07Myshow

最新推荐文章于 2024-08-25 15:58:25 发布
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氧气美女 -------张小珏，今年看myshow的发现。样子太清纯可爱了，第一次花了1块钱投票。不过还是很值的，呵呵。




yujun00
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第07课：项目实战——自己动手写一个神经网络模型
红色石头的专栏
09-22 987
上一篇我们主要介绍了最简单的二层神经网络模型，详细推导其正向传播过程和反向传播过程，对整个神经网络的模型结构和数学理论推导过程有了清晰的认识和掌握。本文将带大家使用 Python 搭建一个神经网络模型来解决实际的分类问题。 导入数据集 为了简化操作，我们直接构造一批数据集。 说明：本文所有代码均在 Jupyter Notebook 中编写实现。 import numpy as np imp...
Linux Summary of My Own - Big
DavidsonGong的博客
04-06 321
【代码】Linux Summary of My Own - Big。
mysql my.cnf 字符集_my.cnf 中字符集设置
weixin_29193259的博客
01-19 1711
我们的一些业务系统最近出现了一种情况，尤其是新版的ios 设备，在发布消息时，使用了表情符号时，对gbk 字符集的数据库，写入数据库的数据，在回显时，变成 ‘口口’ 无法回显，对utf8 字符集的数据库，则根本无法写入数据库，客户端程序直接报 java.io.exception xxxxxxxx.原因在哪里呢？各种移动设备，各种不同的输入法，都会自带一些增强版的'bmp' 表情符号。这些表情符号编...
my2sql工具之快速入门
GreatSQL2021的博客
08-15 1802
GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 GreatSQL是MySQL的国产分支版本，使用上与MySQL一致。
Mysql show processlist 排查问题
这里是标题
04-11 2597
一、命令概述： mysql show full processlist 用来查看当前线程处理情况，具体信息请参考官网：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-processlist.html show full processlist 返回的结果是实时变化的，是对mysql链接执行的现场快照，所以用来处理突发事件非常有用。 一般用到show...
select与show malloc的区别
qhgxinxing的博客
01-19 1127
select与show 从内存分配的情况看，select仅查询需要的变量 而show 需要把所有的变量都查询后，在根据条件做过滤 select @@read_only; malloc 内存的情况 my_malloc_58 thread= 7f78224c8700 malloc key= 152 size= 64 ptr= 7f77f400e230 my_malloc_58 thread= 7f78224c8700 malloc key= 152 size= 64 ptr= 7f77f400e280 show
mysql show full processlist 分析问题
你当像鸟飞往你的山~~
04-18 6927
一、命令概述： mysql show full processlist 用来查看当前线程处理情况，具体信息请参考官网：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-processlist.html show full processlist 返回的结果是实时变化的，是对mysql链接执行的现场快照，所以用来处理突发事件非常有用。   一般用到&...
MySQL闪回工具之my2sql
晨夕的博客
07-18 9256
my2sql 简介 go版MySQL binlog解析工具，通过解析MySQL binlog ，可以生成原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等，也可以生成DML统计信息。https://github.com/liuhr/my2sql 安装 编译 git clone https://github.com/liuhr/my2sql.git cd my2sql/ go build . 也可以直接下载Linux版编译好的可执行文件 https://github.com/liuhr/my2sql/
ROS2教程 07 参数Param
m0_56661101的博客
05-19 5128
一、ROS2 服务Service 运行示意图 二、ros2 param ROS2 param下的命令有七条 delete Delete parameter describe Show descriptive information about declared parameters dump Dump the parameters of a node to a yaml file get Get parameter list Output a l
MySQL复习day07：函数
MARSHCW的博客
11-07 3086
函数 一组预先编译好的SQL语句的集合，可以完成批处理。 特点 1. 提高代码的重用性； 2. 简化操作； 3. 减少编译次数并且减少了和数据库服务器的连接次数，提高的效率；
Mysql show global status 各项指标介绍
binglong_world的专栏
06-18 7603
Aborted_clients    指出由于某种原因客户程序不能正常关闭连接而导致失败的连接的数量。如果客户不在退出之前调整mysql_close()函数，wait_timeout或interactive_timeout的限制已经被超出，或者是客户端程序在传输的过程中被关闭，则这种情况会发生。Aborted_connects    指出试图连接到MYSQL的失败的次数。这种情况在客户尝试用错误的...
my cloud test bed (by quqi99)
技术并艺术着
03-10 1997
若容器里如果上不了网，如无法访问api.snapcraft.io，是因为lxd容易默认使用了eth1上的dns=10.10.10.1，下面的配置可让eth0, eth1, eth2都默认使用dns=192.168.99.1来避免特色网络对api.snapcraft.io的污染。下列netplan配置创建了br-eth0，也让br-eth0支持wol通过魔术包唤醒，也创建了一个没有dhcp的br-maas用于maas实验。
【集成学习（中）】My Task07_投票法的原理和案例分析 笔记
微信公众号（年更选手）：数据闲逛人 | Github开源项目：数分/数挖study路线 https://github.com/jc-dian/python_data_analysis
04-14 294
投票法的思路 一个零件发送电信号偶尔会出错,但是可以通过重复多次发送数据,以少数服从多数据的方法来确定正确的传输数据,毕竟出错的概率一般比较低 拓展开来: 回归模型: 投票法最终的预测结果,其他回归模型预测结果的平均值 分类模型: 硬投票法的预测结果是频数最多,即多个模型预测中出现次数最多的类别 软投票对各类预测结果的概率进行求和,最终选取概率之和最大的类标签 (这里的各类应该是指多个模型–>得到多个模型对不同类型的预测概率) 投票法的原理分析 投票法是一种遵循少数服从多数原则的集成学习模型
Linux环境通过my2sql误删MySQL数据binlog恢复
qq_41349627的博客
08-25 731
github地址go版MySQL binlog解析工具，通过解析MySQL binlog ，可以生成原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等，也可以生成DML统计信息。类似工具有binlog2sql、MyFlash、my2fback等，本工具基于my2fback、binlog_rollback工具二次开发而来。最后在说下这个和,上面这个例子相当于回滚到,后面的DML都失效了。
工具变量-5G示范城市DID（2014-2025）.xlsx
07-31
详细介绍及样例数据：https://blog.youkuaiyun.com/T0620514/article/details/149811741
langchain4j-web-search-engine-searchapi-0.34.0.jar中文文档.zip
07-31
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
基于GJO-TCN-BiGRU-Attention的Matlab多变量时间序列预测算法及应用 - 注意力机制
最新发布
07-31
内容概要：本文介绍了利用Matlab实现的一种基于GJO-TCN-BiGRU-Attention的多变量时间序列预测方法。该方法结合了时间卷积网络(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU)以及注意力机制，用于提高时间序列预测的准确性。文中详细描述了模型架构的设计思路，包括各层的功能及其相互关系，并提供了完整的源代码和数据集。此外，还讨论了参数优化的方法，特别是采用金豹优化(GJO)算法进行超参数调整的具体步骤。实验结果显示，该模型在电力负荷预测任务中表现出色，R2评分达到了0.93，MAPE约为4.7%，相比单一模型提升了大约8个百分点。 适用人群：对时间序列预测感兴趣的科研工作者、工程师和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解并应用于实际项目的人员。 使用场景及目标：适用于需要处理复杂多变量时间序列数据的应用场景，如能源管理、金融分析等领域。目标是帮助用户掌握一种高效的时间序列预测工具，能够根据历史数据对未来趋势做出精准判断。 其他说明：作者分享了一些实践经验，比如避免TCN层数过多导致梯度爆炸的问题，推荐使用RobustScaler进行数据标准化处理，以及选择合适的序列滑窗长度等技巧。
MATLAB六自由度齿轮弯扭耦合动力学仿真——时变啮合刚度与齿侧间隙分析 精选版
07-31
内容概要：本文介绍了基于MATLAB的六自由度齿轮弯扭耦合动力学仿真的实现过程。通过集中质量法建模并利用ODE45求解器进行数值计算，考虑了时变啮合刚度和齿侧间隙的影响。仿真结果包括齿轮的振动位移、速度、加速度、动态啮合力，以及相图、庞加莱图、分岔图和频谱图，全面展示了齿轮的动态行为及其对系统性能的影响。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是从事齿轮动力学研究的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解齿轮系统动态特性的场合，如机械传动系统的设计与优化。目标是通过仿真分析提升齿轮系统的性能和稳定性。 其他说明：文中提供了详细的数学模型和方程推导，有助于读者理解背后的理论基础。同时，通过多种图表形式展示仿真结果，使分析更加直观和全面。
基于QT框架与百度AI云平台开发的实时人脸识别与多维度用户信息智能分析系统-人脸检测-性别识别-年龄估算-颜值评分-情绪分析-脸型分类-实时图像处理-数据可视化展示-用于个人形象分.zip
07-31
mspm0g3507基于QT框架与百度AI云平台开发的实时人脸识别与多维度用户信息智能分析系统_人脸检测_性别识别_年龄估算_颜值评分_情绪分析_脸型分类_实时图像处理_数据可视化展示_用于个人形象分.zip基于QT框架与百度AI云平台开发的实时人脸识别与多维度用户信息智能分析系统_人脸检测_性别识别_年龄估算_颜值评分_情绪分析_脸型分类_实时图像处理_数据可视化展示_用于个人形象分.zip
Anaconda 2023.07怎么下载
06-08
<think>嗯，用户现在的问题非常具体：想要下载特定版本Anaconda2023.07。这显然是在我之前解释版本对应关系后的进一步操作需求。从用户两次提问的连贯性来看，ta应该是个技术实操者，可能正在为某个项目配置环境，对版本有严格要求。有趣的是，用户特意强调要参考站内引用，说明ta更信任官方文档和权威来源。用户提供的引用资料里有几个关键点需要整合：引用[3]提到2023.07版本捆绑Python3.11，引用[4]给了清华镜像站地址，而引用[2]强调配置国内源的重要性。需要把这些碎片信息编织成可执行方案。下载特定版本其实有两个实现路径：镜像站直接下载（最直接）或用conda降级（灵活性高）。考虑到用户明确说要“下载”而不是调整环境，应该优先指导镜像站方案。但作为补充，conda降级方案也得提——万一用户日后需要呢。实际操作中最容易出错的是镜像站文件选择，那些带“Archive”目录的文件名得说清楚：必须选2023.07时间戳的exe文件（Windows用户最常见）。另外清华镜像最近调整了目录结构，得确保链接准确。安全验证环节不能省。2023.07版对应的SHA-256校验码虽然官方没公布，但镜像站提供PGP签名校验的方案可以补充，不过这对普通用户可能太复杂……折中方案是提醒用户检查文件和镜像站信息一致即可。用户可能延伸的问题在环境兼容性方面，提前准备这些相关问题的解答框架：比如“为什么需要旧版本”、“降级后包管理问题”等。不过当前回答要保持聚焦下载操作，相关内容留在最后自然延伸。对了，所有技术参数要格式化。像Python版本号（3.11）、时间戳（2023.07）、命令行代码这些敏感信息必须精确呈现。特别是conda降级那段代码，python=3.11的等号两侧不能有空格——这种细节出错会导致命令执行失败。</think> 根据您的需求，下载 Anaconda 2023.07 版本的完整步骤如下： --- ### 📥 一、官方下载地址（推荐清华镜像） 1. **访问镜像站** 打开清华大学开源镜像站： 🔗 [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) 2. **定位版本** - 按文件**创建日期排序**（默认从新到旧） - 找到 **2023-07 版本的文件**： - Windows 用户选：`Anaconda3-2023.07-{版本号}-Windows-x86_64.exe` *例如 `Anaconda3-2023.07-2-Windows-x86_64.exe`* - macOS 用户选： `Anaconda3-2023.07-{版本号}-macOS-x86_64.pkg`（Intel芯片） `Anaconda3-2023.07-{版本号}-macOS-arm64.pkg`（Apple Silicon） - 点击对应文件即可下载[^4] --- ### ⚙️ 二、安装步骤（以 Windows 为例） 1. **运行安装程序** - 双击下载的 `.exe` 文件 - 确保勾选 ✅ **"Add Anaconda3 to my PATH environment variable"**（避免后续环境配置问题） 2. **验证安装** 安装完成后执行： ```bash conda --version # 输出应类似：conda 23.7.4 python --version # 输出应类似：Python 3.11.4 ``` *该版本默认捆绑 Python 3.11[^3]* --- ### 🔧 三、关键配置 1. **加速包下载** ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` *注：此配置可解决国外源速度慢的问题[^2]* --- ### ⚠️ 注意事项 1. **Python 版本绑定** Anaconda 2023.07 **预装 Python 3.11.x** 如项目需其他 Python 版本，可新建环境： ```bash conda create -n py38_env python=3.8 # 创建 Python 3.8 环境 ``` 2. **文件验证** 建议对比镜像站提供的 SHA256 校验码（页面底部有校验文件列表）确保安装包完整 --- ### 🔄 替代方案：通过现有 Anaconda 降级 若已安装新版 Anaconda，可回退至 2023.07 环境： ```bash conda create -n anaconda202307 --clone base # 克隆当前环境 conda install -n anaconda202307 anaconda=2023.07 ``` --- ### ⚡ 相关技术问题 1. **为何需要特定版本？** 项目依赖库可能仅兼容特定 Python 或 conda 版本（如 TensorFlow 1.x 需 Python ≤3.7） 2. **安装后出现环境冲突怎么办？** 使用 `conda clean --all` 清理缓存后重建环境 3. **如何管理多版本共存？** 通过 `conda activate [环境名]` 切换不同 Anaconda 版本环境 --- > 操作提示：建议在安装前通过 `conda list --revisions` 查看当前环境变更记录，便于故障恢复。 📚 **相关问题** 1. 如何验证 Anaconda 安装文件的完整性？ 2. Anaconda 2023.07 支持哪些深度学习框架的最新版本？ 3. 安装旧版后如何解决 `UnsatisfiableError` 依赖冲突？ 4. Windows 系统如何彻底卸载 Anaconda？
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