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AI領域佈道師 - spark2支持hint嗎

目錄 條件 安裝 scala 發到虛擬機上,解壓 配置環境變量 配置SCALA_HOME,然後在PATH變量後加上`:$SCALA_HOME/bin` 驗證 spark 下載 解壓 配置環境變量

spark , 大數據 , hadoop , spark2支持hint嗎

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網絡安全俠 - steam 容器使用命令

  本文檔深入分析了std::deque,並提供了一個指導思想:當考慮到內存分配和執行性能的時候,使用std::deque要比std::vector好。   介紹   本文深入地研究了std::deque 容器。本文將討論在一些情況下使用deque 比vector更好。讀完這篇文章後讀者應該能夠理解在容量增長

雲計算 , c++ , 雲原生 , 文檔 , c , steam 容器使用命令 , vector

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IT獨行俠 - 數據分析 報價單

大數據定價方法的國內外研究綜述及對比分析 劉枬1,郝雪鏡1,陳俞宏2 1重慶交通大學經濟與管理學院,重慶 400074 2重慶市軌道交通(集團)有限公司,重慶 401120 摘要:大數據獨特的價值特徵導致數據定價問題複雜,儘管研究者對此展開了大量研究,但大多角度單一且缺乏實際應用性。鑑於此,對大數據定價方法進行了綜述,梳理出成本導

機器學習 , 大數據 , 數據分析 報價單 , 人工智能 , 數據分析

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mob64ca1403528a - 頭歌 機器學習 決策樹 信息熵與信息增益

決策樹的幾個常用算法:ID3, C4.5和CART算法 原理: 要對數據進行分類,涉及到通過選取什麼樣的特徵對數據進行分類,比如將柚子和西瓜進行分類,可以選取(大小、顏色、甜度等特徵) 決策樹的功能就是判斷使用哪個特徵,然後選取他認為最好的特徵對數據進行分類。 那麼他是如何選取最好的特徵呢? 對於ID3(選取信息增益最大的特徵),C4.5(選擇信息增

機器學習 , 決策樹 , 數據 , 信息增益 , 人工智能

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imking - emphasis echarts 正常值

node/使用命令: https://nodejs.org/zh-cn/ npm install -g @vue/cli npm install ts-node -g npm init -y npm install @types/node -D npm install express -S npm install @types/

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 配置項 , ios

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ceshiren2022 - 無代碼開啓AI測試:字節Coze助力測試效率倍增實戰指南

關注 霍格沃茲測試學院公眾號,回覆「資料」, 領取人工智能測試開發技術合集 最近團隊裏的測試任務越來越繁重,特別是那些重複性的功能驗證和測試數據準備,幾乎佔用了我們大部分時間。直到上個月,我偶然接觸到了字節跳動的Coze平台,這個零代碼的AI工具徹底改變了我們的測試工作流程。 從手動到自動的轉變 還記得那天下午,我面對着一個需要測試的登錄功能,不僅要驗證正常登錄場景,還要測試數十

coze , AI , 人工智能 , 深度學習 , 自動化測試

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温柔一刀 - vagrant添加本體boxes鏡像

vagrant的使用用法,以備日後查詢使用。 要不然每次使用都需要重新網上搜索,比較麻煩。 一、vagrant box下載 https://app.vagrantup.com/boxes/search 屬於官方的box倉庫吧,網上有好多其他的倉庫,不過其他的倉庫都比較老,資源不是很新,這個上面最新的鏡像什麼的都有。 二、從iso生成box 如果

ico , 雲計算 , vagrant添加本體boxes鏡像 , 雲原生 , desktop , ide

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Fabarta - 告別耗時無果:迭代構建AI知識庫,幫業務部門輕鬆上手、早見效益

作者:王傳陽 楓清科技(Fabarta)技術合夥人 現狀與挑戰 企業在構建AI應用時,通常會由業務部門負責構建相關的業務知識庫。業務部門在構建AI知識庫時,普遍面臨兩大核心挑戰:其一,對AI知識庫與傳統知識庫的本質差異認知不足,缺乏適配AI語義理解的知識梳理方法,導致知識應用準確率難以達標;其二,存在 “一勞永逸” 的認知誤區,傾向於耗時數月構建覆蓋全場景的 “大而全”

最佳實踐 , 人工智能 , 深度學習 , 模態 , 迭代

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mob64ca1418aeab - 財務報報表裏面的open charges

在 SAP 系統中, 會計科目表有以下形式: operational chart of accounts ,group chats of accounts ,country charts of accounts 。 operational chart of accounts 作為經營需要的會計科目表。 經營用的會計科目表包含了日常

數據 , 主數據 , 架構 , sap , 後端開發

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mob64ca14085c24 - linux centos7 ping沒有報文返回

  Linux系統的ping命令是常用的網絡命令,它通常用來檢測與目標主機的連通性,經常説"ping以下機器,看是否開着,不能打開網頁時候,可以ping 一下網關,它是通過發送ICMP ECHO__REQUEST數據包到網絡主機。(sendICMPECHO_REQUESTtonetworkhosts),並顯示響應情況,這樣我們就可以根據它輸出的信息來確定目標主機是否可訪問(但這不

時間間隔 , ip , 架構 , 後端開發 , 連通性

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mob64ca14040d22 - rc522在cubemx中的設置

STM32 + RC522(SPI2 和 模擬SPI) 一. STM32 + RC522(SPI2模式) 1.頭文件:rc522.h 1 #include "stm32f10x.h" 2 ///////////////////////////////////////////////////////////////////// 3 //MF522

機器學習 , 數據 , include , 人工智能 , define , rc522在cubemx中的設置

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Python數據分析 - 變色龍系統鏡像

程序猿的變色龍 變色龍是, 呸,Notepad++是 Windows操作系統下的一套文本編輯器,有完整的中文化接口及支持多國語言編寫的功能。 目錄 關於 變色龍 Notepad++ 下載 界面 推薦常用快捷鍵 些許功能的介紹 使用變色龍的神氣姿

快捷鍵 , 數組 , 雲計算 , Pascal , 變色龍系統鏡像 , 雲原生

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技術極客傳奇 - sys schema是幹啥的

使用共享內存的目的: 共享內存共享內存是進程間通信中最簡單的方式之一。 共享內存允許兩個或更多進程訪問同一塊內存,就如同 malloc() 函數向不同進程返回了指向同一個物理內存區域的指針。 當一個進程改變了這塊地址中的內容的時候,其它進程都會察覺到這個更改。 使用共享內存的流程: 1.進程

機器學習 , 共享內存 , sys schema是幹啥的 , include , 人工智能 , 鍵值

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mb689bf7a82caf3 - Python文本轉PDF全流程示例:從簡單到進階應用

在日常工作中,我們經常會接觸到各種文本文件,例如.txt、.md、日誌文件或是代碼腳本。這些純文本文件雖然簡潔高效,但在需要進行分享、打印或存檔時,往往會面臨格式不統一、排版混亂等問題。此時,將這些文本內容轉換為標準、易於分發且格式穩定的PDF文檔就顯得尤為重要。 然而,手動複製粘貼或使用在線工具進行轉換不僅效率低下,還可能在大量文件處理時成為瓶頸。幸運的是,Pyt

yyds乾貨盤點 , pdf , 文本文件 , 後端開發 , 解決方案 , 文本 , Python

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mob64ca1419e0cc - rewriteBatchedStatements 源碼位置 mybatisplus

  jdk8以上版本需要用mybatis3.5.3以後的版本,之前用Mybatis-3.5.12、Mybatis-parent-36,這個版本的Myabtis需要JDK11以上的版本,因為本地JDK版本為1.8,所以導致編譯一直報錯,降低了myabtis的版本即可編譯成功,本次源碼學習選擇mybatis-3.5.0。 1、源碼下載 1、下載Mybatis源碼  

機器學習 , User , xml , 人工智能 , apache

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數據俠客行 - RustDesk 支持蘋果被控麼

mio是rust的一個低級非阻塞api的網絡庫 文檔地址:https://docs.rs/mio/0.6.20/mio/ 官方的介紹:A fast, low-level IO library for Rust focusing on non-blocking APIs, event notification, and other useful

sed , 非阻塞 , rust , RustDesk 支持蘋果被控麼 , 架構 , 後端開發

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mob64ca14133dc6 - 電腦grep軟件

全面搜索正則表達式(Global search regular expression(RE) ,GREP)是一種強大的文本搜索工具,它能使用正則表達式搜索文本,並把匹配的行打印出來。 Unix/Linux的grep家族包括grep、egrep和fgrep,其中egrep和fgrep的命令跟grep有細微的區別,egrep是grep的擴展,支持更多的re元字符, fgr

文件名 , 雲計算 , 電腦grep軟件 , 搜索 , 雲原生 , 正則表達式

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blueice - 人工智能技術幫助無人機像鳥兒一樣着陸 -

仿生機器鷹偵查無人機代表了無人機技術的一個創新分支,它通過模仿鷹的外形和飛行方式,在軍事和民用領域展現出獨特的應用潛力。 用一個表格來概括它的主要技術、難點和應用 深入探索核心技術 仿生機器鷹的獨特能力,主要建立在以下幾項核心技術之上: 撲翼飛行與高效推進:它完全模仿鳥類扇動翅膀的方式飛行。這種撲翼動作能夠產生極高的氣動效

無人機 , 吊艙 , 高科技 , 後端開發 , 雲卓科技 , 遙控器 , Python

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footballboy - spring 比較兩個json對象的不同

我偶然間看到這篇文章,轉這個文章並沒有什麼含義,僅僅是感覺總結的不錯,對於新學node的友友們來説希望這篇文章為大家對 Node.js 後端框架選型帶來一些幫助,學習不再迷茫,也是讓我有個保存,以後參照時候就不再尋找了。 轉自https://cnodejs.org/topic/58caaec27dee71e5193a53ce JavaScript 這門語言的設計雖然被

express , 微服務 , 架構 , 後端開發 , Meteor

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jacksky - 聯通短信Java sdk

目前,三大運營商都提供了自己的短信相關協議,比如聯通的SGIP協議、移動的CMPP協議、電信的SMPP協議,發送和接收短信、彩信可以根據運營商提供的接口,編寫相應的程序,以達到想要的功能。下面簡單介紹一下工作中遇到的使用聯通SGIP協議的問題。 發送短信比較簡單,客户端建立socket,先發送一個Bind請求,解析收到的BindResp包,正常連接後可以使用submit命令

強制轉換 , 後端開發 , 發送短信 , JAVA , 聯通短信Java sdk , 解包

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mob64ca141a2a87 - Spring Boot 教程 - HelloWorld - Butterfly-Tri的個人空間 -

一、項目背景:為什麼做個性手機殼定製系統?3 大核心需求驅動 在消費升級與 “個性化” 需求崛起的背景下,傳統手機殼銷售模式逐漸暴露短板,用户與商家的需求難以高效匹配,核心痛點集中在 3 個方面: 用户端:個性化需求難滿足,選購流程繁線下門店手機殼款式固定,難以實現 “自定義圖案、材質”;線上購物平台搜索結果雜亂,用户需反覆篩選才能

Spring Boot , 智能手機 , 數據庫 , JAVA , 主鍵 , 前端開發 , Javascript

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編程小天匠 - Hive學習總結之四:HiveQL查詢操作 - 酷帥CoolBash的個人頁面 -

案例6-1 比較運算符應用 1.需求 創建學生emp外部表,向外部表中導入數據,並應用比較運算符做簡單查詢。 2.數據準備 (1)原始數據 emp表中數據見表6-1。 18999065 王述龍 男 1998-12-10 上海 98 100 2000 18007066 孫宇鵬

外部表 , hive , 比較運算符 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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mob64ca14106f2f - 談談“數據庫中間件”生態與發展-

在信息技術的廣闊天地裏,中間件就像是一位默默無聞的幕後英雄,為各種軟件系統的高效運行和協同工作立下了汗馬功勞。瞭解中間件的起源與發展歷程,能讓我們清晰地看到它是如何一步步走到今天,以及它在現代信息技術中扮演着怎樣不可或缺的角色。接下來,就讓我們一起走進中間件的前世今生。 目錄 起源背景 發展階段 早期

中間件 , 大數據 , 後端開發 , 人工智能 , harmonyos

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架構設計師之光 - RabbitMQ基礎篇(六)-不公平分發

一、前言 在使用 RabbitMQ 構建消息隊列系統時,很多人都知道它有“輪詢分發(Round-Robin Dispatching)”機制。 也就是説: 如果有多個消費者同時訂閲同一個隊列,RabbitMQ 會盡量讓每個消費者輪流接收相同數量的消息。 聽起來很“公平”,但實際運行中你可能會發現——

Spring Boot , rabbitmq , 後端開發 , 消息隊列 , 分佈式 , spring cloud , Python

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