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u_16213594 頭像

mob64ca13fae001 - 樹型結構的四種建模方法

一、模型管理 核心模塊：數據列表、字段列表 1.數據列表操作 右鍵 設置字段組角色（日期、地理等） 模型交互：點擊模型啓動可視化分析，時間維度展開後顯示對應屬性 地理角色：支持行政區化編碼配置；圖形類型包含地圖、區塊圖層，支持選數據、拖拽定位 2.字段列表：包含文字字段類型

字段 , 數據 , 提交數據 , 後端開發 , Python

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u_12205 頭像

小魚兒 - 深度學習 分類標籤噪聲比較大 分類標籤的作用

“分類”與“標籤”的使用 始 在使用博客的時候，常常看到分類和標籤，容易產生困惑的是，我們用什麼方式可以很好的使用分類和標籤呢？ 查 分類屬於先前框定內容的“界門綱目科屬種”，標籤是屬於文章關鍵字的提煉，可以説是兩種收納方式。 分類 分類是一個將思想或事物進行識別、差異化和理性化的過程。也通常是出於某一目的，進

數據 , 深度學習 分類標籤噪聲比較大 , 概念思考 , 人工智能 , 深度學習 , 參考資料 , 標籤的使用

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - 基層數據治理+AI應用系統：讓基層工作告別“數據泥潭”

在社區服務、鄉鎮治理、街道辦公等基層場景中，“數據多、口徑亂、用不上”是長期痛點——工作人員要反覆填報多套表格，數據重複錄入還易出錯；零散數據難整合，導致政策制定缺依據、民生服務難精準。基層數據治理和AI應用系統的出現，用“數據規範+智能賦能”的技術邏輯，打通基層數據流轉全鏈路，讓基層工作從“被動填表”轉向“主動服務”。 這套系統的核心技術落地，聚焦“數據治理”“AI賦能”“場景適配

數據 , NLP , 系統搭建 , 人工智能 , 應用技術

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u_16213600 頭像

mob64ca13fc5fb6 - Ajax 調用封禁到dll的javascript

使用ajax技術發送請求代碼比較繁瑣，因此我們自己封裝了ajax函數 但是在jQuery這個庫中也封裝了ajax方法，而且jQuery封裝的方法要比我們自己封裝的方法功能上更加強大 一、 $.ajax() 作用：發送ajax請求 $.ajax({ type: 'get', url: 'http://www.example.co

數據 , Ajax , 前端開發 , Javascript , Json

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u_16099181 頭像

數碼悟透 - tesla T4 怎麼看識別沒識別

特斯拉是怎麼靠攝像頭，來做到城市自動駕駛的？ 文 | James近日，特斯拉更新了自動駕駛軟件的2020.12版本更新，在這一版更新中，特斯拉加入了交通信號燈和停車標誌識別的自動駕駛功能。如果特斯拉選配了FSD完全自動駕駛能力套件，就能通過OTA升級體驗車輛在紅燈前自動停下，綠燈亮起後又自動加速的自動駕駛功能。這項功能正式發佈，為即將到來的

機器學習 , 數據 , 自動駕駛 , tesla T4 怎麼看識別沒識別 , 架構 , 後端開發 , 神經網絡有趣案例

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智能就業諮詢平台：用技術破解求職“盲找盲投”困局

找工作時總踩這些坑：崗位推薦千人一面、簡歷改得沒方向、政策福利看不懂、面試提問抓不住重點。AI智能就業諮詢服務平台，就像給求職者配了個“私人技術顧問”，靠實打實的技術手段，把就業諮詢從“泛泛而談”變成“精準定製”。今天就拆解背後的核心技術，看看它怎麼幫大家少走求職彎路。 核心技術之一是自然語言處理（NLP）解析引擎，相當於給平台裝了“智能讀懂”的大腦。它能通過“關鍵詞提取+語義理解算

數據 , NLP , 人工智能 , 職業規劃 , 核心技術

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xiongod 頭像

xiongood - Vue 中 watch（監聽器）的使用方法

Vue 中 watch（監聽器）的使用方法 在 Vue 中，watch（監聽器）就像一個 “數據哨兵”，專門監聽響應式數據的變化。當被監聽的數據發生改變時，watch 會自動觸發預設的回調函數，我們可以在回調中執行自定義邏輯（比如發送請求、更新 DOM、執行計算等），是處理數據變化後副作用的核心工具。 一、基礎用法：監聽單個數據 最常用的場景是監聽單個響應式數據（ref 或

數組 , 數據 , Vue , 後端開發 , JAVA

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - STM32H743-ARM例程42-FSMC-MUL - 實踐

目錄 實驗平台 FSMC的地址映射 STM32CubeMX生成工程 實驗步驟 實驗現象 實驗平台 硬件：銀杏科技GT7000雙核心開發板-ARM-STM32H743XIH6，銀杏科技iToolXE仿真器軟件：最新版本STM32CubeH7固件庫，STM32CubeMX v6.10.0，開發板環境MDK v5.35

redis , 數據 , Source , ip , 數據庫

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u_16213392 頭像

mob64ca12e6f33c - ollama 的FROM命令無法使用

我在使用“ollama”的FROM命令時遇到了問題，該命令無法正常工作，為了解決這個問題，我經過了一系列的步驟與實踐，以下是我記錄的整個解決過程。 環境預檢 在開始之前，我首先確認了我的環境設置，以確保與“ollama”的兼容性。使用一個四象限圖對硬件配置進行了整理，並完成了兼容性分析。 | 硬件配置 | 需求 | 當前狀態 | 兼容性分析

數據 , bash , aigc , Docker

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u_15434217 頭像

文傳商訊 - Esri推出適用於Microsoft Fabric的最新ArcGIS集成功能

加州雷德蘭茲--位置智能領域的全球領導者Esri今日宣佈，ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric正式全面可用。同時進入公開預覽階段的還有ArcGIS Maps for Microsoft Fabric，這款製圖工具能讓用户輕鬆添加商業、生活方式、人口統計和環境數據等背景信息，以豐富Microsoft OneLake中的企業數據。 E

機器學習 , 數據集 , 數據 , 空間分析 , 人工智能

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u_12959 頭像

lanhy - gbdt離散特徵

一、為什麼要用獨熱編碼？ 在很多機器學習任務中，特徵並不總是連續值，而有可能是分類值。 離散特徵的編碼分為兩種情況： 1、離散特徵的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那麼就使用one-hot編碼 2、離散特徵的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那麼就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 例如，

機器學習 , 歸一化 , 數據 , 取值 , gbdt離散特徵 , 人工智能

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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - ​​Redis 在現實世界的 5 個用法​​

Redis是一個強大的內存數據結構存儲，包含數據庫，緩存和消息代理等多種用途。大多數人經常認為它不過是一個簡單的鍵值存儲，但其實它有更多的能力。下面我將會總結一些Redis可以做的事情的真實例子。 1.全頁面緩存 首先是整頁緩存。如果你正在使用服務器端呈現的內容，則不需要為每個單獨的

redis , 數據 , 物聯網 , 緩存

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u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - rknn模型的形狀

RL讀書筆記1 概述 強化學習與監督學習的對比 通過與監督學習的比較，我們可以總結出強化學習的一些特徵。 標準強化學習和深度強化學習 序列決策 獎勵 序列決策 動作空間 問題 概述

機器學習 , 強化學習 , 數據 , 監督學習 , 人工智能 , rknn模型的形狀

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u_13446 頭像

imking - java獲取節假日 java獲取日期星期幾

一、主要功能總結 自動獲取節假日：從 GitHub 開源項目NateScarlet/holiday-cn獲取權威節假日數據。 智能合併：將法定節假日與週末合併，同時剔除調休補班日，生成準確的“放假日曆”。 高可用設計：支持多數據源，失敗自動重試。 定時執行：通過@Scheduled實現自動化任務。 日誌記錄

節假日 , 數據源 , List , 數據 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《遊戲指標生態與自驅決策體系搭建攻略》

搭建遊戲數據分析的關鍵指標體系，首要任務是摒棄“通用指標模板”的拿來主義，轉向“貼合遊戲品類特性的指標生態”構建。所謂指標生態，是指各項指標並非孤立存在，而是形成“行為溯源-價值轉化-體驗反饋-策略優化”的動態聯動閉環，每個指標都承載着“解讀玩家真實意圖、定位核心問題癥結”的特定使命，且能根據遊戲版本迭代與玩家行為變遷實現自我適配。以開放世界遊戲為例，核心指標不應侷限於常規的日均

yyds乾貨盤點 , 數據 , 推送 , 代碼人生 , 迭代

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u_15777557 頭像

江上清風山間明月 - Python 二進制文件讀寫與解析詳解

Python 二進制文件讀寫與解析詳解 一、二進制文件基礎 1. 為什麼需要二進制文件？ 效率：二進制文件比文本文件更緊湊，讀寫更快 結構：存儲結構化數據（如圖像、音頻、數據庫文件） 精度：直接存儲原始二進制數據，無編碼轉換 2. 基本操作模式 # 基本打開模式 with open('file.bin', 'rb') as f: #

軟件研發 , 指尖人生 , 數據 , 二進制文件 , Python

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u_12795311 頭像

CodePulse代碼脈搏 - AI低代碼平台增強版：企業級功能與AI增強

基於現有低代碼平台，添加企業級功能、AI增強和高級集成能力。 1. 企業級工作流引擎 # workflow_engine.py from typing import Dict, List, Any from enum import Enum from datetime import datetime import asyncio class NodeTyp

List , 數據 , 後端開發 , JAVA , Json

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u_17590470 頭像

今晚加個牛腿吃 - PyTorch 全面介紹

和靈活的定製化能力為核心優勢，已成為深度學習領域最主流的框架之一，廣泛應用於科研、工業界的模型研發與落地，尤其在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等方向佔據核心地位。 核心優勢 1. 動態計算圖（Dynamic Computational Graph） PyTorch 採用「即時執行」（Eager Execution）模式，計算圖隨代碼運行動態構建，支持在運行時

數據集 , 數據 , pytorch , 人工智能 , 深度學習

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI婦幼全生命週期管理系統：技術守護母嬰“從備孕到成長”

婦幼健康管理總繞着“碎、雜、急”：備孕不知如何調理、孕期產檢記不住節點、產後康復沒方向、孩子成長指標看不懂，還常面臨醫院、社區、家裏的數據“各管一攤”。AI婦幼全生命週期管理服務系統，就像一位“全天候技術守護官”，靠實實在在的技術手段，把從備孕、孕期、分娩，到產後康復、兒童成長的全流程管理，變得精準又省心。今天就拆解它的核心技術邏輯。 核心技術之一是多源數據融合與智能檔案構建，相當於

數據 , NLP , 數據可視化 , 推送 , 人工智能

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Fabarta - 喜報｜楓清科技榮登ADD數據應用場景大會「2025值得關注的數據應用創新榜單」

12月11日，“AI推動進化，數據定義未來”第二屆ADD數據應用場景大會在北京通州區圓滿舉辦，“2025值得關注的數據應用創新榜單”在會議期間隆重揭曉。 楓清科技（Fabarta）憑藉其在多模態數據智能與知識引擎領域的技術積累，以及面向實體經濟場景的應用實踐，成功入選“2025值得關注的數據應用創新榜單”（下稱“創新榜單”），其創新落地實力獲權威認可。 本屆大會由北京

微信 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 應用場景

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u_16099300 頭像

墨染青衫 - log_archive_dest_1 參數查看

1：在類中要添加日誌信息： private static final Logger log = LogManager.getLogger(ShopCartAction.class); log.info();//普通信息 log.error();//錯誤信息打印 log.debug()

大數據 , 數據 , hive , 獲取參數 , 正則表達式

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 銀行國際結算單證自動化處理系統

方案介紹 在全球貿易與供應鏈一體化進程加速的背景下，國際結算單證作為銀行國際業務信息流轉與業務執行的核心載體，其處理效率與準確性直接關係到銀行的運營成本、服務時效與客户滿意度。面對多格式、多版式、多語種的國際結算單證，傳統依賴人工處理或規則化模板匹配的方式已難以適應日益複雜和動態變化的業務需求。 合合信息的文檔自動化處理平台“INTSIG DocFlow”，便是適配銀

機器學習 , 字段 , 數據 , 多語言 , 人工智能

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mob64ca14122c74 - 團隊協同工具如何幫中小企業快速數字化轉型

一、私有化協作軟件是什麼？ 團隊協作軟件私有化，是指將原本部署在公有云端的協作平台，通過購買授權或採用開源方案，部署在企業自有或可控的服務器環境中。這種部署方式讓企業完全掌握數據存儲位置、訪問權限和系統架構，形成封閉、可控的內部協作生態。與標準SaaS服務相比，私有化版本通常提供相同的核心功能，但在數據管理、系統集成和定製開發方面賦予企業更大的自主權。

數據 , 公有云 , 後端開發 , 協作平台 , harmonyos

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yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - 醫療行業大模型微調

醫療行業大模型微調 一、整體解決方案框架 1.1 分層解決方案體系 ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 應用層（場景解決方案） │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 智能診療 │ 病歷質控 │ 科研輔助 │ ├

數據 , 神經網絡 , 人工智能 , 解決方案 , Python

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