大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 时间序列分析是数据科学中一个重要的领域。通过对时间序列数据的分析，我们可以从数据中发现规律、预测未来趋势以及做出决策。无论是股票市场的走势，还是气象数据的变化，都涉及到时间序列分析 在进
建议开启目录食用 阅读本文之前建议您先看这里，如果您已经看完了，那么就可以放心大胆的学习本文了。 我认为其实本文的难度还是比较大的，今天我们题是来自山东省省选，所以建议大家谨慎阅读，如果您是专业程序员当我没说。 OK，那么事不宜迟，咱们来看第一题 [SDOI2010] 猪国杀 题目描述 游戏背景 《
目录ansible常用模块1. file模块1.1 file模块的选项1.2 file模块的使用1.2.1 使用file模块在远程主机创建文件1.2.2 创建目录1.2.3 删除文件/目录2. copy模块2.1 copy模块的选项2.2 copy模块的使用3. yum_repository模块3.
Selenium Selenium是一个用于Web应用程序自动化测试的开源工具套件。它主要用于以下目的： 浏览器自动化：Selenium能够模拟真实用户在不同浏览器（如Chrome、Firefox、IE/Edge等）中的交互行为，通过编程方式控制浏览器执行一系列操作，例如点击按钮、填写表单、导航页面
浏览器的进程模型 何为进程？ 程序运⾏需要有它⾃⼰专属的内存空间，可以把这块内存空间简单的理解为进程 每个应⽤⾄少有⼀个进程，进程之间相互独⽴，即使要通信，也需要双⽅同意 何为线程？ 有了进程后，就可以运⾏程序的代码了。 运⾏代码的「⼈」称之为「线程」。 ⼀个进程⾄少有⼀个线程，所以在进程开启后会⾃
概述 explain 关键字可以模拟执行 sql 查询语句，输出执行计划，分析查询语句的执行性能 使用方式如下：explain + sql explain select * from t1 执行计划各字段含义 1. id 如果 id 序号相同，从上往下执行 如果 id 序号不同，序号大先执行 如果两
这是一个公式： \[F_n=\dfrac{\left(\frac{1+\sqrt{5}}{2}\right)^n-\left(\frac{1-\sqrt{5}}{2}\right)^n}{\sqrt{5}} \]根据大家的数学经验可以知道这是一个计算斐波那契数列的公式，那么假设我们不知道这是一个斐波
MoneyPrinterPlus使用AI大模型技术,一键批量生成各类短视频。一键混剪短视频，批量生成短视频不是梦。自动把视频发布到抖音,快手,小红书,视频号上。
最近在写数据库程序，需要一个高性能的结构化日志记录组件，简单研究了一下Microsoft.Extensions.Logging和Serilog，还是决定重造一个轮子。 一、使用方法 直接参考以下示例代码: NanoLogger.Start(); DateTime? nullable = null;
前言 原理图有一些常用电路。 本篇就将集中常用电路分析完，如uart口，涉及usart串口、rs485、usb口。 串口 串行接口简称串口，也称串行通信接口或串行通讯接口（通常指COM接口），是采用串行通信方式的扩展接口。串行接口（Serial Interface）是指数据一位一位地顺序传送。其特点
面试场景模拟 面试官：小伙子平时开发中用过线程池吗？聊一聊它 我：肯定用过啊，然后把build的线程池十八问一顿巴拉巴拉 面试官：不错不错，挺了解的嘛，那你知道怎么给线程池命名？手写一个工厂类给线程池命名吧 我：啊这，现场手撕吗？面试官默默的递上A4... 如何给线程池命名？这是一个好问题，如果我们
下面介绍模拟滤波器和数字滤波器的频率响应的异同，以及如何使用python地`scipy.signal`来绘制其频谱响应和冲激阶跃响应。在第二期将谈到如何设计模拟滤波器和数字滤波器。
大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
通过大模型来实现多个智能体进行游戏对局这个想对已经比较成熟了无论是去年惊艳的斯坦福小镇还是比如metaGPT或者类似的框架都是使用智能体技术让大模型来操控，从而让大模型跳出自身“预测下一个token”的文字功能去探索更多的应用落地可能性。不过一直没有真正操作过，直到前段时间看到一个新闻《和GPT-4
Docker部署深度学习模型 基础概念 Docker Docker是一个打包、分发和运行应用程序的平台，允许将你的应用程序和应用程序所依赖的整个环境打包在一起。比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各
环境安装 buildroot编译 buildroot下载，编译： 下载地址：Index of /downloads (buildroot.org) 下载版本：https://www.buildroot.org/downloads/buildroot-2022.02.2.tar.gz 下载完成后，解压
前言 qt提供了q3d进行三维开发，虽然这个框架没有得到大量运用也不是那么成功，性能上也有很大的欠缺，但是普通的点到为止的应用展示还是可以的。 其中就包括华丽绚烂的三维图表，数据量不大的时候是可以使用的。 前面介绍了基础的q3d散点图、柱状图、三维曲面图，本片深入对三维曲面图支持的颜色表现方式进行探
1、官网 ChatGLM3 2、下载ChatGLM3源码 直接在https://github.com/THUDM/ChatGLM3，下载源码 3、下载模型 如果显卡8G一下建议下载ChatGLM3-6B，ModelScope是国内的，下载比较快 用下面两种方式都可以下载 使用git在MadelSco
在了解一些概念之前一直看不懂上交22年开源的TRTModule.cpp和.hpp，好在交爷写的足够模块化，可以配好环境开箱即用，移植很简单。最近稍微了解了神经网络的一些概念，又看了TensorRT的一些api，遂试着部署一下自己在MNIST手写数字数据集上训练的一个LeNet模型，识别率大概有98.
