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RSS订阅原创 neo4j图数据库
¶neo4j简介:neo4j是由Java实现的开源NoSQL图数据库.自从2003年开始研发, 到2007年发布第一版,neo4j实现了专业数据库级别的图数据模型的存储. 与普通的图处理或内存级数据库不同, neo4j提供了完整的数据库特性, 包括ACID事物的支持, 集群支持, 备份与故障转移等. 这使其适合于企业级生产环境下的各种应用.neo4j的版本说明:企业版: 需要高额的付费获得授权, 提供高可用, 热备份等性能.社区开源版: 免费使用, 但只能单点运行.
2024-08-18 13:59:58
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原创 常见特殊符号库
https://blog.youkuaiyun.com/hu1010037197/article/details/109758523?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170131087316800213036457%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=170131087316800213036457&biz_id=0&utm_me
2023-11-30 10:32:26
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原创 初步尝试mfc
5、启动文件导入窗口类，创建线程以启动窗口。2、使用静态链接方便在其他计算机上使用。1、创建一个mfc文件。6、就可以注入到进程中。
2023-10-24 23:29:53
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原创 汇编语言基础
TEST 指令 在两个操作数的对应位之间进行 AND 操作，并根据运算结果设置符号标。cmp 指令 当实际的减法发生时，CMP 指令按照计算结果修改溢出、符号、零、进位。call 将下一行压栈 ，并且跳转。ret 出栈 并回至压栈的那个地址。EIP 表示 下一行即将要运行的地方。ebp 表示栈底 （S B）sub 减 sub i,1。志位、零标志位和奇偶标志位。xor 异或（相同为假）pushad 全部压栈。、辅助进位和奇偶标志位。
2023-10-16 23:30:42
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原创 OD基本使用
硬件断点：右键断点-->硬件执行 -->调试菜单 -->删除 （可以下最多4个断点）api断点：send函数 例：在command中输入 bp ws2_32.send。内存断点：右键断点-->内存访问 /内存写入 --> 二次右键断点 -->删除断点。F2断点 (int3)：可以在B中查看 或者全部禁止/激活。条件断点:shift+f2 输入 地址==条件。回车 : 进入call。
2023-10-16 23:29:37
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原创 HJ16 购物单 备忘记录
如果 q=0 ，表示该物品为主件，如果 q>0 ，表示该物品为附件， q 是所属主件的编号）从第 2 行到第 m+1 行，第 j 行给出了编号为 j-1 的物品的基本数据，每行有 3 个非负整数 v p q。（其中 N （ N
2023-02-06 23:38:53
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原创 NC187 压缩字符串(二)
利用字符重复出现的次数，编写一种方法，最多可以先删掉k个字符，再实现字符串压缩，返回压缩过后字符串的最小长度。比如，字符串aabcccccaaa，k=0时，会压缩变为a2bc5a3，返回7。自测输入三个结果都是没有问题的，但是对于随即删除k个字母导致长度最短的情况还没有完全搞清楚，有没有大佬看见帮助解答一下。2.新增一个先删除k个字符的处理，也可以不删除，也可以删除少于k个字符，要达到压缩过后字符串的长度为最小。3.字符串中只包含大小写英文字母（a至z)0
2023-02-03 23:54:33
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原创 NC182 单词拆分(二) 解题思路
给定一个字符串 s 和一个字符串数组 dic ，在字符串 s 的任意位置添加任意多个空格后得到的字符串集合是给定字符串数组 dic 的子集（即拆分后的字符串集合中的所有字符串都在 dic 数组中），你可以。输入："nowcoder",["now","coder","no","wcoder"]≤10 ，数组中字符串长度满足 1 \le n \le 20 \1≤。数据范围：字符串长度满足 1 \le n \le 20 \1≤。≤20 ，数组长度满足 1 \le n \le 10 \1≤。
2023-02-03 00:23:46
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原创 NC128 接雨水问题 解题思路
给定一个整形数组arr，已知其中所有的值都是非负的，将这个数组看作一个柱子高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。(数组以外的区域高度视为0)说明：数组 [3,1,2,5,2,4] 表示柱子高度图，在这种情况下，可以接 5个单位的雨水，蓝色的为雨水 ，如题面图。数据范围：数组长度 0 \le n \le 2\times10^50≤。，保证返回结果满足 0 \le val \le 10^9 \0≤。，数组中每个值满足 0 < val \le 10^90
2023-02-02 23:08:52
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原创 tar打包压缩命令
测试环境jupyterlab需要上传代码，但是代码中有好几个文件夹层层嵌套。使用tar打包，上传到jupyterlab后在进行压缩。tar [] 文件名称.tar.gz 文件地址。
2022-10-27 21:27:55
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原创 逻辑回归
逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。优化方法：使用梯度下降，减少损失函数的值。提升原本属于正样本的概率，降低原本是负样本的概率。回归的结果输入到sigmoid函数中，输出【0，1】区间中的一个概率值，默认阈值为0.5。data = data.dropna() # 去除数据中含有NaN的行。逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的。# 4.机器学习(逻辑回归)# 3.特征工程(标准化)输入：一个线性回归的结果。
2022-10-04 12:23:21
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原创 文本生成
GRU层的参数return_sequences为True说明返回结果为每个时间步的输出，而不是最后时间步的输出。# print("Tensorflow Version:", tf.__version__)# 查看tf版本号。# 模型包括三个层：输入层即embedding层，中间层即GRU层（详情查看）输出层即全连接层。# 前100个字符为输入序列，第二个字符开始到最后为目标序列。# # 查看将要输入模型中的每个时间步的输入和输出(以前五步为例)# # 循环每个字符，并打印每个时间步对应的输入和输出。
2022-09-04 22:07:42
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原创 损失函数
1.为什么需要损失函数神经网络中的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。2.常见的损失函数1. 0-1损失函数(zero-one loss)：0-1损失是指预测值和目标值不相等为1， 否则为0(1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非凸函数，不太适用。2. 对数损失函数(1) log对数损失函数能非常好的表征概率分布，在很多场景尤其是多分类，如果需要知道结果属于每个类别的置信度，那它
2022-05-28 16:26:10
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原创 激活函数
1.什么是激活函数多层神经网络中，上节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数2.为什么需要激活函数如果不加激活函数，那么每一层的输入输出都是函数均是线性的，网络的逼近能力有限，于是就引入非线性函数作为激活函数，使网络的表达能力更强。3.常用的激活函数有哪些？sigmoid函数softmax函数tanh函数Relu函数...
2022-05-28 16:20:26
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原创 AlBERT模型微调
import torchimport torch.nn as nnimport osfrom transformers import AlbertModel, BertTokenizer, AlbertConfigclass Config(object): def __init__(self, dataset): self.model_name = "albert" self.data_path = "./albert/data/data/" .
2022-05-28 16:04:54
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原创 构建基于BERT微调的多标签分类模型
实现继承BERT预训练模型的分类任务类import torch.nn as nnfrom transformers import BertPreTrainedModel, BertModel, BertConfig# 构建基于BERT的微调模型类class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() # 导入参数设置对象 mode
2022-05-28 15:52:43
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原创 Pandas
reset_index():重置索引data.reset_index(drop = True)不想保留原来的indexconcat(data1,data2): 数据合并data.sample(n=num):随机在data中选取num条数据
2022-05-28 15:44:33
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原创 Matplotlib常见图形绘制
Matplotlib常见图形绘制(折线图、散点图 、柱状图 、直方图 、饼图 、条形图)_代序春秋的博客-优快云博客
2022-05-09 23:23:17
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原创 Pytorch的简单理解
创建一个矩阵：没有初始化x = torch.empty(5, 3)有初始化x = torch.rand(5, 3)全零矩阵并可指定数据元素的类型为longx = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)通过数据创建张量x = torch.tensor([2.5, 3.5])通过已有的一个张量创建相同尺寸的新张量 # 利用news_methods方法得到一个张量 x = x.new_ones(5, 3, dtype=torc
2022-04-22 21:15:29
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原创 轻量级的数据库
Flask web服务框架1.Flask框架是当下最受欢迎的python轻量级框架, 也是pytorch官网指定的部署框架. Flask的基本模式为在程序里将一个视图函数分配给一个URL，每当用户访问这个URL时，系统就会执行给该URL分配好的视图函数，获取函数的返回值2.安装:使用pip安装Flask pip install Flask==1.1.13.基本使用方法:# 导入Flask类from flask import Flask# 创建一个该类...
2022-04-19 17:07:32
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原创 简单聊聊 —— NLP
Seq2seq：本质是就是输入N得到输出M的RNN结构就是一个encode+decode组成的最终输出一个隐含变量C使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用. NLP任务要求编码器可以抽取上下文的特征，而上下文分为方向和距离。RNN只能对句子进行单向的编码、CNN只能对短句进行编码可以并行计算、transformer可以同时编码双向的语义也可以抽取长距离特征也可以并行计算 RNN：循环神经网络，以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般是
2022-04-19 16:41:38
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原创 一句话概括 —— ML（机器学习）
聚类算法：无监督学习算法，根据样本之间的相似度将样本分为多个类别。K-Means简单易懂易于实现，但也与生俱来有一些明显的缺陷，比如算法依赖K值的选择、初始点的选择、样本的分布，以及对异常值非常敏感、在大样本数据集上性能较差。K-means的损失函数是求所有数据点与所在簇的中心点的距离之和逻辑回归：是一种广义的线性回归模型，主要用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等。常用于二分类场景，通过sigmoid来把输出结果映射为0-1的概率值朴素贝叶斯：...
2022-04-19 16:38:18
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原创 虚拟环境创建
1.安装1.pipinstall virtualenv 安装虚拟环境2.pip install virtualenvwrapper-win2.虚拟环境的使用：1.mkvirtualenv [env-name] # 创建虚拟环境2.deactivate # 退出虚拟环境3.workon [env-name] # 切换虚拟环境...
2022-04-19 16:33:58
1252
Python怎么监听显示器界面并根据监听信息做出判断
2021-12-06
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