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用户交互
用户交互 【1】用户输入:input #用户输入：input hobby = input('输入你喜欢的活动：>>>>>') age = input('输入你的年龄：>>>>>') 【2】输出（print） #计算输出：print print(f'我喜欢的活动是{hobby}') print(f'我 ......
马斯克回应聊天机器人 Grok 抄 ChatGPT 作业；Figma 推出宏编程键盘丨 RTE 开发者日报 Vol.105
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 ......
GB28181视频监控平台LiteCVR出现用户已过期与401报错，是什么原因？
平台既具备传统安防视频监控的能力，也具备接入AI智能分析的能力，包括对人、车、物、行为等事件的智能追踪与识别分析、抓拍、比对、告警上报、语音提醒等。（litemedia/cn，成都来特科技，专注音视频算法平台和云平台） ......
机器人行业数据闭环实践：从对象存储到 JuiceFS
JuiceFS 社区聚集了来自各行各业的前沿科技用户。本次分享的案例来源于刻行，一家商用服务机器人领域科技企业。 商用服务机器人指的是我们日常生活中常见的清洁机器人、送餐机器人、仓库机器人等。刻行采用 JuiceFS 来弥补对象存储性能不足等问题。 值得一提的是，前不久社区版 v1.1 中发布的“克 ......
Oracle删除指定用户下所有对象
--.sql脚本 --唯一注意的是下面的d:\dropuserobj.sql为操作的.sql; --用于删除当前用户的所有对象 --use for drop all objects in current user; set heading off; set feedback off; spool d ......
Linux实现指定用户sftp传输，静止ssh登录
1、环境 名称 ip server 192.168.1.1 client 192.168.1.2 2、服务器创建repl用户 useradd -m -d /home/repl -s /usr/sbin/nologin repl 3、修改密码 passwd repl 4、ssh配置 # 该行不注释 S ......
微信小程序实时获取用户位置 onLocationChange
首先在app.config.json中配置 requiredBackgroundModes: [ 'location' ], requiredPrivateInfos: [ 'getLocation', 'onLocationChange', 'startLocationUpdate', ], pe ......
机器学习-搜索技术：从技术发展到应用实战的全面指南
在本文中，我们全面探讨了人工智能中搜索技术的发展，从基础算法如DFS和BFS，到高级搜索技术如CSP和优化问题的解决方案，进而探索了机器学习与搜索的融合，最后展望了未来的趋势和挑战，提供了对AI搜索技术深刻的理解和展望。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI ......
界面设计学习
界面设计学习 总体设计 做一个网站首先要明白它的网页设计步骤: 确定网站主题 分析网站的功能，将网站所有的功能在文档中体现。 分析网站的主题，选择符合网站主题的方法。 编写步骤： 先用html写出结构。 用CSS写出样式。 用js写出动态效果。 功能图 详细设计 整体分析 局部分析 （1）分析效果图 ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
机器学习中的算法——逻辑回归
1.逻辑回归的定位 机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种， 其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题； 无监督主要是聚类的算法 其中逻辑回归是属于分类问题 跟上次讲的线性回归有不同，从字面上确实容易混淆 2.逻辑回归的概念 逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性的因素（sigmoid函数） ......
用C#实现登陆界面
using System; using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.Linq;using System.Text; ......
SLUB简短用户指南 （翻译 by chatgpt）
原文：https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/slub.html SLUB简短用户指南 SLUB的基本理念与SLAB非常不同。SLAB需要重新构建内核以激活所有slab缓存的调试选项。SLUB始终包含完整的调试功能，但默认情况下处于关闭状态。SLUB可以仅针对 ......
用户交互Sanner的使用
import java.util.Scanner; public class Demo01 { public static void main(String[] args) { //创建一个扫描对象，用于接收键盘数据** Scanner scanner = new Scanner(System.in ......
基于5G智能网关的河道清洁机器人应用
搭载5G智能网关的河道清洁机器人，可以代替人工执行河道清理和水质监测等任务，可适用于公园景观溪流、城市运河、池塘和水库等多种场景。 ......
IPMI新建BMC管理用户
# 查看ipmi的ip [root@HOST-10-198-2-62 ~]# ipmitool lan print # 首先确认非admin用户的id，选择一个ID创建root用户 [root@HOST-10-198-2-62 ~]# ipmitool user list 1 # 创建root用户 ......
基于机器学习的时间序列温度预测
本次研究是使用GRU模型和GRU-Attention模型对长时间序列温度数据进行预测拟合，对于这两个模型有兴趣的可以去网上了解一下， 首先是日数据预测，由于日数据存在缺失值需要对缺失值进行填补， 在对存在缺失值的数据中我使用三次样方插值对数据进行处理，其代码如下： import pandas as ......
用户首选！满意度第一！
12月8日，由北京赛昇科技有限公司主办，计世资讯研究院（CCW Research）、软件融合应用与测试验证工信部重点实验室、中国电力发展促进会、央企投资研究院支持的2023第22届中国IT用户满意度大会暨新一代信息技术助力新型工业化高质量发展论坛在北京成功举办。 ......
知名火锅连锁企业，IT 团队如何在数千家门店中先于用户发现故障
该知名火锅连锁企业是中国领先的餐饮企业，上千家门店遍布全球，由于门店餐饮行业的特殊性，需要靠前部署服务，所以在每家餐厅中，会部署相应的服务器，及相应 IT 设备，本地会运行POS、会员、下单等业务。公司有众多的餐厅门店，各个门店业务流量不同，门店的 IT 设备由于城市、开业时间等因素，其型号也不相同 ......
Windows电脑多开器在无人机仿真应用中的实践
Windows电脑多开器在无人机仿真应用中的实践 在无人机仿真领域，为了提高效率和准确性，通常需要同时运行多个仿真程序或者多个仿真场景。而对于Windows电脑用户来说，使用多开器软件可以很好地满足这一需求。本文将探讨Windows电脑多开器在无人机仿真应用中的实践，以及其在提高工作效率和优化仿真实 ......
作为系统运维工程师,针对外部用户反馈的问题，以下是一些常见的排查步骤和建议
针对外部用户反馈的问题，以下是一些常见的排查步骤和建议： 沟通和收集信息： 与用户进行充分的沟通，了解问题的具体描述、出现的场景、频率、影响范围等。 尽量获取用户提供的相关日志、截图、错误信息或其他详细描述，以便更好地理解问题。 重现问题： 尝试模拟用户操作过程，以重现问题。这可以有助于更好地理解问 ......
作为系统运维工程师，你需要对内部和外部用户反馈的系统问题进行逐步排查和解决。以下是一些通用的步骤建议：
作为系统运维工程师，你需要对内部和外部用户反馈的系统问题进行逐步排查和解决。以下是一些通用的步骤建议： 收集信息： 首先，明确内部和外部用户反馈的具体问题是什么，包括出现问题的具体场景、频率、影响范围等信息。 如果可能，收集相关日志、错误信息或其他有关问题的详细描述。 分析问题： 将问题进行分类，区 ......
docker-将普通用户添加到docker组中避免每次都使用root或者sudo运行docker命令
1、检查是否存在docker用户组。不存在就要自己创建一个（gourpadd） cat /etc/group|grep docke #可选： #sudo groupadd docker 2、将用户添加到这个组里面去（usermod） sudo usermod -aG "docker" 用户名 #检查 ......
界面控件DevExpress WPF导航组件，助力升级应用程序用户体验！（下）
DevExpress WPF的Side Navigation（侧边导航）、TreeView、导航面板组件能帮助开发者在WPF项目中添加Windows样式的资源管理器栏或Outlook NavBar（导航栏），DevExpress WPF NavBar和Accordion控件包含了许多开发人员友好的功 ......
.NET微信网页开发之网页授权获取用户基本信息
开发背景 当用户在微信客户端中访问第三方网页，公众号可以通过微信网页授权机制，来获取用户基本信息，进而实现业务逻辑。我们一般通过用户网页授权来无感实现用户登录，并获取用户的微信信息。 注意：用户管理类接口中的“获取用户基本信息接口”，是在用户和公众号产生消息交互或关注后事件推送后，才能根据用户Ope ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
早期用户空间支持 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/early-userspace/early_userspace_support.html#early-userspace-support 早期用户空间（Early userspace）是一组库和程序，提供 ......