神器 英语学习 服务器anki

在CentOS系统上进行爬虫与在其他平台上进行爬虫基本上没有太大的区别。CentOS是一种流行的Linux发行版，可以提供稳定和安全的服务器环境。学习CentOS系统管理知识将有助于您更好地处理服务器配置，优化性能，并确保爬虫任务的正常运行。 CentOS系统可以用来运行爬虫程序，但具体效果取决于爬 ......

序号 技能名称 是否完成 讲师 1 Linux基础 完成 狂神 2 Java基础 完成 尚硅谷 3 Redis基础 完成 狂神 4 MySQL基础 未完成 ......

1.python的测试框架 pytest --有丰富的插件，需掌握编程语言，灵活性强 framework --不用掌握编程语言，主要靠关键字驱动，灵活性不强 unitest --python自带的框架 2.启动和安装pytest 2.1安装pytest pip install pytest 2.2p ......

Python爬虫是指使用Python编写的程序，用来自动化地获取互联网上的数据。通过爬取网站的HTML内容，并解析和提取所需的数据，可以实现自动化地收集、分析和处理大量的在线数据。 学习Python爬虫需要掌握以下几个核心库： Requests：用于发送、BeautifulSoup：用于解析HTML ......

转自： http://www.ansible.com.cn/index.html ......

在微服务工程的技术选型中，会涉及到很多组件的集成，最常用包括：缓存、消息队列、搜索、定时任务、存储等几个方面；随着系统的服务数量上升，统一管理各种组件的复杂度也会提高； ......

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习 ......

## 文档坐标、窗口坐标和容器坐标 文档中元素的位置以CSS像素度量，有两种参考系，一是文档左上角，二是窗口左上角。基于这两个原点的两个坐标系被称作文档坐标与窗口坐标。 由于CSS的overflow属性允许文档中的元素包含的内容超出其所能显示区域，此时元素有自己的滚动条，其作为自身内容的窗口，而不是 ......

spring cloud 微服务治理 梳理总结（慢慢更新） 微服务技术栈1： 1.微服务 拆分 -->注册中心 2.微服务 拆分 -->配置中心 3..微服务 拆分 -->服务网关 4.微服务 拆分 -->服务集群 5.微服务 拆分 -->分布式缓存 6.微服务 拆分 -->分布式搜素 7.微服务 ......

c#中 类之间的继承关系仅支持单重继承，而接口是为了实现多重继承关系设计的。一个类能同时实现多个接口，接口之间也可以继承。 接口包含非抽象类 或 结构体 必须实现的一组相关功能的定义。 接口可以定义 static 方法，此类方法必须具有实现。 接口可为成员定义默认实现。 接口不能声明实例数据， 如字 ......

## 操作CSS类 Element对象的classList属性是一个DOMTokenList对象，它是一个类数组对象，可迭代；有可以像Set对象那样添加和移除元素。 ``` ELement.classList.add('hidden'); Element.classList.remove('hidd ......

要禁用 Windows Server 2022 2025时自动打开服务器管理器，可以通过以下批处理命令实现： 首先打开记事本，输入以下命令： @echo off reg add "HKLM\Software\Microsoft\ServerManager" /v DoNotOpenServerMan ......

> 在前一篇，我们提供了一个方向性的指南，但是学什么，怎么学却没有详细展开。本篇将在前文的基础上，着重介绍下怎样学习C++的类型系统。 ### 写在前面 在进入类型系统之前，我们应该先达成一项共识——尽可能使用C++的现代语法。众所周知，出于兼容性的考虑，C++中很多语法都是合法的。但是随着新版本的 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......

## 参考: > https://blog.csdn.net/qq_25928447/article/details/123899694?spm=1001.2014.3001.5502 前面了解了微服务的一套解决方案，但是它是基于Netflix的解决方案，实际上的很多框架都已经停止维护了 * **注 ......

# 参考 https://blog.csdn.net/weixin_46184311/article/details/115291441 # 代码 ``` import requests, json, re, time, urllib.request import time import wget ......

安装phpstudy 安装 vscode 安装nodejshttps://blog.csdn.net/qq_42006801/article/details/124830995 安装composerhttps://getcomposer.org 使用composer安装laravelcomposer ......

今天学习了NumPy线性代数 21, NumPy线性代数 numpy_test11.py ： import numpy as np ''' 21, NumPy线性代数 NumPy 提供了 numpy.linalg 模块，该模块中包含了一些常用的线性代数计算方法， 下面对常用函数做简单介绍： NumP ......

数值计算： img = cv2.imread('img') + 10 即在原图像的矩阵上，对每一个像素进行+10操作，若出现 img = cv2.imread(img1 + img2),则此时相加结果超出了256的数值，再-256，相当于%256 在cv2.add(img1,img2)中，若相加的结 ......

# 简介 本文档是根据CMake的官方教程学习的笔记，同时将教程中C++实现的代码更改为C语言实现。当前还未学习完。 教程官网：[CMake Tutorial — CMake 3.27.0-rc1 Documentation](https://cmake.org/cmake/help/latest/ ......

[toc] 人工智能专家，程序员，软件架构师，CTO，以下是《48. 机器学习算法的实现与优化》技术博客文章的文章结构： ## 1. 引言 - 1.1. 背景介绍 - 机器学习技术的发展历程 - 机器学习算法的应用场景 - 1.2. 文章目的 - 介绍机器学习算法的实现与优化方法 - 为读者提供深度 ......

[toc] 强化学习是人工智能领域的一个热门话题，它通过让机器代理通过与环境的互动来学习最优策略，以实现自主决策。在强化学习中，随机化处理是一个非常重要的概念，它可以帮助代理在不同的情况下做出更加准确的决策。本文将介绍强化学习中的随机化处理技术原理、实现步骤和应用场景，并讨论如何进行优化和改进。 # ......

[toc] 强化学习在情感分析中的应用 随着人工智能技术的发展，情感分析已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。情感分析是一种从图像或视频中识别人类情感或情感状态的方法，可以用于许多应用场景，如自然语言处理、智能推荐、医疗保健等。在情感分析中，强化学习算法被广泛应用，这是因为强化学习算法可以提供一种 ......

[toc] 强化学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过试错的方式训练模型，使其在不确定的环境下做出最优的决策。在强化学习中，随机化处理与模拟实验是非常重要的步骤，因为不确定的环境可能导致错误的决策，从而影响模型的表现。本文将介绍强化学习中随机化处理与模拟实验的实现步骤、原理以及优化与改进方法。 ......

[toc] 机器翻译技术的发展趋势：从API到深度学习 随着全球化的发展，机器翻译技术在各个领域得到了广泛的应用。机器翻译技术的核心是将源语言文本翻译成目标语言文本，其中涉及到语言模型、文本生成模型和翻译模型等多个方面。在过去的几年中，随着深度学习技术的不断发展，机器翻译技术也经历了从API到深度学 ......

[toc] 数据挖掘中的机器学习算法研究是人工智能领域中的重要方向之一。机器学习是指通过计算机算法，让计算机从数据中自动提取规律和特征，从而实现对数据的分析和决策。在数据挖掘中，机器学习算法起着至关重要的作用，能够实现对大量数据的自动学习和分析，为实际应用提供重要的支持。本文将介绍数据挖掘中的机器学 ......

[toc] 强化学习中的学习率调度 在学习率调度方面，强化学习算法通常采用两种策略：贪心策略和策略梯度策略。这两种策略都涉及到计算学习率，以确定当前状态下下一步的动作。在本文中，我们将介绍这两种策略的实现以及如何进行优化。 贪心策略 贪心策略是一种经典的强化学习算法，其基本思想是每次选择最优的动作。 ......

[toc] 《强化学习中的模型选择与设计》 近年来，随着深度学习和强化学习的快速发展，许多人工智能应用开始采用这些技术来进行决策和学习。在强化学习中，模型选择和设计是一个非常重要的方面，因为正确的模型选择和设计可以显著提高算法的性能并降低其错误率。在本文中，我们将探讨强化学习中的模型选择和设计，并提 ......

[toc] 计算机视觉中的深度学习技术是近年来人工智能领域的一项重要发展，其利用神经网络等深度学习算法实现对图像、视频等数据的自动处理和分析，使得计算机能够像人类一样理解和处理复杂的信息。本文将详细介绍计算机视觉中的深度学习技术，包括其基本概念、技术原理、实现步骤和应用示例等，以便读者深入了解该技术 ......

[toc] 自然语言处理是人工智能领域的重要分支，研究的重点包括语音识别、机器翻译、文本生成等。深度学习是自然语言处理中的主流算法之一，其通过多层神经网络来学习语言特征，从而实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。在本文中，我们将介绍自然语言处理中的深度学习研究，包括基本概念、技术原理、实现步骤 ......