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奶茶店销售额预测模型

本文介绍了一个奶茶店销售额预测系统,采用线性回归模型构建。系统包含两个核心模块:train_model.py用于训练模型并保存结果,predict.py提供预测功能。模型使用销量、客单价、是否周末和是否促销作为特征,支持单条和批量预测。项目采用模块化设计,包含完整的模型评估和保存机制,提供命令行交互界面。使用前需安装Python 3.12+及依赖包(pandas/numpy/scikit-lear

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#python#scikit-learn#机器学习 +1
基于 Ollama + LangChain 的 AI 旅行计划生成器开发教程

使用本地部署的 Ollama DeepSeek 模型和 LangChain 框架,开发一个能根据用户输入生成旅行计划的 AI 应用。通过本教程,你学会了:1. 本地部署和使用 Ollama 模型2. 使用 LangChain 最新 API 开发应用3. 处理库版本变更带来的兼容性问题4. 基于大模型构建实用工具的基本流程

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#人工智能
spring 中 HttpStatus 与 ResponseEntity

在Spring框架(尤其是Spring Web模块)中,`org.springframework.http.HttpStatus`和`org.springframework.http.ResponseEntity`是处理HTTP响应的核心类,二者配合使用可灵活控制HTTP响应的状态、头部和体内容。

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#restful#http#后端 +3
深度学习进阶教程:用Seq2Seq模型实现文本自动摘要

新闻媒体:自动生成新闻摘要,提高新闻阅读效率科研论文:自动生成论文摘要,帮助研究者快速了解论文内容商业报告:自动生成报告摘要,辅助决策制定聊天机器人:生成对话摘要,提高对话系统的上下文理解能力搜索引擎:生成网页摘要,提高搜索结果的可读性学习文本自动摘要可以让你掌握自然语言处理的前沿技术,为从事NLP相关工作打下坚实的基础。生活场景类比:Seq2Seq模型就像一个翻译官,它接收一种语言的输入序列(比

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#深度学习#人工智能
Ubuntu 24.04 安装开源WebRTC信令服务器

Ubuntu 24.04环境下安装和配置三种流行的开源WebRTC信令服务器的详细步骤:1. **Janus** - 功能丰富的通用WebRTC服务器2. **MediaSoup** - 高性能的WebRTC选择性转发单元(SFU)3. **Simple-Peer-Server** - 轻量级WebSocket信令服务器

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#服务器#ubuntu
openEuler安装麒麟桌面ukui和深度桌面环境dde(图形用户界面与命令模式切换)

openEuler安装麒麟桌面ukui和深度桌面环境dde(图形用户界面与命令模式切换)systemctl set-default graphical.target

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#大数据#linux#华为
openEuler Linux tomcat 安装并设置开机自启动

其中tomcat.pid文件本身不存在,设置之后,启动Tomcat会自动生成。http://服务器IP地址:8080。

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#tomcat#linux#java
Spring Boot 3 RestClient 完整教程

RestClient 是 Spring Framework 6 引入的新的 HTTP 客户端。作为 RestTemplate 的现代替代方案,提供了更简洁的 API、更好的响应式支持和函数式编程风格。在 Spring Boot 3 中,RestClient 成为了推荐的 HTTP 客户端选择。

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#spring boot#后端#java +2
WebRTC技术详解

WebRTC技术详解摘要: WebRTC是一项由Google主导开发的实时通信技术,支持浏览器间点对点的音视频和数据传输,无需中间服务器。其核心特性包括P2P连接、低延迟通信、跨平台支持和端到端加密。技术架构包含RTCPeerConnection(连接管理)、MediaStream(媒体处理)和RTCDataChannel(数据传输)三大组件,以及ICE、STUN/TURN等网络穿透技术。典型的实

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#webrtc#后端
深度学习高级教程:基于生成对抗网络的五子棋对战AI

生活场景类比:生成对抗网络就像一个造假者和一个鉴宝师在互相竞争。造假者(生成器)试图制造假文物,鉴宝师(判别器)试图区分真假文物。随着时间的推移,造假者的技艺越来越高超,鉴宝师的眼光也越来越敏锐,最终造假者能制造出几乎以假乱真的文物。生成器(Generator):生成假数据,试图欺骗判别器判别器(Discriminator):区分真实数据和生成器生成的假数据"""残差块,有助于梯度流动和信息保留"

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#深度学习#人工智能#生成对抗网络
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