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随着当今越来越多的业务在网上完成,网络开发安全从未成为一个更大的问题。安全不仅仅是保护您网站的技术练习,而且是通过您的数字形象建立信任和信誉不可或缺的一部分。有效的网络安全实践的关键始于使用安全编码方法。通过采用安全编码标准,开发人员可以避免黑客经常利用的常见网络漏洞。这在识别SQL注入和跨站点脚本(XSS)等安全问题方面发挥着关键作用,这些问题可用于危害敏感数据并破坏服务。一些最佳的网站安全实践包括使用SSL/TLS加密。该技术有助于加密您的网站和用户之间通信的信息,防止其被拦截或更改。部署Web应用程
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xgboost(极限梯度提升)是一种强大且广泛使用的机器学习算法,尤其以其在结构化数据中的性能而闻名。它本质上是梯度提升的高度优化实现,这是一种结合多个弱学习器(如决策树)以形成强大预测器的技术。让我们来分解一下xgboost背后的魔力:1.简而言之,梯度提升:想象一下通过一棵一棵地添加微小的、简单的树(决策树)来构建模型。每棵新树都试图纠正以前的树所犯的错误。这个迭代过程中,每棵树都从其前辈的错误中学习,称为梯度提升。2.xgboost:将其提升到一个新的水平:xgboost通过整合几项关键改进,将梯度
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介绍机器学习模型本质上是一组用于进行预测或查找数据模式的规则或机制。简单地说(不用担心过于简单化),在Excel中使用最小二乘法计算的趋势线也是一个模型。然而,实际应用中使用的模型并不那么简单——它们常常涉及更复杂的方程和算法,而不仅仅是简单的方程。在这篇文章中,我将首先构建一个非常简单的机器学习模型,并将其作为一个非常简单的Web应用程序发布,以了解该过程。在这里,我将只关注流程,而不是ML模型本身。Alsom我将使用Streamlit和StreamlitCommunityCloud轻松发布Python
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当我第一次开始机器学习之旅时,我很高兴能深入算法、数据和预测的世界。然而,我很快意识到,要真正理解并在这个领域取得优异成绩,扎实掌握数学是至关重要的。随着我继续学习Python并探索机器学习的深度,我开始认识到数学在构建模型、优化性能和做出准确预测方面所发挥的关键作用。为什么数学在机器学习中很重要数学是机器学习的基础。它是算法发挥作用并帮助我们理解正在处理的数据的原因。如果没有数学,就不可能理解模型的内部运作或调整模型以获得更好的性能。机器学习背后的数学涉及各个领域,包括线性代数、微积分、概率和统计学。例
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fromMeiMayakkam_Rulesetimport*print("மெய்ம்மயக்கம்விளையாட்டைவிளையாடலாமா")print("மெய்ம்மயக்கவிளையாட்டைவிளையாடப்படிநிலைகளுள்ஒன்றைத்தெரிவுசெய்க")படிநிலைகள்=["1.க்+க","2.ங்+கங","3.ச்+ச","4.ஞ்+சஞய","5.ட்+கசடப","6.ண்+கசஞடணபமயவ","7.த்+த","8.ந்+தநய","9.ப்+ப","10.
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在阅读本文之前您应该了解的事情:什么是并行?什么是并发?什么是死锁?什么是种族并发?什么是流程?什么是线程?介绍全局解释器锁,是一种保护对Python对象的访问并仔细控制线程执行的锁,防止数据访问和修改中的竞争并发,确保一次只有一个线程可以执行Python代码。如果没有GIL,Python的内存管理就不是线程安全的,可能会导致不一致和崩溃。(僵局)2-它是如何运作的?很简单,Thread在运行时会持有GIL,运行后Thread会释放GIL。接下来的线程必须请求访问GIL才能执行操作码(低级操作)。我在下面
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介绍提高代码质量始终是软件开发中的一个重要问题。在本文中,我们以数据收集爬虫系统为例,具体讲解如何通过逐步重构来应用设计原则和最佳实践。改进前的代码首先,我们从一个非常简单的网络抓取工具开始,所有功能都集成到一个类中。由deepl.com翻译(免费版)project_root/├──web_scraper.py├──main.py└──requirements.txtweb_scraper.pyimportrequestsimportjsonimportsqlite3classwebscraper:def
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在不断发展的数据科学和数据分析世界中,实时可视化数据并与数据交互的能力已变得不可或缺。Plotly开发的开源框架Dash完美满足了这一需求。Dash专为数据科学家、分析师和工程师而设计,支持仅使用Python(或R)创建交互式和分析性Web应用程序。在这篇文章中,我们将深入探讨达世币的特点、优势以及在各个领域的具体应用。达世币的特点1.基于组件的用户界面Dash使用组件架构,其中用户界面的每个部分都是可重用的组件。这些基于React.js的组件可通过Python访问,无需编写任何JavaScript即可创
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随着软件开发服务的发展,用户界面中必需且不可避免的部分已成为会话界面。从客户服务到与个人、主管人员和个人帮助的公共关系,交互式人工智能聊天机器人和虚拟个人助理正在彻底改变个人与信息系统的交互方式。对话式界面变得越来越流行,本指南旨在阐述基础知识并提供实用的入门信息。了解对话界面对话界面是用户类型的界面,用户可以使用自然语言与软件对话,无论是通过键盘还是口头。这些界面可以分为两类,即聊天机器人和虚拟助手。聊天机器人:一般来说,由于聊天机器人的目的是执行特定任务,因此它们广泛应用于客户支持、信息搜索和许多其他
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Anthropic开发的ClaudeAI以其令人印象深刻的能力在AI社区中掀起波澜。然而,官方API对于许多开发人员和小型企业来说可能过于昂贵。这就是我们的非官方ClaudeAIAPI的用武之地,它提供了一个更实惠、更灵活的解决方案,用于将Claude的力量集成到您的项目中。GitHub仓库:https://github.com/0xMesto/UnofficialClaude问题:昂贵的官方API官方的ClaudeAIAPI虽然功能强大,但也存在很大的成本障碍。对于许多开发人员、初创公司和小型企业来说,
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杜邦管道公司(DupontPlumbing)是自1938年以来在管道用品和固定装置领域值得信赖的品牌,为杜邦管道公司(DupontPlumbing)创建网站是一个多方面的旅程,涉及克服众多挑战、利用一系列计算机语言以及设定雄心勃勃的未来目标。以下是我们如何建立这个网站、我们面临的障碍以及未来的深入介绍。愿景和最初的挑战杜邦管道网站的愿景是创建一个用户友好、视觉吸引力和功能强大的平台,反映该公司的长期声誉和广泛的产品系列。这项工作的主要挑战包括:定义用户体验:平衡干净、直观的设计需求与展示广泛产品的必要性是
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我最近需要对工作中的特定用例进行句子分类。记得jeremyhoward的第4课:针对绝对初学者的nlp入门,我首先改编了他的笔记本来微调deberta。它有效,但并不令我满意,所以我很好奇如果我使用像llama3这样的llm会发生什么。问题是什么?gpu资源有限。我只能访问tesla/nvidiat4实例。研究让我找到了qlora。这个关于使用qlora微调llama3llm进行股票情绪文本分类的教程特别有用。为了更好地理解本教程,我将第4课改编成qlora教程笔记本。qlora使用两种主要技术:量化:降
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对虚拟环境和可重复性的需求python项目通常依赖于大量的外部库和包。随着项目的成长和发展,管理这些依赖关系可能会变得复杂。python开发的两个关键方面是:虚拟环境:隔离空间,使项目依赖项与系统范围的python安装分开。可重复性:确保项目可以轻松设置并在不同机器或环境中一致运行。像venv和pip这样的传统工具长期以来一直用于这些目的,但它们通常需要多个步骤和手动干预。这就是poetry发挥作用的地方,它提供了更精简、更强大的解决方案。为什么选择诗歌?诗歌与传统工具相比有几个优点:简化的工作流程:将依
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欢迎来到“50天50个devops工具”系列的第31天!在上一篇文章中,我们向您介绍了ansible,涵盖其基本架构、设置和一些简单的手册。今天,我们将更深入地了解ansible的世界,探索先进的技术和实际应用程序,将您的自动化技能提升到一个新的水平。这篇文章将重点介绍ansible角色、ansiblevault、条件和循环等功能,为您提供实际示例来巩固您的理解。回顾:什么是ansible?在深入研究高级概念之前,让我们快速回顾一下ansible是什么:无代理自动化工具:ansible使用ssh来管理节点
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软件并不能解决所有问题。有大量的人类挑战,软件无济于事,甚至可能使问题变得更糟。当很难枚举系统应该如何工作的规则时。或者,当存在大量特殊情况或规则例外时,编写软件可能会带来更多麻烦,而不是值得的。我是一名软件顾问。很多时候,我看到客户试图编写代码来解决混乱的人类问题。他们需要的是更好的组织、操作程序以及利益相关者之间的共识。这些都不是软件可以解决的问题。如何确定某个问题何时适合软件?是否有重复的步骤会产生可预测、可重复的结果?拥有单一事实来源重要吗?相关各方会实际使用该软件吗?它会让他们的生活更轻松吗?上