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2024-09-17 23:00:39
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原创 鸿蒙开发十二小时
Text('拦截 28608.recommend_list.baidu.com常见颜色十六进制代码 啊啊啊啊啊啊啊啊啊文啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊文啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊')@State message: string = '啥地方';@State message: string = '啥地方';@State message: string = '啥地方';Text('我爱学习，我爱中国')Text('置顶 ')//获取对象的属性值 对象名。//获取对象的属性值 对象名。
2024-09-17 01:18:23
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原创 图片类型转化---模拟某wps
**Pillow (PIL)**：Pillow是Python Imaging Library (PIL) 的一个分支，它增加了对Python 3的支持，并修复了一些原始PIL中的问题。为了确保上传的文件是图像，并且是允许的格式，应用程序使用了一个允许的扩展名集合。- **操作系统文件操作**：Python的`os`模块提供了与操作系统交互的功能，包括文件和目录管理。- **Werkzeug**：Werkzeug是一个强大的WSGI工具包，它提供了许多实用工具，包括请求处理、响应对象和文件上传处理。
2024-09-16 11:17:38
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原创 flask
string(length=2):variable>: 使用 string 转换器可以限制变量的类型为字符串，并且可以指定长度限制，例如 <string(length=2):variable> 表示该变量应该是一个长度为 2 的字符串。<any(值1, 值2, ...):variable>: 使用 any 转换器可以限制变量只能是指定列表中的某个值，例如 <any('admin', 'user'):variable> 表示该变量只能是 ‘admin’ 或 ‘user’。app.config模式。
2024-09-15 21:33:39
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原创 Scikit-learn 学习笔记
print(X.toarray())//用于将稀疏矩阵（sparse matrix）转换为一个常规的 numpy 数组（dense array）print("Testing data:", X_test, y_test)s四。print("\n清洗后的DataFrame:")print("特征矩阵 X_train:")print("目标向量 y_train:")print("原始DataFrame:")print("特征矩阵 X_test:")print("目标向量 y_test:")
2024-09-15 15:41:55
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原创 opencv-python 安装全教程
检查自己的设备是否安装python，打开自己的cmd,在对话框里面输入python，即可查看自己的python版本如果没有，打开下面网址安装即可。
2024-09-04 10:31:58
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原创 利用豆包一天学会HTML
一、学习基础阶段（第 1-2 周）**1. 学习资源准备- 在线教程：推荐 W3Schools、MDN Web Docs 等网站，它们提供了全面的 HTML 教程，包括示例和解释。- 书籍：可以选择《HTML5 与 CSS3 基础教程》等入门书籍。2. 学习内容- 了解 HTML 的基本概念和结构，包括标签、元素、属性等。- 学习常用的 HTML 标签，如标题标签（h1-h6）、段落标签（p）、链接标签（a）、图像标签（img）等。
2024-09-03 20:58:42
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原创 day01
声明在类的signals域下没有返回值，void类型的函数只有函数声明，没有定义可以有参数，可以重载通过emit关键字来触发信号，形式：emit object->sig(参数);一个信号可以和多个槽相连；多个信号可以连接到一个槽；一个信号可以连接到另外的一个信号；
2024-07-23 21:59:24
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原创 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第二期学习笔记（3）
基于循环或卷积神经网络的序列到序列建模方法是现存机器翻译任务中的经典方法。然而，它们在建模文本长程依赖方面都存在一定的局限性。对于卷积神经网络来说，受限的上下文窗口在建模长文本方面天然地存在不足。如果要对长距离依赖进行描述，需要多层卷积操作，而且不同层之间信息传递也可能有损失，这些都限制了模型的能力。而对于循环神经网络来说，上下文的语义依赖是通过维护循环单元中的隐状态实现的。在编码过程中，每一个时间步的输入建模都涉及到对隐藏状态的修改。
2024-07-19 19:23:20
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原创 Datawhale 2024 年 AI 夏令营||尝试使用深度学习方案
时间序列预测是一个不断发展的领域，随着技术的进步，我们可以期待更多的优化方法和模型的出现。深度学习模型，特别是LSTM和其变体，已经在许多时间序列预测任务中显示出了优越的性能。更复杂的模型结构：如引入注意力机制的LSTM模型，以更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。多模态数据融合：结合时间序列数据和其他类型的数据，如文本或图像，以提供更全面的分析。模型解释性：提高模型的可解释性，以便更好地理解预测结果。自动化特征工程：开发自动化的特征工程工具，以减少手动特征提取的工作量。实时预测。
2024-07-19 18:55:40
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原创 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第二期学习笔记（2）
机器翻译的奥秘：从预处理到质量评价的全面探索》一、引言在当今全球化的时代，语言的交流变得愈发频繁和重要。机器翻译作为打破语言障碍的有力工具，正发挥着日益关键的作用。它不仅极大地便利了人们的信息获取和交流，也在众多领域如国际贸易、学术研究、文化传播等展现出巨大的价值。然而，要实现高质量的机器翻译并非易事，其背后涉及一系列复杂的技术和流程。本文将深入剖析机器翻译的核心环节，包括数据预处理、模型训练以及翻译质量评价，带您领略这一领域的精妙之处。二、数据预处理（一）清洗和规范化数据。
2024-07-17 20:58:14
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原创 Datawhale 2024 年 AI 夏令营||入门lightgbm，开始特征工程
1.目标。2.特征工程，作为机器学习项目中的核心环节之一，不仅深刻影响着模型性能的优劣，更是区分顶尖参赛者与普通参赛者的关键所在。它不仅仅是对现有数据的简单处理或转换，而是一门艺术与科学的结合，要求从业者具备深厚的领域知识、敏锐的洞察力和创新的思维方式。
2024-07-17 18:39:22
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原创 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第二期学习笔记（1）
**技能掌握**：通过实践，我掌握了如何使用术语词典干预机器翻译过程，提高翻译的准确性。- **知识理解**：我学到了深度学习在NLP领域的应用，特别是机器翻译中术语的处理。- **实战经验**：参与竞赛让我体验了从理论到实践的转换，增强了解决实际问题的能力。2. **NLP问题解决**：学习NLP领域的常见问题和解决方法。- **文档学习**：阅读和理解竞赛文档，了解竞赛规则和要求。- **笔记记录**：记录学习过程中的关键点和心得体会。3. **机器翻译技术**：掌握机器翻译的技术和流程。
2024-07-14 11:49:47
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原创 Datawhale 2024 年 AI 夏令营第二期学习笔记（1）——电力需求预测挑战赛
一、赛题背景在全球化和城市化进程的推动下，电力系统正面临前所未有的挑战。电力需求的准确预测对于电网的稳定运行、能源的有效管理以及可再生能源的整合具有重大意义。为了应对这些挑战，推动智能电网和可持续能源系统的发展，本次数据算法挑战赛以“电力需求预测”为主题，旨在激发创新思维，探索高效的电力需求预测模型。二、赛题任务参赛者将获得多个房屋的历史电力消耗数据，任务是根据这些数据构建模型，准确预测未来电力消耗。这不仅考验参赛者的数据分析能力，也考验其对电力系统运作规律的理解和应用。三、评审规则数据说明。
2024-07-14 11:44:26
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原创 qt学习笔记01
QMessageBox::information(NULL,"information","是否",QMessageBox::Yes|QMessageBox::No,QMessageBox::Yes);information原型。
2024-07-11 18:50:50
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原创 C++：友元函数
友元类可以创建友元对象 友元-->两者之间的关系。友元类：单向的，访问只能是B可以访问A的，但A不可以访问B的。友元关系 friend。友元分为友元函数和友元类。封装，是打破封装的手段。
2024-05-03 23:42:08
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空空如也
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