本文介绍了PyTorch深度学习框架的基本使用流程。首先对比了CPU和GPU的架构差异，重点讲解了GPU显存参数的意义。接着详细说明了PyTorch安装步骤，包括CUDA环境配置和版本选择。然后以MNIST手写数字识别为例，演示了数据集的下载、加载和可视化方法，解释了DataLoader的分批处理机制。最后介绍了神经网络模型的搭建过程，展示了一个包含输入层、隐藏层和输出层的全连接网络实现，并说明了

和代理服务器（当 “中转站” 防封禁 ）的核心就讲清楚啦，代码怎么写、作用是啥，都能快速 get！就是为解决这问题，让客户端（浏览器）和服务器 “记住” 交互状态（比如登录态 ），常用。客户端发请求给代理，代理再转发给目标服务器，拿到响应后再回传给客户端。注意：免费代理有时效性，可能用着用着就失效，实际项目常用付费、稳定的代理～给客户端存着，下次请求带着，服务器就知道 “是同一用户”。访问需要登录

这篇文章介绍了基于OpenCV的实时文档扫描与目标跟踪技术，主要包括两个核心功能：1) 文档扫描系统通过摄像头实时检测文档并矫正为矩形视图；2) 目标跟踪系统使用CSRT算法实现实时物体追踪。系统采用轮廓检测、透视变换等技术实现文档矫正，支持手动框选目标进行跟踪。文章详细解析了图像预处理、轮廓检测、光流估计等关键算法，并提供了完整的Python实现代码。该系统适用于办公自动化、视频监控等场景，具有

本文介绍了PyTorch深度学习框架的基本使用流程。首先对比了CPU和GPU的架构差异，重点讲解了GPU显存参数的意义。接着详细说明了PyTorch安装步骤，包括CUDA环境配置和版本选择。然后以MNIST手写数字识别为例，演示了数据集的下载、加载和可视化方法，解释了DataLoader的分批处理机制。最后介绍了神经网络模型的搭建过程，展示了一个包含输入层、隐藏层和输出层的全连接网络实现，并说明了

本文摘要： 该代码实现了矿物数据分类的完整机器学习流程。首先对原始数据进行预处理，包括删除异常类别、缺失值检测、标签编码和Z标准化。然后采用随机森林算法进行缺失值填充，通过训练集数据预测并填充测试集缺失值。接着使用SMOTE算法解决样本不均衡问题，并保存处理后的数据集。最后实现了6种分类算法（逻辑回归、随机森林、SVM、AdaBoost、朴素贝叶斯和XGBoost）进行矿物类型预测，通过网格搜索优

在 Python 数据处理中，numpy 是常用的科学计算库，数组操作是其核心内容之一。下面通过代码示例，展示如何从 Python 自带列表构建 numpy 一维数组，再进一步升维构建二维数组。代码先利用np.array()将 Python 列表转为 numpy 一维数组，接着通过传入包含多个一维列表（这里是重复的list1）的列表，构建出二维 numpy 数组，清晰呈现了 numpy 数组从一维

函数，能模拟浏览器向网页发数据（如表单、文件 ），实现信息上传，让我们能与网页背后的服务器 “沟通”，像改密码、传文件等操作，都可通过它完成。函数实现，不管是传表单改密码，还是传文件，都能通过配置参数完成，理解浏览器抓包和函数参数，就能灵活模拟各种提交操作啦 ～带着数据发给服务器，虽然实际改密码还得先登录，但演示了 “传数据” 的核心流程。带着它发请求，服务器接收后，就能把文件存到指定位置（实际要

函数，能模拟浏览器向网页发数据（如表单、文件 ），实现信息上传，让我们能与网页背后的服务器 “沟通”，像改密码、传文件等操作，都可通过它完成。函数实现，不管是传表单改密码，还是传文件，都能通过配置参数完成，理解浏览器抓包和函数参数，就能灵活模拟各种提交操作啦 ～带着数据发给服务器，虽然实际改密码还得先登录，但演示了 “传数据” 的核心流程。带着它发请求，服务器接收后，就能把文件存到指定位置（实际要