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generative模型 原理 代码

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第一章到第五章

一、引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Data 100 的总体目标 了解数据科学生命周期的阶段 数据科学是一个跨学科领域，具有各种应用，并且在解决具有挑战性的社会问题方面具有巨大潜力。通过建立数据科学技能，您可以赋予自己参与和引领 ......
原理 技巧 科学 数据 Data

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第六章到第十章

六、正则表达式 原文：Regular Expressions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 学习成果 了解 Python 字符串操作，pandas Series方法 解析和创建正则表达式，使用参考表 使用词汇（闭包、元字符、组等）描述正则表达式元字符 这些内容在第 6 和第 7 ......
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代码随想录 day17 平衡二叉树 二叉树的所有路径 左叶子之和

平衡二叉树 之前一直写迭代代码 没有怎么写递归 正好这题不是很好写迭代 练习一下递归 这题递归逻辑相对简单 左右子树高度差判断是不是大于一 可以直接返回结果 不大于一就高度max（l，r）+1 二叉树的所有路径 关键要点 这题适合先序遍历 回溯过程和递归过程是一起写的 进来几次就回溯几次 这样才能回 ......
随想录 之和 随想 路径 叶子

mybatis-generator:generate生成器将另外的数据库内同名表生成

问题： 在使用mybatis-generator:generate生成器时，会生成别的数据库内同表名； 因为是相同表名。 解决： 在生成器的配置文件中的数据库连接地址内添加： <!--放置生成其他库同名表--> <property name="nullCatalogMeansCurrent" val ......
生成器 mybatis-generator generator generate mybatis

代码优化

1.搭建minio 2.修改后端文件上传接口 在用户添加service中将avatar的值设置为 修改上传接口 3.修改不能修改用户名 在添加用户的index.vue中添加账户绑定disable默认值为false，用来控制修改的不能修改用户名 4.上传文件优化 把img的地址改为form.avata ......
代码

[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 ......
插件 模型 常见 Maven POM

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 ......
模型 医疗保险 医疗

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 ......
模型 医疗保险 医疗

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 ......
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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 ......
医疗保险 模型 医疗

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 模型 医疗 数据

gitlab 提交代码自动重启服务/执行脚本/远程服务器脚本

1. 在服务器中安装gitlab-runner ```sh # https://docs.gitlab.com/runner/install/ apt install gitlab-runner ``` 2. 将gitlab-runner 注册到gitlab服务中 ```sh gitlab-runn ......
脚本 代码 服务器 gitlab

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 ......
header 数组 模型 意思 参数

限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全）

限流：计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战（史上最全） 令牌桶算法原理及实现(图文详解) https://mikechen.cc/20379.html Redis 实现限流的三种方式 https://juejin.cn/post/7033646189845151757 ......
令牌 算法 计数器 实战 原理

应用层限流——四种接口限流算法原理及实现

1 限流介绍 1.1 什么是限流 顾名思义，就是流量限制。限流是对服务下游的保护，保证在大量请求面前，还能从容不迫的提供正常服务； 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量激增而导致的系统运行缓慢或宕机。 1.2 为什么要限流 当瞬时海量请求传入服务下游，往往会对 ......
应用层 算法 接口 原理

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 ......
极值 阈值 模型 理论 代码

matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
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提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard

提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
源代码 安全性 深度 IpaGuard 工具

关于代码逐过程的思考

始终要明确一个过程中只能完成一次操作，这样才能有序进行。当然错误情况主要集中与边界条件的处理。 这道题，最开始 点击查看代码 class Solution { public: ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB ......
过程 代码

计算机组成原理期末（初稿）

计算机组成原理期末（初稿） 说明：标题带 ' * ' 为待补充或有争议 1. 三个周期：时钟，机器，指令。 指令周期是指完成一条指令所用的时间（由若干个机器周期来表示） 机器周期是指完成一个规定操作所用的时间（比如读写一次存储器等操作所需要的时间）机器周期由若干个时钟周期组成 时钟周期T又称为振荡周 ......
初稿 原理 计算机

一段简单的jquery代码，抓取抖音直播间的实时弹幕

代码： { let jq = null if (!document.querySelector('#jquery')) { jq = document.createElement('script') jq.id = 'jquery' jq.src = 'https://libs.baidu.com/ ......
直播间 实时 代码 jquery

从工程化角度，详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度，对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
模型 脑海 角度 过程 工程

[代码随想录] 第二天

203.移除链表元素https://leetcode.cn/problems/remove-linked-list-elements/ 思路：没什么好说的 /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int ......
随想录 随想 代码

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 ......
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面试官：请说一下Mysql事务实现原理

在日常工作中，数据库是我们必须使用的，其中使用最多的也是大部分中小公司的选择是Mysql，跳槽面试中也是必问的，今天我们就说一下Mysql事务 MySQL中的事务实现原理主要涉及以下几个方面： ACID特性：MySQL支持事务的原因之一是它遵循ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性。这意味着 ......
原理 事务 Mysql

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 Ope... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR

综合评价模型

层次分析法（AHP）（太主观） 。。。 熵权法（客观定权） 秩和比法 ......
模型

一段shell代码可用于git部署代码到服务器的操作

整个执行的思路： 1 先放弃服务器本地的修改，把代码从git管理服务器检出，最新的代码。 2 复制配置测试或生产环境配置文件到工程里面。 3 文件夹的权限重新覆盖。 比如把下面这段bash 脚本命名为test_shop.sh，赋予它可执行的权限。chmod a+x test_shop.sh #!/b ......
代码 服务器 shell git

C#中的List<T>和Dictionary<TKey, TValue>的底层原理

List<T>和Dictionary<TKey, TValue>本质上上是顺序表，用数组来存储数据，在添加和删除数据时，如果需要调整数组长度，则需要进行数组拷贝。 也可以理解成就是对数组的一种扩展，从而使开发者更方便的调用添加、删除、插入等操作。 所以，优化的思路是，对于大概知道元素的数量时，在实例 ......
底层 Dictionary 原理 TValue List

模型层choice字段使用

1 模型表：Student表，写接口应该选择继承哪个视图类2 推荐使用自动生成路由的方式（继承ViewSetMixin及它的字类）3 但是目前来说，你先实现功能即可（至于选择哪个，慢慢体会） 4 choice的使用 -在模型类中使用 sex = models.SmallIntegerField(ch ......
字段 模型 choice
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