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【Prompt工程】让大模型生成软件开发代码

大语言模型万能提示词模版及开发应用案例分享

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#java#人工智能
【数据处理】Pandas读取CSV文件示例及常用方法(入门)

1. 导入常用包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport datetime2. 文件读取data = pd.read_csv('./数据集/北京空气_2010.1.1-2014.12.31.csv')3. 查看有哪些列data.head()

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#数据挖掘#数据分析#python
【迁移学习】猫狗数据分类案例(TensorFlow2)

2 数据处理共2000张猫狗图片数据集,下载地址:Kaggle dc_20003 创建模型,使用VGG16作为预训练模型输出:4 训练模型

#tensorflow#迁移学习#分类
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#java#人工智能
【机器学习】二分类问题中的混淆矩阵、准确率、召回率等 (Python代码实现)

二分类问题中的混淆矩阵、准确率、召回率、Acc的介绍及代码实现

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#分类#矩阵
【生成对抗网络】GAN入门与代码实现(一)

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#python#tensorflow#生成对抗网络 +1
【机器学习】sklearn中使用k近邻来完成缺失值的填补(KNNImputer)

文章目录1 方法介绍2 常用参数3 示例示例1:处理np.nan示例2:处理None值示例3:处理numpy中的0数据示例4:添加权重1 方法介绍class sklearn.impute.KNNImputer(*, missing_values=nan, n_neighbors=5, weights='uniform', metric='nan_euclidean', copy=True, add

#python#scikit-learn#机器学习
【机器学习】二分类问题中的混淆矩阵、准确率、召回率等 (Python代码实现)

二分类问题中的混淆矩阵、准确率、召回率、Acc的介绍及代码实现

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#机器学习#分类#矩阵
【机器学习】sklearn中的数据集划分方法(一行代码划分训练集测试集)

文章目录1 导包2 API介绍3 示例一3.1 构造数据3.2 数据划分4 示例二(鸢尾花数据集实战)4.1 数据准备4.2 查看数据4.3 数据划分1 导包from sklearn.model_selection import train_test_split2 API介绍klearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)参数:x

#python#机器学习#scikit-learn
【数据处理】Pandas读取CSV文件示例及常用方法(入门)

1. 导入常用包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport datetime2. 文件读取data = pd.read_csv('./数据集/北京空气_2010.1.1-2014.12.31.csv')3. 查看有哪些列data.head()

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#数据挖掘#数据分析#python
到底了