张士玉小黑屋

本文将介绍一个较为全面的Python开发环境的搭建与基本使用，包括Python解释器的安装使用、PyCharm编辑器的安装使用、Anaconda的安装使用和库管理工具pip的使用。PyCharm+Anaconda是一个很完备的Python开发环境，也是绝大多数开发者使用的开发方式。资深开发者与初学者都是必备。1.Python解释器的下载安装2.库管理工具pip3.Anaconda的下载安装4.PyCharm编辑器的下载安装本期推荐1.Python解释器的下载安装使用Python语言进行开发，需要先安装Python解释器。Python解释器的作用是将Python源码高级语言解释为二进制机器语言。通常

前言如果能够本地自己搭建一个ChatGPT的话，训练一个属于自己知识库体系的人工智能AI对话系统，那么能够高效的处理应对所属领域的专业知识，甚至加入职业思维的意识，训练出能够结合行业领域知识高效产出的AI。这必定是十分高效的生产力工具，且本地部署能够保护个人数据隐私，能够内网搭建办公使用也十分的方便。而对于ChatGLM来说最大的优点就是本地能快速部署且需要资源较比与ChatGPT相当低，还要什么自行车，够用就好。甚至能够在一些性能较高的服务器单点部署，INT4量化级别下最低只需6GB显存。而且我们根本不需要那么宽泛的知识面，只需要垂直一个知识领域深度就足够应对较多业务场景，故ChatGLM确实是较好的二次开发基础工具。那么不继续发表意见了，本地部署ChatGLM还是会遇到较多问

❤️作者主页：小虚竹❤️作者简介：大家好,我是小虚竹。Java领域优质创作者?，CSDN博客专家?，华为云享专家?，掘金年度人气作者?，阿里云专家博主?，51CTO专家博主?❤️技术活，该赏❤️点赞?收藏⭐再看，养成习惯PC端左侧加我微信，进社群，有送书等更多活动！文章目录前言CoreJava基于Java17全面升级CoreJava最新版卷Ⅱ现已上市卷Ⅰ、卷Ⅱ有何不同？如何阅读《Java核心技术》从未远离工业界的Java大神带你学50位行业专家、技术媒体赞誉推荐如何选择版本粉丝福利福利0福利1福利2福利3前言等了一年，终于等到了CoreJava卷Ⅱ最新版上市！虚竹哥提前收到出版社寄的书，书中有惊喜，真的是太不错了。回馈一直支持虚竹

文章目录1.java.lang.Math2.java.math包2.1BigInteger2.2BigDecimal2.3java.util.Random1.java.lang.Mathjava.lang.Math类包含用于执行基本数学运算的方法，如初等指数、对数、平方根和三角函数。类似这样的工具类，其所有方法均为静态方法，并且不会创建对象。publicstaticdoubleabs(doublea)：返回double值的绝对值。doubled1=Math.abs(-5);//d1的值为5doubled2=Math.abs(5);//d2的值为5publicstaticdoubleceil(doublea)：返

一.什么是类，什么是对象 我们可以形象的把类比作是一个房子的设计图纸，而对象就是根据设计图纸设计出来的房子。由设计图纸到房子的过程，我们称之为类的实例化。C++兼容C的，所以C中的结构体在C++中也能用，但是C++把结构体升级成了类，也就是说：   1.在C语言中struct+名称，才表示一个自定义类型，如果想要直接用我们定义的名字，不加struct就要加上typedef；   2.C++中，直接用名称就行了，不需要加typedef。C++中的类更喜欢用class关键字二.类的定义classclassName{//类体：由成员函数和成员变量组成}; //一定要注意后面的分号class为定义类的关键字，Class

提示：基于运营活动的需求，需要对用户行为进行埋点监控，因此以下文章是代码埋点的实现。文章目录前言一、埋点思考二、埋点实现1.埋点工具类实现(operationLog.js)2.埋点监控的开启3.页面访问日志的写入4.点击事件的日志写入总结前言前端埋点有两种：全局埋点、代码埋点。全局埋点：收集的用户所有行为，但是收集的数据驳杂，要进行处理。代码埋点：收集的用户所有行为更加精准，能够进行更细节的处理。基于上述优缺点以及团队现状，因此采用代码埋点的方式来实现。以下仅介绍关于前端的部分，至于登录次数、登录人数等均可完全靠后端进行实现一、埋点思考运营需求：用户浏览各页面情况（时长等），用户对各个规定元素的点击操作。根据运营的需求我们需要做如下事：1.对页面的访问，

写在前面参考的是https://zh.d2l.ai/index.html一、大作业设计目的与要求（1）利用所学习的聚类算法完成简单的图像分割系统。（2）编程并利用相关软件完成大作业测试，得到实验结果。（3）通过对实验结果的分析得出实验结论，培养学生创新思维和编写实验报告的能力，以及处理一般工程设计技术问题的初步能力及实事求是的科学态度。（4）利用实验更加直观、方便和易于操作的优势，提高学生学习兴趣，让学生自主发挥设计和实施实验，发挥出学生潜在的积极性和创造性。（5）通过实验的锻炼，使学生进一步掌握基于卷积神经网络的图像分类问题，也进一步领会学习机器学习知识的重要意义。二、大作业设计内容大作业1:手写数字识别系统。本项目要求选择机器学习算法设计实现手写数字识别系统。手写数

前言人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸的外接矩形在图像中的坐标。使用haar特征和cascade检测器进行人脸检测是一种传统的方式，下面将给出利用OpenCV中的haarcascade进行人脸检测的代码。程序流程代码importcv2#原图img=xxx#使用预训练模型创建Cascade分类器getCascade=lambdamodel_name:cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+model_name)faceCascade=getCascade("haarcascade_frontalface_default.xml")#获取原图像灰度图imgGr

2023MaskR-CNN改进：DynaMask:DynamicMaskSelectionforInstanceSegmentation论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作实例分割动态网络四、动态Mask选择4.1双层FPN区域水平的FPN特征聚合模块FAM4.2MaskSwitchModule(MSM)最优的Mask赋值采用Gumbel-Softmax的重参数化4.3目标函数Mask损失边缘损失预算限制五、实验5.1实施细节5.2主要结果与MaskR-CNN的比较与SOTA的方法比较分割结果的可视化5.3消融实验Mask分辨率预测预算限制的影响不同方法的速度

用Python构建由gpt-3.5-turboAPI支持的聊天机器人网站自2023年3月1日发布“ChatGPTAPI”以来，已经开发出了数千个基于该API的应用程序，为企业和个人开启了新的可能性时代。借助GPT-3.5的自然语言处理能力，用户可以创建能够无缝与人交互的聊天机器人，以回答问题、创作小说、会计甚至提供治疗等多种用途。这个API的潜在用途仅受人们想象力的限制，而看到开发人员将如何继续推动人工智能的可能性的边界，这是令人兴奋的。我知道过去一周互联网上有足够的教程，但是，编写一份关于如何使用ChatGPTAPI、Streamlit和Docker发布一个合格的网站的端到端工作指南仍然值得。这样的指南可以让你在很短的时间内为自己、朋友或小型企业发布一个体面的