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【Python-AI篇】K近邻算法(KNN)

计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按距离递增次序排序选取与当前点距离最小的k个点统计前k个点所在的类别出现的频率返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类加载获取流行的数据集获取小规模数据集,数据包含在datasets里获取大规模数据集,需要从网络上下载,函数的第一个参数是data_home,表示数据下载的目录通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程通过对原始

#人工智能#python
【Python-AI篇】数据结构和算法

实现业务目的的各种方法和思路算法是独立的存在,只是思想,不依附于代码和程序,可以使用不同语言实现(java,python,c)

#python#算法#人工智能
【性能测试】ChaosTesting(混沌测试)&ChaosBlade(混沌实验工具)(三)-docker容器混沌实验

容器内 CPU 负载实验场景,同基础资源的 CPU 场景容器内网络实验场景,同基础资源的网络场景容器内进程场景,同基础资源进程场景此命令主要执行 container 资源自身的场景,比如删容器。

#python#测试工具#安全性测试
【python数据结构&算法篇】python算法

和数据结构一起总结,相当于双指针了,hhh。

#python#数据结构#算法
爬虫003----requests库

常用requests库总结

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#爬虫
【AI测试】Python AI大模型介绍

作为示例,因为它:\n - 实用性强,几乎每个人都需要\n - 涵盖Python核心概念(os, shutil, pathlib等)\n - 容易理解和扩展\n - 包含错误处理和日志记录,体现"高手"水平\n \n 脚本应该包含:\n - 清晰的注释\n - 类型提示(体现专业性)\n - 错误处理\n - 日志记录\n - 命令行参数支持(argparse)\n - 配置文件支持(可选)\n

#人工智能#python#开发语言
【AI测试】Python AI大模型介绍

作为示例,因为它:\n - 实用性强,几乎每个人都需要\n - 涵盖Python核心概念(os, shutil, pathlib等)\n - 容易理解和扩展\n - 包含错误处理和日志记录,体现"高手"水平\n \n 脚本应该包含:\n - 清晰的注释\n - 类型提示(体现专业性)\n - 错误处理\n - 日志记录\n - 命令行参数支持(argparse)\n - 配置文件支持(可选)\n

#人工智能#python#开发语言
【python-AI篇】人工智能技能树思维导图

大致总结一下得出如下思维导图,如不完善日后迭代更新。

#python#人工智能
【AI测试】Python AI大模型介绍

作为示例,因为它:\n - 实用性强,几乎每个人都需要\n - 涵盖Python核心概念(os, shutil, pathlib等)\n - 容易理解和扩展\n - 包含错误处理和日志记录,体现"高手"水平\n \n 脚本应该包含:\n - 清晰的注释\n - 类型提示(体现专业性)\n - 错误处理\n - 日志记录\n - 命令行参数支持(argparse)\n - 配置文件支持(可选)\n

#人工智能#python#开发语言
【python-AI篇】人工智能技能树思维导图

大致总结一下得出如下思维导图,如不完善日后迭代更新。

#python#人工智能
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