外卖必不可少,咋确定好不好吃呢~ python采集数据信息
所需知识点1、动态数据抓包演示2、json数据解析3、requests模块的使用4、保存csv安装命令：requests >>> pip install requests模块安装问题:如果安装python第三方模块:win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令如何配置pycharm里面的python解释器?
微软：我已把显存优化做到了极致，还有谁？
文 | 王思若大家好，我是王思若。17年6月Google提出了Transformer架构，这篇目前Citation 4.3万的文章开启了大规模预训练模型时代。或者，更精确的从18年OpenAI和Google分别基于其中的Decoder和Encoder发布的大规模预训练模型GPT1和BERT开始，各色千亿，万亿模型就在这方舞台上你方唱罢我登场。20年千亿参数GPT-3, 2...
光子神经网络登上nature，图像识别速度降至1纳秒
文 | Alex（凹非寺）源 | 量子位比深度神经网络速度还快的是什么？或许光子DNN可以回答这个问题。现在，美国研究者开发的一个光子神经网络(photonic deep neural network，PDNN)，让图像识别仅需1纳秒。1纳秒是什么概念？它等于10秒，这与最先进的微芯片单时钟周期（最小的时间单位）相当。此外，研究者测试发现，PDNN对图像进行2分类和4分类...
【Kubernetes 系列】Kubernetes 是什么？
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。Kubernetes 这个名字源于希腊语，意为“舵手”或“飞行员”。k8s 这个缩写是因为 k 和 s 之间有八个字符的关系。 Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。 Kubernetes 建立在Google 大规模运行生产工作负载十几年经验的基础上， 结合了社区中最优秀的想法和
基于Python的二次元头像生成器 课程报告+源码
目录二次元头像生成器 2选题背景 2实验流程 2算法简介 2环境搭建、运行例程 3训练集优化 4更多的图像！ 4只训练一个人会发生什么？ 5那么，训练一组画风相近的人物呢？ 6集大成 7网络优化 8了解基本原理 9DCGAN 10其它技术 12ReLU 和 LeakyReLU 12loss 和学习率控制 12随机梯度下降法 13成果展示 13总结分析 14参考文献 15二次元头像生成器选题背景第一次听到 GAN 这个词，是在视频网站上看到一个介绍 AI 作图生成
基于Java实现的银行家算法实验 课程报告+源码
摘 要操作系统实验的实验目的是为了了解处理器调度，存储空间的分配与回收，进程与程序的区别以及死锁的避免。实验内容主要包括：1、选择一个调度算法，实现处理器调度。2、主存储器空间的分配和回收。3、模拟磁盘空闲空间的表示方法，以及模拟实现磁盘空间的分配和回收。4、利用fork()系统调用创建进程。5、设计实现银行家算法。目 录1 实验目的和意义1.1 实验目的 ………………………………………………………………………11.2 实验意义 ………………………………………………………………
基于Java的双代号网络图自动绘制系统
摘 要网络计划技术已被广泛应用于工业、农业、国防、科学研究等多个领域中的项目计划与管理，以缩短项目周期，提高资源的利用效率。在网络计划技术中，绘制网络图是网络计划技术的基础工作，但在国内，长期以来双代号网络图的绘制一直依靠手工，手工绘制效率低、调整困难，严重阻碍网络计划技术的应用与发展。本文试图基于网络计划技术及相关开发技术，构建一个双代号网络图自动绘制系统，以解决双代号网络图绘制效率低、调整困难等突出问题。本文首先对网络计划技术进行了分析、讨论，依据网络计划技术，剥离出双代号网络图自动绘制中的关
基于Python的fashionMNIST数据分析与处理分类 课程论文+项目源码及数据
目录kaggle 排名 2数据分析与处理 31、图片分析 32、数据划分 3数据增强 4模型选择 41、3 层卷积简单模型 42、VGG16 修改 43、DPN 修改 54、resnet 18 修改 55、resnet 50 修改 66、Google Net 6参数调整 61、学习率与优化器 62、数据批量大小 batch size 73、旋转角度 74、模型参数 7训练策略 81、控制随机种子 82、预训练 83、Bagging 投票 8总结 9参考资料 9
基于Python实现的新技术在Visual Question Answering中的应用 课程论文+项目源码
新技术在 Visual Question Answering中的应用摘要Visual Question Answer (VQA) 是对视觉图像的自然语言问答，作为视觉理解 (Visual Understanding) 的一个研究方向，连接着视觉和语言。问题的格式是给定一张图片，并提出关于这张图片的问题，获得该问题的回答。使用了BOW词袋模型和Word To Vector单词矩阵化的技术来分别处理label和输入的单词向量，及LSTM网络和Attention机制，VIS+LSTM网络结构，搭建了VQA问
基于C++和QT实现的银行门户设计（包含银行、商城、支付） 课程论文+项目源码
银行门户设计目录银行门户设计 1一、设计任务描述 1二、设计任务分析 2三、模块划分 2四、 数据结构 3五、 测试结果 5四、设计任务描述 11五、设计任务分析 12六、模块划分 13四、 数据结构 14七、测试结果 18八、设计任务描述 21九、设计任务分析 22十、模块划分 22测试结果 24实验总结与感想 29实验总结与感想 30一、设计任务描述该门户是一个单独的程序，程序要求至少支持以下功能：注册银行卡，银行可选；登陆；修改银行卡密码；存款取款；银
基于C++的Huffman赫夫曼编译码器开发 课程论文+项目源码及可执行exe文件
目录一、 实验目的及要求 0二、 算法原理概述 0三、 软件开发环境及工具 0四、 实验内容 0五、实验总结 0六、参考文献 0附录 完整源代码 0一、实验目的及要求 1二、算法原理概述 1（一）Huffman树 11.Huffman树简介 12.Huffman树的构造 2（二）Huffman编码 21.Huffman编码简介（来源于百度百科） 22.Huffman编码的实现 3（三）Huffman译码 31.Huffman译码简介 32.Huffman译码的实现 4（
面向流动人口管理的人脸验证系统设计及实现 论文+答辩PPT+项目工程文件
摘 要本项目是由XXXX有限公司1所提出的"社会信息采集管理系统研究及产业化" 项目，XXXX集成所多媒体中心所承担的项目。在当今世界中，社会安全作为一个非常重要的课题被摆在了突出的位置，维护社会的安全和稳定，既关系到国家，也关系到我们普通百姓的安危。本项目关注于在这个社会中大量的身份证的应用，例如宾馆等场合，客户常常被告知仅提供身份证即可，公安部门也常只留下一个登记记录而已，然而对于身份证的信息验证，特别是是否与本人的真实信息相对应，是一个非常有意思的课题。在现在的很多人脸验证技术主要是通过对特定的
这40份酷炫的 Python 可视化大屏，简直太爱了
大家好，我们平时工作中，汇报是绕不开的一项任务，很多人都十分头疼怎么写出一份精彩的工作总结呢？普通的报表太过简陋，且数据不直观，领导不能一眼看出你这段时间的工作表现，汇报一点新意都没有，还得去网上找模板，模板还丑的不像样。今天我就给大家带来日常汇报可视化大屏模板集合，能够通过一张大屏，清晰展示年度重要数据指标+酷炫动态效果，360度无死角满足领导需求。模板共计40份，感兴趣的朋友可以拉到文末获取模板1适用场景： 通过模板来展现年度商家订单数量、订单金额以及各自的完成进度。同时，此模板能够直观展现
什么是真正的敏捷开发？敏捷开发与瀑布开发有何不同
简介： 什么是真正的敏捷开发？敏捷开发与瀑布开发有何不同。从本质上讲敏捷开发的一个重要目标是建立持续价值交付的能力。这种能力最终必须服务于业务的创新，促进业务的成功。 什么是真正的敏捷开发？敏捷开发与
StarRocks X Flink CDC，打造端到端实时链路
简介： 作为一款全平台极速 MPP 架构，StarRocks 提供了多种性能优化手段与灵活的建模方式，在预聚合、宽表和星型/雪花等多种模型上，都可以获得极致的性能体验。通过 StarRocks 结合
RocketMQ与SpringBoot整合进行生产级二次封装
零、文章前言说明 主要使用参考第二节 核心使用参考第一篇文章 一、为什么要二次封装 首先明确一点：不进行二次封装完全不影响RocketMQ的使用，可以选择二次封装和不选择二次封装 二次封装可以提供更多
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