模型 工程项目 说明书 全套
从C++CLI工程的依赖库引用问题看.Net加载程序集机制
问题 最近在为某第三方MFC项目写C++/CLI工程插件时遇到了如下一个问题： MFC的工程不允许把.Net的依赖程序集放到执行程序的目录（防止影响其稳定性），依赖库只能放到非执行程序子目录的其他目录中。但无论是调用 // 使用windows API 需要 #include <windows.h> ......
基于VueCli自定义创建项目
前面学习的一些router封装,相关文件夹的创建,现在可以通过脚手架自动创建,简化了很多 步骤1, 使用shell命令选择项目目录vue create xx-project 步骤2, 步骤3 路由模式默认是hash模式, history模式需要服务器端相关配置支持, 这里选n, 后面 有需要可以在配 ......
IDEA项目名称后面出现中括号，模块Modules的名子和文件夹名称不同，可以右键修改名称也可以在File->Project Structure 修改Modules的Name(快捷键ctrl+Shift+Alt+s)
IDEA项目名称后面出现中括号，Modules的名子和文件夹名称不同，可以右键修改名称也可以在File->Project Structure 修改Modules的Name(快捷键ctrl+Shift+Alt+s) Project中出现中括号如： 原因： Modules的名子和文件夹名称不同 解决 主 ......
去年最火的 JS 开源项目「GitHub 热点速览」
去年最火的 JS 开源项目「GitHub 热点速览」 近日，「Best of JS」发布了过去一年在 GitHub 上 Star 数增速最快的 JavaScript 开源项目（2023 JavaScript Rising Stars），前 10 的开源项目 Star 增长竟然都是令人惊叹的 1.5w ......
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
用jacoco统计JAVA项目测试代码覆盖率
一、概述 Jacoco 统计的是全量代码覆盖率。它不仅支持生成单元测试的覆盖率，也支持监控生成接口测试，功能测试的覆盖率。 在新一代精准测试技术流的影响中，各大型单位对覆盖率的追求越来越迫切。作为一款开源产品，它主机面向Java语言，能够在字节码层面给出覆盖率，同时也能将字节码关联到对应的源代码。这 ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
分享uniapp移动端和h5项目如何使用谷歌地图
项目背景 使用 uniapp + vue2 开发的国外类地图 APP，原本是打算使用 uniapp 打安卓包的方式，最后由于种种原因变成在安卓壳子里使用 webview 的套壳 APP，所以最终效果其实是跟 h5 的一致。 两种路子都试了，中间踩了非常非常非常多的坑！但是不管怎样，最终能上线成功，所 ......
个人博客详细设计说明书
    ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
Pycharm项目文件变黄
解决方法： 1、打开pycharm，点击【File】->【Settings】->【Project】->【Project Structure】 2、在项目结构设置中，找到项目的根目录，并将其设置为【Sources Root】 3、点击【OK】 ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
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 ......
四川高院--即使工程款已经结清，在总包方非实质审查结并确认清班组工资情况下，仍应对工人工资承担责任。
（2020）川民申3605号 中安华力建设集团有限公司、李某某劳务合同纠纷再审审查与审判监督民事裁定书 申请人主张： 华力公司申请再审称，(一)二审判决认定基本事实缺乏证据证明，且华力公司有新证据足以推翻原判决。安徽省合肥市庐阳区人民法院(2018)皖0103民初3586号劳务合同纠纷一案(以下简称 ......
java项目(jar包)配置为开机自启 jar包bat脚本启动和配置为开机自启
今天给大家分享一下，如何把java项目，打包 打包后启动 生成bat文件启动 设置为开机自启。 每一步都是先是文字描述，后面是图片展示。 首先是打包，咱们写好的项目在maven处 点击clear，等待完成后，点击package 打包完成后，在target目录下可以看到自己打包生成的文件，这个是我改过 ......
web项目启动时dubbo报错： No provider available for the service com.davidhu.shopguide.api.service.UserEventService from the url zookeeper ://localhost:2181/org.apache.du
Caused by: java.lang.IllegalStateException: Failed to check the status of the service com.davidhu.shopguide.api.service.UserEventService. No provider ......
[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 ......
蚂蚁爱购--靠谱的SpringBoot项目
这是一个靠谱的SpringBoot项目实战，名字叫蚂蚁爱购。从零开发项目，视频加文档，十天就能学会开发JavaWeb项目。
教程路线是：搭建环境=> 安装软件=> 创建项目=> 添加依赖和配置=> 通过表生成代码=> 编写Java代码=> 代码自测=> 前后端联调=> 准备找工作。 ......
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 ......