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python基础语法
1、字符串截取： 变量名【头下标：尾下标：步长】 str = '123456' print(str[1:5:2]) # 输出从第二个开始到第五个且每隔一个的字符（步长为2） str = '123456789' print(str[1:5:2]) 输出：24 ......
自动化测试模型-selenium3
Selenium是一个广泛应用于自动化测试的工具，而Selenium 3是Selenium的一个版本。下面详细描述了Selenium 3的自动化测试模型： 驱动器（Driver）： Selenium 3的自动化测试模型以驱动器为核心。驱动器是与不同浏览器进行交互的组件，它将测试命令翻译为浏览器可以理 ......
什么是三水源新安江模型？
60年代初，河海大学(原华东水利学院)水文系赵人授等开始研究蓄满产流模型，配合一定的汇流计算，将模型应用于水文预报和水文设计。1973年，他们在对新安江水库做人库流量预报的工作中，把他们的经验归纳成一个完整的降雨径流流域模型——新安江模型。模型可用于湿润地区和半湿润地区的湿润季节径流模拟和计算。 最 ......
盘点C#最有价值的10个语法糖
C#语言是世界最优雅的语言之一，深受广大程序员的喜欢，尤其是其中的一些语法糖。C#语言推出了许多有价值的语法糖，这些语法糖可以使代码更加简洁、易读和提高程序的运行效率。本文将介绍10个比较实用的语法糖。 **1、集合初始化器** 集合初始化器允许我们在创建集合对象时使用简洁的语法来初始化集合的元素。 ......
BOSHIDA AC/DC电源模块输出电压和电流的关键参数
BOSHIDA AC/DC电源模块输出电压和电流的关键参数 BOSHIDA AC/DC电源模块的输出电压和电流是关键参数，需要根据具体的应用需求进行选择与匹配。 1. 输出电压：输出电压是AC DC电源模块的最重要参数之一。不同的应用需要不同的输出电压，一般来说，电压范围为1V-48V。选择时需根据 ......
uniapp 构建 module 模块和 package.json 文件
在项目根目录下开启CMD，输入以下命令 npm init 等构建完了会出现这些文件 然后再来配置 组件库，这下官网地址，这个是 1X的地址，个人觉得 1X的比较好用。更稳定。可以根据自己的需求去升级 https://v1.uviewui.com/components/install.html 以下是 ......
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
# 深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM # 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了 ......
C# Web Page 中的 Razor 语法
1 <li><a href="@Url.Action("APIIntro", "Service", new {id = api.Id})" class="btn btn-default viewmore">查看详情</a></li> 2 <li>@Html.ActionLink("服务条款", "S ......
GPU驱动和编程模型
### N 卡 ##### cuda 和 nivdia 驱动 CUDA是一种并行计算平台和编程模型，用于在GPU上运行高性能计算应用程序。CUDA深度学习框架是建立在CUDA平台之上的深度学习框架，其中包括： TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架，支持CPU和GPU加速。Ten ......
LeCun世界模型：理解世界后补全半张图
长久以来，LeCun理想中的AI，一直是通往人类水平的AI，为此他提出了「世界模型」的构想。 而最近，LeCun在公开演讲中，再次批评了GPT大模型：根据概率生成自回归的大模型，根本无法破除幻觉难题。甚至直接发出断言：GPT模型活不过5年。 今天，LeCun终于离自己的梦想又近了一步！ Meta震撼 ......
java中的线程模型和线程池
原文合集地址如下，有需要的朋友可以关注 [本文地址](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjY4OTQ2Nw==&mid=2247484204&idx=1&sn=99be8c64eb84771a07c2f18f23c917ed&chksm=ec7cc078db ......
MarkDown学习（基本语法）
MarkDown学习（基本语法） Typora 前提：先在视图中打开大纲，更便于后续查看 标题 一级标题：#+空格+标题名字（或者内容后面快捷键ctrl+1） 二级标题：##+空格+标题名字（或者内容后面快捷键ctrl+2） 三级标题：...... 最多只到六级标题 字体 粗体：字体两边加**（选中 ......
盒子模型
border:边框， content:内容 padding:内边距， margin:外边距，盒子和盒子之间的距离 边框border：border-width border（三种属性可以随便写，部分先后顺序写一排：border: 1px solid red） 运行结果： 表格的细线边框：我们的表格平常 ......
群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 最近我们被客户要求撰写关于lasso的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso ......
图的结构和模型——矩阵表示
图是一种数据结构和模型，在计算机中存储图的最简单有效方式就是矩阵。矩阵作为表达图有效工具和手段，也便于运用代数的方法研究图的性质（这才是重点！），例如，我们可以通过矩阵计算结果，判定图的连通性/可达性等问题。 ###一、邻接矩阵(adjacency matrix) **定义1** 设 G = (V, ......
R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据
在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果 线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括 当你划 ......
R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=19129 最近我们被客户要求撰写关于HAR和HEAVY模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。 摘要 它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高 ......
m基于MPC模型预测控制算法的永磁直线同步电机控制系统simulink仿真,MPC分别使用工具箱和S函数进行设计
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 MPC（Model Predictive Control）模型预测控制算法是一种先进的控制算法，能够有效地解决非线性、多变量、约束条件等复杂系统的控制问题。永磁直线同步电机是一种高性能、高效率的电机，广泛应用于机器人、 ......
python第一课 -python基本语法
###python关键字 导入关键字，并打印出来 ``` import keyword #查看python关键字 print(keyword.kwlist) ''' 将python关键字每行5个打印出来 ''' key=keyword.kwlist j=0 for i in key: print(i ......
django 更改了modules.py 数据库模型，但是 python3 manage.py makemigrations 提示无更改No changes detected
现象： 明明改了modules.py文件。删了appname/migrations/下所有内容。 而且也删除了django 模型变更记录表django_migrations 中appname项目的记录 原因： 删多了： appname/migrations/下所有内容。__init__.py不能删， ......
第三方模块的安装
> 内置模块不能满足我们的开发需求，因此，我们需要借助于第三方模块来实现一些更复杂的需求 ''' 如果电脑上有多个版本的解释器，每个python目录下都有一个Scripts文件夹，文件夹下都有个pip程序，那么我们在使用pip的时候一定要注意区分，可以在各个python版本下的pip程序复制更名加上 ......
CSS(语义化标签、多媒体标签、新表单元素、属性选择器、结构伪类选择器、伪元素选择器、盒子模型、滤镜、calc函数、过渡)
一、HTML5新特性 概述 HTML5 的新增特性主要是针对于以前的不足，增加了一些新的标签、新的表单和新的表单属性等。 这些新特性都有兼容性问题，基本是 IE9+ 以上版本的浏览器才支持，如果不考虑兼容性问题，可以大量使用这些新特性。 1 语义化标签 （★★） 以前布局，我们基本用 div 来做。 ......
深浅拷贝、第三方模块的下载与安装、开发流程
## 深浅拷贝详解 ### 1.对于不可变对象，深拷贝和浅拷贝的效果是一样的，因为不可变对象不需要在内存中复制 ### 2.对于可变对象，深拷贝和浅拷贝的效果是有区别的，主要原因在于可变对象自身的可变性质 ## 浅拷贝 #### 1.1 使用数据类型本身的构造器 ```python list1 = ......
C++ 中 Concept-Model 概念模型
> 此文档参考自：https://gracicot.github.io/conceptmodel/2017/09/13/concept-model-part1.html ，觉得很有趣，就翻译过来了 # 一、Concept-Model：多态的新视角 面向对象编程大家都很熟悉，只需实现一个接口 `Int ......
python模块导入顺序; py文件命名注意
1 先从内存中查找 2 再从内置模块中查找 3 再从python解释器系统中key为path的环境变量中从上往下查找, 找到一个就结束. 都没找到则报错. py文件命名注意: 不要与 内置模块名冲突. ......
基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别模块编写思路（部分1）
# 填充模块设计及代码编写 - 填充模块的功能 - 对卷积层的输入数据进行填充操作，即在数据的四周加上一圈0，以保持特征图的尺寸不变或增大 - 例如，将$416*416$的数据填充为$418*418$的数据 - 填充模块的设计思路 - 以第一层卷积层（layer 0）的输入数据为例，图像尺寸为 $4 ......
VBA语法总结：Next只能存在于For循环中；VBA中无i++，--i之类的；VBA无i+=1；
Next控制变量 只能用于For循环语句中 其他的会报错。 VBA中不存在i++ VBA中不存在i+=1 ......
深浅copy、第三方模块的下载与安装
深浅copy 对于不可变类型，深拷贝和浅拷贝的效果是一样的。 对于可变类型，深拷贝和浅拷贝是有区别的。 浅拷贝：两者的值是相同的，在内存中重新申请了一块空间来存放新变量，所以两者的内存地址是不一样的 list1 = [1, 2, 3] list2 = list(list1) print(list2) ......
深浅copy和第三方模块下载与安装
深浅copy 不可变对象，深浅copy效果一样 可变对象，深浅copy还是有区别的 浅copy 字典、列表、集合结果都一样 list1 = [1, 2, 3] list2 = list(list1) print(list2) print("list1==list2 ?",list1==list2) ......