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如何基于 Gin 封装出属于自己 Web 框架？
思路 在基于 Gin 封装出属于自己的 Web 框架前，你需要先了解 Gin 的基本用法和设计理念。 然后，你可以通过以下步骤来封装自己的 Web 框架： 封装路由：Gin 的路由是通过 HTTP 方法和 URL 路径进行匹配的，你可以根据自己的需求，封装出符合应用的业务需求的路由。你可以考虑将路由 ......
[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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
go语言多态中的类型断言
类型断言案例 package main import ( "fmt" ) type Usb interface{ Connect() DisConnect() } type Phone struct{ Name string } /* * Phone实现了Usb 接口（是指实现了Usb接口的所有方法 ......
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 ......
C语言陷阱之 #if 不存在的宏
. . . . . 今天在使用 __BYTE_ORDER 宏判断字节序的时候，使用了如下的代码： #include <stdio.h> #include <stdint.h> typedef struct relay_frame_st { #if __BYTE_ORDER == __BIG_ENDI ......
Go语言defer的延迟执行机制
1 题目（单选题） 如下Go语言程序的输出结果是（） package main import "fmt" func f1(name string) string { fmt.Println("in f1", name) return name } func f2(name string) strin ......
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 ......
abc095d<思维>
题目 Static Sushi 一个圆桌上摆着n个食物，吃掉每个食物得到一定能量，沿着圆桌任意顺时针逆时针走，每走一米消耗1点能量，求能够得到的最大能量。 思路 一共4种走法： 顺时针走到某位置离开； 逆时针走到某位置离开； 顺时针走，而后走回原点，在逆时针走到某位置，离开； 逆时针走，而后走回原点 ......
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 ......
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 ......
【C语言】str 系列字符串操作函数
strlen 函数 strlen 函数用于统计字符串长度 size_t strlen(const char *_Str); strcpy 函数 strcpy 函数用于将某个字符串复制到字符数组中 char *strcpy(char *_Dest,const char *_Source); strca ......
【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 Ope... ......
【C语言】gets 和 puts 函数
gets 函数 scanf函数在读取字符串时遇到空格就认为读取结束，不利于读取一行字符串，gets函数就是为了解决这个问题的。 gets 函数的格式： char *gets(char *str); gets 函数从 STDIN 读取字符并把它们加载到str中，直到遇到 '\n'。gets 函数不会存 ......
模型层choice字段使用
1 模型表：Student表，写接口应该选择继承哪个视图类2 推荐使用自动生成路由的方式（继承ViewSetMixin及它的字类）3 但是目前来说，你先实现功能即可（至于选择哪个，慢慢体会） 4 choice的使用 -在模型类中使用 sex = models.SmallIntegerField(ch ......
开源：Taurus.DTC 微服务分布式事务框架，支持 .Net 和 .Net Core 双系列版本
在经过1年多的深思，十几年的框架编写技术沉淀下，花了近一个月的时间，终于又为 .Net 及 .Net Core 的微服务系列框架贡献当中的一个重要组件。原本的设计是作为 Taurus.Mvc 微服务系列中的一个插件，单独内部集成使用，后来想了想，还是在设计中独立了出来，支持在任意 Mvc 框架中使用... ......
【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处：拓端数据部落公众号 自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要 ......
《汇编语言》王爽第四版课程设计一答案的详细说明。
 [5]，int *aapi[2][2]， int **p[2]， int *numT[5]， int(*num2)[5]
int main() { int a[5]= {1,3,5,7,9}; int(*num1)[5]=&a; int *num[5]= {&a[0],&a[1],&a[2],&a[3],&a[4]}; int b[5]= {2,4,6,8,10}; int(*num2)[5]=&b; int *num ......
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浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业
1.1配置环境 进入命令行，安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......