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Java后端开发——房贷计算器(Ajax版、Json版、等额本息+等额本金)

在这篇博客文章中,我们将深入探讨如何使用Java后端技术开发一个全功能的房贷计算器。我们的房贷计算器不仅支持常见的等额本息还款方式,还包括等额本金还款方式,通过Ajax和Json技术实现前端与后端的数据交互,提供用户友好的界面和即时的计算结果。

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#前端#javascript#大数据 +3
大数据深度学习卷积神经网络CNN:CNN结构、训练与优化一文全解

卷积神经网络是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应周围单元的局部区域,从而能够识别视觉空间的部分结构特征。卷积层: 通过卷积操作检测图像的局部特征。激活函数: 引入非线性,增加模型的表达能力。池化层: 减少特征维度,增加模型的鲁棒性。全连接层: 在处理空间特征后,全连接层用于进行分类或回归。卷积神经网络的这些组件协同工作,使得CNN能够从原始像素中自动学习有意义的特征层次结构。随着深度增加,这

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#深度学习#大数据#cnn +4
大数据知识图谱之深度学习:基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统

基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习,并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取,通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建,基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学

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#深度学习#大数据#知识图谱 +4
基于大数据机器学习TF-IDF 算法+SnowNLP的智慧旅游数据分析可视化推荐系统

基于机器学习TF-IDF 算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术,对景区数据进行爬取和收集。以旅游景点数据为基础分析景区热度,挖掘客流量、景区评价等信息,并对分析的结果进行统计。智慧旅游数据分析系统拟实现景区热度、景区展示、游客统计、景区评价、旅游路线等部分。拟定景区热度通过热力图展示,客流量、景区评价情感分析,景点路线推荐等数据

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#大数据#机器学习#旅游 +3
大数据网络安全——跨站请求伪造

本实验以简单PHP源码调用关键系统函数,通过WEB执行任意系统命令,有一定的DOS命令基础做起来更轻松。在这个实验中,通过CSRF漏洞在管理员不知情的情况下,诱使管理员点击你伪造好的连接,只要能通过这种方法修改成功密码即可。当CSRF针对普通用户发动攻击时,将对终端用户的数据和操作指令构成严重的威胁;当受攻击的终端用户具有管理员帐户的时候,CSRF攻击将危及整个Web应用程序。

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#安全#网络#web安全 +4
大数据技术之Storm的安装与配置(从零开始超级详细!)

Apache Storm作为大数据处理的实时计算系统,在大数据技术领域扮演着重要的角色,其意义主要体现在以下几个方面:实时数据处理: Storm专注于实时流数据处理,具有低延迟和高吞吐量的特性。它能够在数据流中进行实时计算和分析,使得用户能够即时获取和处理数据,满足了许多场景下对于实时性的需求,如金融交易监控、实时报警系统等。可伸缩性和高性能: Storm具备良好的横向扩展能力,能够轻松地扩展到大

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#大数据#storm#云计算 +4
大数据技术之Hadoop(MapReduce)

MapReduce是一个`分布式运算程序的编程框架`,是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个Hadoop集群上。更多关于MapReduce详细内容请看本博客。

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#hadoop#mapreduce#大数据
机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

使用Paddle实现随机梯度下降(SGD)算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练,给出每次迭代的权重、损失和梯度,并进行房价预测值与真实房价值对比。使用Paddle实现随机梯度下降(SGD)算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练,给出每次迭代的权重、损失和梯度,并进行房价预测值与真实房价值对比。1、导入必要的库和模块:PaddlePaddle深度学习框架、numpy、os等常用的包和库。将得到的预

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#算法#机器学习#深度学习 +3
大数据技术之SparkCore

Spark Core是spark的核心与基础,实现了Spark的基本功能,包含任务调度,内存管理,错误恢复与存储系统交互等模块Spark Core中包含了对Spark核心API——RDD API(弹性分布式数据集)的定义:RDD表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合,是spark的核心抽象。

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#大数据#spark#hadoop
Paddle飞桨实验(1.使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类(基于基础API和高层API,完成模型的训练与预测)2.完成实践:手写数字识别任务)

本次飞机实验内容主要有以下几点(1.windows系统安装配置快速安装飞桨2.Docker中安装配置Paddlepaddle3.利用paddlepaddle完成一些简单项目实践4.使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类(基于基础API和高层API,完成模型的训练与预测)5.完成实践:手写数字识别任务6.使用飞桨实现波士顿房价预测任务)

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#paddlepaddle#python#深度学习
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