【pandas基础】--数据拆分与合并

数据集拆分是将一个大型的数据集拆分为多个较小的数据集,可以让数据更加清晰易懂,也方便对单个数据集进行分析和处理。 同时,分开的数据集也可以分别应用不同的数据分析方法进行处理,更加高效和专业。 数据集合并则是将多个数据集合并成一个大的数据集,可以提供更全面的信息,也可以进行更综合的数据分析。 同时,数

体验AI乐趣:基于AI Gallery的二分类猫狗图片分类小数据集自动学习

摘要:直接使用AI Gallery里面现有的数据集进行自动学习训练,很简单和方便,节约时间,不用自己去训练了,AI Gallery 里面有很多类似的有趣数据集,也非常好玩,大家一起试试吧。 本文分享自华为云社区《基于AI Gallery的二分类猫狗图片分类小数据集自动学习体验》,作者:运气男孩。 前

知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝…几种深度学习模型压缩方法

摘要:模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有:知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。 本文分享自华为云社区《深度学习模型压缩方法综述》,作者:嵌入式视觉 。 一,模型压缩技术概述 因为嵌入式设备的算力和内存有限,因此深度学习模型需要经过模型压缩后,方才能部署到嵌入

JavaCV人脸识别三部曲之一:视频中的人脸保存为图片

先介绍人脸识别,再用JavaCV,将摄像头中的人脸提取出来保存为小图片,用于训练

震惊,一行MD5居然让小伙伴都回不了家!!!

当你点开这篇文章的时候也许心想是哪个 XX 小编混到这里,先不要着急扔臭鸡蛋,本文是一篇标准(正经)的问题复盘文章。好了,一行 MD5 居然让小伙伴下不了班,到底是什么问题呢,让我们一起来看看吧。

一文帮你搞定H5、小程序、Taro长列表曝光埋点

对于各种类型的埋点来说,曝光埋点往往最为复杂、需要用到的技术也最全面、如果实现方式不合理可能造成的影响也最大,因此本文将重点介绍曝光埋点尤其是长列表(或滚动视图)内元素曝光埋点的实现思路及避坑技巧

gitblit 不使用远程头像的方法

gitblit 安装非常简单,使用也很方便,由于我初次使用,遇到一个小问题,头像加载不出来,很影响系统的速度,网上找了很久,终于找到了解决办法。 1、仓库分组:创建仓库设定名称时录入:groupName/yourRepo即可,groupName为你的分组名称 2、默认gitblit用的web头像(地

MySQL 分表查询

分表是一种数据库分割技术,用于将大表拆分成多个小表,以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中,可以使用多种方法进行分表,例如基于范围、哈希或列表等。下面将详细介绍MySQL如何分表以及分表后如何进行数据查询。 基于哈希的分表 基于哈希的分表是一种将数据分散到多个子表中的数据库分表策略。这种方法通

MySQL 表分区简介

MySQL表分区是一种数据库管理技术,用于将大型表拆分成更小、更可管理的分区(子表)。每个分区可以独立进行维护、备份和查询,从而提高数据库性能和管理效率。以下是详细介绍MySQL表分区的步骤和注意事项: 步骤1:选择分区列 首先,你需要选择一个适当的列作为分区键(Partition Key),根据这

分页查询及其拓展应用案例

分页查询 分页查询是处理大量数据时常用的技术,通过分页可以将数据分成多个小部分,方便用户逐页查看。SQLAlchemy 提供了简单易用的方法来实现分页查询。 本篇我们也会在最终实现这样的分页效果: 1. 什么是分页查询 分页查询是将查询结果按照一定数量分成多页展示,每页显示固定数量的记录。分页查询通

基于 JuiceFS 构建高校 AI 存储方案:高并发、系统稳定、运维简单

中山大学的 iSEE 实验室(Intelligence Science and System) Lab)在进行深度学习任务时,需要处理大量小文件读取。在高并发读写场景下,原先使用的 NFS 性能较低,常在高峰期导致数据节点卡死。此外,NFS 系统的单点故障问题也导致一旦数据节点宕机,该机器上的数据将

Libgdx游戏开发(3)——通过柏林噪音算法地图随机地形

原文: Libgdx游戏开发(3)——通过柏林噪音算法地图随机地形-Stars-One的杂货小窝 在B站刷到了随机地图生成的视频,随手学习下并做下记录 注: 本篇使用javafx应用作演示,算是了解这个算法的使用,后续会再出篇libgdx生成地图的示例 说明 抛开算法实现,首先认知柏林噪音算法 一般

带你彻底搞懂递归时间复杂度的Master公式

网上找到的Master公式推导过程都太过于复杂了,为此我特地找到一种小白也能看懂的推导过程。看完这篇文章后,你会对递归的时间复杂度深谙于心,打死都不会忘记。

IceRPC之传入响应和拦截器

# 作者结语 * **一直做,不停做**,才能提升速度 * 翻译的不好,请手下**留情**,谢谢 * 如果对我有点小兴趣,如可加我哦,一起探讨人生,探讨**道的世界**。 * 觉得还不错的话,点个赞哦 ![image](https://img2024.cnblogs.com/blog/127234/...

逆向wechat

本篇博客园地址https://www.cnblogs.com/bbqzsl/p/18171552 计划来个wechat的逆向系列,包括主程序WeChat,以及小程序RadiumWMPF。 开篇,对WeChat入口进行分析。 depends显示WeChat.exe并没有依赖CRT,入口地址也找到那个S

Go-Zero技能提升:深度探究goctl的妙用,轻松应对微服务开发挑战!(三)

前言 有位同学在群里说:“Go-Zero官方文档太简洁了,对小白有点不友好。好奇你们是怎么学习的?项目是怎么封装的?有什么提高开发效率的技巧吗?”。 来来来,这期内容给你安排上,先教你goctl的妙用! 前两篇文章分享了 Go-Zero微服务快速入门和最佳实践(一) 和 Go-Zero从0到1实现微

微信读书助手迎来史诗级增强

大家好,我前夕.最近,我分享了个人开发的微信读书网页插件,这个小项目意外收获了众多用户的喜爱. 这让我意识到技术作品能跨越专业界限,帮助到有需要的人.受此激励,我决定对插件进行全面重构与优化

构建RAG应用-day05: 如何评估 LLM 应用 评估并优化生成部分 评估并优化检索部分

评估 LLM 应用 1.一般评估思路 首先,你会在一到三个样本的小样本中调整 Prompt ,尝试使其在这些样本上起效。 随后,当你对系统进行进一步测试时,可能会遇到一些棘手的例子,这些例子无法通过 Prompt 或者算法解决。 最终,你会将足够多的这些例子添加到你逐步扩大的开发集中,以至于手动运行

洛谷题解 | P5660 数字游戏

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《吐血整理》高级系列教程-吃透Fiddler抓包教程(35)-Fiddler如何抓取微信小程序的包-下篇

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