Python

Ubuntu 20.04下，A卡使用stable diffusion webui画图

一、安装AMD驱动下载AMD驱动安装器（以RX6650XT为例）：https://www.amd.com/zh-hans/support/graphics/amd-radeon-rx-6000-series/amd-radeon-rx-6600-series/amd-radeon-rx-6650-xt 使用sudo dpkg -i amd* 安装然后运行：amdgpu-install -y -

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记录在【Windows】下安装【node-canvas】遇到的各种问题（无法安装canvas，安装canvas包报错error...）

好久没更新博客了，因为工作越来越忙，没什么时间去记录一些问题，最近闲下来一点，由于某些原因不得不暂时在Windows下做开发，项目用到了node-canvas处理图片什么的，在安装的时候各种报错，确实让人很抓狂，这里简单记录下：首先说明下，node-canvas的　　官方git仓库 https://github.com/Automattic/node-canvas，在没有安装前置依赖之前，直

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基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据

原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题，单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合业务提高企业利润却很难

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NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据

从上图可以看出不同地区留言板的情感倾向分布，总的来说，负面情感留言数目和积极情感相差不多，负面情感留言较多，占比46%，积极情感留言占比42%，中立情感的留言占比11%。从地区来看，活跃在各大媒体的“朝阳区群众”留言数目也是最多的，其次是海淀区，昌平区。因此，从情感分布来看大部分留言还是在反应存在的问题，而不是一味赞美或者灌水。点击标题查阅往期内容 python主题建模可视化LDA和T-

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数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性

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R语言APRIORI模型关联规则挖掘分析脑出血急性期用药规律最常配伍可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31846 最近我们被客户要求撰写关于关联规则的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文帮助客户运用关联规则方法分析中医治疗脑出血方剂,用Apriori模型挖掘所选用的主要药物及其用药规律,为临床治疗脑出血提供参考脑出血急性期用药数据读取数据将数据转化成关联数据查看每个药品的出现频率可以看到每个药品出现的频率，从而判断哪些药

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DRF学习第二课，实战

1，models模型 class BookInfo(models.Model): title=models.CharField(verbose_name="图书名称",max_length=32) pub_date=models.DateField(verbose_name="发布日期") read=models.IntegerField(default=0,verbose

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pytorch--训练分层学习率设置

在训练模型时，我们经常会使用两个神经网络模型进行融合，若两个模型的复杂度不同，或者激活函数不同，导致训练后的模型训练损失忽高忽低，差距巨大，有可能是陷入了局部最优的状况。这时候采用分层学习率的策略可能帮助模型度过局部最优困境。下面是一个简单的示例：对于一个继承于nn.Module的神经网络模型Model 那么分层学习率的设置大致如下：

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TIER 1: Responder

TIER 1: Responder Active Directory Active Directory（AD）是由微软开发的目录服务，用于在网络环境中管理和组织用户、计算机、应用程序和其他资源。它是 Windows 操作系统的一部分，并提供了一种集中化的方式来管理和控制网络中的各种对象和权限。 NTLM 是旧的 Windows 身份验证协议，最初由微软开发用于 Windows 操作系统。它被用于

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Spark简介

（一）Spark介绍 Spark是一个通用的分布式数据处理引擎。通用：通用指的是Spark可以做很多事情。包括机器学习，数据流传输，交互分析，ETL，批处理，图计算等等等等都是Spark可以做到的。甚至可以说，你需要用数据实现的任何事情，你都可以用Spark试试看。分布式：指的是Spark处理数据的能力是建立在许多机器上的，是可以和分布式的存储系统对接的，是可以做横向扩展的（简单点说就是电脑

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在滴滴和字节跳动干了 2 年，太真实…

先简单交代一下背景吧，某不知名985的本硕，17年毕业加入滴滴，之后跳槽到了头条，一直从事软件测试相关的工作。之前没有实习经历，算是两年半的工作经验吧。这两年半之间完成了一次晋升，换了一家公司，有过开心满足的时光，也有过迷茫挣扎的日子，不过还算顺利地从一只职场小菜鸟转变为了一名资深划水员。在这个过程中，总结出了一些还算实用的划水经验，有些是自己领悟到的，有些是跟别人交流学到的，在这里跟大家分享

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odoo 改变字段显示

通过scss文件处理.使必填字段下划线加粗 .o_required_modifier .o_input{ border-bottom :2px solid $o-main-text-color !important; } 　　必填加型号,红色 .o_required_modifier::before{ content:"*"; color:red; } 　　

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Python连接es笔记一之连接与查询es

本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：Python连接es笔记一之连接与查询es 有几种方式在 Python 中配置与 es 的连接，最简单最有用的方法就是定义一个默认的连接，如果系统不是需要访问多个集群，最建议的方式就是使用 create_connection 方法创建连接，然后所有的操作都会自动使用这个连接。以下是本篇笔记目录：安装依赖连接 Search 查询 Respon

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2023.5.27——软件工程日报

所花时间（包括上课）：6h 代码量（行）：0行博客量（篇）：1篇今天，上午学习，下午学习。我了解到的知识点： 1.了解了一些数据库的知识； 2.了解了一些python的知识； 3.了解了一些英语知识； 5.了解了一些Javaweb的知识； 4.了解了一些数学建模的知识； 6.了解了一些计算机网络的知识；

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Anaconda正确安装pytorch正确步骤

前提： Anaconda安装的10个坑 1没有系统环境变量(有的安装包没有系统环境变量，勾选安装，需要自己配置环境变量，否则会后面会让你重新安装) 2安装pytorch前，要conda activate myenv //激活环境，不然安装默认路径，用不了，白安装了第一步一劳永逸，设置镜像源 pip config set global.index-url http://mirror

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Python协程：从yield/send到yield from再到async/await

Python中的协程大概经历了如下三个阶段：最初的生成器变形 yield/send 引入@asyncio.coroutine和yield from 在最近的Python3.5版本中引入async/await关键字一、生成器变形yield/send 普通函数如果出现了yield关键字，那么该函数就不再是普通函数，而是一个生成器。像上面代码中的c就是一个生成器。生成器就是一种迭代器，可

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GPT-4替代数据分析师只要几千块

GPT-4替代初级数据分析师的成本只有0.71%，换成高级数据分析师则是0.45%…… 你没看错，是百分之零点七一，不是百分之七十一。按新加坡行情，年薪8.6万-9万美元(60-63万人民币）的高级数据分析师，换成GPT-4就只需要三四百美元（2000多人民币）了。这项结论来自阿里达摩院与新加坡南洋理工大学的新论文，被网友评价为对AI和数据分析领域感兴趣的必读论文。具体来说，结论中高级分

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Roblox 不但不支持 Linux，还屏蔽了 Wine

据悉，Roblox 不但不支持 Linux，还屏蔽了 Wine。 Roblox 不但不支持 Linux，还屏蔽了 Wine 多人游戏 Roblox 没有 Linux 原生版本，但之前可以通过 Wine 在 Linux 上运行。不过其最新的反作弊软件专门屏蔽了 Wine 应用，以至于其在 Linux 上无法运行。该公司的员工在其官方论坛上对此表示，他们很多人想要支持 Linu

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基于pycharm环境下opencv的搭建

国际智能自主机器人大赛环境搭建 python环境，IDE为pycharm，配置第三方库opencv。按下cmd+r，输入以下安装命令： pip install opencv-python --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install opencv-contrib-python --user -i https://py

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conda相关指令

conda安装pyqt相关组件包

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23-05-27 刷题

23-05-27 刷题 384. 打乱数组 - 力扣（LeetCode）【mid】 shuffle算法的证明很重要： n个元素的全排列有：A(n,n) = n! 例如3个元素，算法是依次枚举每个位置，对于第一个位置，可以从3个数中选，第2个位置可以从剩下的2个中选，第3个位置没得选。这样对于任意一种排列，它出现的概率是：1/3 * 1/2 * 1 = 1/6 (总共全排列个数3! = 6)

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Gorilla：首个大规模使用工具的大模型

大型语言模型性能强大，但为了更好地用于解决实际问题，各式各样的 API 是必不可少的。近日，加利福尼亚大学伯克利分校和微软研究院造出了一只「大猩猩」Gorilla，该模型能根据用户输入的自然语言为用户选择合适的 API 来执行对应任务。理论上讲，这个模型可以根据用户需求调用其它各种 AI 模型，因此 Gorilla 有望成为一个统御其它 AI 的 AI 模型。该项目的代码、模型、数

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5月28日

写了一手python大作业起名软件的设计对 easygui有了简单的了解编辑了简单的图形化界面

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利用集合去重

lst = list("AABCDCBEG") st = set(lst) print(st) # {'D', 'A', 'C', 'G', 'E', 'B'} 　　

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图像入门

图像入门 1. 大纲 1、学习如何读取图像，如何显示图像，以及如何将其保存回去 2、学习cv.imread()，cv.imshow()，cv.imwrite() 2. 读取图像使用cv.imread()函数读取图像，路径为绝对路径或者工作目录。第二个参数指定了读取图像的方式： cv.IMREAD_COLOR：加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。 cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰

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八、系统管理体系

系统管理体系 1. 系统管理体系之进程管理 1.1 什么是进程？进程process：运行起来的程序，软件，命令。程序软件：存放在磁盘上面的程序代码。 1.2 进程，程序，守护进程（服务）？进程process：运行起来的程序，软件，命令。程序软件：存放在磁盘上面的程序代码。守护进程（服务）：持续运行的进程，这些一般是系统必备进程（服务软件），eg：网络日志定时任务其

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python3 while结构

1、介绍 python3中，只有while结构，没有do...while结构。 while结构，当判断条件为True时，一直执行结构体内部的代码。 2、结构 while 条件: # 执行代码1 else: # 执行代码2 else结构： else结构是可选的，如果存在，表示当while循环正常结束时，执行else结构中的代码所谓正常结束，即未使用break或return关键词。

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OpenAI的官方chatgpt的prompt教程小能熊视频号笔记摘抄

OpenAI官方prompting课程第1讲基本原则 📝 本节课介绍了提示工程和大型语言模型（如ChatGPT）中的一些基本原则和策略； - ✍️ 原则1：提供清晰、具体的指令 - 📌 使用分隔符明确表示输入的不同部分； - 📌 请求结构化输出； - 📌 让模型在进行任务前检查某些条件是否满足；

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openeuler安装 w版opensack

1. 基础环境与openstack源虚拟机的话建议开启硬件虚拟化 2. 安装基础插件 2.1. rabbitmq 2.2. memcache 2.3. etcd 2.5. openstackclient 2.6. 数据库一般用mysql或mariadb，实际上我在此处用的是一个glaera集群

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python内置库--hashlib

1 关于hashlib与hash算法 python的hashlib提供了对hash算法的的支持，常见的算法有MD5 SHA1 SHA224等，对不同的算法，hashlib提供了一些通用的函数，以方便我们的使用 hash算法个人理解是，它可以将任意长度的二进制值变为固定长度的二进制值。通常，这个固定长度的二进制值叫做hash值，也叫做安全摘要，不同的输入，所计算出的hash值是不同的更通俗化理

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