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- 什么是机器学习？初学者指南
- 机器学习(ML)：开启人工智能时代的新篇章机器学习是当今最激动人心、最具颠覆性的技术之一，它正在改变着各个行业的面貌，从个性化推荐到自动驾驶，其影响力日益显著。但机器学习究竟是什么？它如何运作？本文将用简洁易懂的语言，为您揭开机器学习的神秘面纱。什么是机器学习？简单来说，机器学习是人工智能(AI)的一个分支，它赋予计算机从数据中学习并进行决策的能力，无需人工编写针对每种情况的具体规则。我们只需提供数据给算法，算法便能学习其中的模式，从而进行预测或决策。例如，要构建一个识别照片中猫的系统，无需编写诸如“猫有
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- 如何在地图中追踪步骤，代码降临 ay 6
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- 使用 Jupyter 和 Kotlin 创建笔记本
- 探索Kotlin与JupyterNotebook的交互式编程之旅最近，我开始学习Kotlin，这门现代且功能强大的编程语言吸引了我的目光。然而，我习惯了JupyterNotebook的交互式环境，它能快速迭代并流畅地探索代码。因此，我开始寻找Kotlin是否也有类似的工具。令人惊喜的是，我发现了KotlinJupyter内核！它将Kotlin的强大功能与JupyterNotebook的交互性和易用性完美结合，为学习和实验Kotlin创造了理想的开发环境。本文将分享我在Kotlin支持下设置Jupyter环
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- 构建 BLE 实时 macOS 菜单栏应用程序
- 在本教程中，我们将指导您利用bleuioUSBBLE适配器构建一个实时macOS菜单栏应用程序。bleuio是一款功能强大的工具，能简化BLE（蓝牙低功耗）应用的开发，非常适合希望轻松构建创新项目的开发者。macOS菜单栏应用程序提供了一种实时监控和交互数据的便捷方式，无需独立的应用程序窗口。借助bleuio加密狗的强大功能，我们可以创建一个菜单栏应用程序，实时显示环境指标，例如温度、湿度和二氧化碳浓度。本项目将演示如何将bleuio集成到实时应用程序中，展现其在BLE项目中的潜力。项目价值实时更新：应用
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 405浏览 收藏
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- 使用 HTMX 和 Django 创建待办事项应用程序，部分无限滚动
- 本教程是学习使用Django和htmx实现无限滚动的第七部分。我们将遵循htmx文档，逐步实现待办事项列表的无限滚动功能。完整系列教程可在dev.to/rodbv查看。更新部分模板以支持多项目加载实现无限滚动需要一次返回多个待办事项（项目的下一页），并将其加载到现有部分模板中。这需要修改部分模板的结构。当前模板渲染单个待办事项，如下图所示：我们需要调整结构，使部分模板包含循环：修改core/templates/index.html模板：{%partialdeftodo-items-partialinlin
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- Docker 的开发：第 3 集
- 本篇是RubyonRails应用Docker化系列的最终篇章。我们将学习如何在容器中执行日常任务。运行Rake任务和Rails命令运行Rake任务非常简单。镜像构建完成后，可使用docker-compose在容器内执行命令。例如，查看应用路由：$docker-composerunwebrailsroutes创建数据库、迁移和填充数据：$docker-composerunwebrailsdb:createdb:migratedb:seed运行测试套件则需要先创建测试数据库：$docker-composeru
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- 5 年内即可学习的最佳开发堆栈
- 技术日新月异，选择合适的工具和技术至关重要。无论您是新手还是资深开发者，掌握正确的技术栈都能开启无限职业可能。以下是2025年最值得学习的几大技术栈：1.MERN技术栈(MongoDB、Express.js、React、Node.js)MERN依然是全栈Web开发领域的热门选择，功能强大且应用广泛，非常适合构建现代化Web应用。2025年学习MERN的理由：可扩展性强:轻松应对大型应用。流行度高:React占据前端主导地位，Node.js是后端首选。全栈潜力:使用JavaScript贯穿前端UI到后端AP
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- PyTorch 中的子项目
- 请我喝杯咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了add()。我的帖子解释了mul()。我的帖子解释了div()。我的帖子解释了余数()。我的帖子解释了fmod()。sub()可以与零个或多个元素或标量的0d或多个d张量中的两个或零个或多个元素的0d或多个d张量与一个标量进行减法，得到为零的0d或多个d张量或更多元素，如下所示：*备忘录：sub()可以与torch或张量一起使用。第一个参数（输入）带有torch（类型：int、float或complex的张量或标量）或使用张量（类型：int、float或compl
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- 使用 Ngrok 将您的 Django 项目公开到 Internet
- Django开发中遭遇you'reaccessingthedevelopmentserveroverhttps,butitonlysupportshttp.错误？本文为您提供解决方案：使用ngrok。什么是ngrok？ngrok是一款强大的工具，能轻松将本地应用公开到互联网，无需复杂的网络配置（如端口转发或DNS设置）。更多信息请参考ngrok官方文档。准备工作开始前，请确保您已：完成Django项目设置安装Python3.x配置虚拟环境创建ngrok帐户（免费版即可）详细步骤1.安装pyngrok包激活
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- Hal创建并共享生成应用程序
- Hal9(GitHub)旨在简化基于LLM、扩散模型和其他AI模型的应用程序的创建、部署和共享。无论是构建聊天机器人、代理、API还是生成式应用，Hal9都能最大限度地减少工程开销，让您专注于AI本身。为什么选择Hal9？许多生成式AI项目耗费大量时间在工程难题上——例如构建界面、集成工具和管理基础设施——而非核心AI工作，例如提示优化、RAG策略实施或模型性能优化。Hal9通过显著减少工程开销来改变这一现状。它提供了一个基于UnixIO约定（如stdin和stdout）的简洁轻量级界面，让您专注于AI创
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- Gen AI 开发者周第 5 天
- GenAI开发人员第1周-第5天。有效的数据可视化连接……|作者：SaiChinmayTripurari|2025年1月|中SaiChinmayTripurari·2025年1月5日·saichinmayt.Medium
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- 使用图神经网络预测 NBA 球员的化学反应
- 大家好，我是sea_turt1e。本文将分享我构建机器学习模型预测美国职业篮球联赛（NBA）球员化学反应的过程和结果。模型概述使用图神经网络（GNN）预测球员化学反应。以曲线下面积（AUC）作为评估指标。模型收敛时的AUC约为0.73。训练数据涵盖1996-97至2021-22赛季，2022-23赛季数据用于测试。关于NBA对于不熟悉NBA的读者，部分内容可能难以理解。“化学反应”在此处可以理解为球员间的配合默契程度。虽然本文以NBA为例，但该方法可应用于其他运动，甚至人际关系的化学反应预测。化学反应预测
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- Docker 实践：通过示例 Flask 项目学习 Dockerfile、容器、端口转发
- 在本教程中，我们将通过一个示例Flask项目，学习如何创建Dockerfile、构建Docker镜像以及运行Docker容器。如果您对Docker还不熟悉，建议您先阅读之前的Docker入门教程：https://dev.to/omerberatsezer/docker-tutorial-dockerfile-commands-container-images-volume-network-docker-compose-2p9h我们将涵盖以下内容：创建Dockerfile复制应用程序到Dockerfile中
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- 学习数据科学的最佳方式：有抱负的专家综合指南
- 数据科学领域日新月异，需要具备统计学、编程和专业领域知识的独特技能组合。如果您渴望进入这个充满活力的领域，掌握高效的学习方法将帮助您节省时间并最大化学习成果。本文将为您提供一个系统、全面的数据科学学习路线图。1.夯实基础在深入高级主题之前，扎实的基础至关重要，包括：数学：线性代数、微积分和概率是许多机器学习算法的基石。统计学：学习假设检验、置信区间和各种分布等概念。编程：Python和R是数据科学领域最流行的编程语言。Python初学者应重点掌握Pandas、NumPy和Matplotlib等库。2.制定
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