与#学会#相关的内容第11页 - PmDaddy

全部分类数据库前端云计算

浏览器打开JupyterLab后所有快捷键与窗口按键均失效怎么办？

本文介绍JupyterLab中菜单栏按钮无法点击、快捷键无法执行问题的解决办法。近期打开JupyterLab后，发现其中菜单栏按钮无法点击，快捷键也均无法执行。如图，红框内的按钮点击均无任何反应。为解决这一问题，首先尝试关闭VPN、浏览器代理设置等，均不奏效。随后，在搜索时看到Stack Ove

将大量文件的拓展名中大写字母改为小写：Python实现

本文介绍基于Python语言，基于一个大文件夹，遍历其中的多个子文件夹，对于每一个子文件夹中的大量文件，批量将其文件的名称或后缀名中的字母由大写修改为小写的方法~

Python提取文本文件（.txt）数据的方法

本文介绍基于Python语言，遍历文件夹并从中找到文件名称符合我们需求的多个.txt格式文本文件，并从上述每一个文本文件中，找到我们需要的指定数据，最后得到所有文本文件中我们需要的数据的合集的方法~

ENVI自动地理配准：GCP地面控制点的自动产生

本文介绍基于ENVI软件，利用“Image Registration Workflow”工具实现栅格遥感影像自动寻找地面控制点从而实现地理配准的方法~

可视化学习：使用极坐标参数方程和SDF绘制有趣的图案

本文将介绍如何使用极坐标参数方程和上一篇文章提到的距离场SDF来绘制有趣的图案。有些曲线比起直角坐标系来说，更方便使用极坐标来表示，这个时候我们可以选择通过极坐标和直角坐标的相互转换，来实现图形的绘制

深入学习Semantic Kernel：创建和配置prompts functions

引言上一章我们熟悉了一下 Semantic Kernel 的理论知识,Kernel 创建以及简单的Sample熟悉了一下 SK 的基本使用。在Semantic Kernel中的 kernel functions由两部分组成第一部分是prompts functions(提示函数),第二部分Nativ

MLOps 学习之旅「GitHub 热点速览」

又是 AI 神仙打架的一周，上周 OpenAI 发布了最新的 GPT-4o 模型，而谷歌也紧跟着开源了 Gemma 2 模型。随着 AI 大模型不断地变强，各大科技巨头正利用它们重塑自家的产品，这也让大模型算法工程师变得炙手可热，相关岗位需求正旺。对于普通程序员来说，想要转型成为大模型算法专家，可

深度学习项目-MobileNetV2水果识别模型

本项目旨在研究利用深度学习模型进行水果图像分类的方法，具体包括两个主要任务：一是使用卷积神经网络（CNN）模型进行水果图片的分类，二是探索轻量级神经网络模型MobileNetV2在水果图像分类中的应用。

机器学习策略篇：详解为什么是人的表现？（Why human-level performance?）

为什么是人的表现？在过去的几年里，更多的机器学习团队一直在讨论如何比较机器学习系统和人类的表现，为什么呢？认为有两个主要原因，首先是因为深度学习系统的进步，机器学习算法突然变得更好了。在许多机器学习的应用领域已经开始见到算法已经可以威胁到人类的表现了。其次，事实证明，当试图让机器做人类能做的事情

Vue3学习（二十四）- 文档页面功能开发

写在前面这部分真的感觉超级难，其实也不能说难，主要是真的想不到这个思路应该这么做，或者说他好厉害，他怎么知道该这么设计实现。说下难点吧，我觉得后天逻辑还好，主要是前端部分真的需要点花点时间来思考，比如布局、交互设计的实现等等。文档页面功能开发 1、任务拆解增加文档页面，首页点击电子书时，跳转

SQL Server实战七：自定义数据类型、标量值、内嵌表值、多语句表值函数的操作

本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库用户自定义数据类型的创建、使用与删除，以及标量值、内嵌表值、多语句表值函数等用户定义函数的创建、使用、删除方法~

SQL Server实战六：T-SQL、游标、存储过程的操作

本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库T-SQL语言程序设计，以及游标的定义、使用与存储过程的创建、信息查找的方法~

CompletableFuture学习总结

CompletableFuture 简介在Java8中，CompletableFuture提供了非常强大的Future的扩展功能，可以帮助我们简化异步编程的复杂性，并且提供了函数式编程的能力，可以通过回调的方式处理计算结果，也提供了转换和组合 CompletableFuture 的方法。 Java

机器学习策略：详解什么时候该改变开发/测试集和指标？（When to change dev/test sets and metrics）

什么时候该改变开发/测试集和指标？有时候在项目进行途中，可能意识到，目标的位置放错了。这种情况下，应该移动的目标。来看一个例子，假设在构建一个猫分类器，试图找到很多猫的照片，向的爱猫人士用户展示，决定使用的指标是分类错误率。所以算法\(A\)和\(B\)分别有3％错误率和5％错误率，所以算法\(

深度学习框架火焰图pprof和CUDA Nsys配置指南

注：如下是在做深度学习框架开发时，用到的火焰图pprof和 CUDA Nsys 配置指南，可能对大家有一些帮助，就此分享。一些是基于飞桨的Docker镜像配置的。一、环境 & 工具配置 0. 开发机配置 # 1.构建镜像, 记得映射端口，可以多映射几个；记得挂载ssd目录，因为数据都在ssd盘上

SQL Server实战五：存储过程与触发器

本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库存储过程与触发器的创建、执行、修改与删除等操作。目录1 交互式创建并执行——存储过程一2 交互式创建并执行——存储过程二3 用T-SQL创建——存储过程一4 用T-SQL创建——存储过程二5 交互式修改存储过程6 用T-SQL修改

机器学习策略篇：详解开发集和测试集的大小（Size of dev and test sets）

在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化。可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果必须设立训练集、开发集和测试集，会这么分60%训练集，20%开发集，20%测试集。在机器学习的早期，这样分是相当合理的，特别是以前的数据集大小要小得多

SQL Server实战三：数据库表完整性约束及索引、视图的创建、编辑与删除

本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库表完整性约束、索引与视图的创建、编辑与删除等操作的方法~

SQL Server实战二：创建、修改、复制、删除数据库表并加以数据处理

本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库表的创建、修改、复制、删除与表数据处理的方法。目录1 交互式创建数据库表T2 交互式创建数据库表S3 T-SQL创建数据库表C4 T-SQL创建数据库表SC5 T-SQL创建数据库表TC6 交互式向数据库表S中添加新列NATIVE

SQL Server实战一：创建、分离、附加、删除、备份数据库

本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库创建、分离、附加、删除与备份的方法。目录1 交互式创建数据库2 Transact-SQL指定参数创建数据库3 交互式分离数据库testbase14 使用系统存储过程分离数据库testbase25 数据库文件备份：分离数据库再复制其

# 热门排行

微软 New Bing AI 申请与使用保姆级教程（免魔法） ChatGPT API使用介绍 ChatGPT开发实战一篇带你了解如何使用纯前端类Excel表格构建现金流量表手把手教你玩转 Excel 数据透视表为什么 C# 可能是最好的第一编程语言 .NET 入门到高级路线提高工作效率的神器：基于前端表格实现Chrome Excel扩展插件 React + Springboot + Quartz，从0实现Excel报表自动化用Echarts实现前端表格引用从属关系可视化