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K-近邻算法(K-NN)详解及Python实现想象一下,您初来乍到一个新城市,想找一家不错的餐厅。您不熟悉当地情况,于是向三位当地人征求意见。•两位推荐餐厅A。•一位推荐餐厅B。由于大多数人推荐餐厅A,您决定去那里用餐。这个简单的决策过程,正是机器学习中K-近邻(K-NN)算法的工作原理!本文将深入探讨K-NN算法,了解其机制,并通过一个Python实例进行演示。什么是K-近邻算法(K-NN)?K-NN算法是一种监督学习算法,用于分类和回归。它基于这样一个假设:相似的样本更可能属于
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Mistral小型语言模型:本地运行,性能卓越!本文介绍Mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501模型的本地运行方法,该模型无需连接中国服务器,完全依靠本地AI能力运行。其性能优越,能够高效处理逻辑推理任务。项目概述:该项目提供了一个交互式聊天界面,方便用户与Mistral小型模型进行对话。它基于PyTorch和HuggingFaceTransformers库构建。系统要求:Python3.8或更高版本PyTorchTransformers
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我最近开始学习Python,并尝试解决标记等级问题。起初,我感到不知所措,所以从简单的方案入手。然而,我的第一个代码过于复杂,用来完成这项简单的任务。如下所示:使用了字典推导等方法。但经过多次尝试和改进后,我发现自己最初的代码难以理解。编写高效的代码比简单地遵循教程要困难得多,需要深入理解概念以及如何将不同的概念结合起来应用。
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避免AI编码陷阱:清晰的规范胜过“及时工程”无需成为所谓的“及时工程师”就能通过AI高效编码。关键在于编写清晰简洁的规范。许多团队都发现,过度复杂的提示是AI编码失败的主要原因。冗长的语句和含糊不清的描述会让AI难以理解目标文件及修改原因。建议使用简洁的语句,例如“已知条件、目标条件、操作时机”的结构,避免长篇大论。另一个常见错误是将目标和细节混淆。每个提示应专注于具体或一般目标。建议先从一般性查询开始,例如在修改组件前先搜索代码库查找组件依赖项。或者,在完成任务后,可以提出后续问题,例如:“我们
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Python异常处理:最佳实践与常见错误异常是程序运行过程中发生的意外事件,可能导致程序中断。Python的异常处理机制允许我们优雅地处理这些错误,防止程序崩溃。本文将探讨Python异常处理的最佳实践,并分析一些常见的错误示例。什么是异常?异常是一个事件,在程序执行期间发生并可能导致程序突然停止。Python中的异常处理机制允许您处理程序执行过程中可能发生的错误。这通常使用try...except...finally块实现。try...except块最常见的异常处理方法是使用try...ex
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给我买咖啡☕*备忘录:我的帖子解释了牛津iiitpet()。centercrop()可以裁剪图像,以此为中心:*备忘录:>初始化的第一个参数是大小(必需类型:int或tuple/list/list(int)或size()):*备忘录:是[高度,宽度]。>必须是1个<=x。元组/列表必须是具有1或2个元素的1d。单个值(int或tuple/list(int))是指[size,size]。第一个参数是img(必需类型:pil图像或张量(int))
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数据结构与算法(DSA)是程序员的必备技能。无论您是开发Web应用、优化代码还是准备技术面试,扎实的DSA基础都至关重要。本指南提供一系列文章,循序渐进地帮助您掌握DSA核心概念,从基础知识到高级算法。算法效率基础在学习算法之前,理解大O符号和时间复杂度至关重要。这能帮助您分析不同算法的效率,并做出更明智的选择。大O符号简化:算法效率指南-学习大O符号的基础知识及其在算法效率评估中的作用。JavaScript数组操作的时间复杂度-深入了解常见JavaScript数组操作的时间复
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项目介绍大家好!这是我的第一篇博客文章,我将记录我的学习过程,希望能帮助到大家。我拥有全栈开发经验,并在微软实习期间接触了一些DevOps工具。为了更深入地学习云计算,我参加了31天的DevOps编码挑战。第一天挑战是使用AWSS3和OpenWeatherAPI创建一个天气数据收集系统。本文将介绍我构建这个应用程序的步骤。项目概述这是一个Python应用程序,它利用OpenWeatherAPI获取多个城市的实时天气数据,在终端显示数据,并自动将数据存储到AWSS3存储桶中。将数据存储在可扩
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客户至上的应用程式,查询预处理是确保精准路由和行动决策的关键步骤。我并没有训练独立的模型,而是将拟合与多头分类器结合使用,这是一个拥有独立分类头的共享嵌入空间。每个分类头专注于一项特定任务,允许针对任务的学习,同时通过共享表示保持效率。利用(意图、领域、HITL(循环中的人))组创建正负样本对进行对比学习,确保模型有效区分相关查询。这种结构化方法平衡了效率和灵活性,非常适合需要既精准又可扩展的实时查询分类应用。这只是一个范例,您可以根据需求进行调整。链接到代码库
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构建道德黑客机器人需要选择合适的网络分析工具。tcpdump就是一个强大的命令行工具,能够实时捕获和检查网络流量。分析这些网络数据包,可以深入了解网络安全,因此tcpdump对该项目至关重要。概述理解TCP协议及其重要性使用tcpdump捕获数据包使用Python和Scapy分析数据包Scapy的关键特性使用Python处理pcap文件示例输出网络监控用例道德黑客的法律和道德考量道德黑客最佳实践理解TCP协议及其重要性TCP(传输控制协议)是确保网络数据可靠传输的核心
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任务:1认为您的文件夹中有很多照片。检查他们的属性。在属性中,您创建了日期。将所有具有特定创建日期的照片移动到其他文件夹中。>importosimportshutilimportdatetimesource_folder=r"/home/guru/Desktop/Guru/Python/images"destination_folder=r"/home/guru/Desktop/Guru/Python/images2"target_date="20
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构建数据分析项目不再令人望而生畏!本指南提供一个轻量级、灵活且易于上手的解决方案,帮助您快速搭建一个功能强大的数据分析平台。它自动化数据收集、无服务器数据库存储以及交互式仪表板展示,所有操作都基于Python完成。本例使用CoinGecko的加密货币数据进行演示,但您可以轻松替换成任何其他数据集。核心技术栈本项目基于以下三个关键技术:Neon(无服务器PostgreSQL):提供自动扩展的无服务器PostgreSQL数据库,无需管理底层基础设施,非常适合数据分析项目。Airflow
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图像相似度排序工具:基于DeepFace的批量图像比较本工具利用DeepFace库进行图像相似度计算和排序,帮助您快速有效地对大量图像进行比较,尤其适用于对AI生成的图像进行质量评估和筛选。下载地址:安装程序zip文件:https://www.patreon.com/posts/121335747技术基础:该应用程序基于强大的DeepFace库(https://github.com/serengil/deepface),支持多线程处理,批量处理效率高。为了获得最佳性能,请确保已正确安装Te
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>面向对象的编程(oops):oops代表面向对象的编程系统,该系统是基于对象概念的编程范式。类:>用于创建对象的蓝图或模板。>类代表逻辑实体。对象:对象代表类。对象是班级的代表。对象是类的实例。对象代表现实世界实体或实时实体。对象具有状态和行为。我们不能在没有类的情况下创建对象。但是可以在没有对象的情况下出现类。>>>与自行车的示例:自行车类定义了自行车是什么,它可以做什么。>品牌,颜色和速度等状态描述了自行车。诸如开始,加速和停止诸如自行车可以执行的操
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滑动窗口技术详解:高效解决子数组问题滑动窗口是一种在数组或字符串等输入数据中定义窗口(或范围)并移动该窗口以执行特定操作的技术。它广泛应用于算法中,例如查找特定和的子数组、查找具有唯一字符的最长子字符串等。滑动窗口主要分为两种类型:固定大小滑动窗口:窗口大小固定不变,窗口在数据中逐个元素移动。可变大小滑动窗口:窗口大小动态调整。右指针每次迭代递增,只有在不满足特定条件时才移动左指针。左指针持续移动直到条件再次满足或到达右指针。何时使用滑动窗口?当需要计算最大或最小子数组,或执行任何与