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小程序开发：在插件市场寻找步骤条组件并二开
想实现一个可滚动的步骤条用来显示自己的随笔 作为一名全栈工程师，要是全部都自己写，那太废时间了，首先去uniapp的插件市场逛逛看有没有符合需要的组件先：第一个： 看着符合自己的要求了，该有的有了，但是感觉左边的色调太单调了，故pass。第二个： 这个看起来颜色就比较丰富一些了，右边也有卡片式的布局 ......
OpenCV - 计算机视觉开发
OpenCV 介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac ......
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 ......
QT开发 2024最新版本优雅的使用vscode开发QT
⚔️▬▬▬▬▬▶VS开发QT◀▬▬▬▬▬⚔️ ⚔️先看效果 ⚔️编辑环境变量 如图添加环境变量！！！东西全在QT的安装目录！！！找不到的按照我下面的教程再装一次！！！ https://blog.csdn.net/lllmeimei/article/details/135502781?spm=1001 ......
Android Bluetooth 蓝牙开发/蓝牙协议 小结
蓝牙术语 蓝牙 蓝牙术语： HFP(Hands-free Profile)耳机模式： 让蓝牙设备可以控制电话，如接听、挂断、拒接、语音拨号等，拒接、语音拨号要视蓝牙耳机及电话是否支持。 HSP（Handset Profile）耳机模式 用于支持蓝牙耳机与移动电话之间使用 蓝牙电话广播： Blueto ......
从传统行业到半导体行业开发（YMS,DMS,EAP,EDA）
一线开发人： 今天半导体YMS 项目快要收尾了，我的心情有点高兴，多年来我一直保持着写作的习惯，总是想写一些什么，今天但是又不知道从何说起。自己从传统的行业转向左半导体行业开发。从电*机如软件开发到电*软件开发再到半导体软件开发。博客园已经很多读者都不在更新和写作，但是我依然是那个坚持在写的人。下面 ......
[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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
设计模式—行为型模式之状态模式
设计模式—行为型模式之状态模式 状态（State）模式：对有状态的对象，把复杂的“判断逻辑”提取到不同的状态对象中，允许状态对象在其内部状态发生改变时改变其行为。 状态模式包含以下主要角色： 环境类（Context）角色：也称为上下文，它定义了客户端需要的接口，内部维护一个当前状态，并负责具体状态的 ......
国产六核CPU商显板，三屏异显，米尔基于全志D9360开发板
芯驰D9-Pro 自主可控、安全可信的高性能商显方案 采用国产CPU：集成了6个ARM Cortex-A55@1.6GHz 高性能CPU和1个ARM Cortex-R5@800MHz； 高性能的高安全HSM安全的处理器，支持TRNG、AES、RSA、SHA、SM2/3/4/9； 它包含100GFLO ......
uboot 裸机开发
裸机程序开发里有一种低成本方案，利用u-boot的TFTP和USB下载功能，将成程序下载到开发板的内存用go命令来运行。 只要最终结果是ARM机器指令即可。理论上u-boot也能直接运行内存中的ELF文件，它需要用 bootelf命令运行。不过我一般都是编译器直接转成bin文件来运行的。 因为u-b ......
1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?
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 ......
【专题】新零售下品牌消费者为中心的数字化转型报告PDF合集分享（附原数据表）
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32130 原文出处：拓端数据公众号 白皮书显示，阿里巴巴目前拥有超过五亿用户，成为中国领先的网上商城和各大品牌争相发力平台。作为B2C模式为代表的天猫，也逐渐成为了品牌运营的核心阵地。在数据银行、会员通等一系列数字化消费者运营工具被引入天猫平台后， ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
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 ......
SolidWorks装配体左侧出现两个相同的设计树时，快速变成一个的方法！
最近总有小伙伴会问，在打开SolidWorks装配体图时，左侧出现了两个SolidWorks设计树列表，不知道如何才能变成一个？下面给大家分享一个简单的解决方法： SolidWorks 2022 操作步骤：1、先用Solidworks2023软件打开如下示例装配图，双击中间的点「○」符号： 2、如下 ......
设计模式之单例模式
单例模式 【一】什么是设计模式？ 解决问题的模板，大牛们会遇到各种各样的问题，长久一来就形成了一套相对规范的解决办法。 【二】使用模式的好处？ 设计模式可以帮助开发人员编写高质量、可重用和易于维护的代码。 通过使用设计模式，开发人员可以避免重复劳动，并确保他们的代码遵循最佳实践和行业标准。 【三】设 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest中yield的用法详解
前言 在之前的介绍中，我们已经介绍了fixture的简单用法，但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法，来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作，即使用yield或addfinalizer来实现。本文我们将介绍使用yield来实现操作。 yield 在fixture中的关键字yield ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架fixture作为参数使用
前言 测试用例参数化的时候，使用 pytest.mark.parametrize() 参数化传测试数据，如果我们想引用前面不同fixture返回的数据当测试用例的入参。这个时候我们就可以用fixture 参数化 prams 来间接解决这个问题，本文就来给大家介绍一下如何使用fixture来实现参数化 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest测试框架Fixture作用域详解
前言 Pytest的fixtrue是存在作用域的,比如作用域为函数级别，那么没执行一条用例,就会重新执行一次fixtrue，如果是类级别,那么多个类执行时会在去执行fixture。fixture的作用域有5个,分别是: function,class,module,package,session。有了 ......
软件测试/测试开发全日制|Pyest结合json实现数据驱动测试
前言 数据驱动测试是提高代码覆盖率和可靠性的重要方法。结合pytest和JSON（JavaScript对象表示）文件可以轻松实现数据驱动测试。和CSV文件类似，Python读取json文件也不需要借助其他的第三方库，因此我们不需要进行额外的环境安装。下面是如何使用pytest和JSON文件进行数据驱 ......
软件测试/测试开发全日制|Pytest结合CSV实现测试的数据驱动
前言 数据驱动测试是一种有效的测试方法，可以使用不同的输入数据运行相同的测试用例。结合pytest和CSV文件可以方便地实现数据驱动测试，相比于yaml以及Excel，使用CSV实现数据驱动不需要借助其他的第三方库，可以直接使用Python读取数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用pytest和CS ......
unipp框架开发的app跳转至小程序页面
需求：app分享到微信，微信点击进入小程序指定页面 1.配置 项目manifest.json>模块配置>Share>微信分享勾选上，并填写appid 2.调用uniapp的api 官方api https://uniapp.dcloud.net.cn/api/plugins/share.html#sh ......
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......