win11安装Docker玩转OpenCV梦的开始
简介：docker是用golang开发的，主要面向linux系统。所以在linux下docker可以完美运行。但是部分开发人员都是用win11作为开发机。当然你可以安装一个虚拟机来跑docker。目前docker支持在win11上直接安装。步骤如下：1、开启Windows的Hyper-V功能。必须是
OpenCV-Python实战（番外篇）——想要识别猫咪的情绪？从猫脸检测开始
在本项目中，我们将使用 OpenCV 和 Flask 构建检测猫脸的深度学习 Web 应用程序，项目可以处理来自浏览器的不同请求方式(例如 GET 和 POST 等)，最后通过实战测试使用 OpenCV 和 Flask 创建的 Web 猫脸检测 API。
赢在CSDN，我的CSDN成长之路，让子弹飞一会儿
在C站坚持博文创作、赚到生活费了吗 ，答案是：赚到一两个月房租
轻量级图卷积网络LightGCN介绍和构建推荐系统示例
今天介绍的这个模型被称作：Light Graph Convolution Network 或 LightGCN。LightGCN 非常轻量级，训练速度比其他基于 GCN 的模型快得多，并且在效果上表现得也非常不错
机器学习笔记(5)——逻辑回归
上一篇：机器学习笔记(4)——多变量线性回归逻辑回归实际是一种有监督学习中的分类算法，称为回归是历史原因前言前面我们已经学习了线性回归，线性回归适用于预测一个连续值，就是说预测值可能的范围存在连续，比如前面讲的房价问题，房价可能的值就是一个连续的范围（比如0~10w)，但是它不能很好的处理分类问题，
每日一练：Python代码绘制航海王草帽路飞，打饭阿姨也能跟着学会的Turtle海龟绘图系列
Turtle 海龟绘图系列 - Python 代码绘制航海王草帽路飞第一章：程序运行① 效果展示 - 轮廓描绘② 效果展示 - 颜色填充第二章：实现过程① 绘图数据下载② 海龟绘图配置项③ 轮廓绘制④ 颜色填充：衣服、裤子⑤ 颜色填充：草帽、腰带⑥ 完整源码
R语言筛选dataframe数据中包含特定字符串的数据行(contains)
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QQ语音麦克风没声音，但其他地方能用麦克风（USB耳机麦克风）
USB麦克风/USB耳机在QQ语音没声音，但其他地方就能有声音，小小改一下设置就解决了。
5分钟NLP：使用 HuggingFace 微调BERT 并使用 TensorBoard 可视化
上篇文章我们已经介绍了Hugging Face的主要类，在本文中将介绍如何使用Hugging Face进行BERT的微调进行评论的分类。
python pandas 分割DataFrame中的字符串及元组
使用str.split()方法使用join()与split()方法结合使用apply方法分割元组
R语言使用ggplot2可视化：使用散点图可视化dataframe数据
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R语言使用tidyr包的pivot_wider函数从长表变换为宽表、pivot_longer函数从宽表变换为长表
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R语言dplyr包使用count函数统计分组的行数（样本数）实战：包含单变量样本统计、多变量样本统计、分组的汇总统计
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AlexNet论文解读与代码实现
1. 论文解读1.1 泛读1.1.1 标题与作者1.1.2 摘要1.1.3 结论(讨论)1.1.4 重要图1.1.5 重要表1.2 精读1.2.1 文章精解1.2.1.1 ReLU1.2.1.2 Local Response Normalization(局部响应归一化)1.2.1.3 降低过拟合1.
送呆萌的她一个皮卡丘（Python实现）
目录1 呆萌的她2 思维需要革新3 送她的一个漂亮皮卡丘4 Python完整代码奉上1 呆萌的她又是一季春风暖阳下,你是一湾一湾羞涩的春波。静静感受着，你垂下的枝膊在我的脸上轻轻抚摸一对春燕,低低掠过涟漪乍起，是你浅浅的笑窝......2 思维需要革新呆萌的你要小心。一个你长期执行有效的东西和思路，
论文导读：CoAtNet是如何完美结合 CNN 和 Transformer的
这篇文章主要介绍 Z. Dai 等人的论文 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes。（2021 年）。
R语言使用if()函数和else() 函数实战
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数据预处理之数据的特征缩放——sklearn实现
目录前言一、标准化（StandardScaler）二、归一化（MinMaxScaler）三、正则化（Normalizer）四、绝对值最大标准化（MaxAbsScaler）五、二值化（Binarizer）六、OneHot编码（OneHotEncoder）参考前言在现实任务中，我们的数据集往往存在各种各
Python日记（5）——matplotlib基础入门（3）
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