注意力 模块 模型 机制

形参与实参的一些注意点： 定义函数中指定的形参，如果该函数没有被调用，形参是不占用内存空间的。只有发生函数调用时，形参才被分配内存单元。在调用结束后，形参所占的内存单元也会被释放。 实参可以是常量、变量或表达式。 只能由实参传给形参，是单向值传递。 形参相当于局部变量，不能再定义局部变量与形参同名， ......

上代码： from openpyxl import load_workbookfrom datetime import datetimedef create_time(): now_year = datetime.now().year wb = load_workbook('C:/Users/adm ......

argparse是一个用来解析命令行参数的 Python 库，它是 Python 标准库的一部分。argparse 模块使编写用户友好的命令行界面变得容易。程序定义了所需的参数，而 argparse 将找出如何从 sys.argv （命令行）中解析这些参数。argparse 模块还会自动生成帮助和使 ......

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> ......

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 ......

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 ......

测试数据 上代码： from openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.styles import PatternFilldef dum(): wb = load_workbook("C:/Users/admin/Desktop/打卡时间.xlsx") s ......

原文：3 Modularity, Objects, and State 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 变化中安宁 （即使它在变化，它仍然保持不变。） ——赫拉克利特 变化越大，越是相同。 ——阿方斯·卡尔 前面的章节介绍了构成程序的基本元素。我们看到了原始函数和原始数据是如何组合 ......

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， ......

import os import pylab import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC %matplotlib inline import ......

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。 ......

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 ......

模块划分 在实际应用中，一个较大的 C 程序并不会把所有代码都放入 main 主函数中，而是进行模块化设计，每个程序模块作为一个源程序文件，再由若干源程序文件组成一个 C 程序。这样处理便于分别编写、分别编译、进而提高调试效率。 #include <stdio.h> void func1(){ // ......

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 ......

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 ......

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 ......

#####################统计加班时间代码######################################from openpyxl import Workbook,load_workbookfrom datetime import datedef create_data ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

pickle模块 （一）什么是pickle模块 pickle 模块是 Python 内置的一个序列化和反序列化的模块，它可以将 Python 对象转换为字节流，也可以将字节流转换回 Python 对象。 这些操作通常被称为序列化和反序列化。 pickle模块只能在python中使用 （二）序列化和反 ......

学习方法：知识模块 知识，是“某个问题解决方案”的思想、原理、技术、方法。每个学科，就是“一组问题的解决方案”的思想、原理、技术、方法。 模块，一个相对独立的、能够解决问题的知识的基本单位。每个学科，由若干个“模块”组成。每个学科的“模块”，叫做“知识模块”。“知识模块”，是每个学科的基本单位。 如 ......

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 ......

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 ......

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 ......

pickle模块 （1）什么是pickle模块 pickle 主要用于将对象序列化为二进制数据以及从二进制数据反序列化为对象，以便于在短期内进行数据的保存、传输或者跨程序、跨网络的对象传递。pickle 存储了对象的状态，包括对象所属的类及其属性值等信息。 pickle 模块可以处理几乎所有的 Py ......

上代码： from openpyxl import Workbookfrom datetime import datefrom openpyxl.styles import PatternFilldef create_excel(): wb = Workbook() sh = wb.active r ......