectronBot](https://github.com/peng-zhihui/ElectronBot)开源机器人 ......
解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......
实验5 文件应用编程
实验任务1 #task1_1源码 1 ''' 2 统计文件data1.txt行数（不包括空白行） 3 data1.txt中的空白行包括由空格、Tab键（\t）、换行（\n）构成的空白行 4 ''' 5 6 with open('C:/Users/Administrator/Desktop/pytho ......
实验五 文件应用编程
task6.py 1 with open('data6.csv','r',encoding='gbk') as f: 2 data1 = f.read().split('\n') 3 del data1[0] 4 for i in range(len(data1)): 5 data1[i] = ev ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化 有25个变量： ID： 每个客户的ID LIMIT_BAL： 金额 SEX： 性别（1 =男，2 =女）4.教育程度：（1 =研究生，2 =本科， ......
实验6 turtle绘图与python库应用编程体验
实验任务1 task1_.py 实验源码： from turtle import * def move(x, y): penup() goto(x, y) pendown() def draw(n, size = 100): for i in range(n): fd(size) left(360/ ......
实验五 文件应用编程
实验五 文件应用编程 实验任务六 程序源代码： 1 with open('data6.csv', 'r', encoding='gbk') as f: 2 old_data = f.read().split('\n') 3 del old_data[0] 4 processed_data = [] ......
实验5 文件应用编程
# 实验任务1：统计文件行数（不统计空白行） ## task1_1.py ```python ''' 统计文件data1.txt行数（不包括空白行） data1.txt中的空白行包括由空格、Tab键(\t)、换行(\n)构成的空白行 ''' with open('data1.txt', 'r', e ......
实验5 文件应用编程
task6 源代码： with open('data6.csv','r',encoding='gbk') as f: data1 = f.read().split('\n') del data1[0] for i in range(len(data1)): data1[i] = eval(data1 ......
JMM（java内存模型）
一、概念 JMM与java并发编程相关： 1、抽象了线程与主内存的关系，例如线程的共享变量需要放到内存中进行读取 2、规定了java源代码到CPU可执行指令这个转换过程中需要遵守的规范，例如防止指令重排序造成的并发问题 二、并发编程的三个特性 1、原子性 一次操作或者多次操作，要么所有的操作全部都得 ......
实验5 文件应用编程
实验任务6 1 with open('data6.csv','r',encoding='gbk') as f: 2 data1 = f.read().split('\n') 3 del data1[0] 4 for i in range(len(data1)): 5 data1[i] = eval( ......
实验6 turtle绘图与python库应用编程体验
实验任务1 task1_1 from turtle import * def moveto(x,y): ''' 画笔移动到坐标（x,y）处 ''' penup() goto(x,y) pendown() def draw(n,size = 100): ''' 绘制边长为size的正n边形 ''' f ......
实验5 文件应用编程
实验任务6 task6 # 读取并处理原始数据with open('data6.csv','r',encoding = 'gbk') as f: old_data = f.read().split('\n') del old_data[0] # 四舍五入得到新数据 new_data = [] for ......
实验5 文件应用编程
实验结论 实验任务6 程序源代码 with open('data6.csv','r',encoding='gbk') as f: data1 = f.read().split('\n') del data1[0] for i in range(len(data1)): data1[i] = eval ......
实验6 turtle绘图与python库应用编程体验
一、实验结论： 1.实验任务1：task1_1.py 程序源码： 1 from turtle import * 2 3 def move(x, y): 4 '''画笔移动到坐标(x,y)处''' 5 penup() 6 goto(x, y) 7 pendown() 8 9 def draw(n, s ......
ICT应用解决方案02-园区网专题技术讲解
# ICT应用解决方案02-园区网专题技术讲解 # 1 SNMP概述 SNMP(Simple Network Management Protocol, 简单网络管理协议), 实现对不同厂商的设备统一管理, 对网络情况以及对设备信息进行管理. SDN(Software Define Network, ......
实验5 文件应用编程
实验任务6 task6 实验源码 1 with open('data6.csv','r',encoding='gbk') as f: 2 data1 = f.read().split('\n') 3 del data1[0] 4 print('原始数据:') 5 print(data1) 6 7 f ......
实验5 文件应用编程
实验任务6 1 with open('data6.csv', 'r', encoding='gbk') as f: 2 old_data = f.read().split('\n') 3 del old_data[0] 4 processed_data = [] 5 for i in range(l ......
实验5 文件应用编程
task 6 源代码 with open('data6.csv', 'r', encoding='gbk') as f: data = f.readlines() data.pop(0) data = [eval(i.strip()) for i in data] print(f'原始数据:\n{d ......
实验5 文件应用编程
task6 源代码： with open('data6.csv', 'r', encoding='gbk') as f: old_data = f.read().split('\n') del old_data[0] new_data = [] for i in range(len(old_data ......
实验5 文件应用编程
实验5 文件应用编程 实验任务6： task6.py 1 with open('data6.csv', 'r', encoding='gbk') as f: 2 old_data = f.read().split('\n') 3 del old_data[0] 4 processed_data = ......
第一章 JavaEE应用和开发环境
# 1.1 java EE应用概述 ## 1、java EE的分层模型 数据库--【提供持久化服务】--》Domain Object层 --【封装】--〉DAO层--【提供数据访问服务】--》业务逻辑层--【提供业务逻辑实现】--〉MVC的控制器层--【显示】--》前端 优点：松耦合 ## 2、Ja ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
前言 Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 本文转载自DeepHub IMBA 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视 ......