专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271502.htmltensorflow专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_8691332.htmlRedis专栏：ht
文章目录写在前面实验目标实验内容1.创建项目2.导入框架3.配置项目前端代码后端代码4.运行项目注意事项写在后面写在前面本期内容：基于Django与Bootstrap的在线计算器实验环境：vscodepython(3.11.4)django(4.2.7)bootstrap(3.4.1)jquery(3.7.1)实验目标项目功能主要是实现一个在线计算器。在输入框中输入计算式，单击“计算”按钮可以在输出框中输出结果。前端采用了Bootstrap进行制作，提供输入框和按钮让用户进行信息输入，然后将计算式通过Ajax方式传输给后台进行计算。后台采用Django进行开发，获取到前端发送的数据后利用Pyt
spring-boot-maven-plugin我们直接使用mavenpackage（maven自带的package打包功能），打包Jar包的时候，不会将该项目所依赖的Jar包一起打进去，在使用java-jar命令启动项目时会报错，项目无法正常启动。这个时候，我们就可以考虑引用spring-boot-maven-plugin插件来为项目打Jar包。maven项目的pom.xml中，添加了下述插件，当运行mavenpackage进行打包时，会打包成一个可以直接运行的JAR（fatjar）文件，使用java-jar命令就可以直接运行。注意：如果你的项目没有继承spring-boot-starter
目录前言阅读对象阅读导航前置知识数据准备笔记正文一、ES高级查询QueryDSL1.1基本介绍1.2简单查询之——match-all（匹配所有）1.2.1返回源数据_source1.2.2返回指定条数size1.2.3分页查询from&size1.2.4指定字段排序sort1.3简单查询之——Term-LevelQueries（术语级别查询，精确匹配）1.3.1Termquery术语查询（词项查询）1.3.2TermsQuery多术语查询1.3.3existsquery是否存在字段查询1.3.4idsquery——id数组查询1.3.5rangequery范围查询1.3.6prefixquer
在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。文章详细介绍了各种模型的原理和实战应用，旨在提供对文本分类技术深入理解的全面视角。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、引言文本分类作为人工智能领域的一个重要分支，其价值和影响力已经深入到我们日常生活的各个角落。在这个数据驱动的时代，文本分类不仅是机器学习和深度学习技术的集中展示，更是
5.使用SLAM_TOOLBOX完成建图写在前面当前平台文章汇总地址：ROS2机器人从入门到实战获取完整教程及配套资料代码，请关注公众号获取教程配套机器人开发平台：两驱版|四驱版为方便交流，搭建了机器人技术问答社区：地址fishros.org.cnSLAM是通过传感器获取环境信息然后进行定位和建图。在ROS2中，提供了很多的SLAM功能包，比如slam_toolbox，cartographer_ros和rtabmap_slam等。针对二维场景，其中slam_toolbox开箱即用，上手较为简单，就用它类来构建我们的第一张地图。一、安装slam-toolboxslam_toolbox是一套用于2
前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层级的连接方式来增加神经网络的深度和复杂性，同时减少了需要训练的参数数量。模块化设计：将神经网络分解为多个可重复使用的模块，以提高模型的可调节性和适应性。传统的YOLOv5系列中，Backbone采用的
目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、AUC值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的Iris数据集Iris数据集是一个经典的机器学习数据集，常用于分类算法的评估和比较。数据集包含了3种不同种类的鸢尾花(setosa、versicolor和virginica)的4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度)，每种鸢尾花有50个样本。Iris数据集中的4个特征分别是：花萼长度（sepallength）：鸢尾花的花萼长度，以厘米（cm）为单位。花萼宽度（sepalwidth）
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近日学习的大数据创新课即将结课，要求大作业答辩，做完之后分享一下，有需要的朋友可以拿去借鉴。数据爬取Beautifulsoup部分说明：由于网页界面采用的是静态页面分布，由于个人喜好，我采用的是Beautifulsoup进行网页分析,关于Beautifulsoup不太熟悉的小伙伴可以去BeautifulSoup4.4.0官方文档https://beautifulsoup.cn/查阅学习。Xpash部分说明：当然也可以使用Xpash来获取网页标签，个人认为xpash更方便，可以在浏览器网页按F11键进入开发者模式，直接复制Xpash路径，会更加轻松一些。爬虫代码展示接下来就是附上数据采集爬虫方面
