文章目录前言拖拽组件开发工具安装pyQt5打开以后把设计的转换为py文件前言python学习之路任重而道远，要想学完说容易也容易，说难也难。很多人说python最好学了，但扪心自问，你会用python做什么了？刚开始在大学学习c语言，写一个飞行棋的小游戏，用dos界面来做，真是出力不讨好。地图要自己一点一点画出来，就像这样：================| || ||===============从此讨厌编程，不想继续学下去。每次作业应付。算法考试，数据结构考试随便背代码，只求通过。最后呢？我学会变成了吗？只能对一些概念侃侃而谈，但真的会几行代码，能写出实用工具吗？答案变得模糊。
文章目录前言拖拽组件开发工具安装pyQt5打开以后把设计的转换为py文件前言python学习之路任重而道远，要想学完说容易也容易，说难也难。很多人说python最好学了，但扪心自问，你会用python做什么了？刚开始在大学学习c语言，写一个飞行棋的小游戏，用dos界面来做，真是出力不讨好。地图要自己一点一点画出来，就像这样：================| || ||===============从此讨厌编程，不想继续学下去。每次作业应付。算法考试，数据结构考试随便背代码，只求通过。最后呢？我学会变成了吗？只能对一些概念侃侃而谈，但真的会几行代码，能写出实用工具吗？答案变得模糊。
[仅需一步][org.eclipse.jgit]Java代码操作git命令的步骤...再也不用手写git命令了1.背景原因2.开源库jgit3.上手使用4.运行(windows环境)4.1有java-ide环境4.2没有java环境4.3准备一个需要update的github分支4.4直接更新分支5.github1.背景原因linux跑了一个需要经常pull代码的java项目…每次从gitee拉代码无论是用.sh还是直接命令行都很麻烦而且担心搞错分支…2.开源库jgitorg.eclipse.jgit3.上手使用pom.xmldependency>groupId>org.eclipse.jgi
[仅需一步][org.eclipse.jgit]Java代码操作git命令的步骤...再也不用手写git命令了1.背景原因2.开源库jgit3.上手使用4.运行(windows环境)4.1有java-ide环境4.2没有java环境4.3准备一个需要update的github分支4.4直接更新分支5.github1.背景原因linux跑了一个需要经常pull代码的java项目…每次从gitee拉代码无论是用.sh还是直接命令行都很麻烦而且担心搞错分支…2.开源库jgitorg.eclipse.jgit3.上手使用pom.xmldependency>groupId>org.eclipse.jgi
随着不断地使用Spring，以及后续的Boot、cloud，不断的体会到这个拯救Java的生态体系的强大，也使我对于这个框架有了极大的好奇心，以至于产生了我为什么不能写一个这样的框架的思考。通过自学及参考谭勇德(Tom)老师的《Spring5核心原理》这本书，决定记录我手写Spring的过程，记录此系列博客。愿每个想探究Spring原理的人，学习道路一帆风顺文章目录1准备阶段——自定义配置1.1配置application.properties1.2配置web.xml文件1.3自定义注解1.3.1@Service1.3.2@Autowired1.3.3@Controller1.3.4@Reque
前言前文提到了响应式编程，响应式规范Reactivestreams，以及响应式扩展Reactor的简单使用在使用Reactor时我一直很好奇，它是怎么做到的？好奇心驱使我想要自己去写一个Reactivestreams的实现，并参照Reactor源码来看看大神是如何实现的话不多说，开始写代码(本文比较啰嗦，因为掺杂了自己的实现思路)简单序列的发布者看一下Reactor的一个简单例子Flux.just("a","b","c","d").subscribe(newSubscriber(){Subscriptionsubscription;@OverridepublicvoidonSubscribe(
Unet语义分割目录Unet语义分割1.如何理解“语义”“分割”。2.语义分割原理(重点)3.语义分割意义4.语义分割应用场景5.Unet的优势（医学领域）6.先行知识储备7.语义分割流程8.项目结构及介绍9.安装环境（python=3.8，pytorch）10.实现流程（重点）11.损失函数12.评估指标13.UNet论文14.源码地址（永久、免费）15.如何修改成自己的任务16.个人成长心得17.项目落地应用如何理解“语义”“分割”。 语义分割定位于人工智能的深度学习的计算机视觉领域，其相关任务还有目标检测、图像分类、实例分割、姿态估计等。 计算机视觉中关于图像识别有四
🐱个人主页：不叫猫先生🙋♂️作者简介：2022年度博客之星前端领域TOP2，前端领域优质作者、阿里云专家博主，专注于前端各领域技术，共同学习共同进步，一起加油呀！💫优质专栏：vue3从入门到精通、TypeScript从入门到实践📢资料领取：前端进阶资料可以找我免费领取🔥摸鱼学习交流：我们的宗旨是在工作中摸鱼，摸鱼中进步，期待大佬一起来摸鱼(文末有我wx或者私信)。目录基础回顾一、声明Promise类，并进行初始化操作二、then方法三、catch方法四、基础完整版代码五、案例测试六、问题1.为什么then函数中需要考虑Promise状态为pending的情况？2.当then函数传的参数不是函
说明使用pytorch框架，实现对MNIST手写数字数据集的训练和识别。重点是，自己手写数字，手机拍照后传入电脑，使用你自己训练的权重和偏置能够识别。数据预处理过程的代码是重点。分析要识别自己用手在纸上写的数字，从特征上来看，手写数字相比于普通的电脑上的数字最大的不同就是数字的边缘会发生不同幅度的抖动。而且，在MNIST数据集中的数字是边缘为黑色的，然后数字是不同灰度的白色的，如下所示：在数据集中，每个数据都是28∗2828*2828∗28的灰度图，并且黑色部分都是零，其余白色的灰度值并不统一。因为如果训练时背景都是统一的时候我们测试用的图片背景也必须是统一的，否则基本无法识别出来。除非训练的
chatGPT基于所谓的大模型，这里有两个关键词一个是“大”，一个是“模型”，我们先看什么叫“模型”。所谓模型其实就是深度学习中的神经网络，后者由很多个称之为“神经元”基本单元组成。神经元是一种基础计算单元，它执行两种操作，首先是一个矩阵M和输入向量X做乘法操作，其结果是一维向量WX，然后再跟另一个一维向量b做加法操作，所得结果还是一维向量WX+b,这些步骤统称为线性运算，最后这个一维向量会输入到一个函数f，最终输出结果是也是一个向量f(W*X+b)，这个步骤叫非线性操作，其基本流程如下：chatGPT的参数有1750亿个，也就是说它由1750亿个像上面那样的计算单元相互连接所形成的超大网络组
