文章浏览阅读256次。 xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">_有哪些网站用了对联广告形势

文章浏览阅读700次，点赞4次，收藏3次。一、从开始界面搜索并打开终端Anaconda Powershell Prompt (ancaonda)3.查询已有环境 查看是否创建虚拟环境成功。2.安装python环境，版本号为3.8。例如：安装包Biopython。_虚拟环境 python3.8

文章浏览阅读970次。 _货郎问题至今没有找到有效的算法

文章浏览阅读1.1w次，点赞4次，收藏34次。很早之前曾经做过微信公众号消息推送，实现了一些有意思的小功能。如设备报警消息推送、每日天气预报和大盘资讯简报推送等，使用的是微信官方的api。后台使用golang做了个简单的服务，操作使用上是有点儿麻烦。_pushplus

文章浏览阅读4.8k次，点赞2次，收藏4次。本文是针对ueditor视频上传后，无法在编辑框中播放的问题进行探讨，主要还是对网友所使用的的解决方法的实践和修改。问题1 ueditor插入第三方视频链接不显示，输入视频地址有误各位可以参考这个博客的文章https://blog.csdn.net/xxf_fighting/article/details/88415723参考这篇博客，对ueditor/dialogs/video/video..._ueeditor视频无法播放

文章浏览阅读9.7k次。很多站长会遇到一个问题，网站加入CNZZ的JS统计代码后，Chrome浏览器出现警告：阻止跨站解析器阻断脚本通过document.write调用（A parser-blocking, cross site script,XXXX.js is invoked via document.write.）。该警告有时候可能会使HTTPS页面出现不安全因素，甚至让使用EV SSL证书的网站出现不显示绿色地址..._a parser-blocking, cross site (i.e. different etld+1) script

文章浏览阅读479次，点赞8次，收藏10次。在工程目录中，选中要增加Page的Feature Ability下的pages文件夹或pages文件夹下任意文件，单击鼠标右键，选择。在支持JS、eTS语言的工程中，支持添加新的Page。Page是表示Feature Ability的一个前台页面。，输入Page name（由大小写字母、数据和下划线组成），单击。如果是Har模块，则可以在Har模块下的任意目录下进行添加。_鸿蒙调用har中的pages

文章浏览阅读4.5k次，点赞5次，收藏44次。0. 前言Linux系统中，系统分区主要分为四步。首先对硬盘进行分区，然后对每个分区分别进行格式化，接着Linux系统给每个硬件(包括磁盘的分区)自动进行设备文件名的定义，最后给每个分区分配挂载点。1. 磁盘分区磁盘分区是使用分区编辑器在磁盘上划分几个逻辑部分。碟片一旦划分成数个分区，不同类的目录与文件就可以存储进不同的分区。简单来说，磁盘分区的目的就是为了更快捷更方便的存储数据与使用数据。1.1 两种分区表格式首先说明，无论是Linux系统还是Windows系统，都有这两种分区表格式。换句话_linux 分区

文章浏览阅读3.7k次，点赞2次，收藏5次。绪论当面对很多数据要处理，并且需要导入导出Excel表格时。在使用POI时发现非常耗内存，这时GitHub上的阿里开源项目Easy Excel可以解决此类问题，它是基于java的读写Excel，十分省内存。本篇博文主要是总结其简单使用以及关于添加分类功能的实现。快速入门创建项目导入依赖（此依赖依靠PIO模块，项目还需要导入PIO模块）<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <ar_easyexcel 分组

文章浏览阅读1.3k次。最后一行回车后还要保证是在第一列，新的一行不能有空格等空字符才能不出此警告；_..\hardware\step_motor\step_motor.h(27): warning: #1-d: last line of file en

文章浏览阅读541次。一、什么是特征工程“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，从而提高了对未知数据的模型准确性。二、特征工程的意义特征工程将直接影响模型的预测结果三、Scikit-learn大部分直接拿过来的数据都是特征不明..._dictvectorizer(sparse=false)

文章浏览阅读2.1k次，点赞8次，收藏19次。学习心得（1）BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）相关的很多算法名字来源于芝麻街哈哈。BERT的架构实际上是transformer中的Encoder，同样里面有很多Self-Attention和Residual connection，还有Normalization等等。（2）BERT的基本模型结构由多层Transformer构成，包含2个预训练任务：掩码语言模型（Mask Language Model，MLM）和下一个句_bert-scratch