史上最详细《学成在线》项目实操笔记系列【上】，跟视频的每一P对应，全系列18万字，涵盖详细步骤与问题的解决方案。如果你操作到某一步卡壳，参考这篇，相信会带给你极大启发。一、前期准备1.1 项目介绍P2ToC面向个人，B2B2C（第1个B是指商品或服务的供应商，第2个B是指从事电子商务的企业，C是消费者。例子：腾讯课堂，第1个B是腾讯公司，第2个B是入驻授课的企业，C是用户学习课程）本项目含有3个端：用户端；机构端；运营端1.2 说自己项目P3从以下几个方面进行项目介绍：1.项目的背景，包括：是自研还是外包，什么业务，服务的客户群是谁，谁去运营等问题。2.项目的业务流程（核心的业务流程）3.项目
6.1人工智能、机器学习与深度学习的关系必须要掌握的内容：如上图：人工智能>机器学习>深度学习。机器学习是人工智能的一个分支，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。深度学习是一种典型的机器学习方法，是一种基于对数据进行表征学习的算法。我们来学习更多的背景知识：人工智能、机器学习与深度学习的关系一、定义与概念解析人工智能（ArtificialIntelligence,AI）人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学，它是计算机科学的一个分支，旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的核心
用户按键操作，唤醒屏幕S00B134 04-1902:46:37.926 951 1128DWindowManager:ReceiveInputKeyEventofPowerkeydownS00B138 04-1902:46:37.929 951 1128DWindowManager:wakeUpFromPowerKeyS00B139 04-1902:46:37.929 951 1128IPowerManagerService:WakingupfromAsleep(uid=1000,reason=WAKE_REASON_POWER_BUTTON,details=android.polic
概述Python是一种广泛使用的通用高级编程语言。Python有许多应用，从Web开发到图像处理，甚至游戏开发。Python有大量的库和框架来帮助完成相应的任务。Python应用程序简介Python无疑是一种功能强大、易于使用且用途广泛的语言。它具有非常简单的类似英语的语法，并拥有庞大的优秀开发人员社区。Python是一种通用编程语言，可用于在各个领域编写软件。python的这些特性鼓励全球开发人员创建一些有用的库和框架，以扩展Python在几乎每个领域的应用。在本文中，我将分享Python的前14个应用程序以及Python受到喜爱的领域。1.网站开发Web开发是一个巨大的领域，而Python
本文是在使用WSL2编译立创泰山派SDK时的一些笔记，也整合了网上很多大佬解决WSL2安装Docker，以及repo等方法。关于如何下载WSL2可以参考我的另一个博客：立创泰山派tspi-Windows11安装与配置WSL2用于Linux开发本文的系统为Windows11-MicrosoftWindows[版本10.0.22621.3007]专业版注意：编译SDK最好使用Docker，不然会有莫名其妙的错误，我就一直卡在这个问题，网上搜索似乎是网络问题。（希望有大佬指点一下）(0)Docker的一些概念Docker：是一个通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使用户的APP（
离散数学——图论（笔记及思维导图）目录大纲内容参考大纲内容参考笔记来自【电子科大】离散数学 王丽杰
1. 基本信息千脑智能AThousandBrains(美)杰夫·霍金斯浙江教育出版社,2022年9月出版1.1. 读薄率书籍总字数287千字，笔记总字数39938字。读薄率39938÷287000≈13.92%1.2. 读厚方向千脑智能脑机穿越未来呼啸而来虚拟人AI3.0新机器人人工不智能：计算机如何误解世界天才与算法：人脑与AI的数学思维所罗门的密码：AI时代的价值、权力与信任1.3. 笔记--章节对应关系笔记章节字数发布日期2024年读千脑智能笔记01_新皮质第1章 新旧大脑的争斗33132月2日读千脑智能笔记02_大脑中的世界模型第2章 新皮质的智能算法第3章 大脑中的世界模型24022
通过之前的文章相信大家对文生图已经不陌生了，那么图生图是干啥的呢？简单理解就是根据我们给出的图片做为参考进行生成图片。一、能干啥这里举两个例子1、二次元头像真人转二次元，或者二次元转真人都行，下图为真人转二次元样例：左边真人，右边二次元2、换造型换装比如我要让真人漏牙齿，或者换头发颜色，换脸，换服装等等都可以用类似方法二、真人转二次元主要分三步，1.反推已经有的图片的关键词，这里的话就是反推真人图像的关键词2.选大模型，这里是转二次元就要选二次元模型3.调参找最优1.反推关键词这里用到了一个插件“WD1.4标签器”,如果是参考我之前文章安装的话，默认已经集成了。如上图，这里需要把关键词拷贝到翻
文章目录每日一句正能量第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要3.3RDD的处理过程3.3.1转换算子3.3.2行动算子3.3.3编写WordCount词频统计案例每日一句正能量人生很长，不必慌张。你未长大，我要担当。第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。RDD是Spark提供的最重要的抽象概念，我们可以将RDD理解为一个分布式存储在集群中的大型数据集合，不同RDD之间可以通过转换操作形
文章目录📄前言一.Mybatis简介✈️1.什么是Mybatis🚀2.为什么使用Mybatis二.Mybatis快速入门🍆1.mybatis使用前准备1.1创建springboot项目并引入相关依赖1.2在application.ym中进行数据源的配置1.3创建数据表，准备表数据🍅2.使用注解的方式编写SQL2.1在mapper包下创建一个对应的Mapper接口，并创建对应的实体类2.2声明接口方法（参数，返回值）2.3在方法上加对应的注解并编写sql2.4使用Alt+insert生成测试类并执行测试方法获取主键解决结果映射问题🥦3.mybatis的其他配置3.1mybatis的日志打印3.2
