nl: https study

最新推荐文章于 2024-07-11 23:57:05 发布
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博客主要围绕HTTP中的GET和POST展开，探讨了它们的具体用法，并分析了二者之间的区别，属于信息技术中网络通信相关内容。
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Automated Data Visualization from Natural Language via Large Language Models: An Exploratory Study
c_cpp_csharp的专栏
07-01 186
自然语言到可视化（NL2Vis）任务旨在将自然语言描述转换为基础表的视觉表示，使用户能够从大量数据中获得见解。最近，已经为NL2Vi开发了许多基于深度学习的方法。尽管这些方法做出了相当大的努力，但在可视化来自看不见的数据库或跨越多个表的数据方面仍然存在挑战。本文从大型语言模型（LLM）卓越的生成能力中获得灵感，进行了一项实证研究，以评估其在生成可视化方面的潜力，并探索上下文学习提示对增强这项任务的有效性。
NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL、SQL-PaLM）、新一代数据集BIRD-SQL解读
丨汀、的博客
04-15 2960
NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读
关于phpstudy配置https问题
ly_gcs的博客
05-08 1万+
关于phpstudy配置https问题1.域名生成SSL证书，我的是阿里云服务器购买的域名，登录阿里云服务器->控制台->“安全（云盾）”，如下：生成新的页面点击右侧的“立即购买”，如下：进入到证书控制台如下：如上的3个步骤选项的位置都是默认即可，接下来就是等待审核通过，然后再进行查看该证书的记录是否已经生成出来了，接下来的步骤是给要申请https的域名进行一个解析的操作，进入到该域名...
Http和Https常见问题
study_zhao的博客
06-20 1818
Http和Https的区别？ Http是明文传输； Https在Http基础之上加了一层ssl/tls加密，保证数据传输过程的安全性； Http和Https使用的是不一致的连接方式，默认使用的端口也不一致，Http是80，Https是433端口。 Https是如何保证安全传输的？ 通过秘钥的方式对数据进行加解密，秘钥主要为：对称秘钥和非对称秘钥。 对称秘钥：在每次发送真实数据之前，服务器先生成一把密钥，然后先把密钥传输给客户端。之后服务器给客户端发送真实数据的时候，会用这把密钥对数据进行加密，客户
个人博客网站升级http为https
公众号：白程序员的自习室
03-14 4755
针对个人博客网站升级https，整理了下http和https的一些分析，以及配置方法 目录 HTTP与HTTPS是什么？ HTTP协议（超文本传输协议）是互联网上应用最为广泛的一种网络协议，常被用于在web浏览器和网站服务器之间传递信息，http协议传输数据是以明文方式进行传送，如果中途被截获，就可以读取其中的信息。还记得之前公司某一台医疗设备的登录界面被截获，页面上都是广告的情况。 为了解决HT...
phpstudy配置https
u012224609的博客
02-13 340
phpstudy配置https 参考文献：https://jingyan.baidu.com/article/64d05a022e6b57de54f73b51.html 这里主要说下遇到的问题： 一，配置好后出现Apache无法启动。 1，检查Apache日志，看报错 2，可能是配置文件错误，检查配置文件 二、配置好后能正常启动，但是访问链接无效 1，重点检查配置的域名和申请证书时用的域名是否一致...
nl:DiskLruCache study
hunter
01-11 211
DiskLruCache 达到最大设置的缓存,清理的逻辑 Android DiskLruCache 源码解析 - 简书 Android 开源项目DiskLruCache 详解
Zero-shot learning for requirements classification: An exploratory study
XZHBUT的博客
07-11 849
背景:需求工程(RE)研究人员一直在试验机器学习(ML)和深度学习(DL)方法来完成一系列的需求工程任务，比如需求分类、需求跟踪、歧义检测和建模。然而，今天的大多数ML/DL方法都是基于监督学习技术，这意味着它们需要使用大量特定任务的标记训练数据进行训练。这一限制给可再生能源研究人员带来了巨大的挑战，因为缺乏标记数据使他们难以充分利用先进的ML/DL技术的优势。 目的:本文通过展示如何在不使用任何标记训练数据的情况下使用零射击学习(ZSL)方法来解决这个问题。我们将重点放在分类任务上，因为许多可重构任务可以
True Traceback (most recent call last): File "D:\study\BY_project\detect1.py", line 135, in <module> det_boxes,scores,ids = infer_img(img0,net,model_h,model_w,nl,na,stride,anchor_grid,thred_nms=0.4,thred_cond=0.5) File "D:\study\BY_project\detect1.py", line 97, in infer_img outs = cal_outputs(outs, nl, na, model_w, model_h, anchor_grid, stride) File "D:\study\BY_project\detect1.py", line 55, in cal_outputs outs[row_ind:row_ind + length, 0:2] = (outs[row_ind:row_ind + length, 0:2] * 2. - 0.5 + np.tile( ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (9,2) (51200,2) 出现了这种问题
03-28
3. **层级索引错误**：`nl`表示检测层的数量，可能循环中层级索引处理不当，导致每个层级的输出处理不正确。 接下来，我需要检查相关的代码段： - **`cal_outputs`函数中的循环**： ```python for i in range(nl...
na改为3后又出现这样Traceback (most recent call last): File "D:\study\BY_project\detect1.py", line 137, in <module> det_boxes,scores,ids = infer_img(img0,net,model_h,model_w,nl,na,stride,anchor_grid,thred_nms=0.4,thred_cond=0.5) File "D:\study\BY_project\detect1.py", line 97, in infer_img outs = cal_outputs(outs, nl, na, model_w, model_h, anchor_grid, stride) File "D:\study\BY_project\detect1.py", line 55, in cal_outputs outs[row_ind:row_ind + length, 0:2] = (outs[row_ind:row_ind + length, 0:2] * 2. - 0.5 + np.tile( ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (9,2) (19200,2) 的问题
03-28
此外，检查stride数组是否与nl和na的值对应，每个检测层可能有不同的步长，如果处理时假设了固定数量的anchors，而实际数量变化，也可能导致错误。 总结来说，修改na后，需要确保所有相关的参数和处理步骤都同步...
Text to SQL 论文汇总（NL2SQL/TableQA）
iin729的博客
07-16 1906
Seq2sql: Generating structured queries from natural language using reinforcement learning 会议：CoRR2017. 作者：Victor Zhong, Caiming Xiong, Richard Socher 链接：https://arxiv.org/abs/1709.00103 Abstract syntax networks for code generation and semantic parsing 会议.
2018 phpstudy 版 如何搭建https站点
一生无悔惜缘的博客
12-03 1万+
阿里云证书文档： https://help.aliyun.com/product/28533.html?spm=a2c4g.11186631.6.540.6fa71c80ZiboIY 1、申请免费的阿里云证书 https://jingyan.baidu.com/article/6c67b1d6431a872787bb1ece.html 2、签发证书 提交申请，10分钟左右审核通过 3、...
使用phpStudy配置SSL支持Https
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ML
04-19 1万+
因为是个人的微信小程序需要添加https，使用的是phpstudy搭建的服务器，遇到一些问题进行记录。 因为我使用的是腾讯云，就以腾讯云为例； 步骤： 1，获取证书 方法，官方教程 然后进入证书管理中心，进行下载，如下图 2，配置 建议先保存一份Apache文件，之前配置错误了，走了很多弯路，网上的方法都不太一样，改了很多地方，不记得了改哪了，然后重装phpstudy又出现...
eclipse-oniro-openharmony_kernel_common_modules_newip_43952_1767856292267.zip
01-08
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含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度（Matlab代码实现）
01-08
含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度的Matlab代码实现方法，重点围绕电力系统中考虑楼宇空间布局的集群划分与优化调度问题展开，涵盖冷、热、电多能协同供应与储能调节机制。通过多时间尺度（如日前、日内、实时）的优化模型，实现能源利用效率提升与运行成本降低的目标。文中还提及相关智能优化算法的应用，如改进灰狼算法、多目标粒子群算法等，用于解决复杂的非线性调度问题，并提供了完整的Matlab仿真资源与案例复现支持。; 适合人群：具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事微网优化、综合能源系统设计的工程技术人员，熟悉Matlab编程与基本优化算法者更佳。; 使用场景及目标：①用于科研项目中冷热电联供微网系统的建模与仿真；②支撑论文复现与算法改进，特别是在多时间尺度调度、需求响应、储能优化等领域；③辅助实际工程中微网能量管理系统的设计与决策分析； 阅读建议：建议结合文档提供的网盘资源进行代码实践，重点关注模型构建逻辑与算法实现细节，配合YALMIP+CPLEX等工具包调试优化问题，同时参考文中列举的SCI/EI论文复现案例深化理解。
cunweizhao_python-mysql_37488_1767856636664.zip
01-08
cunweizhao_python-mysql_37488_1767856636664.zip
AwesomeTkinter:漂亮的Tkinter小部件
01-08
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 PyPI PyPI - Downloads Downloads last 6 month PyPI - License -- Official website: https://customtkinter.tomschimansky.com/ CustomTkinter is a python UI-library based on Tkinter, which provides new, modern and fully customizable widgets. They are created and used like normal Tkinter widgets and can also be used in combination with normal Tkinter elements. The widgets and the window colors either adapt to the system appearance or the manually set mode ('light', 'dark'), and all CustomTkinter widgets and windows support HighDPI scaling (Windows, macOS). With CustomTkinter you'll get a consistent and modern look across all desktop platforms (Windows, macOS, Linux). | on Windows 11 with dark mode ...
【FHSS信号识别】一种基于矩形滤波器的改进型卷积神经网络用于跳频扩频信号分类【附MATLAB代码】.zip
最新发布
01-08
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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