Python
机器学习算法原理实现——神经网络反向传播，链式求导核心
记得先看之前的梯度下降文章！ 链式求导的核心来了，就高中数学知识： 代码实现： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sigmoid 激活函数及其导数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def sigm
HyperVectorDB
https://github.com/deatos/HyperVectorDB HyperVectorDB HyperVectorDB is a local vector database built in C# that supports various distance/similarity measures. It is designed to store vectors and assoc
PowerPoint傻瓜书4校对
4 校对演示文稿 本章主要内容 拼写检查 语词库 确的大写和标点符号用法 自动更正功能 4.1 边输入边检查拼写错误 PowerPoint的拼写检查程序你犯错误的时候就大胆地指出你的错误，用波浪形红线下划它不认识的单词，如图第二个要点中的 deid一词。 当您看到提示性的波浪红线时，您有几种选择： 更正： 使用正确的拼写重新输入单词。 让PowerPoint 帮忙 您可以右键单击该单词，
【Python基础】list（列表）
list作为Python中最常用的数据结构之一，与其他编程语言的数组有相似的特点，但是它具有着更为强大的功能，接下来将详细地为大家介绍一下list的所有操作。 （注：tuple元组类型与list类似，但是tuple的元素不能修改；set集合与list也类似，但是集合中的元素是无序的，且会自动除去重复元素） 1. list列表的创建 创建一个列表（不赋初值）: 创建一个列表，并对其赋初值 a =
半透明区域的QPixmap转换为CVImage
def pixmap_to_cv2(pixmap): # 将QPixmap转换为QImage image = pixmap.toImage() # 创建一个新的QImage，使用32位ARGB格式，以保留alpha通道信息 image_with_alpha = QtGui.QImage(image.size(), QtGui.QImage.Format_ARGB3
numpy 基本知识(1)
道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期 -- 《荀子·修身》 numpy 概述 1. numpy 是什么 numpy 是python 的扩展程序库 2. numpy 的作用是什么 支持大量的维度数组和矩阵运算，对于数组运算有大量的数学函数库 数组计算主要包含： 一个强大的N维数组对象ndarray 广播功能函数 整合C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数,傅里叶变换，随机数生成等功
sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight
https://blog.csdn.net/FY_2018/article/details/116951278 compute_class_weight这个函数的作用是对于输入的样本，平衡类别之间的权重，下面写段测试代码测试这个函数： 如上图所示，可以看到这个函数把样本的平衡后的权重乘积为4，每个类别均如此。banlanced的计算公式为：n_samples/n_classes/
Keras EarlyStopping
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint es = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, restore_best_weights=True) 为了获得性能良好的神经网络，网络定型过程中需要进行许多关于所用设置（超参数）的决策。超参数之一是定
腾讯事务处理技术验证系统3TS-Coo模块的项目环境安装使用说明
本篇文章将详细说明3TS-Coo模板的安装和使用，帮助您快速上手项目 第一部分是简单的基础Docker相关概念，精炼的几句小白话快速理解即可； 第二部分是快速安装项目环境的安装文档，简单几行命令搞定，小白也能轻松上手； 第三部分是对于已经安装的项目环境的简单使用的说明文档； 项目地址: https://github.com/Tencent/3TS/tree/coo-consistency-ch
堆利用 -- 堆块重叠
0x01 介绍 堆块重叠是借助堆溢出来修改chunk的size字段让其包含多个chunk，然后就可以实现一些非法的操作，比如泄露修改chunk的fd指针。 之所以能够完成重叠实际上和free函数有关，由于chunk释放的时候只会检查nextchunk的size字段是否合法，而nextchunk的获取是通过chunk+size来获取的，这样就会忽略中间的那些chunk。我们只要修改chunk的si
NumPy Ndarray 对象(2)
道阻且长，行则将至 目录1.NumPy数组 和 原生Python Array（数组）之间有几个重要的区别： 1. NumPy数组 和 原生Python Array（数组）之间有几个重要的区别： NumPy 数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型
机器学习算法原理实现——cart决策树
cart决策树示例： 本文目标，仿照sklearn写一个cart树，但是仅仅使用max_depth作为剪枝依据。 我们本次实现cart分类，因此用到gini指数： 为了帮助理解： 好了，理解了基尼指数。我们看下cart树的构建步骤： 注意还有几个细节： &nbs
JavaNote05-面向对象编程01
0. 面向对象内容的三条主线 Java类及类的成员：（重点）属性、方法、构造器；（熟悉）代码块、内部类 面向对象的特征：封装、继承、多态、（抽象） 其他关键字的使用：this、super、package、import、static、final、interface、abstract等 1. 面向对象编程概述 面向对象是软件开发中的一类编程风格、开发范式。除了面向对象，还有面向过程、指令式编程
LeetCode279:完全平方数——动态规划算法——python语言
无意间看到了这么一个题： LeetCode279:完全平方数，动态规划解法超过46%，作弊解法却超过97% ============================================= 使用Python编写动态规划算法来解决该问题： 效果： &nbs
SICTF2023 #Round 2 wp + 附件
附件 https://github.com/nyyyddddn/ctf/tree/main/Sictf2023 %23Round 2 Reverse [签到]PYC 电脑上的pycdc出问题了，就找个在线的 https://www.lddgo.net/string/pyc-compile-decompile print('SICTF{07e278e7-9d66-4d90-88fc-8bd61e49
buildozer配置说明
要配置buildozer，需要打开buildozer.spec文件进行编辑。该文件包含了所有构建Android APK所需的配置选项，例如应用程序名称、包名、版本号、支持的最低API级别、使用的库等。 以下是一些常用的配置选项： 1. application:应用程序名称 ``` # (str) Application name appnam
【matplotlib基础】--文本标注
Matplotlib 文本和标注可以为数据和图形之间提供额外的信息，帮助观察者更好地理解数据和图形的含义。 文本用于在图形中添加注释或提供更详细的信息，以帮助观察者理解图形的含义。标注则是一种更加细粒度的文本信息，可以被用来为特定的数据点或区域提供更详细的信息。 本篇通过示例依次介绍文本和标注的常用使用方式。 1. 文本 文本在图形中主要用在标题，坐标轴，图形中的一些说明等等地方。 1.1. 颜色
⑦初识python--python数据容器的公共方法
数据容器的公共方法 数据序列的公共方法 运算符 描述 支持容器类型 + 合并、拼接 字符串、列表、元组 * 复制 字符串、列表、元组 in 判断元素是否存在容器中 字符串、列表、元组、字典、集合 max() 返回容器中的最大值 列表、元组、集合 min() 返回容器中的最小值 列表、元组、集合 in只能判断字典中的key是否存在 数据容器的相互转换 列表
【2.0】RabbitMQ安装
【一】RabbitMQ是什么 官网：https://www.rabbitmq.com/getstarted.html 【1】介绍 RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。 AMQP ：Advanced Message Queue，高级消息队列协议。 它是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计，基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受产品
【5.0】RabbitMQ使用之闲置消费
【一】闲置消费介绍 正常情况如果有多个消费者，是按照顺序第一个消息给第一个消费者，第二个消息给第二个消费者 但是可能第一个消息的消费者处理消息很耗时，一直没结束，就可以让第二个消费者优先获得闲置的消息 传统情况下，如果有多个消费者，消息会按顺序依次发送给每个消费者。 但是，如果第一个消费者处理消息的时间很长，那么其他消费者就会等待，无法继续进行任务处理。 为了解决这个问题，
【4.0】RabbitMQ使用之消息安全
【一】消息安全之ack ACK是一种确认机制，用于确保消息在消费者接收后被正确处理。 当消费者接收到消息并成功处理时，它发送一个ACK（Acknowledgement）给生产者，表示消息已经处理完毕。 只有在收到ACK之后，生产者才会从队列中删除该消息。 我们使用RabbitMQ作为消息中间件，并通过pika库进行消息的生产和消费。 在消费者端，我们可以通过调用channel.basic
【3.0】RabbitMQ使用
【一】基于Queue实现生产者消费者模型 【二】基本使用（生产者消费者模型） 对于RabbitMQ来说，生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象，而是某台服务器上的RabbitMQ Server实现的消息队列。 不同语言的示例代码参考 https://www.rabbitmq.com/getstarted.html 【1】生产者 安装模块 使用 运行上述代码，
【7.0】基于RabbitMQ实现RPC
【一】RPC介绍 【1】介绍 RPC（Remote Procedure Call）是一种远程过程调用的协议，它允许一个计算机程序通过网络请求调用远程服务器上的一个子程序或函数。 基于RabbitMQ实现的RPC可以更加可靠地实现远程过程调用。 【2】分布式的系统中使用 微服务之间的调用 resful的接口 rpc调用 【二】基于RabbitMQ实现RPC 【1】服务端 【2】客户端
【6.0】RabbitMQ使用之发布订阅
【一】发布订阅 【1】发布者 使用Pika库创建了一个与RabbitMQ服务器的连接 然后创建了一个通道（channel）。 接下来，我们声明了一个名为'm1'的交换机，并指定其类型为'fanout'，这表示消息将被广播到所有订阅者。 调用basic_publish方法，我们将消息发布到名为'm1'的交换机，使用空的routing_key表示该消息将被发送到交换机绑定的所有队列中。
【连接Linux远程开发】
【一】咱们开发的环境 【1】Windows开发，Linux上线 在这种情况下，我们可以在Windows上进行开发，然后将项目部署到Linux服务器上。 一般而言，我们可以使用跨平台的开发工具和技术，例如Python、Java等。 这样可以最大程度上减少开发和部署环境之间的差异。 案例： 假设我们正在开发一个Python Web应用程序，我们可以使用Windows中的PyCharm等集成开发环
python学习笔记-redis缓存数据库
一、缓存数据库介绍 NoSQL (not only sql) redis是业界主流的Key-value nosql数据库之一，和memcached类似 redis优点： 速度快，每秒可执行大约110000设置操作，81000个/每秒的读取操作 支持丰富的数据类型，列表，结合，可排序集合，哈希等 操作是原子的 二、redis操作 安装redis ubuntu安装$ sudo apt-get i
⑧初识python--python的列表推导式
python的列表推导式 1、什么是推导式 推导式comprehensions（又称为解析式），是python的一个独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列（一个有规划的列表或控制一个有规律列表的结构体。共有三种推导式：列表推导式，集合推导式，字典推导式。 2、为什么需要推导式 列表推导式其实就是用来简化代码的 3、列表推导式 基本语法： 先执行右边的条件，然后将满足条