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RSS订阅原创 R语言实现熵值法全流程代码（免费获取）
熵值法是一种用于多指标评价的定量方法，广泛应用于综合评价、质量管理和决策分析等领域。其基本思路是通过计算各指标的信息熵来确定各指标的权重，进而计算出综合得分。熵值法是一种用于综合评价的多指标评价方法，以下是使用R语言实现熵值法分析的步骤和示例。
2024-05-14 10:36:07
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原创 使用 Django 和 JWT 实现用户注册、登录和邮箱验证
在现代 Web 开发中，用户认证和授权是一个非常重要的功能。为了提供一个安全且易于管理的用户系统，Django 提供了丰富的工具和功能。然而，随着前后端分离架构的流行，传统的会话认证方式逐渐被 JWT（JSON Web Token）所取代。JWT 是一种紧凑且自包含的方式，用于在各方之间安全地传输信息。本文将详细介绍如何使用 Django 和 JWT 实现一个完整的用户注册、登录和邮箱验证系统，帮助开发者快速构建一个安全可靠的用户认证机制。
2024-05-14 10:13:14
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原创 Python数据可视化：使用Seaborn库
这使用了更声明性的语法，意味着可以通过创建和添加创建它所需的单个对象来分层构建绘图。使用seaborn对象绘图时，第一个要用到的对象是plot。这个对象引用你正在绘制的数据DataFrame，以及其中你感兴趣的数据的特定列。使用seaborn对象接口时，按照约定要将其导入Python，并指定别名so...:...:...: (...: )...: )创建好so对象后，可以在每一层添加绘图元素，就像r语言ggplot2那样更加灵活绘图。
2024-05-13 21:44:09
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【学生课程实验】深入浅出Python编程python-tutorial全解
资源简介：
Python作为最受欢迎的编程语言之一，以其简洁的语法和强大的功能库在全球范围内广泛应用于数据科学、Web开发、自动化脚本等多个领域。基于oeasy的Python教程项目，本资源为Python初学者和希望深化理解Python的开发者提供了一套完整的学习材料。从基础语法到高级功能，每一课都配有详细的代码示例和解释，帮助你快速掌握Python编程的核心技巧。
主要特性：
系统的课程结构：覆盖Python编程的基础到高级主题，包括数据类型、控制流、函数、类、文件操作和常用库。
实战示例丰富：每个概念都通过实战代码详细解释，加深理解并提升实际操作能力。
互动学习体验：课程中包含练习和挑战，鼓励学习者通过解决实际问题来巩固学习成果。
适用于多种学习路径：无论是数据科学、Web开发还是自动化脚本，本教程都提供了坚实的编程基础。
更新及时：根据Python的发展和社区反馈定期更新内容，保持教程的前沿性和实用性。
适用场景：
个人自学：为自学者提供从入门到精通的一站式学习资源。
教育培训：适合教育机构作为编程课程的教学材料。
技术提升：帮助现有开发者通过系统学习提升编程技能。
2024-05-13
毕业设计 Python商城项目实战：从零开始构建电子商务平台
资源简介：
在数字化迅速发展的今天，电子商务平台成为了连接消费者和产品的重要桥梁。基于Python的开源项目 "python_shop" 提供了一个全功能的电子商务网站实现，包含从商品展示到支付处理的完整商业逻辑。该项目采用当下流行的技术栈，结合Python的简洁性和灵活性，是理想的学习材料和商业模型原型。
主要特性：
全栈开发：涵盖前端到后端的完整开发流程，使用Python作为后端处理语言，前端采用HTML, CSS, JavaScript实现响应式设计。
模块化设计：项目结构清晰，功能模块化分明，易于扩展和维护。
实用的电商功能：支持用户注册、登录、商品浏览、购物车、订单处理及支付功能。
数据管理：内置商品和用户数据管理，配合数据库实现数据的增删查改功能。
安全性考量：实现基本的安全措施，包括数据加密和用户认证。
适用场景：
教育和学习：适用于高校及培训机构教授Web开发、数据库设计和系统架构课程。
初创公司：快速搭建电商平台原型，进行市场验证和功能迭代。
个人开发者：提高个人Web开发和系统设计能力的实战项目。
资源包含内容：
完整的源代码，包括前端页面和后端服务。
2024-05-13
Airbnb Ruby代码风格指南：实战版
资源简介：
在高质量软件开发中，代码风格和一致性的重要性不言而喻。基于Airbnb的Ruby代码风格指南，本资源提供了一套详尽的编程规范及示例，旨在帮助Ruby开发者提升代码质量，确保项目的可读性和可维护性。无论是个人开发者还是团队协作，遵循这些经过实战验证的指南都将使得代码更加优雅、清晰和高效。
主要特性：
全面的风格指南：涵盖从命名约定到错误处理的各个方面，基于Airbnb多年的实战经验总结而来。
易于遵循的规则：每项规则都配有清晰的例子和解释，使其易于理解和实施。
实用的Ruby编程技巧：除了基本规则，还提供了Ruby语言的高级技巧和最佳实践。
集成自动化工具：包括配置文件，可用于流行的代码质量检测工具，如RuboCop，以自动化代码审查过程。
持续更新：随着Ruby语言和开发实践的演进，资源将定期更新，保持最新状态。
适用场景：
代码质量提升：适用于希望提高代码标准的企业和开发者。
新员工培训：为新加入的团队成员提供明确的编码指导。
教育和学习：理想的教材，用于教授现代编程实践和代码风格。
2024-05-13
MatlabFunc：Matlab高级机器学习与图像处理函数库
资源简介：
随着机器学习和图像处理技术的迅猛发展，相关领域的研究和应用需求持续增长。"MatlabFunc"是一个精心编制的Matlab函数库，专注于提供先进的机器学习和图像处理算法的实现。该项目由浙江大学的学者和研究人员开发，旨在支持复杂数据分析、图像识别、和模式识别等领域的研究与开发。通过这个资源，用户可以获得一系列经过验证的、高效的Matlab工具和函数，这些工具和函数都是为了解决实际问题而设计的。
主要特性：
广泛的应用函数：包括但不限于图像分割、特征提取、数据归一化等多种实用功能。
优化的算法实现：所有函数都经过优化，确保运行效率和处理速度，满足科研和工业级应用的需求。
模块化设计：每个函数都是模块化设计，用户可以根据需求灵活使用或修改。
详尽的文档支持：项目提供完整的函数使用说明和示例代码，帮助用户快速理解和部署。
开放源代码：鼓励社区贡献，用户可以自由地修改和扩展现有的函数库，以适应新的研究方向或项目需求。
适用场景：
学术研究：为研究人员在图像处理、机器学习、数据分析等领域提供强大的工具。
教育教学：适合用作高等教育中教授相关课程的教学材料。
2024-05-13
基于SpringBoot+Vue开发的个人博客系统全栈个人博客系统
资源简介：
在数字时代，个人博客已经成为表达想法、分享技术、展示才华的重要平台。本项目是一个使用SpringBoot和Vue开发的全栈个人博客系统，专为技术博客而设计。它不仅具有现代化的界面，而且集成了内容管理、评论互动、数据统计等多项功能，旨在为用户提供一站式的博客解决方案。无论是IT专业人士、自由撰稿人还是技术爱好者，都可以利用这个项目搭建属于自己的专业博客平台。
主要特性：
前后端分离架构：前端使用Vue.js，后端使用SpringBoot，提供清晰的代码结构和高效的开发体验。
响应式设计：适配各种屏幕尺寸，确保在手机、平板和桌面设备上都能提供优秀的浏览体验。
功能全面：支持文章发布、编辑和删除，评论功能，分类管理，标签云，全文搜索以及实时数据统计等。
安全稳定：集成Spring Security进行用户认证和授权，确保平台的安全性。
易于部署和维护：提供详尽的部署文档和维护指南，使得项目的安装和升级变得简单快捷。
适用场景：
个人博客创建：适用于希望建立个人品牌的专业人士。
技术展示：开发者可以用作技术展示和个人技能的平台。
教育目的：理想的教学案例，适用于教学
2024-05-13
Vue微信小程序开发中的实践
这是一个使用 Vue.js 开发微信小程序的前端框架，它结合了 Vue.js 的核心功能与微信小程序的特性，提供了一个高效、简洁的开发体验。这个框架支持Vue.js的基本语法和构建工具体系，使得开发者可以利用现有的Vue.js技能和生态系统来开发小程序。本资源旨在为开发者提供一个全面的Mpvue项目介绍和使用教程，帮助你快速上手和深入理解如何在微信小程序开发中有效利用Vue.js。
主要特性：
Vue.js全兼容：Mpvue保留了Vue.js的所有特性，支持数据驱动和组件化的开发模式，简化了小程序的复杂性。
单文件组件：支持.vue文件格式，允许开发者像开发传统Vue应用一样开发小程序，提高了代码的组织性和可维护性。
构建工具支持：集成了Webpack构建工具，支持Hot Reload、ES2015+的转码等功能，极大提升开发效率。
易于集成：可以与Vuex、Vue-router等Vue生态中的库无缝集成，扩展小程序的功能。
优化的性能：通过智能的依赖跟踪和更新策略，优化数据更新的性能，使得应用运行更加流畅。
适用场景：
小程序开发：适用于需要快速构建高质量微信小程序的开发者。
2024-05-13
母亲节祝福动态图祝福语节日祝福
资源简介：
随着母亲节的临近，表达对母亲的爱和感激之情成为了每个人心中的渴望。本资源提供了一套动态网页的完整源码，用以创建富有创意的母亲节祝福页面。这套源码结合了现代网页设计技术和动画效果，不仅可以个性化地展示您的祝福语，还包含音乐和交互元素，提供给用户一种独特而温馨的体验。无论是用作个人表达感情的方式，还是企业用于节日营销，这份源码都是一个极佳的选择。
主要特性：
响应式设计：网页能够适应各种屏幕尺寸，包括手机、平板和桌面电脑，确保每位用户都能获得最佳浏览体验。
丰富的动画效果：包括文字飘动、图片渐显等动画效果，增加页面的视觉吸引力。
交互式元素：用户可以通过点击特定元素，触发事件或音乐，增加互动性。
易于定制：源码结构清晰，注释完整，用户可以很容易地修改内容、颜色和音乐，以适应不同的需求和偏好。
2024-05-13
微信小程序商城资源下载 全部功能免费上线 一键部署全栈开源项目
资源简介：
随着移动电商的蓬勃发展，微信小程序成为了企业和个人快速接入微商生态的首选平台。本资源“微信小程序商城”是一个开源的微信小程序电商平台实现，它不仅涵盖了从前端到后端的完整开发流程，还提供了丰富的功能模块和用户界面元素，使开发者能够迅速搭建并定制自己的电商应用。
主要特性：
完整的电商解决方案：从商品展示到订单管理，从支付流程到用户评论，应用涵盖电商运营的核心功能。
高度模块化的代码：代码结构清晰，模块化程度高，便于开发者理解、修改和扩展。
优雅的用户界面：基于微信小程序标准开发，界面美观、用户体验流畅。
后端支持：配备Node.js构建的后端支持，包括数据库处理、服务器逻辑和API集成，完备的后端服务支持使得前端开发更加高效。
文档详尽：项目包括详细的安装教程、功能介绍和开发指南，帮助开发者快速上手和部署。
适用场景：
创业项目：对于初创企业，可以作为快速部署的电商平台解决方案。
教育学习：适合在学校或研究机构中作为学习微信小程序开发的实战项目。
个人开发：个人开发者可以基于此项目进行学习或创建个性化的小程序商城。
资源包含内容：
微信小程序前端完整源代码
2024-05-13
FastAPI 框架全面解析与实践
资源简介：
FastAPI，作为当今最受欢迎的高性能Web框架之一，以其卓越的速度、简洁的代码和易用性广受开发者欢迎。本资源深入探索了FastAPI的核心功能，提供了一个全面的指南，用于构建基于现代异步编程技术的高效API。适合追求高性能同时不牺牲开发效率的Python开发者，无论是在构建微服务、处理大规模数据还是创建复杂的业务逻辑应用，FastAPI都能提供强大支持。
主要特性：
高性能：基于Starlette进行异步编程，使得FastAPI在性能上可与NodeJS和Go等语言媲美。
简洁的代码设计：通过Python 3.6+ 类型声明，极大提高了代码质量和开发速度。
强大的依赖注入系统：简化了代码和参数管理，使得构建大型应用更为简便。
自动生成文档：项目代码更改后，Swagger和ReDoc文档会自动更新，大大提升了API的可维护性和开发效率。
丰富的插件支持：社区活跃，提供了大量第三方插件，易于集成多种服务和组件。
适用场景：
企业级应用：构建可扩展的后端服务以支持复杂的业务需求。
启动和技术创新：快速开发原型和迭代产品，特别适合初创公司。
学术和研究：教育机构和研究人员
2024-05-13
transformer注意力机制手撕代码pytorch版本
在深度学习和自然语言处理的世界中，Transformer模型已经成为了一个革命性的里程碑。它以其独特的自注意力机制领导了一系列突破性的进展，从机器翻译到文本生成，Transformer的应用无所不包。本资源提供了一个从零开始的Transformer模型实现，旨在帮助开发者、研究人员和学生深入理解Transformer的内部工作原理。
主要特性：
清晰的代码结构：代码采用模块化设计，清晰地分离了不同的组件（如自注意力层、前馈网络、归一化层等），使得学习和修改变得更加容易。
详细的注释：每一个函数和模块都配有详细的注释，说明其功能和工作原理，非常适合学习和教学使用。
示例应用程序：包括一个使用该Transformer模型进行语言翻译的示例，帮助用户理解如何将模型应用到实际的自然语言处理任务中。
性能优化：代码实现考虑了效率和优化，适合进行大规模的训练任务。
可扩展性：代码设计允许容易地添加新的功能，如多头注意力、位置编码等，方便用户根据需要进行定制和扩展。理想的学习工具，帮助初学者和进阶用户深入理解Transformer架构和自注意力机制。为研究人员提供一个强大的基线，用于开发新的自然语言
2024-05-13
手撕Transformer模型从零实现
在人工智能的世界中，Transformer模型已经成为了自然语言处理领域的核心技术，推动了包括机器翻译、文本生成和语音识别等多个应用的突破。本资源提供了Transformer模型的详细代码实现，旨在通过透彻的解析和精心的注释，使学习者能够深刻理解其背后的原理和技术细节。
主要特性：
深度解析：代码中每一部分都有详尽的注释，解释了每个函数和类的作用及其在整个模型中的关系。
实战示例：附带一个完整的示例，展示如何用实现的Transformer模型进行具体的自然语言处理任务。
易于扩展：代码结构清晰，易于扩展新功能或进行定制化调整，非常适合进行科研试验和产品开发。
性能优化建议：提供性能优化技巧和最佳实践，帮助用户提高模型训练效率。
适用场景：
学术研究：理想的学术工具，可以帮助研究人员或学生理解并扩展最新的自然语言处理技术。
技术开发：开发者可以利用此代码快速构建和测试自己的NLP应用，加速从原型到生产的过程。
教育学习：适合用于教学环境，帮助学生建立对复杂机器学习模型的直观理解。
包含内容：
完整的Transformer模型源代码
使用说明书，包括如何设置环境、运行示例和代码解释
2024-05-13
python pyqt5app集合设计demo需求自取应用程序集锦
欢迎探索PyQt5应用程序集锦，这是一套精心编写的多功能桌面应用程序集，基于Python和Qt5框架。这些应用涵盖了从文本编辑器到计算器、图像查看器等多种工具，不仅展示了PyQt5在实际开发中的强大功能，也提供了丰富的学习材料和灵感源泉，适合初学者和中级开发者深入学习和掌握PyQt5。
主要特性：
多样化的应用场景：包括基本的文本编辑、图片处理、计算机视觉等多种实用工具，满足不同场景的开发需求。
代码清晰详尽：每个示例都有详细的代码注释和文档说明，帮助用户理解Qt5的UI设计和事件处理机制。
易于自定义和扩展：代码结构清晰，易于修改和扩展新功能，非常适合进行个性化定制和功能增强。
图形用户界面友好：所有应用都配备了直观的图形用户界面，优化用户交互体验，展示了PyQt5在制作现代化GUI中的优势。
适用场景：
软件开发和原型设计：快速搭建和测试复杂的用户界面应用程序。
教育学习：理想的教育工具，适用于教师教授和学生学习Python GUI编程。
个人项目：为个人项目提供强大的起点，特别是在需要图形界面的应用中。
资源包含内容：
完整的源代码库，包括多个独立的PyQt5应用。
每个应
2024-05-13
医学图像3D展示可视化系统
随着医学科技的迅速发展，三维可视化技术在医学领域中扮演了至关重要的角色。本资源提供了一个先进的医学图像3D展示系统，旨在为医生、研究人员及教育工作者提供一个强大、直观和交互式的图像分析工具。通过高级的图像处理技术和用户友好的界面，本系统能够将复杂的医学图像数据转换为详细的三维可视化模型，极大地提高了诊断的准确性和教学的直观性。输入数据是医学核磁或CT影像数据，无需专业软件即可实现核磁数据的3d重建可视。对于医学影像组学分析提供清晰可视基础。
主要特性：
动态三维重建技术：使用最新的图像处理算法，快速将CT、MRI等医学影像数据转换为高分辨率的三维图像。
交互式用户界面：提供易于使用的交互界面，支持多点触控和智能手势操作，使用户能够轻松放大、旋转和切片三维图像。
多模态图像支持：兼容各种医学影像格式，包括DICOM、NIfTI等标准医学图像文件格式。
实时图像处理：集成高效的图像处理功能，包括图像增强、降噪和对比度调整等，以优化图像质量。
帮助医生通过三维视图更准确地诊断疾病。为研究人员提供强大的工具，以探索和分析复杂的医学图像数据。通过三维可视化技术，提升医学教育的效果和学生的学习体
2024-05-13
transformer预测评论文本情感分析
资源名称：Transformer模型在评论文本分类任务的应用
资源描述：
在当今信息爆炸的时代，文本数据的分析与处理变得尤为关键。评论文本分类，作为自然语言处理（NLP）领域的一项基础任务，对于理解消费者情感、自动化客户服务、内容监管等方面有着重要意义。本资源提供了一个基于Transformer模型的文本分类框架，能够高效地对评论文本进行情感分析和分类。
本项目采用了先进的Transformer架构，这一架构自2017年由Google的研究者提出以来，已成为处理各类NLP任务的金标准。Transformer的核心优势在于其自注意力（Self-Attention）机制，能够在处理文本数据时，无需考虑数据的序列性，从而更好地捕捉语境中的依赖关系。
主要特点包括：
高效的文本处理能力：通过自注意力机制，模型可以并行处理序列数据，显著提升处理速度和效率。
深度语义理解：Transformer通过多层自注意力和位置编码，深入挖掘文本中的细微语义。
广泛的适用性：模型训练完成后，可广泛应用于产品评论、电影评论、社交媒体评论等多种文本类型的情感分类。
易于集成和扩展：提供完整的代码和文档。
2024-05-13
python for autofish
World of Warcraft Fishing Automation Python based on YoloV5
Based on Python YoloV5 target detection, find the position of the fish float, real-time monitoring of the fish float, hook to achieve automatic mouse click bar! Program using PYQT5 visual interface, users can according to their own computer resolution, accurate operation. 9.2 Fishing can collect element essence and cooking raw materials. Automatic down lever setting shortcut key is R .
收起
2022-05-18
python代码目标检测基于yolov5
World of Warcraft Fishing Automation Python based on YoloV5
Based on Python YoloV5 target detection, find the position of the fish float, real-time monitoring of the fish float, hook to achieve automatic mouse click bar! Program using PYQT5 visual interface, users can according to their own computer resolution, accurate operation. 9.2 Fishing can collect element essence and cooking raw materials. Automatic down lever setting shortcut key is R .
2022-05-09
python实现 LDA主题词模型
python 使用 gensim 进行LDA主题词分析，主题词频可视化。 LDA（Latent Dirichlet Allocation 文档主体生模型）是一种文档主体生成模型，也成为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主体、文档这三层结构。所谓生成模型，就是说，一篇文章的每个词都是通过以一定的概率选择了一个主题，并从这个主题中以一定的概率选择这个词语这个一个过程得到的。 LDA方法生成的文档可以包含多个主题，该模型使用下面的方法生成一个文档：
Chooseparameter θ ～ p(θ);
For each ofthe N words w_n:
Choose a topic z_n ～ p(z|θ);
Choose a word w_n ～ p(w|z);
其中θ是主题向量，向量的每一列表示每个主题在文档中出现的概率，该向量为非负的归一化向量；p(θ)是θ的分布，具体为Dirichiket分布，即分布的分布（这个没懂是啥意思啊，有空借本书看看，留个坑）；N和w_n同上；z_n表示选择的主题，p(z|θ)表示给定θ是主题z的概率分布，具体为θ的值，即p(z=
2022-04-28
基于python的SARIMAX时间序列预测
1.时间序列预测简介
时间序列是在定期时间间隔内记录度量的序列。
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。那么ARIMA模型到底是什么？
ARIMA是一类模型，可以根据自身的过去值（即自身的滞后和滞后的预测误差）“解释”给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。
任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性”时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。
ARIMA模型的特征在于3个项：p，d，q
p是AR项
q是MA项
d是使时间序列平稳所需的差分数
如果时间序列具有季节性模式，则需要添加季节性条件，该时间序列将变成SARIMA（“季节性ARIMA”的缩写）。一旦完成ARIMA。
那么，“AR项的顺序”到底意味着什么？我们先来看一下“ d”。
2022-04-28
空空如也
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