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基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集(二)

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.模型训练1)数据集分析2)数据预处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集,并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度,并通过用户的交互方式,以单击电影的方式,提供两种不同的电影推荐方式。首先,项目使用MovieLens数据集,这个数据集包含了大量用户对电影的评分和评论。这些数据用于训练协同过滤算法,以便推荐与用户喜好相似的电影。其次,项目使用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型,这个模型可以处理电影的文本描述信息。模型通过学习电影

新手学习selenium过程阶段

文章目录前言第一阶段:幼儿园1.选语言2.python3.python基础4.selenium第二阶段:小学5.seleniumAPI6.元素定位7.xpath第三阶段:中学8.css9.操作元素10.判断元素11.unittest12.测试报告第四阶段:高中14.函数15.类和方法16.参数化17.数据驱动第五阶段:大学18.封装19.jenkins20.代码仓库第六阶段:研究生21.js22.学无止境Python技术资源分享1、Python所有方向的学习路线2、学习软件3、入门学习视频4、实战案例5、清华编程大佬出品《漫画看学Python》6、Python副业兼职与全职路线前言学习sele

学习Netty(八)------性能优化和底层实现细节

文章目录前言Netty实现零拷贝1.FileRegion接口2.CompositeByteBuf3.文件描述符传递4.直接内存Buffer内存池化技术1.ByteBuf的内存池化1.1堆内内存池1.2堆外内存池2.Recycler的对象池化1.对象池化原理2.使用示例总结前言为了方便大家理解,我每个文章都会画出逻辑图,以方便大家理解,大家可以结合着图来进行学习Netty实现零拷贝实现零拷贝是Netty中的一个重要特性,通过使用零拷贝技术,Netty提高了数据传输的效率。以下是Netty如何实现零拷贝的详细介绍,结合代码进行阐述。1.FileRegion接口FileRegion是Netty中实现

电路学习(3)——稳压电路(78L05)

前言:本次学习的电路是利用78L05设计的一个24V转5V的稳压电路。目录78L05简介稳压电路稳压电路中的电阻、电容和二极管的作用78L05简介    78L05属于78系列的一款集成的线性稳压器,L代表着输出电流Io最大为100mA,05代表该稳压器输出电压为5V,其原理图如下所示。    78L05的具体电参数如下:     我个人认为重要的部分就是当输入电压的范围在7V稳压电路        由78L05组成的稳压电路如下图所示:     稳压电路中的电阻、电容和二极管的作用    从电路图中我们可以看到有电容、电阻和二极管,为什么不直接将电源电压直接接入78L05的输入端进行电压转换

机器学习、人工智能、深度学习的关系

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)人工智能范围很广,它是一门新的科学与工程,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学,研究内容涵盖语音识别、图像识别、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟,像人类那样思考、也有可能超过人的智能。人工智能起源于著名的图灵测试,从那时起,引发无数科学家为实现人工智能进行种种探索,从而不断地推动计算机技术进步,创造出一个又一个奇迹。机器学习(MachineLearning)机器学习是人工智能的一个分支,是实现人工智能的方法之一。机器学习是对人类生活中学习过程

掌握Python之道:正确学习官方文档的有效方法

学习编程语言是一项充满挑战但又极具成就感的任务,而Python作为一门强大而受欢迎的编程语言,其官方文档成为学习之路上不可或缺的资源。然而,正确地学习和理解Python官方文档需要一些技巧和方法。本文将为你提供一些有效的学习指导,助你更轻松地掌握Python的精髓。1. 明确学习目标在开始学习之前,明确你的学习目标是非常重要的。Python官方文档涵盖了众多主题,包括语法、标准库、模块、函数等。确定你的学习方向,比如是初学者的基础知识,还是深入了解某个特定模块的高级功能。2. 熟悉文档结构Python官方文档的结构清晰而有层次感。熟悉文档的组织结构有助于你更快速地找到所需的信息。文档通常包括教

AI:大语言模型训练方法 - 机器学习

TransformerTransformer是一种深度学习的模型架构,特别适用于自然语言处理任务。Transformer模型的核心创新在于其"自注意力"(Self-Attention)机制,这种机制使得模型可以有效地捕捉输入数据中的长距离依赖关系。Transformer模型的优点有以下几点:强大的表达能力:由于其自注意力机制,Transformer能够捕捉到输入数据中的长距离依赖关系,从而具有强大的表达能力。并行计算:Transformer的自注意力机制使得其可以并行计算,提高了计算效率。灵活性:Transformer模型具有良好的扩展性,可以很容易地引入新的模型层或调整模型结构。广泛应用:T

RabbitMQ-学习笔记(上)

本篇文章学习于bilibili黑马的视频(狗头保命)同步通讯&异步通讯(RabbitMQ的前置知识)同步通讯:类似打电话,只有对方接受了你发起的请求,双方才能进行通讯,同一时刻你只能跟一个人打视频电话。异步通讯:类似发信息,不用对方接受,你就可以直接发信息,而且可以多线操作,同时跟多人发信息。同步调用发送方直接把消息传递给接收者,如果中间有很多环节,有一步出错,那么所有操作都要回滚同步调用的缺点:拓展性差性能下降级联失败异步调用方式其实就是基于消息通知的方式,一般包含三个角色:消息发送者:投递消息的人,就是原来的调用方消息Broker:管理、暂存、转发消息,你可以把它理解成微信服务器消息接收者

深度学习毕设项目 深度学习疫情社交安全距离检测算法 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2实现效果3相关技术3.1YOLOV43.2基于DeepSort算法的行人跟踪4最后0前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩**基于深度学习疫情社交安全距离检测算法**🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分1课题背景安全的社交距离是公共预防传染病毒的途径之一。所以,在人群密集的区域进行社交距离的安全评估是十分重要

从小米的创业当中我们可以学习到什么

小米自2010年成立以来,其发展速度和取得的成就在全球科技行业中堪称典范一、找准市场定位与需求痛点小米的成功首先在于对市场的敏锐洞察。雷军坚信选择“大市场”是创业成功的基础,他瞄准了智能手机这一正处于爆发式增长期的大赛道,看准了消费者对于高性价比智能设备的需求痛点。小米通过打造极致性价比的产品,颠覆了传统手机行业的定价规则,迅速在市场中占据了一席之地。小米找准市场定位与需求痛点主要通过以下几个关键步骤:深度市场调研:小米在创立之初,即对中国乃至全球智能手机市场进行了深入研究,敏锐地洞察到中低端市场的巨大潜力。当时市场上高端智能手机价格普遍较高,而中低端产品性能与设计又相对落后,存在明显的性价比