用户界面 人机 机器人 界面

界面组件DevExpress ASP.NET Core v23.1 - 进一步升级UI组件

DevExpress ASP.NET Core Controls使用强大的混合方法,结合现代企业Web开发工具所期望的所有功能。该套件通过ASP.NET Razor标记和服务器端ASP.NET Core Web API的生产力和简便性,提供客户端JavaScript的性能和灵活性。ThemeBuil ......
组件 DevExpress 界面 23.1 Core

如何制作微信机器人程序编程,需要掌握那些技巧

创建微信机器人通常涉及以下步骤和技能: 技能要求: 编程语言知识: 掌握至少一种编程语言,如Python、JavaScript等。 了解微信API: 熟悉微信公众平台开发,了解微信公众号API,特别是消息管理、用户管理等接口。 网络编程基础: 理解HTTP协议,能够处理网络请求和响应。 服务器配置能 ......
机器人 机器 技巧 程序

怎么写一个微信自动回复机器人,如何实现呢

编写一个微信自动回复机器人的关键步骤通常包括设置微信公众号、创建服务器后端以处理请求、编写自动回复逻辑以及部署和测试你的机器人。以下是一个基于Python使用Flask框架创建简单的自动回复机器人的大致步骤: 1. 注册微信公众号 你需要有一个微信公众号才能创建机器人。可以在微信公众平台注册,并申请 ......
机器人 机器

机器学习——深度卷积神经网络AlexNet

AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
卷积 神经网络 深度 神经 机器

机器学习——使用块的网络VGG

VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效,但它没有提供一个通用的模板(例如VGG块)来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中,我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列: 带填充以保持分辨率的卷积层; 非线性激活函数, ......
机器 网络 VGG

机器学习——网络中的网络NiN

NiN块 回想一下,卷积层的输入和输出由四维张量组成,张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外,全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置(针对每个高度和宽度)应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置,我们可以将其视为1*1卷积层, ......
网络 机器 NiN

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告,包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关,营销活动基于电话。通常,需要与同一客户的多个联系人联系,以便访问产品(银行定期存款)是否会(“是”)或不会(“否”)订阅 ......
数据 向量 近邻 机器 森林

金蝶云星空BOS设计器中基础资料字段属性“过滤”设置获取当前界面的基础资料值作为查询条件

背景说明 序列号档案是基础资料,资料里面有组织和客户,都是基础资料的方式。 业务需求 售后单表头有客户和组织,明细有序列号,选择序列号的时候,以表头的客户和组织作为选择序列号的过滤条件 格式 基础资料的过滤字段的标识=GetValue(当前界面的过滤字段的标识) --如果基础资料内码是字符串F_XH ......
基础 资料 字段 属性 界面

操作教程:LiteCVR利用国标GB28181级联将无人机RTMP推流到上级平台

高清晰度摄像头、智能识别算法、云存储等技术的引入,使监控画面更加清晰、识别准确性更高,并且提供了更可靠、安全、稳定的视频存储方式。 ......
无人机 国标 上级 LiteCVR 教程

配置nginx用户认证

1、安装nginx apt-get update apt-get install -y nginx 2、安装认证工具 apt-get install -y apache2-utils 3、配置认证账密 htpasswd -c /etc/nginx/.htpasswd your_username 4、 ......
用户 nginx

Linux用户组和权限管理

Linux用户组和权限管理 1、Linux安全模型 三A认证: Authentication:认证,验证用户身份 Authorization:授权,不同的用户设置不同权限 Accouting|Audition:审计 当用户登录成功时,系统会自动分配令牌 token,包括:用户标识和组成员等信息 1. ......
用户组 权限 用户 Linux

gitlab搭建后 用户头像不显示问题(已解决)

参考官方解决方案 地址: https://docs.gitlab.com/ee/administration/libravatar.html 1. vi /etc/gitlab/gitlab.rb 2. 配置文件增加如下所示的plain_url,保存并退出 3. 停止gitlab服务 gitlab- ......
头像 用户 gitlab 问题

人机交互基本概念

人机交互(Human-Computer Interaction,HCI)主要是研究人和计算机之间的信息交换,它主要包括人到计算机和计算机到人的信息交换两部分。是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,主要包括:(1)人到计 ......
人机 概念

创建用户

创建带家目录,指定bash为shell的用户 useradd -m -s /bin/bash username -m 自动创建用户的家目录,并将/etc/skel中的文件复制到家目录中 -s 指定用户登入后所使用的 shell 不使用选项创建用户时 创建用户 useradd username 创建家 ......
用户

/etc/passwd 存储用户基本信息

用户名::口令:用户标识号:组标识号:用户名:用户主目录:命令解释程序(1)注册名(login_name):用于区分不同的用户。在同一系统中注册名是惟一的。在很多系统上,该字段被限制在8个字符(字母或数字)的长度之内;并且要注意,通常在Linux系统中对字母大小写是敏感的。这与MSDOS/Windo ......
用户 passwd 信息 etc

【Git使用】代码拉取及用户名初始化

代码拉取及用户名初始化 ......
用户名 代码 用户 Git

软件开发项目文档系列之十二如何撰写用户培训方案

培训方案文档的重要性在于它提供了一个全面的蓝图,确保培训计划的有序、结构化和成功实施。它帮助组织明确定义培训的目标、内容和方法,为培训参与者提供清晰的指导,最终确保培训达到预期的效果,提高员工绩效,提升组织的竞争力,同时降低风险和资源浪费。 ......
软件开发 文档 方案 项目 用户

利用notebook解决普通用户调用docker时的潜在权限提升问题

使用过Docker的朋友都知道,在Docker创建的Container中,用户可以具有root权限。在多人使用的运算平台上,一些用户使用的软件可能需要通过Docker解决一些环境依赖问题。Docker官方提供了给普通用户调用Docker的方法,即创建一个名叫docker的用户组,然后把普通用户添加进 ......
潜在 notebook 权限 用户 docker

[机器学习复习笔记] 岭回归、LASSO回归

岭回归、LASSO回归 1. 岭回归 1.1 岭回归 L2正则化 在之前的 中,使用 最小二乘法求解线性回归问题 时,讨论到了 \(X^TX\) 是否可逆。 最小二乘法得到的解析解为: \[\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty \]此时只有 \(X\) 列满秩 才有解,即 \(\text ......
机器 笔记 LASSO

[机器学习复习笔记] BGD, SGD, MBGD

BGD, SGD, MBGD 1. BGD 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent) 1.1 批量梯度下降法介绍 在 梯度下降法 每次迭代中,将 所有样本 用来进行参数 \(\theta\) (梯度)的更新,这其实就是 批量梯度下降法。 批量梯度下降法 的 损失函数表达式: \ ......
机器 笔记 MBGD BGD SGD

用户交互

软件是一个包含程序,数据和用户的计算机系统,程序可从程序员和用户两个角度观察和理解。 交互设计的原则包括:健壮性,灵活性,学习性。 根据是否运行待测程序,软件测试分为动态测试和静态测试。 界面设计的目的是合理地组织并呈现一组功能。 程序可用性指程序满足用户需求的特征包括:效率,有效性,主观满意度。 ......
用户

[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法

Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说,梯度就是函数的导数;对于 多元函数 来说,梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代,使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
梯度 Grandient 机器 Descent 笔记

华为交换机不同网段用户VXLAN配置举例

组网需求 如图所示,某企业在不同的数据中心中都拥有自己的VM,服务器1上的VM1属于VLAN10,服务器2上的VM1属于VLAN20,且位于不同网段。现需要通过VXLAN三层网关实现不同数据中心相同VM的互通。 配置思路 采用如下思路配置不同网段用户通过VXLAN三层网关通信: 分别在Device1 ......
网段 交换机 用户 VXLAN

华为交换机同网段用户VXLAN配置举例

组网需求 如图所示,某企业在不同的数据中心中都拥有自己的VM,服务器1上的VM1属于VLAN10,服务器2上的VM1属于VLAN20,且位于同网段。现需要通过VXLAN隧道实现不同数据中心相同VM的互通。 配置思路 采用如下思路配置同网段用户通过VXLAN隧道互通: 分别在Device1、Devic ......
网段 交换机 用户 VXLAN

华为交换机配置SSH用户

SSH用户用于STelnet登录,在配置VTY用户界面的认证方式为AAA基础上,还需要配置SSH用户的认证方式。 背景信息 SSH用户支持Password、RSA、DSA、ECC、Password-RSA、Password-DSA、Password-ECC和ALL,8种认证方式。 Password认 ......
交换机 用户 SSH

在线录屏-轻松完成教程演示、产品演示、用户支持、错误排查和用户体验研究等用途.

在线录屏是指在互联网上进行屏幕录制的过程。它允许用户通过网络连接,将自己的屏幕活动记录下来,并可以在需要时进行播放、共享或存档。在线录屏常用于教育、培训、演示、游戏等场景,可以帮助用户展示操作步骤、解决问题、分享经验等。通常,在线录屏工具提供了丰富的功能,例如选择录制区域、添加音频注释、调整录制质量 ......
用户 用途 错误 教程 产品

Python 机器学习入门:数据集、数据类型和统计学

机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能(AI)的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。 数据集 在计算机的思维中,数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。 数组的示例: [99,86,87,88,111,86,103,87,94, ......
数据 统计学 机器 类型 Python

用户管理

一、用户/组概览 1.用户标识:UID与GID (1)Linux系统是多用户、多任务的分时操作系统,系统上每一个进程都有一个特定的文件,每个文件都被一个特定的用户所拥有。 (2)每个用户都属于一个用户组或多个组,系统可以对一个用户组中的所以用户进行集中管理。 (3)id命令可查看当前用户登录信息,U ......
用户

Linux命令之用户管理

Linux系统时多用户、多任务的分时操作系统,所以说对于多用户的管理也是十分重要的,每个用户都属于一个用户组或多个组,系统可以对一个用户组中的所有用户进行集中管理。组与组的控制权限时不同的,系统根据不同的需求,把用户分别放在不同的组中。 1.id命令查看当前用户登录信息: [root@hspEdu0 ......
命令 用户 Linux

java怎么绘制一个图形界面,举个很简单的例子

在Java中,绘制图形界面通常使用Swing或JavaFX库。Swing是Java的一个老旧但仍广泛使用的GUI工具包,它是Java Foundation Classes (JFC)的一部分,用于创建窗口化的应用程序。JavaFX是一个较新的库,用于替代Swing,提供了更现代的功能来创建丰富的客户 ......
图形 例子 界面 java