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RSS订阅原创 YOLOv3：目标检测领域的经典之作
YOLOv3 通过先验框、网络结构、分类器的多维度改进，在目标检测的速度和精度上都有出色表现，成为经典算法，为后续 YOLO 系列及其他目标检测算法发展提供了重要参考思路。
2025-10-15 19:42:13
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原创 Pandas：机器学习数据处理的核心利器
从数据加载到特征工程，Pandas 以其简洁的 API 和高效的性能，成为了机器学习数据处理环节的 “瑞士军刀”。它不仅能快速解决缺失值、异常值等基础问题，还能支持复杂的特征衍生和筛选，为模型训练提供高质量的数据输入。在实际项目中，Pandas 往往与NumPy（数值计算）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）和scikit-learn（模型训练）协同工作，共同构成机器学习的完整技术栈。
2025-10-11 20:14:12
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原创 YOLO 目标检测算法全解析：原理、分类与性能指标
YOLO（You Only Look Once）是由 Joseph Redmon 等人于 2016 年提出的基于深度学习的目标检测算法。它的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。YOLO 算法把输入图像分成 S*S 个网格，每个网格负责预测该网格内是否存在目标，以及目标的类别和位置信息。而且，YOLO 还采用多尺度特征融合技术，能在不同尺度下检测目标。
2025-10-11 20:06:34
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原创 用 OpenCV 轻松实现图像风格迁移：从代码到实践全解析
在数字图像处理领域，图像风格迁移一直是热门方向 —— 它能让普通照片瞬间拥有艺术大师的笔触，比如将风景照转化为梵高《星月夜》的漩涡质感。今天就带大家用 OpenCV 实现这一功能，从代码拆解到实际运行，手把手教你打造自己的风格迁移工具。。
2025-10-10 09:03:53
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原创 用 BP 神经网络预测公路运量：从原理到实战全流程
在交通规划与运输企业运营中，精准预测公路客运量和货运量是制定决策的关键。本文以安庆师范大学智能控制基础实验为背景，手把手教你用 BP 神经网络实现公路运量预测，涵盖数据预处理、模型搭建、训练测试到最终预测的全流程，代码可直接复用，新手也能轻松上手。
2025-10-09 19:12:58
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原创 PyTorch 模型部署实战：用 Flask 搭图像分类 API
predict（处理图片预测）和/health（服务健康检查）。/predict 接口：接收 POST 请求，处理图片上传、预测和结果返回：# 初始化响应字典（默认失败）# 检查请求方法和是否包含图片# 1. 读取图片：从请求中获取二进制图片数据，转为PIL图像image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).convert('RGB') # 确保为RGB格式# 2. 预处理图片# 3. 模型预测（禁用梯度计算，提升速度）
2025-10-09 19:04:17
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原创 用 Python+OpenCV 实现实时文档扫描：从摄像头捕捉到透视矫正全流程
本文从原理到代码，详细拆解了基于 Python+OpenCV 的实时文档扫描工具。核心是通过 “图像预处理→轮廓检测→透视矫正→二值化” 四步，将摄像头捕捉的文档转为清晰的电子扫描件。用排序文档四角，为透视变换打基础；用实现倾斜文档矫正，是扫描效果的核心；通过轮廓面积和边数筛选文档，确保检测准确性。如果你在实践中遇到 “文档检测不到”“扫描件模糊” 等问题，可尝试调整边缘检测阈值或面积阈值，也欢迎在评论区交流讨论！要不要我帮你整理一份实时文档扫描工具的参数调优指南？
2025-10-07 11:00:09
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原创 从零开始构建中文语料词汇表：基于 Python 的实践指南
词汇表的作用，就是给每一个独一无二的字符（或词语）分配一个唯一的数字索引（比如 “今” 对应 0，“天” 对应 1），将文本转化为数字序列。同时，它还能解决两个关键问题：。今天我们从 “为什么需要词汇表” 出发，详细解析了基于中文语料构建词汇表的 Python 代码，涵盖了从数据读取、频率统计、低频过滤到词汇表保存的全流程，还给出了后续文本转序列的示例。这个函数的输出，就是可以直接输入 LSTM、CNN 等 NLP 模型的数字序列 —— 至此，你就完成了 “文本→词汇表→数字序列” 的完整流程。
2025-10-07 10:53:05
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原创 基于 dlib+OpenCV 的人脸检测与 68 关键点定位实你nmnmj战教程
本文从环境搭建到实战案例，逐步讲解了 dlib+OpenCV 实现人脸检测与关键点定位的完整流程。环境配置时，优先选择兼容性好的版本（dlib 19.22.1、NumPy 1.26.4），避免编译错误；人脸检测的核心是 dlib 的 HOG 检测器，上采样次数需平衡检测精度与速度；68 关键点定位依赖预训练模型，关键点序号是后续应用的基础；自定义函数（如drawLine）可灵活扩展功能，满足不同场景需求。
2025-09-25 20:30:00
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原创 dlib 实战：人脸检测、关键点定位与疲劳检测的全流程实现
本文详细介绍了基于 dlib 库的人脸检测、人脸关键点定位以及疲劳检测的原理与代码实现。从基础的人脸检测，到精准的关键点定位，再到利用关键点信息进行人脸特征绘制和疲劳检测，展示了 dlib 在人脸分析领域的强大能力。这些技术可以应用在驾驶员监控、学员上课状态检测等多个实际场景中，具有广泛的应用前景。
2025-09-25 19:58:26
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原创 RNN 与 LSTM：解密序列数据的 “记忆大师”
RNN 开启了序列数据建模的大门，解决了传统神经网络无法处理顺序依赖的问题，但受限于长期依赖学习能力。LSTM 作为 RNN 的进阶，通过门结构巧妙地控制信息的留存与遗忘，突破了长期依赖的瓶颈，成为处理长序列数据的有力工具。在实际应用中，需根据序列长度、任务需求等因素选择合适的模型，让这些 “记忆大师” 更好地为序列数据建模服务。
2025-09-23 20:26:38
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原创 数据预处理全指南：从文本、图像到表格，附实战代码与最佳实践
数据预处理不是 “一次性操作”，而是需要根据数据类型、模型目标动态调整的过程。数据探索先行：不了解数据分布就处理，容易导致 “越处理越糟”；管道化封装：用将预处理步骤串联，避免数据泄露；可视化验证：关键步骤（如图像拼接、异常值检测）需可视化确认效果；参数调优：如 Canny 边缘检测的阈值、TF-IDF 的最大特征数，需结合业务调整。掌握这些方法后，你将能应对 90% 以上的数据预处理场景，为后续建模打下坚实基础。
2025-09-23 20:05:10
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原创 从图片到实时摄像头：OpenCV EigenFace 人脸识别实战教程
在计算机视觉领域，人脸识别是一个兼具趣味性与实用性的技术方向。借助 OpenCV 库提供的 EigenFace 算法，我们无需深入理解复杂的机器学习理论，就能快速搭建起从静态图片识别到实时摄像头识别的完整流程。本文将通过三段递进式代码，带大家逐步掌握人脸识别技术，从基础原理到实际应用，手把手教你实现属于自己的人脸识别系统。
2025-09-22 19:17:03
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原创 轻量级大模型对话开发：Qwen2.5-1.5B-Instruct 调用指南，小白也能上手
环境配置与模型获取：安装和torch，获取本地模型路径。关键代码解析：Tokenizer 与模型加载、多轮输入构造、生成参数控制、结果解码。常见错误修复：针对参数名错误、变量名错误、拼写错误等入门坑提供解决方案。通过本文的代码和讲解，即使是大模型开发新手，也能快速实现轻量级开源模型的多轮对话功能。后续可基于此框架，扩展到客服对话、知识问答等更多场景，进一步探索大模型的应用价值。
2025-09-22 09:28:46
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原创 OpenCV 实战：轻松实现摄像头人脸识别与微笑检测
通过本文的两段代码，我们不仅掌握了 OpenCV 的基本使用方法，还理解了人脸识别与微笑检测的核心逻辑 —— 从图像预处理（灰度化）到模型调用（分类器检测），再到结果可视化（标注与显示）。整个过程不需要复杂的数学知识，只要跟着步骤一步步调试，即使是编程新手也能快速实现功能。计算机视觉的世界还有很多有趣的技术等待探索，比如目标跟踪、图像分割、物体识别等。希望本文能成为大家入门的起点，未来开发出更多有创意的应用！如果在实践过程中遇到问题，欢迎在评论区留言讨论，我们一起解决～
2025-09-19 09:10:18
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原创 基于 OpenCV 实现实时文档扫描：从轮廓检测到透视变换全流程解析
在日常工作与学习中，我们经常需要将纸质文档转化为电子版本。虽然手机端有许多扫描 APP，但了解其背后的技术原理，并使用 OpenCV 手动实现一个实时文档扫描工具，不仅能加深对计算机视觉的理解，还能根据需求灵活定制功能。本文将详细讲解如何基于 Python 和 OpenCV 构建实时文档扫描系统，涵盖图像预处理、轮廓检测、透视变换、二值化等核心步骤。
2025-09-15 19:22:09
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原创 OpenCV 实战：答题卡识别与自动批改全流程，从图像到分数一步到位
本文通过 OpenCV 实现了选择题自动批改的全流程，核心是利用 “轮廓检测” 定位关键区域、“透视变换” 矫正图像、“像素统计” 识别答案。该方案不仅能减少人工批改的工作量，还能保证批改的一致性和准确性。对于初学者，建议从 “图像预处理” 和 “轮廓检测” 入手，逐步理解每个步骤的作用；对于实际应用，需根据试卷的具体格式调整参数，必要时增加抗干扰逻辑，以提高系统的稳定性。
2025-09-13 21:00:00
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原创 详解 OpenCV 形态学操作：从基础到实战（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度、顶帽与黑帽）
操作名称核心逻辑核心作用典型应用场景腐蚀（Erosion）结构元素啃食前景边缘缩小前景、去亮噪声、断连接指纹去噪、文字细化膨胀（Dilation）结构元素扩张前景边缘扩大前景、补暗孔洞、连间断文字加粗、孔洞填补开运算（Opening）腐蚀 + 膨胀去亮噪声、平滑轮廓、断连接车牌去噪、遥感图像小亮点消除闭运算（Closing）膨胀 + 腐蚀补暗孔洞、平滑轮廓、连间断零件图像孔洞填补、指纹断纹连接梯度运算膨胀结果 - 腐蚀结果提取前景边缘、轮廓检测。
2025-09-13 09:20:29
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原创 基于 OpenCV 与 SIFT 算法的指纹识别系统实现：从匹配到可视化
本文基于 OpenCV 与 SIFT 算法，实现了一套从 “特征提取→匹配计算→结果可视化” 的完整指纹识别系统。该系统逻辑清晰、代码可复用性强，不仅能完成基础的指纹识别功能，还通过匹配点标记实现了结果的直观展示。通过调整关键参数、增加图像预处理步骤，可进一步提升系统的鲁棒性，适用于小型指纹识别场景（如家庭安防、实验室考勤）。若需应用于大规模场景（如企业级考勤），可结合数据库（如 MySQL）存储用户信息，并优化匹配算法（如引入 KD 树加速特征检索），提升系统效率。
2025-09-12 19:23:34
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原创 OpenCV 轮廓检测完全指南：从基础到实战
在计算机视觉领域，轮廓检测是一项核心且基础的技术，它能够帮助我们识别图像中物体的边界形状，为后续的目标识别、图像分割、尺寸测量等高级任务提供关键支撑。本文将基于 OpenCV 库，从理论知识到代码实战，全面讲解轮廓检测的原理、API 使用方法以及常见应用场景，即使是 OpenCV 初学者也能轻松理解并上手实践。
2025-09-12 09:10:19
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原创 Python 实战：票据图像自动矫正技术拆解与落地教程
本文将从技术原理到代码实现，手把手教你用 Python 打造票据图像自动矫正工具，解决实际场景中的图像预处理难题。整体技术流程可简化为：图像读取→预处理（缩放 / 灰度化 / 二值化）→轮廓检测与筛选→透视变换矫正→结果输出，最终将倾斜、变形的票据转化为平整的标准矩形图像。票据矫正的 “核心引擎”，通过透视变换矩阵将倾斜的四边形（票据）映射为标准矩形，实现 “从倾斜到平整” 的关键一步。完成核心函数定义后，通过主流程代码将各环节串联，实现从 “读取图像” 到 “保存结果” 的完整闭环，步骤如下：。
2025-09-11 20:24:47
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原创 OpenCV 边缘检测实战：从 Sobel 到 Canny 的完整指南
x 方向边缘：主要显示 “垂直轮廓”（如物体的左右边缘）；y 方向边缘：主要显示 “水平轮廓”（如物体的上下边缘）；融合后边缘：完整呈现物体的整体轮廓，细节更丰富。通过本文的实战，你已经掌握了 OpenCV 中四种核心边缘检测算法的使用 —— 从 “分方向” 的 Sobel/Scharr，到 “无方向” 的 Laplacian，再到 “智能筛选” 的 Canny，每种算法都有其独特的适用场景。
2025-09-11 09:03:59
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原创 机器学习实战（二）：Pandas 特征工程与模型协同进阶
在上一篇中，我们通过 Pandas 完成了机器学习的 “数据清洗” 环节 —— 从加载数据到处理缺失值、去重筛选，得到了 “干净” 的原始数据。但 “干净数据” 不等于 “可用特征”，机器学习模型真正需要的是。本文作为系列第二篇，将聚焦 Pandas 在与中的核心应用，从特征提取、转换、选择，到与 Scikit-learn 模型对接、预测结果分析，帮你打通从 “数据” 到 “模型” 的关键链路。
2025-09-10 19:02:34
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原创 机器学习实战（一）：Pandas 数据处理基础与预处理核心应用
在机器学习工作流中，“数据决定上限，模型逼近上限”，而 Pandas 作为 Python 数据分析生态的核心库，正是把控数据质量、挖掘数据价值的关键工具。本文作为系列第一篇，将聚焦 Pandas 在机器学习中的与核心能力，结合实际代码案例，从数据加载、探索分析到筛选去重、缺失值处理，帮你搭建从原始数据到有效样本的第一座桥梁。
2025-09-10 18:45:00
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原创 OpenCV 图像处理实战：从图像金字塔到直方图分析
图像金字塔：下采样（缩小 + 平滑）、上采样（放大 + 填充），以及拉普拉斯金字塔（提取残差，用于复原）；直方图分析：灰度图 / 彩色图的直方图计算，两种工具（Matplotlib/OpenCV）的对比；掩码操作：通过二进制掩码选择区域，结合直方图实现精准的区域分析。希望本文能帮助大家快速上手这些实用技术，后续可结合具体场景（如人脸识别、目标检测）进一步深化应用！
2025-09-09 19:17:47
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原创 OpenCV 实战：多角度模板匹配实现图像目标精准定位
在计算机视觉领域，模板匹配是一种基础且实用的目标检测技术，它通过在待检测图像中寻找与模板图像相似的区域，实现目标的定位与识别。在实际应用中，可根据需求进一步优化（如添加非极大值抑制、多尺度匹配），或与其他技术（如边缘检测、形态学操作）结合，提升目标定位的精度和鲁棒性。本文实现的多角度模板匹配代码，基于 OpenCV 和 NumPy 库，通过归一化相关系数算法实现精准匹配，并结合模板旋转解决目标角度变化的问题。当多个匹配区域重叠时，会导致重复绘制矩形框，可通过非极大值抑制（NMS）解决：。
2025-09-09 19:09:18
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原创 基于 OpenCV 的信用卡数字识别：从原理到实现
本项目的核心目标是从信用卡图像中自动提取数字区域，识别出具体数字，并根据卡号的第一位数字判断信用卡类型（如 Visa、MasterCard 等）。模板图像处理：创建 0-9 数字的模板库信用卡图像预处理：增强数字区域特征数字区域提取：定位信用卡上的 4 组数字模板匹配识别：对比模板库识别具体数字并判断卡类型"""图像显示函数，显示后按任意键关闭窗口""""""轮廓排序函数，支持四种排序方式"""i = 0# 处理反向排序（从右到左或从下到上）# 处理垂直方向排序（从上到下或从下到上）
2025-09-08 19:32:35
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原创 Matlab:基于遗传算法优化 PID 控制器的完整实现与解析
首先清空工作空间、关闭图形窗口，定义被控对象的传递函数。本文以典型二阶系统为例，传递函数为% 遗传算法优化PID控制器clear all;% 清空工作空间变量close all;% 关闭所有图形窗口clc;% 清空命令行窗口% 被控对象传递函数：G(s) = 400/(s² + 50s)num = 400;% 分子多项式系数% 分母多项式系数（s² + 50s + 0）% 创建传递函数模型。
2025-09-07 21:35:57
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原创 PyTorch 实战：从零搭建 CBOW 模型，轻松生成高质量词向量
模型通过学习这种上下文与目标词之间的关系，最终得到每个词语对应的词向量。这里选择上下文['People', 'create', 'to', 'direct']，将其转换为上下文向量并输入到模型中，模型会输出每个单词作为目标词的对数概率，我们通过argmax(1)获取概率最大的单词对应的索引，从而得到模型预测的目标词。在每一轮训练中，遍历所有训练数据，进行前向传播计算损失，然后通过反向传播更新模型参数，并累加每一轮的总损失，最后将总损失添加到losses列表中，以便后续观察损失变化情况。
2025-09-07 19:13:49
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原创 深度学习实战：图像数据增强如何拯救你的 CNN 模型？从代码到原理全解析
数据增强不是 “可选操作”，而是深度学习图像任务的 “基础工程”。它不需要你增加额外的数据标注成本，却能有效解决过拟合、提升模型泛化能力，让你的 CNN 模型在真实场景中 “更能打”
2025-09-05 19:34:36
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原创 ResNet 迁移学习---加速深度学习模型训练
迁移学习是一种高效的机器学习策略，它利用已在大规模数据集上训练好的模型，针对新任务进行微调。这种方法不仅能大幅加快模型训练速度，还能显著提升模型性能，即便在新任务数据稀缺时，也能有出色表现。选模型与层：挑选在如 ImageNet 等大规模图像数据集上预训练的模型（像 VGG、ResNet 系列），再依据新数据集特点，确定需微调的层。若任务是边缘检测这类低级特征提取，浅层模型层更合适；若是分类这类高级特征任务，则选更深层模型。冻预训练参数。
2025-09-05 19:14:22
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原创 用遗传算法破解一元函数最大值问题：从原理到 MATLAB 实现
本文通过 MATLAB 实现了遗传算法求解一元复杂函数的最大值，从原理到代码逐步拆解，清晰展示了遗传算法 “选择 - 交叉 - 变异” 的核心逻辑。相比传统优化方法，遗传算法无需依赖函数的连续性和可导性，只需通过 “适应度” 评估解的优劣，就能在复杂解空间中高效搜索全局最优解。除了一元函数，遗传算法还可扩展到多元函数优化、组合优化（如旅行商问题）、机器学习参数调优等领域。只要掌握了 “编码 - 适应度 - 进化操作” 的核心框架，就能将其应用到更多实际问题中。
2025-09-04 20:10:32
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原创 ResNet 深度拆解：破解深度学习 “梯度消失” 难题
定义残差块，体现残差结构核心# 第一个卷积，用于调整通道数和特征self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) # 标准化，防止过拟合# 第二个卷积self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) # 标准化# shortcut连接，当输入输出通道或尺寸不一致时，用1×1卷积调整if stride!residual = x # 跨层连接，保留原始信息。
2025-09-04 19:29:56
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原创 深度学习---pytorch卷积神经网络保存和使用最优模型
1. 设备配置：优先使用 GPU（cuda），无 GPU 则用 CPUprint(f'使用设备: {device}')# 2. 初始化网络并加载参数model = CNN().to(device) # 实例化网络并移动到指定设备model.load_state_dict(torch.load("best_params.pth")) # 加载权重参数model.eval() # 切换为评估模式：关闭 dropout、固定 BatchNorm 参数# 直接加载完整模型，无需提前定义 CNN 类。
2025-09-03 19:37:56
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原创 粒子群算法 (PSO) 优化 PID 控制：水温恒定控制仿真实验详解
在工业控制领域，PID 控制器因结构简单、鲁棒性强、易于实现等优点，被广泛应用于温度、压力、流量等过程控制场景。但传统 PID 参数整定（如经验法、Ziegler-Nichols 法）往往依赖工程师经验，难以获得最优控制效果。本文将通过，对比常规 PID 与粒子群算法（PSO）优化 PID 的控制性能，带大家深入理解智能优化算法在 PID 参数整定中的应用。
2025-09-03 09:37:15
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原创 用 PyTorch 实现食品图像分类：从数据预处理到模型训练与预测
PyTorch 提供了Dataset抽象类，我们通过继承该类，实现自定义的食品图像数据集，支持图像读取、数据增强与标签处理。为了提升模型泛化能力并统一输入格式，我们对训练集和验证集（测试集）分别定义数据变换操作，主要包括图像尺寸调整和张量转换。
2025-09-02 19:03:50
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原创 用 MATLAB 打造交互式动物识别系统：从代码解析到逻辑设计
用户输入的有效性是系统稳定运行的关键 —— 需要确保用户回答 “是 / 否” 时不输入其他字符，回答 “腿数” 时不输入负数或字符串。特征筛选函数输入校验函数结果输出函数。
2025-09-02 08:49:59
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原创 Linux 定时任务 crontab 完全指南 —— 让服务器自动干活，解放双手
crontab是 Linux 运维中 “自动化” 的核心工具，无论是简单的时间同步，还是复杂的定时备份，都能通过它高效实现。掌握 “时间表达式规则 + 核心操作命令 + 避坑细节”，就能让服务器按你的需求自动干活，极大减少重复操作。建议刚开始配置时，先从简单任务入手（如每 10 分钟执行一次date命令并输出到日志），验证任务能正常执行后，再逐步应用到实际场景中。如果遇到问题，可通过查看日志文件（如，系统级 cron 日志）或重定向的任务日志，快速定位原因。希望本文能帮你彻底搞懂crontab。
2025-09-01 19:30:00
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原创 Linux 包管理利器 yum 详解 —— 从基础操作到国内源替换，新手也能轻松上手
在 Linux 系统运维与日常使用中，软件的安装、更新与卸载是高频操作。而yum（Yellowdog Updater, Modified）作为 CentOS、RHEL 等系统的默认包管理工具，凭借自动解决依赖的优势，成为了用户管理软件的 “得力助手”。本文将从yum基础用法入手，逐步讲解核心操作与换源技巧，帮你彻底掌握这个实用工具。
2025-09-01 19:00:00
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原创 用 MATLAB 实现遗传算法求解一元函数极值：从代码到实践
遗传算法求解一元函数极值 - 完整实现% 包含两个函数的优化:% 清空工作区并关闭所有图形窗口clear all;close all;clc;% 显示菜单disp('=== 遗传算法求解一元函数极值 ===');disp('请选择要优化的函数:');choice = input('请输入选择(1或2): ');% 设置遗传算法参数% 种群大小% 染色体长度% 最大进化代数% 交叉概率% 变异概率% 保留的精英个体数量% 根据选择设置函数和区间。
2025-08-31 19:15:01
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