Python
第三章：将源文件转换为抽象语法树
如前一章所学，编译器通常分为前端和后端两部分。在本章中，我们将实现一种编程语言的前端，即主要处理源语言的部分。我们将学习现实世界中编译器使用的技术，并将其应用于我们的编程语言。 我们的旅程将从定义我们的编程语言的语法开始，结束于抽象语法树（AST），它将成为代码生成的基础。你可以将这种方法应用于你想要实现编译器的任何编程语言。 在本章中，你将学到以下内容： 定义一个真实的编程语言，你将了解tin
Voxel R-CNN 代码解析
1. 网络主体架构 以voxel_rcnn_car.yaml为例。 主要包括： VFE(体素编码网络)，这里采用下MeanVFE; BACKBONE_3D，这里采用VoxelBackBone8x; MAP_TO_BEV，这里采用HeightCompression，NUM_BEV_FEATURES为256； BACKBONE_2D，这里采用BaseBEVBackbone； DENSE_HEAD，这
为啥赋值他就报错JSONDecodeError？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python解析的问题。问题如下：大佬们 谁有时间帮忙看下这个情况 好奇怪哦 为啥赋值他就报错JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) load是load文件，loads才是数据。 二、实现过程
Python Seaborn 类别散点图的绘制
Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础上的 Python 可视化库，用于创建各种统计图形和数据可视化。类别散点图（Categorical scatter plots）是用于显示一个或两个分类变量的分布的图表。Seaborn提供了几种函数来创建类别散点图。可以使用 catplot()、stripplot() 和 swarmplot() 来绘制类别散点图，这些函数用
Django学习第一天-Flask_Web前端HTML部分
目录1.day11.快速开发网站2.浏览器能识别的标签2.1 编码2.2 title2.3标题2.4 div和span2.5 超链接2.6 图片小结2.7 列表2.8表格2.9 input系列（7个）2.10 下拉框2.11 多行文本案例：用户注册2.12 网络请求 1.day1 1.快速开发网站 创建一个web.py的文件 输出 我们做的简单网站和复杂网站的区别 别人的更好看
Python：Selenium爬虫
常用语法 驱动常用方法 driver.maximize_window() # 最大化浏览器 driver.set_window_size(w,h) # 设置浏览器大小 单位像素 driver.set_window_position(x,y) # 设置浏览器位置 driver.back() # 后退操作 driver.forw
R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19839 机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相对强弱指标（RSI）是最常见的技术指标之一。它用于识别超卖和超买情况。传统上，交易者希望RSI值超过70代表超买市场状况，而低于30则代表超卖市场状况。但是，这些主张是否有效？为什么70，为什么30？此外，不同的趋势市场如何影
PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27099 最近我们被客户要求撰写关于蒙特卡罗的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 该项目分两部分完成： 第一部分涉及为几何布朗运动编写代码，并检查和验证它是否工作。这是使用 Python
编程语言中的Variable Shadowing（变量遮蔽）—— declaration shadows a local variable —— Consider Allow Shadowing of let Bindings
Variable Shadowing（变量遮蔽）是编程语言中比较常见的一种情况，但是由于不同语言对于这个情景的处理是不同的，所以在具体语言中这个Variable Shadowing（变量遮蔽）的表现也是不同的。 简单的说，Variable Shadowing（变量遮蔽）就是指之前已经定义了一个变量并赋值，然后再后面又重新定义和赋值，然后这就是Variable Shadowing（变量遮蔽）。 在
大语言模型（LLM）运行报错：module ‘streamlit‘ has no attribute ‘chat_message‘
参考： https://blog.csdn.net/weixin_45748921/article/details/134645308 问题在于版本不匹配，深究一下为什么各个版本软件不匹配，发现原因是python版本不匹配，原来python3.9版本造成的，于是把python环境升级为python3.10即可。 本博客是博主个人学习时的一些记录，不保证是为原创，个别文章加入了转
Java21 + SpringBoot3整合Redis，使用Lettuce连接池，推荐连接池参数配置，封装Redis操作
目录前言相关技术简介Redis实现步骤引入maven依赖修改配置文件定义Redis配置类定义Redis服务类，封装Redis常用操作使用Redis服务类总结 前言 近日心血来潮想做一个开源项目，目标是做一款可以适配多端、功能完备的模板工程，包含后台管理系统和前台系统，开发者基于此项目进行裁剪和扩展来完成自己的功能开发。 本项目为前后端分离开发，后端基于Java21和SpringBoot3开发，后端
项目移植Zero-DCE 开发环境Pycharm 2023.3.2
首先在内置Pycharm 开发环境下，下载python3.7 通过pip 命令安装相应的依赖库 安装tensorflow 2.0.0 安装PIL时由于版本的升级，此时需要安装Pillow 安装dlib 安装OpenCV 安装mtcnn 安装sklean 解决 module ‘cv2‘ has no attribute ‘gapi_wip_gst_G
HanLP — 感知机(Perceptron) -- Python
HanLP — 感知机(Perceptron) 感知机 感知机是根据输入实例的特征向量 x 对其进行二类分类的线性模型： [f(x)=sign(wcdot x+b) ]感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面 $ wcdot x+b=0 $.其中w是超平面的法向量，b是超平面的截距。 可见感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。 感知机学习的假设 感知机学习的重要前提假设是训练数据集
NebulaGraph is nothing without you ｜ 社区 2023 年度人物合集
在去年的年度人物 回顾中，我们看到了形形色色的人们，他们当中有帮 NebulaGraph 捉 bug 的小能手，也有通过用回复来解答他人疑惑的启蒙者…在今年（2023 年），我们这个整点不一样的，将镜头推进，看清他们的姓氏和脸庞，聚焦在每位 NebulaGrpah 技术社区作出贡献的小伙伴。 每年的人物盘点，像是翻开了一本书，字里行间记录着这些人们的足迹：liujianan 1 月 4 日为“使
django html页面开发总结
HTML页面 实现时钟效果 效果展示： 主题：（纯文字版） HTML页面定时刷新 部署爬虫舆情监测系统时，需要时不时进行爬虫爬取和数据更新 只需要在里设置 20000：每20秒刷新一次页面 管理系统用户登陆页面模板 在django【views.py】中 (check_code函数在下面) python生成自动验证码 需要ttf文件（字体文件） python将文件放入内存操作 d
python3 podman库
前言 最近在使用 podman, 需要调用一些 podman的接口，podman官网提供的接口并不是很详尽，使用 unix.sock 的方式调用有一 些困难。后来测试 ai 工具时，其提供了一个比较好用的库：podman, 适用了一下，感觉还不错，在此记录一下。 正文 安装 podman 库 简单的控制脚本 podman_ctl.py 注意，unix:///run/podman/podma
Spark中DStream 输出
输出操作指定了对流数据经转化操作得到的数据所要执行的操作(例如把结果推入外部数据库或输出到屏幕上)。与 RDD 中的惰性求值类似，如果一个 DStream 及其派生出的 DStream 都没有被执行输出操作，那么这些 DStream 就都不会被求值。如果StreamingContext 中没有设定输出操作，整个 context 就都不会启动。 输出操作如下： ➢ print()：在运行流程序的驱动
python创建json文件并换行
在 Python 中，您可以使用内置的json 模块创建和操作 JSON 文件。以下是如何创建一个 JSON 文件的步骤： 1、Json格式 JSON 数据的书写格式是键（名称）/值对。 JSON 值可以是：字符串（在双引号中）、数组（在中括号中）、数字（整数或浮点数）、逻辑值（true 或 false）、对象（在大括号中）、 null。 JSON有三种格式：
Python并发编程之进程间通信与线程间通信
进程间通信与线程间通信 【一】进程间通信（IPC） 进程间通信（Inter-Process Communication，IPC）是指在不同进程之间进行数据交换和信息传递的机制。在多进程系统中，不同进程可能运行在不同的地址空间，因此需要一些特殊的方法来实现它们之间的通信。 以下是一些常见的进程间通信的方法： 管道（Pipe）： 管道是一种单向通信机制，用于在两个相关的进程之间传递数据。 分
intertnlm实训营第六次作业
作业 基础作业 使用 OpenCompass 评测 InternLM2-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能 使用下边的命令 刚开始的时候，用的是max-seq-len=2048,bs = 2，开始冒红，猜测是显存问题，调小了就好了 进阶作业 在configs目录下创建文件eval_internlm2_chat.py 使用下面的命令对模型量化并运行 原本的 量化前
Ububtu 20.04.6 LTS 安装ROS2和Gazebo
记录本人在Ububtu 20.04.6 LTS系统下安装ROS2和Gazebo的步骤，方便需要时查阅 安装ROS2 Foxy 获取签名 添加软件源 以下指令二选一执行即可 官方给出的软件源地址 替换为国内镜像，速度更快 安装 安装过程中，若出现如下提示，则使用aptitude指令安装，并修复依赖 下列软件包有未满足的依赖关系： ros-foxy-desktop : 依赖: ros-fo
Python - “人生苦短，我用Python”
字符串的三种定义方式 1、单引号定义法：name = '人生苦短,我用Python' 2、双引号定义法：name = "人生苦短,我用Python" 3、三引号定义法：name = """人生苦短,我用Python""" 三引号定义法，和多行注释的写法一样，同样支持换行操作。 使用变量接收它，它就是字符串；不使用变量接收它，就可以作为多行注释使用。 name = "'人生苦短, 我用