Python
七月在线公开课笔记-六-
七月在线公开课笔记（六） 【七月在线】机器学习就业训练营16期 - P12：在线直播：3-图像与文本基础_ev - IT自学网100 - BV1Z9T5ewEKL 呃各位同学大家晚上好，然后我们今天呢就给大家讲解，我们的文本和图像基础啊，嗯这个呢就是很多同学比较关心，因为我们现在很多的一个呃岗位呢，上网工程师的岗位呢都是跟要不跟文本相关，要不就跟图像相关对吧。 所以说很多同学在嗯，就是说也是呃，
七月在线公开课笔记-九-
七月在线公开课笔记（九） 【七月在线】机器学习就业训练营16期 - P8：在线直播：8-XGBoost精讲_ev - IT自学网100 - BV1Z9T5ewEKL 嗯如果没有问题的话，我们就准备开始好吧，额按照咱们这个课程安排啊，今天呢我们要介绍的是超级boost模型呃，这个模型呢其实我们从第一次上课的时候，就介绍到了这种呃，或者说为他进行了一个准备。 为什么这么说呢，大家其实可以看到，x j
七月在线公开课笔记-二十一-
七月在线公开课笔记（二十一） 人工智能—推荐系统公开课（七月在线出品） - P16：快速入门推荐系统串讲 - 七月在线-julyedu - BV1Ry4y127CV 今天跟大家分享的是深入浅出推荐系统啊，然后我们会围绕着推荐系统，它的核心内容呃，想召回排序重排，这些核心模块进行展开介绍，那首先做下自我介绍。 我是7月在线推荐系统老师啊，ok。 推荐系统呢现在其实呃随着互联网发展，数据也越来越
七月在线公开课笔记-二十五-
七月在线公开课笔记（二十五） 人工智能—机器学习公开课（七月在线出品） - P11：机器学习项目实施方法论 - 七月在线-julyedu - BV1W5411n7fg Okay。嗯，时间应该到了哈，那这样的话我们就正式开始好吗？没有问题的话，我们就开始，好吧。 啊，是这样，这个非常高兴啊能够有机会呃。😊，抽出一个呃一个多小时的时间，能够和大家一块讨论一下关于嗯机器学习项目实施方法论的内容。呃，
七月在线公开课笔记-二十四-
七月在线公开课笔记（二十四） 人工智能—机器学习中的数学（七月在线出品） - P18：随机梯度下降法的困难与变种 - 七月在线-julyedu - BV1Vo4y1o7t1 我们稍微再简介一下我后面这个部分的内容，这部分当然可能更深入一些。大家我们去年有一个公开公开课，就专门讲这个大家也可以找一找叫做这个。呃，机器学习中的优化算法，那么那么一个课。一个论文班论文班的公开课。 啊。说是什么事情呢？就
七月在线公开课笔记-二十三-
七月在线公开课笔记（二十三） 人工智能—机器学习中的数学（七月在线出品） - P1：Taylor展式与拟牛顿 - 七月在线-julyedu - BV1Vo4y1o7t1 这次我们探讨它的展示与它的相关应用，如米牛顿。我们首先给出塔的展示的本身的，它的定义，它的展示的公式的本身。然后我们利用它来计算某一些函数的近似值，解释一下经济系数，它到底内部原因是什么。 然后我们看一下平方公式又是为什么是可以如
七月在线公开课笔记-二十七-
七月在线公开课笔记（二十七） 人工智能—机器学习公开课（七月在线出品） - P25：【公开课】数据挖掘与机器学习基础 - 七月在线-julyedu - BV1W5411n7fg 可以是吧？好，那么我们稍等一下啊，稍等一下我们。在8点钟我们就准时开始我们的一个直播的内容。对。那么各位同学之前有过这个积极学习和深度学习相关的一个经验吗？也可以在我们的一个评论区告诉我。对。 医学生完全没有啊，现在嗯现在
七月在线公开课笔记-二十六-
七月在线公开课笔记（二十六） 人工智能—机器学习公开课（七月在线出品） - P18：世界杯数据分析案例 - 七月在线-julyedu - BV1W5411n7fg 然后我们来做个分析吧，所以大家喜欢做一些比赛的分析，对吧？然后大家最关注的当然是决赛半决赛啊，可能也多多分析一下，分析到4分之1决赛对吧？好，所以然刚才已经抓了一些数据下来。我留了一个小任务。 我抓下来的那个数据呢是son格式的。然后用
七月在线公开课笔记-十一-
七月在线公开课笔记（十一） 1447-七月在线-机器学习集训营15期 - P14：7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲 - 程序员技术手札 - BV1ASste6EuZ 那这样的话我们就准备开始啊，这个呃按照我们的计划啊，今天呢我们需要讨论的模型呢是决策树模型，通过我们这张图啊，可以看到决策树模型的位置啊，在这个位置上嗯，它是一大类哈，非常重要的这个机器学习的模型。 以数结构啊为这个模型
七月在线公开课笔记-五-
七月在线公开课笔记（五） 【七月在线】机器学习就业训练营16期 - P1：在线视频：1-线性回归、logistic回归、梯度下降_ev - IT自学网100 - BV1Z9T5ewEKL 好没问题好，那我嗯好，我重新说一下啊，然后欢迎大家来到我们机器学习的这个课程，然后今天是我们正式给大家讲，机器学习算法的第一课，所以在今天这节课当中，我们会给大家介绍到回归类的算法啊。 这个回归类算法是一个所谓这
七月在线公开课笔记-一-
七月在线公开课笔记（一） 【七月】NLP高端就业小班10期 - P1：1.循环神经网络与Pytorch框架_ev - 不看兵法的数据分析师 - BV1BC4y1C7E5 好OK那咱们就开始今天的一个课程内容啊，好，咱们这次课程主要是要给大家讲，这个关于神经网络这一块啊，神经网络这一块。 那我们先看一下今天要给大家讲的四块内容啊，首先呢我们会从这个基础的神经网络开始，给大家讲起啊，然后呢再给大家
七月在线公开课笔记-十四-
七月在线公开课笔记（十四） 1447-七月在线-机器学习集训营15期 - P6：03-图像与文本基础 - 程序员技术手札 - BV1ASste6EuZ 我好呃。 各位同学大家晚上好，然后我们今天呢就给大家讲解，我们的文本和图像基础啊，嗯这个呢就是很多同学比较关心，因为我们现在很多的一个呃岗位呢，上网工程师的岗位呢都是跟要不跟文本相关，要不就跟图像相关对吧。 所以说很多同学在嗯，就是说也是呃，非常
七月在线公开课笔记-十三-
七月在线公开课笔记（十三） 1447-七月在线-机器学习集训营15期 - P3：02-CV-2-行人重识别项目（ReID）跑通训练+评测流程 - 程序员技术手札 - BV1ASste6EuZ 好啊，各位同学大家晚上好，嗯那今天是我们的啊，COMMDIVISION里面的第二次的这个项目课程，然后在上一节课程里面中，我们其实是跟大家已经讲过了啊。 REIDENTIFICATION就是raid的这样一
七月在线公开课笔记-十九-
七月在线公开课笔记（十九） 人工智能—Python AI公开课（七月在线出品） - P3：三节课上手Python第三节 - 七月在线-julyedu - BV17W411K7G8 嗯，好，那么我们今天可能啊因为周日啊听的人比较少，那么也没有关系，我们直接还是把这个今天的课程来讲一讲来讲。那么呃后期加入的同学如果题目有问题啊，少了一个算啊。 这故事我们。那么好，那么我们现在呢就来开始我们的这个呃
七月在线公开课笔记-十七-
七月在线公开课笔记（十七） 七月在线—算法coding公开课 - P4：树实战（直播coding） - 七月在线-julyedu - BV1YW411K7va 欢迎收看7月算法公开课。我们专答课的主要内容是数实战。我将从如下几个方面讲述本课。首先讲一下数的定义，然后讲一下数的性质。然后讲几个例题，因为我们这实战型的这种讲座。当然例题是最重要的，前面会一道而过。 最终总结结束本课。那么关于数的定
七月在线公开课笔记-十六-
七月在线公开课笔记（十六） 七月在线-深度学习集训营 第三期[2022] - P4：在线视频：01-当下最好的语言模型BERT介绍 - 程序员技术手札 - BV1gW4y1x7j7 ok ok那么咱们今天的课程就正式开始了啊，首先给大家做一个自我介绍，我是这边深圳线下的一个负责人啊，我叫jo，然后主要是负责a2 b方向的，今天的话就由我为大家来介绍一下这个目前比较火。 效果也比较好的一个b r
七月在线公开课笔记-十二-
七月在线公开课笔记（十二） 1447-七月在线-机器学习集训营15期 - P18：11-XGBoost精讲 - 程序员技术手札 - BV1ASste6EuZ 嗯如果没有问题的话。 我们就准备开始好吧，额按照咱们这个课程安排啊，今天呢我们要介绍的是超级boost模型，呃，这个模型呢其实我们从第一次上课的时候，就介绍到了这种呃，或者说为他进行了一个准备，为什么这么说呢。 大家其实可以看到，x g
python pdf 转图片
1.需要安装requests,PyMuPDF 依赖 pip install requests , PyMuPDF。可以通过定义的缩放因子和旋转因子去缩放图片和旋转。 scale.python
操作指南|远程连接linux或windows系统的服务器跑深度学习项目
目录远程连接linux系统服务器软件清单list使用winscp传输文件操作指南使用pycharm pro连接远程服务器运行项目1、下载并打开pycharm pro2、配置环境3、配置环境完成后，选择python解释器4、运行文件5、查看GPU使用情况远程连接windows系统服务器使用winscp传输文件远程连接服务器 远程连接linux系统服务器 软件清单list winscp：用于本机与服务
flask+python+html+mongodb
python 运行此文件，跳转到index.html html调用python中的方法，并返回数据给html python html html点击按钮从index.html跳转到tt.html python index.html tt.html接收参数 html可以直接使用 js中接收参数
uv python 版本管理
最近版本的uv 也支持对于python 版本的管理（下载安装，支持cpython 以及pypy） 安装python 参考命令 uv python install 3.12.3 查看列表 uv python list 查找python 执行程序 uv python find # 默认是基于path的
Python脚本检测笑脸漏洞
Python脚本检测笑脸漏洞 一、漏洞介绍 vsftpd2.3.4中在6200端口存在一个shell,使得任何人都可以进行连接，并且VSFTPD v2.3.4 服务，是以 root 权限运行的，最终我们提到的权限也是root；当连接带有vsftpd 2.3.4版本的服务器的21端口时，输入用户中带有“😃 ”,密码任意，因此也称为笑脸漏洞。 二、环境搭建 攻击机（本机）：125.2
python中的字典排序--sorted()
字典的排序：在学习python的时候，了解到相比于列表，字典是一个无序的数据结构，一般都不对其进行排序的。但是要想对字典进行排序，是可以通过sorted()函数进行操作的！ 关于字典的排序，下面从键key 和 值value 进行代码的运行和分析： 【先看代码和执行结果，后面会进行详细的解析】 # 先定义一个字典，首先声明注意一点，本案例中的字典中的值需要为同一种数据类型；比如在本案例中的值都是字符
windows下python虚拟环境强制重新安装pip并安装paramiko
环境:OS:Windows 11python:3.6.8 1.切换到虚拟环境目录:cd C:UsershuangxueliangPycharmProjectscmdbtestvenv 2.执行如下命令Scriptsactivate 3.强制重新安装python -m pip install -U --force-reinstall pip 4.查看版本(v
python 读写csv文件（创建，追加，覆盖）
读取csv文件 利用 csv.reader 可以读 csv 文件，然后返回一个可迭代的对象 csv_read，我们可以直接从 csv_read 中取数据 import csv def read_csv(): path = "aa.csv" with open(path,"w") as f: csv_read = c
软件测试基础理论知识
b/s架构和c/s架构（重点） （1）bs： 浏览器------服务器（web） b：broeser 浏览器 s：server 服务器 bs的应用： 论坛，百度，知乎，豆瓣，csdn，博客园 （2）cs架构： 客户端-----服务器（app） c：client 客户端 s：server 服务器 cs应用：抖音 ，微信，qq，快手，酷狗 区别： （1）bs 不需要更新，直接通过浏览器输入网址进行访问
CogVideo---CogVideoX-微调代码源码解析-五-
CogVideo & CogVideoX 微调代码源码解析（五） SAT CogVideoX-2B 中文阅读 日本語で読む This folder contains the inference code using SAT weights and the fine-tuning code for SAT weights. This code is the framework used by
CogVideo---CogVideoX-微调代码源码解析-四-
CogVideo & CogVideoX 微调代码源码解析（四） Contribution Guide There may still be many incomplete aspects in this project. We look forward to your contributions to the repository in the following areas. If y