用Word写博客，开张一个

最新推荐文章于 2025-10-22 22:39:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-22 22:39:16 发布 · 387 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

祝贺一下，顺便发一张美图：

cbeast
关注
Django与GraphQL：使用Graphene构建现代化API
qq_42568323的博客
11-29 1060
摘要： 《Django与GraphQL：使用Graphene构建现代化API》介绍了如何利用Graphene-Django在Django项目中高效构建GraphQL API，解决REST API的局限性（如数据冗余、多次请求等）。文章详细演示了环境配置（安装依赖、Django项目初始化）、数据模型设计（博客系统的分类、标签、文章及评论模型），以及GraphQL的类型定义与查询优化。通过Graphene的强类型系统和单一端点特性，开发者可实现精确数据查询、实时更新（订阅功能）和自动化文档生成，显著提升API灵
FreeSWITCH 简单图形化界面9--在线TTS脚本
jia198810的博客
06-09 876
CentOS7和CentOS8 FreeSWITCH 1.10.7 简单图形化界面9--在线TTS脚本1、TTS脚本2、拨号规则 图形界面安装，请参考https://blog.youkuaiyun.com/jia198810/article/details/118877824 一个在线TTS脚本。在线TTS失败，则使用ekho（自行安装） 1、TTS脚本 #!/usr/bin/bash #/usr/local/freeswitch/scripts/tts.sh #第一个参数为要转换的文字,第二个参数为转换后的文件路
博客开张
violet8623的专栏
10-09 384
我开这个博客的时候，已经30岁了。 开这个博客的理由有以下几条： 一、博主30岁的时候，找工作，人家问我有没有技术博客，我摇头，问我那你知道有什么技术博客吗，我白痴了回答csdn算不算？有了这个博客，我可以果断有底气的回答，我必须有啊！ 二、以前也零零散散在本子上，电脑的word里记些东西，什么都有，囊括各种技术皮毛，后来碰到同样的问题，却怎么也找不到这些笔记，只能重新检索（我喜欢用这个词代
博客开业，文章首发-回顾曾经
Unity3D波波研究专栏
07-07 571
好多年之前就一直习惯于记录
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021（一百五十）
龙哥盟
10-12 1119
让我们来看看我们今天要构建的演示应用程序。下面，你可以看到一个应用程序运行的简短动画。UI 提供了一个简单的 textarea 输入，用户可以在其中粘贴文章中的文本。当用户点击提交按钮时，该输入用于查询文章数据库。然后向用户显示结果及其匹配分数。为了帮助减少噪音，该应用程序还包括一个滑块输入，用户可以在其中指定一个相似性阈值，以便只显示非常强的匹配。演示应用——剽窃检查器正如你所看到的，当原始内容被用作搜索输入时，可能抄袭的文章的匹配分数相对较低。
宝塔面板安装WordPress教程：10分钟一键部署搭建个人博客 (2025)
Clownseven的博客
08-04 967
想拥有一个自己的个人博客但害怕复杂操作？本教程将手把手教你如何利用宝塔面板的“一键部署”功能，在10分钟内轻松安装WordPress。无需编写任何代码，从域名配置到数据库创建，全程图文指导，让你快速拥有第一个网站。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（四百一十一）
龙哥盟
09-30 2085
经典计算机有一定的局限性。摩尔定律，大致说的是计算能力每两年翻一番，正慢慢走向终结，因为与进一步小型化相关的根本性技术壁垒。另一方面，计算机是线性运行的，处理一个又一个任务，计算的并行化受到阿姆达尔定律的限制。将这两个因素结合在一起意味着处理真正困难的现实生活问题或简单的真正大数据将需要计算范式的转变。量子计算机是潜在的解决方案之一。他们正在对量子位进行操作，量子位本身会受到纠缠或叠加等量子效应的影响。这意味着它们可以同时一起工作，因此省略了阿姆达尔定律。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018（一百）
龙哥盟
09-21 5163
婚礼行业正在蓬勃发展。2016 年美国婚礼的平均费用估计在 35329 美元左右，高于 2006 年的 27852 美元(1，2)。同样，在科技领域，与婚礼相关的产品和解决方案也有越来越多的机会。这个项目旨在创建一个这样的解决方案。在传统的婚礼策划中，新娘会为所有的伴娘选择一件礼服。一种被称为“不匹配的伴娘”的新趋势背离了上述传统，并且越来越受欢迎。为了达到“不相配的伴娘”的效果，每个伴娘都有不同风格和/或颜色的礼服，它们都符合一个共同的主题。这种外观很难实现，在线工具也很少。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（一百六十一）
龙哥盟
09-25 1802
这是我上一篇业余的、晦涩的文章的续篇——关于正规化的简短说明。这篇文章提供了它所承诺的东西，但它不足以回答这些问题——正则化做了什么，为什么它可以工作，而相应的没有正则化的模型却不能？本文的目的是试图用线性代数(正规方程)和统计学(估计量的偏差-方差权衡)来回答这些问题。让我们假设感兴趣的隐藏层的工程变量为 X 或 X，这是输入特征 Z 或 Z 的函数。在本文中，我们假设截距为 0，因为在一般情况下截距不会缩小。为简单起见，我们将导出线性回归的分析结果并将结果推广到逻辑回归，假设。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019（一百八十八）
龙哥盟
09-25 1355
在使用线性代数一段时间后，你开始忘记一些小东西并没有真正的意义。OpenCV repo 本身提供了模型的prototxt和caffemodel。我使用了相同的方法，并将它们放在我的项目中的model_data目录中。prototxt文件包括网络的文本描述，而caffemodel包括权重。我读取了这两个文件，并使用cv2加载了我的model。线性模型(直接在原始输入要素上工作)普通 DNN(在密集要素嵌入的基础上工作)CIN(在密集特征嵌入之上工作)
【Python大数据毕设项目】用Spark和Django实现一个餐饮数据挖掘与可视化系统 毕业设计 选题推荐 毕设选题 数据分析
WEIXIN_JSJBCZDS的博客
10-22 557
这不仅仅是一个毕设项目，更是一套从数据处理到前后端实现的完整思路。系统怎么设计？四大分析维度如何落地？核心代码怎么写？所有心得和踩过的坑都整理在里面了，希望能给还在为毕设发愁的你一点小小的启发。
电影mysql设计_电影院数据库设计（案例）
weixin_39603537的博客
02-12 6830
//邱于涵 2017年5月5日13:26:43 QQ:1031893464use mastergo---创建电影数据库filmDB--查询是否有filmDB这个数据库if exists(SELECT * FROM sysdatabases where name='filmDB')drop database filmDBCREATE DATABASE filmDBON(----主数据文件的描述na...
200行JS代码为你的网页挂上红灯笼
m0_67265464的博客
02-24 237
目录 一、前言 二、效果展示 局部效果 全局效果 三、代码讲解 1.确定位置 2.绘制灯笼 3.动态效果 四、添加脚本到网页 1.下载万能的油猴 2.安装使用 3.附录 一、前言 除夕夜，在门前挂上灯笼有鸿（红）运当头的吉祥寓意，逢年过节挂的灯笼上，基本都是吉祥的图案和祝福的吉祥话。 而灯笼的正红色是朱砂的颜色，而朱砂是风水上讲去邪挡煞效力极强的宝物，所以自古逢年过节，就有在大门上挂红色灯笼的传统。 二、效果展示 局部效果 全局效果 三、代码讲解 1.确定位置 我们平常挂灯笼一般是挂在..
状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）
12-07
【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，介绍了基于Matlab代码实现的相关方法和技术。通过对电力系统测量数据的分析，利用状态估计技术识别和分类异常数据，如坏数据或错误操作，从而提升电力系统监控的准确性与可靠性。文中可能涉及残差分析、假设检验、标准化残差、加权最小二乘法（WLS）等核心技术，并结合具体Matlab代码演示异常检测流程与分类策略，帮助研究人员深入理解状态估计在实际工程中的应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业相关技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网监控与调度系统中，实现对实时测量数据的质量控制；②用于教学与科研，加深对电力系统状态估计理论与异常处理机制的理解；③为电力系统自动化与可靠性分析提供技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，逐步调试并理解每一步算法实现，同时参考电力系统状态估计的经典文献，以加强对异常检测数学模型和工程背景的认识。
新增图书统计表.xlsx
12-07
新增图书统计表.xlsx
秀视频微信小程序社交软件项目_基于微信小程序端的短视频社交平台与后台管理系统_实现用户发布短视频添加滤镜背景音乐点赞评论下载分享转发功能_包含人员管理短视频管理背景音乐管理.zip
12-07
秀视频微信小程序社交软件项目_基于微信小程序端的短视频社交平台与后台管理系统_实现用户发布短视频添加滤镜背景音乐点赞评论下载分享转发功能_包含人员管理短视频管理背景音乐管理.zip
固定资产借用归还登记表.doc
12-07
固定资产借用归还登记表.doc
nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-07
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算展开，重点介绍了使用牛顿-拉夫逊法和高斯-赛德尔法在Matlab环境下进行潮流计算的实现方法，并结合PowerWorld仿真软件进行对比验证。文档还涵盖了电力系统仿真、优化调度、状态估计等相关内容，提供了丰富的Matlab代码实例，旨在帮助读者掌握电力系统稳态分析的核心算法与仿真技术。此外，文档提及多个相关研究方向，如无功优化、配电网重构、储能配置等，体现出较强的综合性与实用性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和实现电力系统潮流计算的基本算法（牛顿-拉夫逊法与高斯-赛德尔法）；②利用Matlab进行电力系统建模与仿真；③结合PowerWorld进行仿真结果对比与分析；④开展电力系统优化与状态估计相关课题研究。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实践操作，对照理论推导理解算法实现过程，并尝试使用PowerWorld进行仿真验证，以加深对电力系统潮流计算的理解与应用能力。
能写一个分析餐饮行业发展的代码吗
05-30
当然可以，但是在开始编写代码之前，需要先确定一些数据来源和指标，才能更准确地分析餐饮行业的发展状况。以下是一些可能有用的数据和指标： 数据来源： 1. 国家统计局发布的餐饮业数据 2. 各大餐饮平台的数据报告 3. 各大城市餐饮协会或商会的行业报告 指标： 1. 餐饮业整体收入增长率 2. 餐饮业分市场收入增长率（例如快餐市场、高端餐饮市场等） 3. 餐饮业分品类收入增长率（例如中餐、西餐等） 4. 餐饮业分渠道收入增长率（例如线上、线下等） 5. 餐饮业人均消费水平 6. 餐饮业从业人员数量 7. 餐饮业用餐场所数量和类型 8. 餐饮业用餐场所经营情况（例如开业时间、客流量等） 接下来是一个简单的 Python 代码，用于分析上述指标： ``` import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 统计整体收入增长率 income_growth_rate = (data['income'].iloc[-1] - data['income'].iloc[0]) / data['income'].iloc[0] print('整体收入增长率：%.2f%%' % (income_growth_rate * 100)) # 统计分市场收入增长率 market_income = data.groupby('market')['income'].agg(['first', 'last']) market_income['growth_rate'] = (market_income['last'] - market_income['first']) / market_income['first'] market_income.plot(kind='bar', y='growth_rate', title='分市场收入增长率') # 统计分品类收入增长率 category_income = data.groupby('category')['income'].agg(['first', 'last']) category_income['growth_rate'] = (category_income['last'] - category_income['first']) / category_income['first'] category_income.plot(kind='bar', y='growth_rate', title='分品类收入增长率') # 统计人均消费水平 per_capita = data['income'] / data['population'] per_capita.plot(title='人均消费水平') # 统计从业人员数量 employee = data['employee'] employee.plot(title='从业人员数量') # 统计用餐场所数量和类型 place = data['place'] place.plot(kind='pie', title='用餐场所数量和类型') # 统计用餐场所经营情况 open_time = data['open_time'] customer_flow = data['customer_flow'] plt.scatter(open_time, customer_flow) plt.title('用餐场所经营情况') plt.xlabel('开业时间') plt.ylabel('客流量') plt.show() ``` 以上代码仅供参考，实际分析中需要根据具体情况进行修改和优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值