车辆 深度 目标 代码

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-从0到1快速入门Movie to Emoji 应用——官网推荐的48种最佳应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

ChatGPT可以将电影标题转换为表情符号,这是一种利用ChatGPT的文本生成和图形理解能力的有趣应用。用户可以输入任意的电影标题,ChatGPT会根据电影的类型、风格、角色、情节等特征,为其匹配合适的表情符号,并以一种简洁而有趣的方式展示电影的核心内容。这样,可以激发用户的想象力和创造力,也可以... ......
全网 示例 源代码 ChatGPT-GPT 中英

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-从0到1快速入门python代码解释应用——官网推荐的48种最佳应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

ChatGPT可以对python代码进行解释,这意味着ChatGPT可以根据python代码的语法和语义,为每一行或每一段代码添加相应的自然语言解释,帮助用户理解和学习python代码。这样,ChatGPT可以提高用户的python编程能力和兴趣,以及用户的编程思维和逻辑。 ......
python 全网 示例 源代码 ChatGPT-GPT

php代码审计

案例一 MD5弱比较 include_once "flag.php"; ini_set("display_errors", 0); $str = strstr($_SERVER['REQUEST_URI'], '?'); #1 $str = substr($str,1); #2 $str = str ......
代码 php

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-从0到1快速入门条目分类应用——官网推荐的48种最佳应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

ChatGPT可以根据条目的特征或属性,将它们分成不同的类别或组别。比如,ChatGPT可以将水果按照颜色、形状、口味等分类;或者将动物按照种类、食性、栖息地等分类。这样,ChatGPT可以帮助用户更好地理解和组织条目的信息,以及发现条目之间的相似性和差异性。 ......
条目 全网 示例 源代码 ChatGPT-GPT

全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-从0到1快速入门解析非结构化数据应用——官网推荐的48种最佳应用场景(附python/node.js/curl命令源代码,小白也能学)

ChatGPT可以利用自然语言理解和生成的能力,来处理非结构化数据。非结构化数据是指没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来存储和查询的数据。ChatGPT可以将非结构化数据解析成结构化数据,例如表格、图表、列表等,从而方便用户进行分析和决策。例如,ChatGPT可以从一篇文章中提取出关键信... ......
全网 示例 源代码 ChatGPT-GPT 中英

代码随想录 669. 修剪二叉搜索树 | 108.将有序数组转换为二叉搜索树 | 538.把二叉搜索树转换为累加树

669 修剪二叉搜索树给定一个二叉搜索树,同时给定最小边界L 和最大边界 R。通过修剪二叉搜索树,使得所有节点的值在[L, R]中 (R>=L) 。你可能需要改变树的根节点,所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。 修剪的操作并不是在终止条件上进行的,所以就是遇到空节点返回就可以了。 如果r ......
随想录 数组 随想 代码 669

动手学深度学习-第3章线性神经网络

3.1线性回归 回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 线性回归基于几个简单的假设: 1.自变量和因变量之间的关系是线性的 2.任何噪声都比较正常,如噪声遵循正态分布 仿射变换的特点是通过加权和对特征进行线性变换(linear transformation ......
神经网络 线性 深度 神经 网络

读C#代码整洁之道笔记04_重构C#代码识别代码坏味道

1. 应用程序级别代码坏味道 1.1. 布尔盲点 1.1.1. 由于函数使用布尔值而导致的信息缺失 1.1.2. 解决方案是将布尔替换为枚举类型 1.2. 组合爆炸 1.2.1. 不同的代码使用不同的参数组合来执行同一件事情的产物 1.2.2. 解决方案使用泛型 1.3. 人为复杂性 1.3.1.  ......
代码 味道 笔记 04

地铁系统PC端代码

代码顺序为项目文件顺序从上到下 package org.example.dao; import org.example.pojo.Station; import java.sql.ResultSet; import java.util.List; public interface SubWay { ......
地铁 代码 系统

《代码大全》阅读笔记二

有一个惊人的数据,设计期间程序员平均每小时会引入1 ~ 3个缺陷,编码期间平均每小时引入5 ~ 8个缺陷。 有许多同样惊人的数据显示,协同构建可以缩短开发周期,通过代码复查检查错误成本比测试更低,而且可以检查到一些更隐蔽的风格、注释等错误。另外,开发者考虑到需要经过代码复查,编写时便会更加审慎。 这 ......
代码 笔记 大全

有哪个大神知道这个词频要计算出具体的数,怎么添加代码吗?

大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强白银交流群【王王雪饼】问了一个Python处理词频的问题,这里拿出来给大家分享下。 下图是他的代码: # 统计词频 from collections import Counter wordcount = Counter(all_words) wo ......
词频 大神 代码

深度理解Java线程池ThreadPoolExecutor

一.使用线程池的好处 1.提高系统性能和响应速度:线程池可以通过复用线程来减少线程的创建和销毁,从而减少了系统开销,提高了系统的性能和响应速度。 2.提高代码的可维护性:使用线程池可以将任务的执行与线程的创建和管理分离开来,使得代码更加清晰易懂,也更加容易维护。 3.提高代码的可复用性:线程池可以让 ......
ThreadPoolExecutor 线程 深度 Java

ASP.NET Web API 实现 Token 验证代码

public class TokenController : ApiController // 定义一个名为 TokenController 的类,继承自 ApiController 类。 { [HttpPost] // 使用 HTTP POST 请求方式。 public HttpResponseM ......
代码 Token ASP API NET

Windows下的深度学习环境安装

Windows下的深度学习环境安装 电脑型号:戴尔G15 GPU:RTX3060 第一步:下载anaconda 选择anaconda3 2022.10月版本最新版的windowsx86.exe版。官网下载特别慢,这里采用镜像网站 Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语 ......
深度 Windows 环境

Github Copilot 比在座各位更会写代码。jpg

之前大佬和我安利过 Copilot, 作为一个能用就行的践行者, 我一贯对这些东西都不太感兴趣。 就如我多年VS Code写各种编程语言, jetbrains 全家桶我都懒得搞~ 不过最近看到过ChatGPT写的代码, 不得不承认人家甚至比绝大多数初级程序员写得更好。 于是我某天下午折腾了一下开通了 ......
Copilot 代码 Github jpg

专业开发人员使用低代码是什么体验?

相关数据显示,74%的公司计划将低代码此业务线集成到应用程序开发生命周期中,显而易见,公司正在采用低代码技术来缓解应用程序开发需求的压力。现在你的老板告诉你低代码开发是一种新方式,你需要向你的团队宣布这个消息。您现有的一些开发人员可能对低代码持怀疑态度,他们会说“低代码不是代码技术,不是我的技术栈“ ......
代码 人员 专业

《代码大全》阅读笔记

我在王建民老师的推荐下,购买了这本书,开始进行了研究和学习。 这本书涵盖了编程的方方面面(连宗教信仰问题都考虑了~),可以看出作者对每一个问题都进行了深入思考。我是带着目的去读这本书的,下面是我认为对我有思考价值的地方。 构建活动是软件开发中的核心活动。 把主要精力集中于构建活动,可以大大提高程序员 ......
代码 笔记 大全

容器化学习的目标

1、自己部署一个项目到阿里云的服务器上 2、在阿里云的服务器上利用k8s 变成可弹性部署,销毁,复制的容器,支持高并发的情况。 ......
容器 目标 化学

cuda、cudnn、zlib 深度学习必配三件套(Windows)

无论用tensorrt,还是onnxruntime部署。这三个都得下载配置,推荐都放到相应的cuda路径里(含dll的文件夹、含lib的文件夹)。 推荐先下载tensorrt或者onnxruntime,这样可以知道所需的cuda、cudnn版本。 1、cuda(以11.8为例) 下载地址:CUDA ......
件套 深度 Windows cudnn cuda

CVPR 2023 | 用于半监督目标检测的知识蒸馏方法

前言 本文从数据初始化的角度研究师生模型,并提出了一种名为 Active Teacher 的半监督对象检测 (SSOD) 新算法。Active Teacher 将师生框架扩展到迭代版本。同时,还从信息量、多样性和难度等方面考察了样本的选择,让Active Teacher 最大限度地主动选择那些最有可 ......
目标 方法 知识 CVPR 2023

论文阅读笔记:Descent methods for elastic body simulation on the GPU (源代码及实现细节)

材料来源于 Descent methods for elastic body simulation on the GPU, ACMTransactions on Graphics (TOG), 2016. 0. 概述 在本论文中,提出了一种***。下面将详细介绍该方法的源代码及实现细节,并对照论文中 ......
源代码 simulation 细节 Descent methods

R语言主题模型LDA文本挖掘评估公司面临的风险领域与可视化|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17996 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 随着越来越多的数据被数字化,获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域 介绍 为此,我们参考公司提交给证券交易委员会的年 ......
模型 文本 风险 领域 语言

NLP自然语言处理—主题模型LDA案例:挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据

全文链接:tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大,互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充,也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势,这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的 ▼ ......
自然语言 数据 模型 文本 留言板

手机号码归属地 API 实现防止骚扰电话,看这一篇就够了(内附设计思路和代码)

手机号码归属地 API 是一种可以查询手机号码归属地信息的接口,它可以通过输入手机号码,快速准确地查询出该号码所在地的省份、城市、运营商等详细信息。 ......
手机号码 思路 号码 代码 电话

基于深度学习的花卉检测与识别系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)

基于深度学习的花卉检测与识别系统用于常见花卉识别计数,智能检测花卉种类并记录和保存结果,对各种花卉检测结果可视化,更加方便准确辨认花卉。本文详细介绍花卉检测与识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5目标检测算法,在界面中可以选择... ......
花卉 深度 界面 代码 YOLOv5

基于深度学习的瓶盖检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别,提供实时瓶盖检测定位和计数,辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
深度 检测系统 瓶盖 模型 界面

交通信号标志识别软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

交通信号标志识别软件用于交通信号标志的检测和识别,利用机器视觉和深度学习智能识别交通标志并可视化记录,以辅助无人驾驶等。本文详细介绍交通信号标志识别软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的多目标进行识别... ......
深度 模型 信号 界面 标志

机场航拍图像检测软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

机场航拍图像检测软件使用深度学习技术检测机场航拍图像中的飞机目标等,识别航拍目标等结果并记录和保存,辅助机场智能管理运行。在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。机场航拍检测系统主要检测飞机的数目、位置、预测置信度等;连接摄像头设备可开启实时检测功能,另... ......
深度 模型 图像 界面 机场

基于深度学习的海洋动物检测系统(Python+YOLOv5+清新界面)

基于深度学习的海洋动物检测系统使用深度学习技术检测常见海洋动物,识别图片、视频和实时视频中的海洋动物,方便记录、展示和保存结果。本文详细介绍海洋动物检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5实现对图像中存在的多个目标进行识别分类,... ......
检测系统 深度 界面 海洋 动物