logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Python本地下载文件的教程

`urllib.request.urlretrieve(url, save_path)`:该方法直接从指定的URL下载文件,并将其保存到本地路径`save_path`。它比`urllib`更易于使用,并且功能更强大。- `wget.download(url, save_path)`:直接从URL下载文件并保存到指定路径。`wget`是另一个常用的下载工具,Python中也有对应的`wget`库,使

文章图片
#python#经验分享
10 个pygame经典小游戏

guess = int(input("请猜一个1到100之间的整数: "))print(f"玩家 {game.current_player} 获胜!print(f"玩家 {game.current_player} 的回合")col = int(input("请选择列 (0-6): "))print("猜小了,请再试一次。self.window.title("记忆配对游戏")pygame.displ

#经验分享
如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析

1. **处理缺失值**:使用`deepseek.handle_missing_values()`函数自动处理缺失值。2. **处理异常值**:使用`deepseek.detect_outliers()`函数检测并处理异常值。2. **数据预览**:使用`deepseek.preview_data()`函数查看数据的基本信息。2. **训练模型**:使用`deepseek.train_model(

文章图片
#经验分享#迭代器模式
《DeepSeek:一种基于深度学习的智能代码生成与理解模型》

该模型结合了Transformer架构、代码语法树和自然语言处理技术,旨在实现从自然语言描述到高质量代码的自动生成,同时支持代码理解、补全和翻译等多种任务。近年来,深度学习技术的突破为代码智能生成与理解提供了新的思路。本研究旨在探索一种基于深度学习的代码生成与理解模型,提高代码生成的准确性、可执行性和可维护性,同时支持代码理解与补全任务,为软件开发自动化和智能化提供支持。模型还使用了预训练-微调的

文章图片
#经验分享#python
《基于深度学习的图像识别技术在医学影像分析中的应用研究》

通过实验验证,本文提出的改进模型在准确率、召回率和F1分数等指标上均优于传统方法,为医学影像的自动化分析提供了新的思路。通过实验验证,本文提出的改进模型在准确率、召回率和F1分数等指标上均优于传统方法,为医学影像的自动化分析提供了新的思路。<p>实验结果表明,改进后的模型在测试集上达到了94.2%的准确率,比原始ResNet-50模型提高了2.5个百分点。<p>然而,本研究仍存在一些局限性。<p>

#经验分享
PCL2下载教程

下载java:https://www.java.com/zh-CN/download/manual.jsp下载脱机,下载安装。首先进入此链接下载pcl2:https://ltcat.lanzoum.com/ipFqY0itprkf。把java文件夹(默认为: C/:Program files文件夹)拖到PCL文件夹。完成后,打开,发现一个窗口便完成了,如有疑问,请在评论区回复。今天给大家带来的是一

文章图片
#经验分享
未来该如何选择编程语言?

祝您在编程之路上取得成功!- **生态丰富**:选择拥有强大社区支持和丰富第三方库的语言,如 Python、JavaScript 和 Java。| **Web开发**| JavaScript、TypeScript、Python|| **领域**| **推荐语言**|| **系统编程**| C、C++、Rust|

文章图片
#经验分享#python
如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析

1. **处理缺失值**:使用`deepseek.handle_missing_values()`函数自动处理缺失值。2. **处理异常值**:使用`deepseek.detect_outliers()`函数检测并处理异常值。2. **数据预览**:使用`deepseek.preview_data()`函数查看数据的基本信息。2. **训练模型**:使用`deepseek.train_model(

文章图片
#经验分享#迭代器模式
10 个pygame经典小游戏

guess = int(input("请猜一个1到100之间的整数: "))print(f"玩家 {game.current_player} 获胜!print(f"玩家 {game.current_player} 的回合")col = int(input("请选择列 (0-6): "))print("猜小了,请再试一次。self.window.title("记忆配对游戏")pygame.displ

#经验分享
《DeepSeek:深度思考的机制与应用》

系统采用了深度强化学习和迁移学习等先进算法,能够不断从经验中学习,优化决策过程,并在不同任务间迁移知识,提高思考的深度和广度。通过深入分析DeepSeek的架构设计、数据处理能力和学习算法,本文揭示了其实现深度思考的关键技术,为人工智能领域的研究提供了新的视角。研究表明,DeepSeek在自然语言处理、图像识别和复杂决策等领域展现出卓越的性能,为人工智能的发展提供了新的思路。DeepSeek的深度

文章图片
#经验分享
    共 14 条
  • 1
  • 2
  • 请选择