Python
卡码网刷题一之获取连通的相邻节点列表
哇丢~~~果然工作后就没时间刷题了，先来个简单的试试水 题目描述： 在网元内，存在了 N 个转发节点，每个转发节点有自己唯一的标识 TB 且每个节点有 M 个端口，节点间通过端口进行报文通讯。出于业务隔离的需求，服务器内的端口被划分为多个通讯平面(用 VLAN 隔离，每个 VLAN 都有一个 VLAN ID作为标识) 1、如果两个端口的VLAN ID相同，则说明这两个端口处于同个
关于BGE-M3接入LangChain时遇到的问题与解决方法
本文基于https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/GLM-4/02-GLM-4-9B-chat%20langchain%20%E6%8E%A5%E5%85%A5.md提供的教程。由于使用本地部署的大模型，在继承LangChain中的LLM类时需要重写几个函数。 但是在具体测试的时候出现了以下的错误 /root/miniconda3
云计算渲染时代：选择Blender或KeyShot进行高效渲染
在云渲染技术日益成熟的背景下，挑选一款贴合项目需求的3D渲染软件显得尤为关键。当前，Blender与KeyShot作为业界领先的全能渲染解决方案，广受推崇。它们虽皆能创造出令人信服的逼真视觉效果，但在特色功能上各有所长。本篇文章旨在深入剖析Blender与KeyShot的核心渲染能力，并指导用户如何根据云渲染环境的具体需求，在这两者之间做出明智的选择。 一、Blender和KeyShot介绍 B
一天快速入门Django：从0到1创建属于自己的Web应用
DjangoWeb开发 Day1 1. Django的安装 2. 创建项目 2.1 终端创建 2.2 pycharm创建 2.3 项目文件介绍 3. 创建app 3.1 Pycharm命令行创建 3.2 app目录介绍 4. 快速上手 4.1 确保app已注册 在settings.py的列表变量INSTALLED_APPS中，添加一个 'app名' ，添加新app 4.2 URL和函
Minimum_jerk参考代码
1. 参考代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from cvxopt import matrix, solvers def genQk(T_down, T_up): Q = np.zeros((6, 6)) Q[3][4] = 72 * (T_up**2 - T_down**2) Q[3][5] =
Python数据分析方法与技巧
背景介绍 数据分析是数据科学领域的核心技能之一，它涉及到数据的收集、清洗、处理、分析和可视化。 数据分析是指通过收集、清洗、处理、分析和可视化数据来发现隐藏的模式、趋势和关系的过程。 数据分析是数据科学的一个重要环节，它可以帮助我们解决各种问题，如预测、优化、决策等。 Python是数据分析的一个非常流行的编程语言，它提供了许多强大的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，
node-sass 依赖包无法安装的解决方法
一、问题描述 重装 Node 后，重新启动项目，报错未找到 node-sass 模块 试过各种 npm方法后依然无效，于是放弃安装。 网上常见的解决方法 使用 cnpm ：cnpm install node-sass --save（失败） 指定镜像源：npm i node-sass --save --sass_binary_site=https://npm.taobao.
【OpenVINO™】YOLOv10在CPU上也能实现50+FPS推理—使用OpenVINO C++部署YOLOv10
英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领
yolov5网络结构
网络模型解析 本篇主要讲解yolov5的网络模型结构以及其代码实现。 到yolov5为止，yolo系列的网络模型结构发展快速的是1，2，3三代，4，5逐渐稳定优化。网络结构主要分为3大部分，分别是： Backbone Neck Head 如下有多张可视化的示意图： 网络模型的定义 yolov5有5种网络结构，不同之处在于网络复杂度。 本篇以yolov5s为例来讲解。yolov5中使用
python - [12] 脚本一文通
题记部分 一、文件夹&文件 （1）删除空文件夹 # 删除目录中的空文件夹 import os def move_epty_folders(directory_path): for root, dirs, files in os.walk(directory_path, topdown=False): for folder in dirs:
Python速通（输入输出）
1.（ 牛牛最喜欢的语言）牛牛认为Python是世界上最好的语言，因为Python是一种简单、方便、易学习的语言，牛牛最喜欢Python了！现在请你输出字符串"Python is the best language!"表达牛牛对Python的喜爱。 2.（ 冲击offer的牛牛）即将毕业的牛牛在牛客网投递了简历，收到笔试邀请的他非常高兴。因为笔试使用机器判卷，当牛牛提交试卷的时候，牛牛便得到
Python数据分析代码示例
数据清洗 在进行数据分析之前，通常需要对原始数据进行清洗，即处理缺失值、异常值、重复值等问题。 下面是一个数据清洗的示例代码： 数据可视化 数据可视化是将数据以图形化的方式展示，便于人们理解和分析。Python提供了各种数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。 下面是一个使用Matplotlib进行数据可视化的示例代码： 数据挖掘 数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的
Pandas时间序列
Pandas时间序列 1.字符串转换为时间 如下字符串格式可以转换为时间 20240704 2024.07.04 2024/07/04 04/07/2024 04-July-2024 2.获得时间 有如下属性 属性 说明 year 获得年 month 获得月 day 获得日 weekday 获得星期几，0表示星期一，6表示星期日 quarter 获得季度
调用kimi接口（付费）
1.打开Moonshot AI用户中心，注册并登录，创建一个API密钥，保存下来，后面会用到。 https://platform.moonshot.cn/console/limits 打开API文档，复制这段Python代码，用上面的密钥覆盖MOONSHOT_API_KEY 2. 打开API文档，复制Python代码，用上面的密钥覆盖MOONSHOT_
AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望
AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望 1. AI Agent（LLM Agent）介绍 1.1. 术语 Agent：“代理” 通常是指有意行动的表现。在哲学领域，Agent 可以是人、动物，甚至是具有自主性的概念或实体。 AI Agent：AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。 RPA：R
python学习之字符编码
字符分类及历史 ASCII 0-255 从数字到小写大写英文字母，加上一些特殊符号，常用的低字节（0-127）也是基本表，非常用的高字节（128-255）也是扩展表，8位为1字节，ASCII中每一个字符占一个字节 GB2312 中国1980年，为中文在计算机应用而制定的编码系统，一个字符占两个字节，中英文环境下兼容ASCII码，以连续两个高字节在一起就为中文字符 GBK 在GB2312的基础上扩展
Apache DolphinScheduler 与 AWS 的 EMR/Redshift 集成实践分享
引言 这篇文章将给大家讲解关于DolphinScheduler与AWS的EMR和Redshift的集成实践，通过本文希望大家能更深入地了解AWS智能湖仓架构，以及DolphinScheduler在实际应用中的重要性。 AWS智能湖仓架构 首先，我们来看一下AWS经典的智能湖仓架构图。 这张图展示了以S3为核心的数据湖，围绕数据湖的是各种组件，包括数据库、Hadoop的EMR、大数据处理、数据仓库
入门深度学习和TensorFlow
入门深度学习和TensorFlow时，首先要确保掌握必要的先导知识，然后逐步通过理论和实践相结合的方式深入学习。以下是一个具体的引导例子以及后续的学习计划。 入门深度学习和TensorFlow 1. 先导知识 在开始学习深度学习和TensorFlow之前，需要掌握以下先导知识： 数学基础： 线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量等 微积分：导数、积分、偏导数等 概率论与统计学：基本概率分布、期
SlicerJupyter安装
1、打开Slicer，在Extensions Manager中搜索“slicerjupyter”，安装并重启 2、Ctrl + F打开模块搜索，搜索“jupyter”，打开“JupyterKernel” 3、创建“Notebook drectory”工作目录，并浏览到该目录 4、修改PIP源，到“%APPDATA%pip”目录中创建“pip.ini”文件，其内容为如下 [gl
在Ubantu22.04中运行ORB_SLAM3
在Ubantu22.04中运行ORB_SLAM3 一、概述 ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。从第一版的单目相机系统，到第二版加入了对stereo以及RGBD camera的支持，再到目前最新版本的orb-slam整合了visual，以及visual-inertial的融合方案，使得整个算法系统可以非常
Power BI实用技巧——外部工具DAX studio
Power BI实用技巧——外部工具DAX studio 当你想要将Power BI表格对象数据导出，Power BI却告诉你：您的数据过大可能会执行一些数据抽样，点击继续导出一份CSV文件，却发现Power BI只能导出三万行数据，这该怎么办呢？ 这里我们就要推荐一款非常实用的外挂级软件——DAX studio，通过它可以连接到当前的PBI模型，并且不受限制的导出数据，跟着步骤做即可提升Powe
算法金 | 我最常用的两个数据可视化软件，强烈推荐
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 预警：今天文章的描述可能会让你有点别扭；如感到不适，请及时停止 在我行走江湖的行囊中，有两件利器，tableau与matplotlib，它们足以让我应对各种数据可视化的较量。tableau，乃是BI领域的名门正派，其可视化之术，与PowerBI不相上下。matp
全网最适合入门的面向对象编程教程：09 类和对象的Python实现-类之间的关系，你知道多少？
全网最适合入门的面向对象编程教程：09 类和对象的 Python 实现-类之间的关系，你知道多少？ 摘要： 本文主要对类之间的关系进行了基本介绍，包括继承、组合、依赖关系，并辅以现实中的例子加以讲解，同时说明了不同关系的特点和应用场景。 原文链接： FreakStudio 的博客 往期推荐： 学嵌入式的你，还不会面向对象？？！ 全网最适合入门的面向对象编程教程：00 面向对象设计方法导论 全网最适