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[openwrt]openwrt wireless配置介绍
wgl307293845的博客
10-30 1023
wireless UCI 配置位于中。如果设备具有以太网端口，则默认情况下无线处于状态。
数据结构与算法基础知识和代码示例 Coding Interview University: Algorithms and Data Structure
AI天才研究院
10-09 826
作者：禅与计算机程序设计艺术The Coding Interview University is a free online course available on Coursera that offers valuable insights into how to approach computer science interviews. It provides clear explanations of data structures and algorithms with real-world exa
面试题4
Hue3921的博客
02-09 104
1：final，finally，finalize的区别 　　final 最终的意思，它修饰类，他修饰方法，它修饰变量； 　　finally用来释放资源，如文件关闭对象设置成null； 　　finalize（）object中的方法。 2：网络的三要素。 　　（1）IP地址 　　（2）端口号 　　（3）传输协议 3:反射 　　在运行状态中，对于任意一个类，每一个类中的所有...
阿里大鱼短信平台错误解决
huangbaokang的博客
09-07 1万+
在项目中使用了阿里大鱼短信验证码功能，在调用接口当中遇到如下错误：{"error_response":{"code":15,"msg":"Remote service error","sub_code":"isv.BUSINESS_LIMIT_CONTROL","sub_msg":"触发业务流控","request_id":&qu
阿里大鱼短信接口PHP版，精简版阿里大鱼短信SMS发送接口PHP实例
易查薪
06-21 7970
201803更新为官方精简版只有两个文件，不压缩都才6KB左右文件1 ：Signature.php <?php /* * 执行验证前请确保文件为utf-8编码，并替换相应参数为您自己的信息，并取消相关调用的注释 * 来自2017/11/30 阿里云短信官方DEMO */ namespace Aliyun\DySDKLite; /** * 签名助手 2017/11/19 * ...
git使用
weixin_34353714的博客
08-08 126
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
支持向量机（SVM）在心脏超声图像分类中的应用与实现
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
07-08 1593
摘要 本文探讨了支持向量机(SVM)在心脏超声图像分类中的应用。针对CAMUS和EchoNet-Dynamic数据集，文章详细介绍了完整实现流程，包括数据预处理(去噪、标准化、增强)、特征提取(传统LBP/GLCM特征和深度CNN特征)以及SVM模型训练(含参数优化)。内容涵盖心脏超声图像特有的动态性、噪声高、样本不平衡等挑战，并提供了具体的Python代码示例。该方法可有效应用于心脏功能异常的二分类和多分类任务，为医学影像分析提供了一种高效可靠的解决方案.
GEE 案例：利用Landsat578影像创建某区域长时序影像动画
此星光明博客
10-08 359
如果你不需要代码解释，那么你可以使用GEE提供的交互式界面来制作Landsat系列影像的动画展示。下面是一个简单的步骤指南：1. 登录你的Google Earth Engine账号并进入GEE网站（https://earthengine.google.com/）。2. 在左上角的搜索栏中搜索"Landsat"，然后选择你想要使用的Landsat影像数据集。3. 在地图视图中选择你感兴趣的地区和时间范围。4. 点击左侧菜单栏中的"动画"选项。
支持向量机（SVM）在超声图像分类（胎儿异常检测，Fetal Ultrasound Dataset）中的应用与实
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
07-08 1166
SVM在胎儿超声图像分类中的应用 摘要：本文探讨了支持向量机(SVM)在胎儿超声图像分类中的应用。超声成像因其安全性和实时性广泛应用于胎儿异常检测。SVM凭借小样本处理能力和强泛化性能，成为该任务的理想选择。文章系统介绍了SVM核心原理(包括最优超平面、核技巧和软间隔)，并针对胎儿超声数据集(Fetal Ultrasound Dataset)提出了完整实现方案：首先进行图像去噪、标准化和增强等预处理；然后提取LBP纹理特征和几何特征；最后构建基于RBF核的SVM分类器。
详解：阿里云短信发送返回错误码 isv.BUSINESS_LIMIT_CONTROL 触发天级流控
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lw545034502的博客
06-13 2万+
阿里云返回的错误信息如下： 经过了解发现原因如下：（阿里云自带的拦截功能，每分钟1条，每小时5条，每天10条） 本人是当天23:00发送了第10天阿里云短信，然后再发就发送不了，但是在第二天还发送不了，最后经过与官方客服沟通发现： 阿里云的计算时间不是以00:00为准的，而是以你当天收到限制内最后一条短信的时间开始计算，24小时以后才能再次收到短信。 附上与客服对话记录： ...
Python很难？不存在的，极速入门了解一下！
weixin_34353714的博客
08-18 152
Python现在作为火热的编程语言，另许多朋友对它趋之若鹜，但如何快速入门Python，相信很多朋友还是很迷茫的，对于初学者来说犹胜之，害怕自己学不会，不会用，那么 这篇文章主要就是家如何快速入门python，一个简短而全面的入门教程带你走入Python的大门，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。 Python 简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象...
决心书
weixin_34353714的博客
12-21 113
大家好，我是linux34期脱产班徐晓龙，感谢老男孩学校让我们相遇再这里，很高兴与你们相遇。希望以后的日子我们相互帮助，相互学习进步。 其实学运维我也是经过很长一段时间的思考决定的。我之前的工作比较安逸，不辞职或许一辈子都那样。我的想法就是想通过自己的努力改变一下自己的生活状态，给自己以后的家庭父母孩子一个好的生活。 学习方法：1， 每天必须学习10小时以上...
如何构建PHP表单页面及验证相关原理（PHP基础）
2301_81242582的博客
08-12 1171
思路为 通过if – else + empty()函数 语句实现是否为空的验证以及错误信息的设置，最终在HTML页面对错误信息进行输出。
记一次 .NET 某汽车控制焊接软件 卡死分析
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08-12 402
这次卡死事故原因是安全软件介入了 GC 过程，让 STW 迟迟得不到结束，哎，窗体类程序的生存环境举步维艰啊。。。
企业高性能web服务器（4）
m0_74028286的博客
08-12 844
反向代理：reverse proxy，指的是代理外网用户的请求到内部的指定的服务器，并将数据返回给用户的一种方式，这是用的比较多的一种方式。Nginx 除了可以在企业提供高性能的web服务之外，另外还可以将 nginx 本身不具备的请求通过某种预定义的协议转发至其它服务器处理，不同的协议就是Nginx服务器与其他服务器进行通信的一种规范，主要在不同的场景使用以下模块实现不同的功能逻辑调用关系：访问逻辑图：同构代理：用户不需要其他程序的参与，直接通过http协议或者tcp协议访问后端服务器。
NAT 和 PNAT
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08-15 740
NAT与PNAT技术对比与总结 NAT（网络地址转换）和PNAT（端口网络地址转换）是解决IPv4地址枯竭的核心技术。NAT通过修改IP包头实现私有IP与公网IP的转换，支持静态映射（1:1 NAT）和动态IP池分配。而PNAT（又称NAPT/PAT）在NAT基础上增加端口重写功能，允许多台内网设备通过单一公网IP的不同端口并发访问互联网，极大提升了IP复用效率。两种技术均能隐藏内网拓扑结构，但PNAT凭借端口级转换能力成为当前最主流的解决方案，典型实现如Linux的MASQUERADE规则。该技术使家庭/
params is not defined
08-08
你遇到的错误是： > **`params is not defined`** 这说明你在调用 `generate_segment_table(...)` 的时候，**没有正确传入 `params` 参数**。 --- ## ✅ 错误原因 你定义的 `generate_segment_table` 函数如下： ```python def generate_segment_table(y_true, y_pred_prob, params=None, n_bins=100): ``` 也就是说，它需要一个名为 `params` 的参数。 但你在调用它的时候可能写成了： ```python seg_train = generate_segment_table(y_train, y_train_prob) ``` **没有传入 `params=param_dict`，导致 `params` 是 `None`，而你又试图访问 `params.items()`，从而报错。** --- ## ✅ 解决方案 确保你在调用 `generate_segment_table` 的时候，**传入 `params=param_dict`**： ```python seg_train = generate_segment_table(y_train, y_train_prob, params=param_dict) ``` 这样 `params` 就不是 `None` 了，函数内部就可以正常遍历 `params.items()`。 --- ## ✅ 示例：正确调用方式 ```python # 示例：param_dict 是你在 run_full_pipeline 中定义的 param_dict = { 'max_depth': 10, 'learning_rate': 0.1, 'n_estimators': 350, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 1, 'scale_pos_weight': 50 } # 正确调用方式 seg_train = generate_segment_table(y_train, y_train_prob, params=param_dict) ``` --- ## ✅ 如果你想让函数更健壮 可以修改函数，使其在 `params` 是 `None` 的时候不会报错： ```python def generate_segment_table(y_true, y_pred_prob, params=None, n_bins=100): ... if params is not None: for key, value in params.items(): seg_df[key] = value ... ``` 你已经做了这个判断，所以只要传入正确的 `params` 就不会出错。 --- ## ✅ 总结 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | ❌ `params is not defined` | ✅ 调用函数时传入 `params=param_dict` | | ❌ 忘记传参导致 `None` | ✅ 使用 `if params is not None:` 做判断 | | ✅ 如何避免这类错误？ | ✅ 在调用函数时始终传入完整的参数 | --- ##
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