语法 按键 模块 模型
深度学习——使用卷积神经网络改进识别鸟与飞机模型
准备数据集：从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......
股票买卖模型
股票买卖模型 题目描述 给定一个长度为 $N$ 的数组，数组中的第 $i$ 个数字表示一个给定股票在第 $i$ 天的价格。 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。 输入格式 第一行包含整数 $N$，表示数组长度 ......
03. Jenkins - Groovy（基本语法）
Groovy Groovy 是一种基于 Java 平台的面向对象语言。在 Jenkins Pipeline 中通常用它来增强 Pipeline 的功能。 详细的语法可以参考： https://www.w3cschool.cn/groovy/groovy_overview.html 字符串（Strin ......
gazebo小车模型（附带仿真环境）
gazebo小车模型（附带仿真环境） 参考链接 1、(https://blog.csdn.net/qq_43406338/article/details/109600827?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%221680870432168001827 ......
人工智能在线AI智能模型聊天AI网站系统源码
demo软件园每日更新资源,请看到最后就能获取你想要的: 1.人工智能在线AI智能模型聊天AI网站系统源码 PHP网站系统源码 API接口源码 AI网站系统源码仅23kb，实现用户管理，一键添加接口，一键修改接口，在线ai5个模型聊天，文转图，图转图， 并且实现5个不同模式的API接口源码提供用 ......
基于扩散过程的生成模型
以下内容由GPT生成。 简单介绍 以下是该领域（基于扩散过程的生成模型）的发展历史总结，其中包含了一些关键性论文： 扩散过程最早可以追溯到20世纪的物理学和数学，它在随机过程和概率论方面具有悠久的历史。扩散过程模型是基于一种特殊的马尔可夫链，通常用于描述颗粒或信息在媒介中扩散的方式。 离散扩散模型（ ......
盒子模型常用属性
盒⼦的位置和⼤⼩ 尺寸 宽度 width: ⻓度|百分⽐|auto ⾼度 height 边界 margin padding 上右下左|上下左右 padding与margin padding:10px 10px 10px 10px //上左下右 padding:5px 10px //上下边距5px、左 ......
JS基础语法
书写语法 区分大小写：与Java一样，变量名、函数以及其他任何一切东西都是区分大小写的 每行结尾的分号可有可无，建议写上 注释 单行注释： // 多行注释：/* */ 大括号表示代码块 输出语句 一： window.alert写入警告框 window.alert('hello 1'); 二：docu ......
CSS标准盒子模型与怪异盒子模型
<style> * { margin: 0; padding: 0; } div { /* 宽高改变的是内容大小 */ width: 200px; height: 200px; } /* w3c标准盒子：盒子的总大小=内容+内边距+边框+外边距 */ /* 只要改变 内容，内边距，外边距，边框，盒子 ......
Java内存模型
《Java虚拟机规范》中曾试图定义一种“Java内存模型”（Java Memory Model，JMM）来屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异， 以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。
Java内存模型的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储... ......
3.语法校验器
笔记软件在2023/4/6 14:01:08推送该笔记 添加一个简单的语法校验器 为了给服务器添加文本校验，我们给text document manager添加一个listener然后在文本变动时调用，接下来就交给服务器去判断调用校验器的最佳时机了。在我们的示例中，服务器的功能是校验纯文本然后给所有 ......
python基础九（模块和包）
一 模块介绍 1、什么是模块？ 模块就是一系列功能的集合体，分为三大类 I：内置的模块（python解释器内置） II:第三方的模块 III:自定义的模块 一个python文件本身就是一个模块，文件名m.py,模块名叫m ps:模块有四种形式 1）、使用python编写的.py 2）、已被编译为共享 ......
元祖基本语法
''' 元组 ''' #定义方法 def get_num(): # 1.定义一个元祖 tuple_one=("fqs",18,"f",18,18,18,18) print(f"tuple_one元祖:{tuple_one}") # 2.单个元祖内元素要注意 ("fqs") 类型是str 字符串;(" ......
用Abp实现双因素认证（Two-Factor Authentication， 2FA）登录（一）：认证模块
@ 在之前的博文 用Abp实现短信验证码免密登录（一）：短信校验模块 一文中，我们实现了用户验证码校验模块，今天来拓展这个模块，使Abp用户系统支持双因素认证（Two-Factor Authentication）功能。 双因素认证（Two-Factor Authentication，简称 2FA）是 ......
英语语法总结
现在完成时 现在完成时的构成基本结构为：主语+have/has +动词的过去分词，常搭配的状语有already、yet、so far等。 现在完成时的构成 具体用法表示动作发生在过去的动作对现在造成的影响或者结果，而这种影响或者结果往往是说话人的兴趣所在。 常用的状语有already, yet, n ......
语法：过去完成时
过去完成时 过去完成时的结构是： 主语+had+动词过去分词 ①肯定句：主语+had+动词过去分词+其他. ②否定句：主语+had+not+动词过去分词+其他. ③一般疑问句：Had+主语+动词过去分词+其他?肯定回答：Yes,主语+had.否定回答：No,主语+hadn't. ④特殊疑问句：特殊疑 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26147 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天早上，我和同事一起分析死亡率。我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此 ......
R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析CPI和PPI时间序列关系|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 最近我们被客户要求撰写关于VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方 ......
PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27099 最近我们被客户要求撰写关于蒙特卡罗的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 该项目分 ......
R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程 另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的 ......
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071 原文出处：拓端数据部落公众号 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投资者为了在股票交易中取得更多的收益，就需要有合理有效的投资策略，因素模型 ......
pinject依赖注入模块
pinject 是一个基于 Python 的轻量级依赖注入库，可以方便地实现依赖注入的功能。 下面我们将通过一个简单的示例来演示如何使用 pinject 实现依赖注入。 首先，我们需要安装 pinject 库： pip install pinject 接下来，我们创建两个类：一个名为 EmailSe ......
基于Python的机器学习算法——sklearn模块
基于Python的机器学习算法 安装包： pip install numpy #安装numpy包 pip install sklearn #安装sklearn包 import numpy as np #加载包numpy，并将包记为np（别名） import sklearn #加载sklearn包 p ......
WAL模块主要方法简述
| Method wal.go | Description | | | : | | func Create(lg *zap.Logger, dirpath string, metadata []byte) (*WAL, error) | 初次启动raftNode时调用WAL.Create方法。创建W ......
概念：四种基于模型的嵌入式软件开发、测试与验证方法
嵌入式软件（如航空电子和汽车系统）的设计、开发、测试和验证正变得越来越复杂。传统的文档驱动式环境中，一旦开发人员之间缺乏协调，软件程序生命周期的质量和成本就会受到严重影响，显然已经无法应对日益复杂的嵌入式软件生产。 正确使用基于模型的设计（Model-Based Design，以下简称MBD）方 ......
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等 专栏链接：NLP领域知识+项目+码源+方案设计 订阅本专栏你能获得什么？ 前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、 ......
02. Jenkins - Pipeline（声明式语法）
Pipeline Pipeline 是一套运行在 Jenkins 上的工作流框架，它能将原来独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排和可视化的工作。 关于 Jenkins Pipeline： Pipeline 脚本是由 Groovy 语言实现的，但是没必要单独去学 ......