数据处理 字符串 脚本 字符
自然语言处理 Paddle NLP - 快递单信息抽取 (ERNIE 1.0)
文档检索：需要把业务问题拆解成子任务。文本分类 -> 文本匹配 -> 等任务 -> Panddle API 完成子任务 -> 子任务再拼起来 ## 介绍 在2017年之前，工业界和学术界对文本处理依赖于序列模型[Recurrent Neural Network (RNN)](https://baik ......
【技术积累】自然语言处理中的基础知识【一】
博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......
针对传递过来的 Map 请求体数据的字段转换为 MySQL 字段命名规则（下划线命名规则）
# 业务需求 有时候需要通过 Map 作为请求体接收 Post 请求传递过来的数据。而前端传递来的字段是驼峰命名法规则的字段，在使用时希望多一层自动转换。 特别是，希望在 update 语句中，遍历 map 的字段和值，循环遍历插入，减少写 update 的字段和 values 字段（偷懒罢了）。 ......
多表联合查询查询不完整，另一个表没有数据就查不出来主表的数据
这个情况，是因为通过 inner join 查询，导致查询的结果因外表没有数据而导致主表数据查询不出来。 可以使用 left join 进行多表查询，从表没有数据时，主表也可以查询出数据来。 如下 SQL： ```sql select * from table_a as a left join ta ......
GO中字符串操作和转换简介
[toc] `go`中字符串是一种基本类型（string），是一个**不可改变的UTF-8**字符序列： - 一个ASCII码占用1个字节(8位)； - 其它字符根据需要占用2-4个字节； # 字符串 字符串创建后，就不可修改； # 声明与初始化 `go`支持两种类型的字符串字面量： - 解释型字符 ......
Windows11中的「注册表」的错别字——「注册表编辑器将删除找到『得』空字符串」
[Window Title]警告 [Content]REG_MULTI_SZ 类型的数据不能包含空字符串。注册表编辑器将删除找到得空字符串。 [确定] ......
关系模型和关系数据库
原文：https://www.jianshu.com/p/2229ae6abd87 关键词 关系模型，关系数据库，关系操作，完整性约束 关系模型 关系模型是目前最为重要的数据模型，关系数据库采用关系模型其数据的组织方式，关系模型建立在严格的数学概念之上。这是其他数据模型[1]所不具备的特征之一。 关 ......
要禁用 Windows Server 2022 2025时自动打开服务器管理器，可以通过以下批处理命令实现
要禁用 Windows Server 2022 2025时自动打开服务器管理器，可以通过以下批处理命令实现： 首先打开记事本，输入以下命令： @echo off reg add "HKLM\Software\Microsoft\ServerManager" /v DoNotOpenServerMan ......
C++常用数据结构
# 数据结构 ## 1. 线性表 由n个具有相同性质的数据元素  ### 1.1 顺序表(数组) 定义： ......
std::string 拼接字符串
#include <iostream> #include <string> #include <sstream> using namespace std; int main() { string a = "123"; stringstream b; b << 123 << "456" << 789 ......
字符集与编码
## 术语 > **字符**(character)是具有语义值的文本的最小单位。 > **字符集**(character set)是可能由多种语言使用的字符的集合。例：拉丁语字符集由英语和大多数欧洲语言使用，但希腊语字符集仅由希腊语使用。 > **编码字符集**(coded character se ......
大数据分析相应步骤
# 1、明确分析目的和思路  # 2、数据收集 
一. 数据类型简介 1.1 为什么需要数据类型 在计算机中，不同的数据所需占用的存储空间是不同的，为了便于把数据分成所需内存大小不同的数据，充分利用存储空间，于是定义了不同的数据类型。简单来说，数据类型就是数据的类别型号。比如姓名“张三”，年龄18，这些数据的类型是不一样的。 1.2 变量的数据类型 ......
JAVA的springboot+vue家乡特色推荐系统,附源码+数据库+论文+PPT，适合毕业设计、课程设计
**1、项目介绍** 在Internet高速发展的今天，我们生活的各个领域都涉及到计算机的应用，其中包括家乡特色推荐的网络应用，在外国家乡特色推荐系统已经是很普遍的方式，不过国内的管理网站可能还处于起步阶段。家乡特色推荐系统采用java技术，基于springboot框架，mysql数据库进行开发，实 ......
KMP字符串匹配
kmp算法是优化字符串匹配效率: //KMP字符串匹配: //模板: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e6+10; char s1[N],s2[N]; int n,m,ne[N]; int main() { cin> ......
Python之异常处理
```python try: 可能会出现异常的代码 except 你要捕捉的异常1处理: 对这个异常的处理 except 你要捕捉的异常2处理: 对这个异常的处理 else: 没出现异常时做的处理 finally: 不管有没有出现异常，都会执行的代码 #else,finally这些词的顺序不可以变 ......
keepalived检测nginx脚本
当主节点Nginx挂掉，keepalived仍然存活时，此时无法访问主节点，因此需要检测Nginx状态，配置自动重启。 一、新增Nginx状态监测与重启脚本 [root@server01 ~]# cat /etc/keepalived/nginx_check.sh #!/bin/bash #Auth ......
2023.6.18 12.数据库配置优化
12.数据库配置优化 mysql数据库优化框架体系 优化要有框架和体系： 根据⽤户访问⽹站流程优化集群，根据OSI7层模型，从下往上优化数据库！ 1、硬件层⾯优化 1.1数据库物理机采购： 1.2服务器硬件配置调整 1.2.1服务器BIOS调整 1.2.2阵列卡调整 2、软件层优化 2.1操作系统层 ......
Python编程和数据科学中的数据处理：如何从数据中提取有用的信息和数据
[toc] 1. 引言 数据分析和数据处理是数据科学和人工智能领域的核心话题之一。数据科学家和工程师需要从大量的数据中提取有用的信息和知识，以便更好地理解和预测现实世界中的事件。本文将介绍Python编程和数据科学中的数据处理技术，帮助读者从数据中提取有用的信息和数据。 2. 技术原理及概念 - 2 ......
强化学习中的随机化处理
[toc] 强化学习是人工智能领域的一个热门话题，它通过让机器代理通过与环境的互动来学习最优策略，以实现自主决策。在强化学习中，随机化处理是一个非常重要的概念，它可以帮助代理在不同的情况下做出更加准确的决策。本文将介绍强化学习中的随机化处理技术原理、实现步骤和应用场景，并讨论如何进行优化和改进。 # ......
强化学习中的随机化处理与模拟实验
[toc] 强化学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过试错的方式训练模型，使其在不确定的环境下做出最优的决策。在强化学习中，随机化处理与模拟实验是非常重要的步骤，因为不确定的环境可能导致错误的决策，从而影响模型的表现。本文将介绍强化学习中随机化处理与模拟实验的实现步骤、原理以及优化与改进方法。 ......
Python编程和数据科学中的人工智能：如何创建复杂的智能系统并提高模型性能
[toc] 标题：《Python编程和数据科学中的人工智能：如何创建复杂的智能系统并提高模型性能》 ## 1. 引言 人工智能(AI)是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的技术和应用。在Python编程和数据科学中，人工智能是一个非常重要的领域，因为Python编程语言易于学习和理解，并且具有丰富的数据 ......
数据挖掘中的机器学习算法研究
[toc] 数据挖掘中的机器学习算法研究是人工智能领域中的重要方向之一。机器学习是指通过计算机算法，让计算机从数据中自动提取规律和特征，从而实现对数据的分析和决策。在数据挖掘中，机器学习算法起着至关重要的作用，能够实现对大量数据的自动学习和分析，为实际应用提供重要的支持。本文将介绍数据挖掘中的机器学 ......
数据科学中的数据挖掘：如何从海量数据中提取有价值的信息和模式
[toc] 数据科学中的数据挖掘是一门探索如何将海量数据转化为有用信息和模式的学科。在这篇文章中，我们将介绍数据挖掘中的技术原理、概念、实现步骤和优化改进。我们将重点讨论如何从海量数据中提取有价值的信息和模式，以及如何处理和分析数据，以提取有意义的见解和预测结果。 ## 1. 引言 数据挖掘是指在大 ......
数据科学中的可视化和探索性数据分析：如何发现数据中的隐藏信息和趋势
[toc] 1. 引言 数据科学是一个快速发展的领域，涵盖了从计算机科学、统计学到数据处理和分析等多个学科。在这个领域中，数据可视化和探索性数据分析是至关重要的技能。本文将介绍数据可视化和探索性数据分析的基本概念和技术，帮助读者更好地理解和掌握这些技能。 2. 技术原理及概念 - 2.1 基本概念解 ......
数据科学家必备的技能：数据分析的基础知识
[toc] 数据分析是人工智能领域中的一个重要分支，涉及到数据清洗、数据可视化、机器学习等多个方面。作为一名数据科学家，需要具备扎实的数据分析基础，熟悉各种数据分析工具和技术，能够从海量数据中发现有价值的信息和洞见。 本文将介绍“数据科学家必备的技能：数据分析的基础知识”，从基本概念、技术原理、实现 ......
Python编程和数据科学中的机器学习：如何处理和可视化具有噪声和干扰的数据
[toc] 随着数据科学和机器学习的快速发展，处理和分析具有噪声和干扰的数据成为了一个日益重要的挑战。在数据科学和机器学习中，噪声和干扰通常来自于各种因素，例如随机性和非随机性，数据缺失，数据集中的错误或错误输入等。这些噪声和干扰可能会导致模型训练的偏差和错误，从而降低模型的准确性和鲁棒性。因此，如 ......