模型 可以通过 情绪 语言

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

通过 KernelUtil.dll 劫持 QQ / TIM 客户端 QQClientkey / QQKey 详细教程(附源码)

由于 QQ 9.7.20 版本后已经不能通过模拟网页快捷登录来截取 QQClientkey / QQKey,估计是针对访问的程序做了限制,然而经过多方面测试,诸多的地区、环境、机器也针对这种获取方法做了相应的措施,导致模拟网页快捷登录来截取数据被彻底的和谐,为了解决这个问题我们只能更改思路对 Ker... ......

promethues通过alertmanager通过企微发送告警

###alertmanager的目录 [root@test /data/software/alertmanager]# ll total 62512 -rwxr-xr-x 1 3434 3434 35410965 Aug 24 19:12 alertmanager -rw-r--r-- 1 3434 ......
alertmanager promethues

Windows 10 中,可以使用 PowerShell 添加打印和文件服务的角色功能组件,包括 Internet 打印客户端、LPD 打印服务和 LPR 端口监视器 PowerShell 添加打印机并创建新的 LPR 端口。以下是添加打印机和创建新端口的 PowerShell 命令在 Windows 10 中,可以使用 PowerShell 添加 LPR 兼容打印机。

在 Windows 10 中,可以使用 PowerShell 添加打印和文件服务的角色功能组件,包括 Internet 打印客户端、LPD 打印服务和 LPR 端口监视器。以下是添加这些功能组件的 PowerShell 命令: 首先,以管理员身份打开 PowerShell 终端。在开始菜单中搜索 " ......
PowerShell 端口 打印机 Windows LPR

深入浅出 C 语言:学变量、掌控流程、玩指针,全方位掌握 C 编程技能

C 语言简介 C 语言介绍 C 语言的特性 C 语言相对于其他语言的优势 C 程序的编译 C 中的 Hello World 程序 参考文章: C 语言入门:如何编写 Hello World C 语言函数:入门指南 学习变量、数据类型和运算符 C 中的变量和关键字 C 语言中的作用域规则 C 中的数据 ......
深入浅出 指针 变量 全方位 流程

【C语言】动态内存申请,堆空间与栈空间差异

我们在学习完C语言的数组后都会觉得数组长度固定很不方便,其实C语言的数组长度固定是因为其定义在栈空间,而栈空间的大小在编译时是确定的。如果使用的空间大小不确定可以使用堆空间。 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> //m ......
空间 差异 内存 语言 动态

通过位运算实现四则运算

1、加法运算过程 如果计算机会加法那么这个结果就是00001001,但是我们知道计算机只会位运算,按位加这种运算它也不会 其实按位加和一种位运算很接近,就是异或 如果不考虑进位的话,那么结果是一样的,再举个例子 0和1相加 因为0和1相加,或者0和1异或,他们结果是一样的,因为没有进位 所以计算加法 ......
四则

【C语言】指针

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,按变量地址存取变量值的方式称为直接访问,如printf("%d",i);和scanf("%d",&i);;另一种存取变量值的方式称为间接访问,即将变量i的地址存放到另一个变量中,在C语言中,指针变量就是用 ......
指针 语言

Dating Java8系列之通过行为参数化传递代码

给我馍馍/文 引言 作为技术开发人员,我们无法保证我们写出来的代码的可用时间和保质期,也许今天刚上线的一个功能,等到明天就因为需求变动不得不进行更改。 为什么会不断的变化 作为技术人员,我们当然希望需求能循序渐进地平稳过度,但往往事与愿违,对于其原因我简单总结为以下几点。 用户导向,用户和市场是风向 ......
行为 参数 代码 Dating Java8

[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 ......
插件 模型 常见 Maven POM

通过API接口操作vmware vcenter虚拟机

layout: post title: 通过API接口操作vmware vcenter虚拟机 keywords: vmware, vcenter, api description: 通过API接口操作vmware vcenter虚拟机 categories: vmware 有台测试的虚拟机经常需要开 ......
接口 vcenter vmware API

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 ......
模型 医疗保险 医疗

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 ......
模型 医疗保险 医疗

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 模型 特征 医疗 工程

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 ......
医疗保险 模型 医疗

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 模型 医疗 数据

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 ......
语言 类型

通过232转Profinet将霍尼韦尔扫码枪连接到PLC上

通过232转Profinet(XD-PNR200)网关,将霍尼韦尔扫码枪与PLC连接并通讯。232转Profinet(XD-PNR200)网关将扫码枪的串口信号转换成Profinet协议,配置PLC的IP地址和端口等,接收并处理扫码结果。提高系统稳定性和可靠性,数据传输速度大幅提升。 ......
Profinet 232 PLC

IPv6通过公网共享文件(Windows)

前言 之前讲了如何使用IPv6进行内网穿透,这种方案实现的穿透是免费且不限速的。那么实现穿透后,我们就可以将原本Windows自带的共享功能的范围从局域网扩大到整个公网,从而实现随时随地都能访问到共享文件夹。安卓端可以使用ES文件管理器或者nplayer播放器等进行访问,这里就不展开赘述了。 关于如 ......
Windows 文件 IPv6 IPv

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 ......
header 数组 模型 意思 参数

通过设置ssh秘钥来免去繁琐的输入密码的过程

原理 通过 ssh-gen 生成秘钥, 服务器保存你的公钥, 每次你去访问服务器的时候, 服务器使用公钥解锁你的私钥, 鉴权就通过了. 所以你要做的就是生成秘钥, 然后将公钥保存在服务器. 流程 ssh-gen -t rsa 一路是是是, 有密码输入一个密码; 参考这个博客 ......
密码 过程 ssh

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 ......
陷阱 语言 if

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 ......
机制 语言 defer

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 ......
极值 阈值 模型 理论 代码

从工程化角度,详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度,对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
模型 脑海 角度 过程 工程

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 ......
人工智能 繁花 人工 模型 智能

通过腾讯网页快捷登录协议截取 QQ邮箱 的 QQClientkey / QQKey 教程

最近发现之前的代码不能截取 QQ邮箱 的 QQClientkey / QQKey,经过一番调试后发现 QQ邮箱 更新了获取的流程,所以决定重新发布一篇文章,废话不多,直接上教程,喜欢的朋友记得点赞加关注。 ......
QQClientkey 邮箱 网页 教程 QQKey

通过腾讯网页快捷登录协议截取 QQ邮箱 的 QQClientkey / QQKey 教程

最近发现之前的代码不能截取 QQ邮箱 的 QQClientkey / QQKey,经过一番调试后发现 QQ邮箱 更新了获取的流程,所以决定重新发布一篇文章,废话不多,直接上教程,喜欢的朋友记得点赞加关注。 ......
QQClientkey 邮箱 网页 教程 QQKey

【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 ......
字符串 函数 字符 语言 str

【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... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR
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