Python

QDUOJ手动部署心得

手动QDUOJ部署 [更推荐官网一键部署,手动有失败率,但是能更深入理解部署过程] 目录 ★标记的部分很重要 一、需求环境 Docker,Docker-compose,python=3.8[推荐] 环境配置[Ubuntu20.04,不推荐22原因:前端很多前置包22不支持]: 二、clone相关仓库 三、后端部署 redis-postgres.yml: judge-server.yml

摄像头抓取保存帧成视频随笔记录

cv2间隔指定秒抓取视频 以上为一些常见编码格式: I420,YUV编码,视频格式为.avi PIM1,MPEG-1编码,视频格式为.avi XVID,MPEG-4编码,视频格式为.avi THEO,Ogg Vorbis,视频格式为.ogv FLV1,Flash视频,视频格式为.flv AVC1,H264编码 DIV3,MPEG-4.3编码 DIVX,MPEG-4编码 MP42,MPEG-4.2编

MindSearch 快速部署

基础任务(完成此任务即完成闯关) 按照教程,将 MindSearch 部署到 HuggingFace 并美化 Gradio 的界面,并提供截图和 Hugging Face 的Space的链接。 MindSearch 部署到Github Codespace 和 Hugging Face Space 和原有的CPU版本相比区别是把internstudio换成了github codespace。 随

使用命令将 python项目所使用的安装包及其版本写入到requirements.txt文件中

方法一:使用pip freeze命令 pip freeze > requirements.txt 这个命令会将当前环境中所有安装的包及其版本写入到requirements.txt文件中。 方法二:使用pipreqs工具 首先需要安装pipreqs: pip install pipreqs 然后运行pipreqs命令: pipreqs /path/to/project > require

Linux文件搜索

推荐使用顺序: whereis (rightarrow) locate (rightarrow) find 可执行文件查找 查找PATH目录下的可执行文件,常常是命令 which [-a] command 文件查找 whereis:特定目录中,查找文件。一般用于查找二进制文件、源代码文件和manual手册等系统级别的文件。速度快。 示例: locate:一般文件查找的首选方式

How to Train your Bee

How to Train your Bee Assignment 2 Help Guide© Dreamworks, ”Bee Movie”CALCULATE AN OPTIMAL POLICY FORRecap: Bellman Equation Bellman Equation is used to calculate the optimal value of a state Equatio

最小二乘解的理解

记录一下工作时遇到的拟合问题,将两个数据的关系建模为最小二乘的模型: [y = a_0 + a_1 x + a_2 x^2 + a_3 x^3 + a_4 x^4 ]使用了python里面的numpy.linalg.lstsq函数进行拟合,以下是一个简单的示例 调库拟合感觉很抽象,没办法深入理解到底做了什么事情。 于是研究了一下拟合的时候具体做了哪些步骤: 在拟合多项式 $y = a_0 +

[1064] Change values in a DataFrame based on different values

To change values in a DataFrame based on different values, you can use several methods in Pandas. Here are a few common approaches: Using loc for Conditional Replacement You can use the loc method

何政梁-第一次作业

作业属于哪个课程: https://edu.cnblogs.com/campus/zjlg/rjjc;作业目标:创建博客,熟悉其用法 介绍个人:姓名:何政梁,学号:2022329301045 自我介绍:我是何政梁,是22自动化1班的一名学生,来自浙江绍兴,爱好打打乒乓球,现在是校院队的队员(挂名的),现在是22自动化1班的团支书,热爱交友 自我评估:具备基础的C,C++,Python的运用技巧 学

SIT742: Modern Data Science

Deakin University Trimester 2, 2024 School of IT Assignment 2Unit Team: SIT742 SIT742: Modern Data Science Extension Request Students with difficulty in meeting the deadline because of variousreasons

常见APR攻击及其防护

0x01 什么是ARP 地址解析协议——ARP;是根据IP地址获取物理地址的一个TCP/IP协议。主机发送信息时将包含目标IP地址的ARP请求广播到局域网络上的所有主机,并接收返回消息,以此确定目标的物理地址;收到返回消息后将该IP地址和物理地址存入本机ARP缓存中并保留一定时间,下次请求时直接查询ARP缓存以节约资源。 0x02 交换机数据转发原理 交换机收到数据帧的时候,先解封装数据链路层,查

Tickets - Temp

Step 1 在 Windows 自带的 cmd 或 Powershell 内输入以下内容以下载 Selenium: pip install selenium==4.9.0 并等待其下载完成。 在此之前,请确认你已经在你的 PC 上安装了 python 与 pip。 Step 2 下载 Microsoft Edge 驱动。 保证驱动版本号与你的 Edge 版本对应——在 Windows 11 的“

[模板题] - 53. 最大子数组和

题目链接 53. 最大子数组和 思路 1. 前缀和 2. 动态规划 题解链接 两种方法:前缀和/动态规划(Python/Java/C++/C/Go/JS/Rust) 关键点 无 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(1)) 代码实现(前缀和): 代码实现(动态规划):

2606. 找到最大开销的子字符串

题目链接 2606. 找到最大开销的子字符串 思路 前缀和/动态规划-最长子数组和-简单变体 题解链接 【转换】最大子数组和(Python/Java/C++/Go) 关键点 无 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(1)) 代码实现(动态规划):

智能汽车管家:工作流程优化实现案例

大家好啊,小雨今天来体验一下百度千帆AppBuilder,这是一个智能体平台。作为喜欢玩工作流的人,今天我们的主题依然是如何通过工作流来满足所有需求。那么,让我来介绍一下今天的助手——汽车管家。 汽车管家 效果展示 在线体验地址:https://cloud.baidu.com/qianfandev/matchs 如何找到助手:千帆杯参赛作品->常规赛->工作流组件常规赛(下期)-&g

面向对象程序设计的了解

面向对象程序设计(Object-Oriented Programming,简称OOP)是一种编程范式,它使用对象和类来设计软件。以下是对面向对象程序设计的基本了解: 核心概念 对象(Object): 对象是面向对象程序设计的基本单位,它是一个包含数据和行为的软件构件。 对象是现实世界中事物的抽象表示。 类(Class): 类是创建对象的蓝图或模板。它定义了一组具有相同属性(变量)和方法(

1749. 任意子数组和的绝对值的最大值

题目链接 1749. 任意子数组和的绝对值的最大值 思路 前缀和/动态规划-最大子数组和-简单变体 题解链接 两种方法:动态规划/前缀和(附题单!Python/Java/C++/Go/JS) 关键点 无 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(1)) 代码实现(动态规划):

字符编码发展史2 — ISO-8859-N

2.2. 第二个阶段 本地化 2.2.1. ANSI 2.2.2. ISO/IEC 8859-N 2.2.2.1. 什么是ISO/IEC 8859-N? 2.2.2.2. ISO 8859-1的编码表 上一篇《字符编码发展史1 — ASCII和EASCII》我们讲解了字符编码的起源ASCII和EASCII。本篇我们将继续讲解字符编码的第二个发展阶段中的ISO 8859-N。 2.2

使用梯度下降法实现多项式回归

使用梯度下降法实现多项式回归 实验目的 本实验旨在通过梯度下降法实现多项式回归,探究不同阶数的多项式模型对同一组数据的拟合效果,并分析样本数量对模型拟合结果的影响。 实验材料与方法 数据准备 生成训练样本:我们首先生成了20个训练样本,其中自变量X服从均值为0,方差为1的标准正态分布。因变量Y由下述多项式关系加上均值为0,方差为1的误差项er​构成: Y=5+4X+3X2+2X3+er

保存与读取cookie

接着爬取上次提过的网站。当前页面需要登录才能获取信息,编写爬虫自动登录,自定义opener对象添加可以保存cookie的HTTPCookieHandler处理器来发送请求,将cookie保存成cookie.txt文件,再读取cookie并向服务器发送请求获取目标网页信息。目标url为http://www.tuili.com/bbs/bbsShowDetail.asp?act=search&

00312.org

00312.org #content { max-width: 60em; margin: auto } .title { text-align: center; margin-bottom: 0.2em } .subtitle { text-align: center; font-size: medium; font-weight: bold; margin-top: 0 } .todo {

1191. K 次串联后最大子数组之和

题目链接 1191. K 次串联后最大子数组之和 思路 前缀和/动态规划-最大子数组和-简单变体 题解链接 dp做法正确性的详细证明(图帮助理解) 关键点 分情况讨论((kge2)):1. 序列和小于0 2. 序列和大于等于0 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(1)) 代码实现:

Python用TOPSIS熵权法重构粮食系统及期刊指标权重多属性决策MCDM研究|附数据代码

原文链接:https://tecdat.cn/?p=37724 原文出处:拓端数据部落公众号  分析师: Sikun Chen 在当今世界,粮食系统的稳定性至关重要。尽管现有的全球粮食系统在生产和分配方面表现出较高的效率,但仍存在大量人口遭受饥饿以及诸多粮食安全隐患。与此同时,在学术领域,准确评估情报学期刊的质量和影响力对于学术研究和信息传播意义重大。 本研究旨在通过多种方法对全球粮食系

使用urllib.error进行请求异常处理

请求异常通常可分为: 网络异常 服务器异常 资源异常 ...... urllib.error python的urllib标准库的error子模块包含了URLError、HTTPError、ContentTooShortError3类,分别处理当URL无法打开时抛出的异常、当HTTP请求失败时抛出的异常(继承自URLError)和当下载内容比预期短时抛出的异常。详细信息见官网https://do

918. 环形子数组的最大和

题目链接 918. 环形子数组的最大和 思路 最大子数组和-简单变体 题解链接 没有思路?一张图秒懂!(Python/Java/C++/Go/JS) 关键点 无 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(1)) 代码实现:

152. 乘积最大子数组

题目链接 152. 乘积最大子数组 思路 最大子数组和-简单变体 题解链接 动态规划 关键点 无 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(1)) 代码实现:

2321. 拼接数组的最大分数

题目链接 2321. 拼接数组的最大分数 思路 最大子数组和-变体 题解链接 转换成最大子数组和(Python/Java/C++/Go) 关键点 无 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(1)) 代码实现:

刘靖宇的第一次作业

09.18随笔——自我介绍 这个作业属于哪个课程 24软件技术基础 这个作业的目标 介绍自己,让他人了解我会什么以及我不会什么 姓名-学号 刘靖宇 2022327100114 一、个人介绍 (一)基本信息 敝姓刘,名靖宇。是一名22自动化(1)的学生,来自湖南湘潭,毛主席的故乡。 (二)兴趣爱好 敝人爱好广泛,喜欢足球与格斗比赛,热爱蓝黑国米,支持中国格斗选手;同时也喜欢

2024秋软件工程课程个人作业(第二次)

软件工程课程 班级链接 作业要求 作业链接 作业目标 用python开发“羊了个羊”小游戏 学号 102201312 一、《球了个球》介绍 注意:项目已在Github开源,请跳转至链接Github软工个人第二次作业 (1)游戏背景 ​ 随着进入大三以来体育课被取缔以及学业课程越来越繁重,同学们很难腾出时间来进行体育锻炼。正所谓“每天锻炼一小时 健康工作五十年 幸福生

使用Code-Prompt模拟实现openai o1

背景 帮忙点点star吧 https://github.com/Disdjj/prompt_in_code 前段时间, openai发布了o1, 体验一段时间之后, 虽然我认为在实际上没有基础模型的提升, 但是其自动产生COT, 主动思考解决问题的方案, 我觉得非常有趣, 在一段时间的研究之后, 我认为Code-Prompt能够模拟实现一部分o1的能力 和现在github上一些垃圾实现, 通过多轮

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