java_raylu的博客

RAGFlow Chatbot 是一个集成了 RAGFlow 技术的智能问答系统，专注于 LCD 彩膜制造领域的专业知识。该系统能够回答关于工艺诊断、缺陷分析、材料验证和设备优化等方面的问题，为工程师和技术人员提供快速准确的知识支持。 功能特性 🤖 基于 RAGFlow 的智能问答系统 💬 实时流式响应，支持思考过程展示 📚 对话历史记录与管理 🔍 搜索历史对话 📤 导出对话记录 🧠 深度思考模式 🌐 响应式设计，支持移动端 🌙 深色主题支持

这样两个式子，使用sklearn 线性回归进行拟合 直接上代码 得到结果：score : 0.9902512046606555 mse : 7940.310765934783画图结果：对于正玄曲线原始数据画图 degree定成三阶拟合图 degree定成二阶拟合图degree定成六阶拟合图，效果非常好，但不知道是不是有点过拟合了、? 话不多说，直接上代码：...

这样一个式子y = ax+by = 0.5x+6 + 随机数噪音数据分为训练集和测试集train_set 70%test_set 30%直接上代码 得出结果： 得出图像红点代表原数据样本，绿点代表模型预测结果

使用tensorflow.keras模型训练时这个错误经常报： tensorflow/core/kernels/data/generator_dataset_op.cc:107] Error occurred when finalizing GeneratorDataset iterator: Failed precondition: Python interpreter state is not initialized. The process may be terminated. [[{{nod

准备训练图片，和测试图片 对模型training import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,load_img,img_to_array from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input from tensorflow

首先网上找了7张图 打算对这7张图片进行识别，直接上代码： from tensorflow.keras import applications #decode_predictions 对预测结果进行处理，解码 from tensorflow.keras.applications.vgg16 import decode_predictions #preprocess_input处理输入图片 from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preproc

CUDA 11.0 cuDNN 8.0 python 3.8 MS visual studio2019 tensorflow_gpu 2.4.0 Bazel 3.1.0 anaconda3

本人原来的笔记本配置不行，跑不起来，换了台式电脑运行正常，具体台式配置会另外写一篇安装tensorflow2.4.0教程 直接上代码，一共重复训练7次 from tensorflow.python.keras.datasets import cifar100 from tensorflow import keras import tensorflow class CifarCNN(object): #编写模型 两层卷积层+两层池化层+全连接神经网络层 model = keras.mo

在获取时尚数据时遇到问题，连不上下载的网站导致图片无法加载，此时需要自己另外找网站下载压缩包并放入对应目录即可 C:\Users\RayLu\.keras\datasets\fashion-mnist def __init__(self): (self.x_train,self.y_train),(self.x_test,self.y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 全部码如下 import numpy i.

python tensorflow深度学习： 线性回归简单案例。