框架 深度 自然 代码

了解JavaScript中的框架和库的选择

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
JavaScript 框架

自然语言处理 期末复习

一、概述1. 基于深度学习的命名实体识别系统一般由哪三个层次组成?嵌入层,编码层,解码层2. 三种词义消歧的方法?简单最近邻,基于特征的词义消歧,Lesk算法3. 语篇的局部连贯性表现在哪三个方面?关系连贯,实体连贯,主题连贯4. 信息抽取有哪几个主要任务?命名实体识别,关系抽取,事件抽取5.自然语 ......
自然语言 自然 语言

测量长时间运行的代码

如果程序只是运行一个计算密集型的任务,那么分析器会自动地告诉我们程序中的热点在哪里。不过如果程序要做许多不同的处理,可能在分析器看来,没有任何一个函数是热点。程序还有可能会花费大量的时间等待 I/O 或是外部事件,这样降低了程序的性能,增加了程序的实际运行时间。在这种情况下,我们需要测量程序中各个部 ......
代码

代码随想录 day14 二叉树的递归遍历 迭代遍历(栈) 统一遍历(栈)

二叉树的节点的孩子数量称之为度 所有节点度为0或2的二叉树是满二叉树 完全二叉树是所有非叶节点都是度为2的节点 叶子都尽可能的靠左 前序遍历:中左右 中序遍历:左中右 后续遍历:左右中 这里左右中指的是当前节点的遍历顺序 中就是先遍历当前节点 再遍历子树 前序遍历递归代码: 中序遍历递归代码: 后序 ......
随想录 随想 代码 day 14

R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22702 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分位数回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯 摘要 还包 ......
位数 数据 球蛋白 前列腺癌 腺癌

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为 ......

禁止调试前端代码,不要看我的代码!

禁止调试前端代码,不要看我的代码 <script> // 禁止调试前端代码 (() => { function block() { if (window.outerHeight - window.innerHeight > 200 || window.outerWidth - window.inne ......
代码 前端

代码随想录算法训练营第二十七天 | 39. 组合总和,40.组合总和II,131.分割回文串

一、39. 组合总和 题目链接: LeetCode 39. 组合总和 学习前: 思路: 无 学习后: 思路: 需要额外定义的成员变量: private List<List<Integer>> res; private List<Integer> list; 调用函数: List<List<Integ ......
总和 随想录 回文 训练营 随想

深度可分离卷积

深度可分离卷积,使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积,获得 8×8×256 的输出,直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核(无 padding、步长为 1,下同)。此时卷积层的参数量为 19200,卷积 ......
卷积 深度

编译Cython代码的方式

title: aliases: tags: - Python/Cython category: 方法 stars: url: creation-time: 2024-01-08 16:12 modification-time: 因为 [[Cython]] 是 Python 的超集,所以 Python ......
代码 方式 Cython

使用IDEA将部分代码抽出来变成一个新的方法 快捷键不是Ctrl + Alt + M 填写方法名称即可

使用IDEA将部分代码抽出来变成一个新的方法 快捷键不是Ctrl + Alt + M 填写方法名称即可 前言 ​ 从java开发角度来说,一个方法一般不宜过长,通常都是50到100行左右。太长的方法不管从阅读还是维护上来说都是不利的。但在实际开发中,一方面可能需要优化祖传代码,另一方面我们自己也经常 ......
方法 快捷键 名称 代码 部分

docker直接运行vue3源代码npm run dev

​有套代码,需要在服务器直接run dev,docker build玩起来。 步骤: 将自己的代码上传到服务器,本例:/home/flow/ruoyi-ui cd到项目根目录 ruoyi-ui,新建Dockerfile,内容如下,根据自己本地运行的node版本改第一行版本号。 FROM node:1 ......
源代码 docker vue3 dev vue

深度学习图像复原之去雨:常用数据集介绍

可能有帮助的链接:https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
深度 图像 常用 数据

CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析

CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer,是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复,从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
全称 深度 历程 CHAT GPT

9 个让你的 Python 代码更快的小技巧

哈喽大家好,我是咸鱼 我们经常听到 “Python 太慢了”,“Python 性能不行”这样的观点。但是,只要掌握一些编程技巧,就能大幅提升 Python 的运行速度。 今天就让我们一起来看下让 Python 性能更高的 9 个小技巧 原文链接: https://medium.com/techtof ......
更快 代码 技巧 Python

屎山代码风格指南(避免被优化&&避免被接盘)

欢迎补充!!! 序言 良好的代码结构:Bad 👎🏻 使用有意义的变量和函数名,遵循命名规范,使代码易于理解。 组织代码,使用适当的文件和文件夹结构,保持模块化。 避免全局变量的滥用,尽量使用局部作用域。 单一职责原则:Bad 👎🏻 每个函数或模块应该只负责一个特定的功能。这样的设计使得代码更 ......
amp 风格 代码 指南

java生成企业公章图片源代码

企业公章图片在电子签章业务中应用广泛,在电子签章应用过程中首先需要生成公章图片,然后再使用公章图片结合数字签名技术完成电子签,这样就实现了从可视化到不可篡改的数字化电子签章功能,以下是企业公章图片生成源代码。 ......
公章 源代码 图片 企业 java

Jax框架 —— 如何在没有GPU和TPU的设备上debug代码 —— 在CPU上使用GPU仿真设置 —— Jax框架在多卡设备上的自动并行特性的仿真体验

Jax计算框架是Google用来取代Tensorflow的新一代计算框架,这个框架使用类似pytorch的技术,但是在pytorch技术之上加入了更加强大的技术,但是这也导致该框架使用起来要比pytorch难一些,但是该框架的计算性能又比较优秀,因此依旧具有较大的吸引力。 Jax框架的性能优势主要体 ......
框架 设备 Jax GPU 特性

动手学深度学习v2:数据操作+数据预处理

数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
数据 深度

day11 代码随想录算法训练营 150. 逆波兰表达式求值

题目:150. 逆波兰表达式求值 我的感悟: 注意int(a/b)是0向截断 比如 -2.3 会得到-2; 比如3.6 会得到3 a//b是向下取整,比如是-2.3 会得到-3;比如3.6 会得到3 主要是负数不同 理解难点: 0向取整注意 注意先弹出的是右边的,(想象二叉树的结构。先弹出的是右边节 ......
随想录 训练营 表达式 随想 算法

BSP视频教程第29期:J1939协议栈CAN总线专题,源码框架,执行流程和应用实战解析,面向车通讯,充电桩,模组通信等(2024-01-08)

视频教程汇总帖:https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 继前面CANopen专题视频教程后,再推出CAN总线的又一个重要协议栈J1939专题视频 J1939在车通讯上应用比较多,现在电动车充电桩还有各种模组的通信也非常多基于 ......
模组 总线 实战 源码 框架

pytest框架之yaml详解以及Parametrize数据驱动

1. YAML语法详解 yaml是一个完全类似于json数据序列化格式 重点: yaml完全兼容json yaml和json,都是数据,不是语句 序列化:将内存中的对象,转为文件 反序列化:将文件内容,转为内存中的对象 文本文件(可以使用记事本进行创建,编辑,修改) 优点: 结构更加清晰 语法高级, ......
Parametrize 框架 数据 pytest yaml

OpenAI 也在 996?一位离职员工自白:代码贡献第四,经常工作 6 天丨 RTE 开发者日报 Vol.121

开发者朋友们大家好: 这里是 「RTE 开发者日报」 ,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE (Real Time Engagement) 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」,但内容仅代表编 ......
开发者 自白 贡献 员工 代码

『新年首版』JeecgBoot v3.6.2 版本发布,企业级低代码开发平台

项目介绍 JeecgBoot是一款企业级的低代码平台!前后端分离架构 SpringBoot2.x,SpringCloud,Ant Design&Vue3,Mybatis-plus,Shiro,JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(Onlin ......
开发平台 JeecgBoot 版本 代码 平台

Java框架设计方案之ddd中领域事件发布的时机

领域事件作为ddd的核心组件之一,在ddd框架中处于一个重要地位,也是开发中非常常用的功能之一。 在基于Spring boot的框架开发中,Spring自带的事件可以很好地作为领域事件的基础(功能齐全且自带事务支持)。但开发框架过程中,遇到了一个设计难点。即:领域事件的发布时机。 1、抛开编程语言, ......
框架 时机 领域 事件 方案

day11 代码随想录算法训练营 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

题目:1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 我的感悟: 做过的题,还是有印象的。 本身也不难,独立写出来了。 理解难点: 代码难点: 代码示例: class Solution: def removeDuplicates(self, s: str) -> str: stack = [] for i ......
随想录 训练营 字符串 随想 算法

.NET 6 轻量级 WebApi 框架 FastEndpoints 入门

原文:.NET 6 轻量级 WebApi 框架 FastEndpoints 入门_.net api框架-CSDN博客 (一)前言 前段时间我从公众号:dotNET跨平台了解到了一个webapi框架叫:基于 .NET 6 的轻量级 Webapi 框架 FastEndpoints (qq.com) 随后 ......
轻量 轻量级 FastEndpoints 框架 WebApi

【Tinyui】极简跨平台桌面端小工具开发框架

Tinyui 基于 Python自带的 tkinter 模块进行简单封装的跨平台客户端框架,方便有快速开发PC端小工具需求的开发者可以快速构建一个跨平台的应用。 ......
框架 桌面 工具 Tinyui

机器学习周刊03:如何学习深度学习?2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving

腾讯推出的 AppAgent,是一个多模态智能体,通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面,能像真实用户一样操作手机! 机器学习周刊:关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习? 最近X上有推友重提这篇文章,是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
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