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Matplotlib数据可视化从入门到进阶
在数据分析与机器学习中，我们经常要用到大量的可视化操作。一张制作精美的数据图片，可以展示大量的信息，一图顶千言。而在可视化中，Matplotlib算得上是最常用的工具。Matplotlib 是 python 最著名的绘图库，它提供了一整套 API，十分适合绘制图表，或修改图表的一些属性，如字体、标签
大数据分析那点事
写在前文，首先声明博主对数据分析领域也在不断学习当中，文章中难免可能会出现一些错误，欢迎大家及时指正，博主在此之前也曾对不同量级、不同领域的数据进行过分析，但是在过程中总是感觉有许多困惑，即自己也会问自己？自己分析的是否全面，是否有价值，从哪些方面出发？对于这些问题博主做了思考。归根到底还是在理论上
关于ElasticSearch的十道经典面试题
系统中的数据，随着业务的发展，时间的推移，将会非常多，而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索，而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用 ES 做一个全文索引，将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电商系统的**商品表中商
初阶C++—— 第三节—— 动态内存管理 初识模板
我们还是先回到上一章节所说的段子：编程世界，一切皆对象。如果没有对象的话，那就new一个出来。这里的new就是和动态内存管理有关系了。我们今天来好好地说一说。首先，还记得我们之前所说的C/C++的内存分布吗？这个图其实我们已经引用第二次了。预备知识我们认为，C/C++ 包含内核空间、栈区、内存映射段
三天入门 Docker - 第二天：Dockerfile 基本介绍与使用
Dockerfile 是由一组指令组成的文件，其中每条指令对应 Linux 中的一条命令，并且支持以 # 开头的注释行；一般来说，Dockerfile 结构大致分为四个部分：基础镜像、维护者信息、镜像操作指令和容器启动时的运行命令。
关于Kali Linux的安装
一、下载 下载首选是在官网，直接在地址栏里输入kali.org。由于是外网，部分电脑在部分时段可能会有较长时间的加载时间，属于正常现象。（不得不说kali的图标是真的帅。） 下载的话我是选择的64位，根据自己的情况来选择吧（具体信息见官网信息）。经过本人实测最快的下载方式是最右侧的选项，毕竟
2022年寒假ACM练习1
题目A——互异字符串B——第K个数C——2的个数D——外星人的语言E——3n+1猜想F——狗狗大绝杀G——折纸H——加一I——爱的日期J——乒乓球筐K——最难的问题L——快乐的木头M——努力的木头N——神奇的木头O——无聊的木头P——值钱的木头A——互异字符串题目描述请实现一个算法，确定一个字符串的
ArcGIS Enterprise on Kubernetes 10.9.1安装示例
本文介绍了ArcGIS Enterprise on Kubernetes的部署步骤。
linux篇（二）权限
linux权限
linux篇（一）linux快速上手
linux常用简单命令
疫情趋势下，远程控制软件成为刚需，ToDesk or 向日葵，哪一款最好用？
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Vuex(仓库)的安装及简单使用
state:存储在 Vuex 中的数据和 Vue 实例中的data遵循相同的规则.getters:Vuex 允许我们在 store 中定义“getter”（可以认为是 store 的计算属性）。就像计算属性一样，getter 的返回值会根据它的依赖被缓存起来，且只有当它的依赖值发生了改变才会被重新计
springboot+elementUi实现评论功能，支持回复，点赞功能
评论功能实现1.概述2.前端代码1.html2.css3.js4.api调用后台接口3.后端代码1.数据库SQL2.实体类3.daoMapper4.daoMapper实现5.service接口6.service接口实现7.controller1.概述做一个项目，突然需要实现回复功能，所依记录一下此次
Docsify个人网站搭建详细教程
目录一、什么是 docsify二、安装 docsify三、多页文档设置四、定制化配置4.1、侧边栏4.2、导航栏4.3、封面4.4、主题五、部署5.1、部署到Gitee5.2、部署到云服务器一、什么是 docsifydocsify是一个有魔法的文档网站生成器，它能够动态生成您的文档网站。与GitBo
前端案例：简易计算器的实现（dom操作、target、eval函数、try catch、switch-case）
简易计算器，涉及知识点：DOM获取元素、触发元素target、eval函数、try catch、switch-case语句。
Vision Transformer（Pytorch版）代码阅读注释
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【OpenCV学习】（十二）图像分割与修复
【OpenCV学习】（十二）图像分割与修复背景图像分割本质就是将前景目标从背景中分离出来。在当前的实际项目中，应用传统分割的并不多，大多是采用深度学习的方法以达到更好的效果；当然，了解传统的方法对于分割的整体认知具有很大帮助，本篇将介绍些传统分割的一些算法；一、分水岭法原理图如下：利用二值图像的梯度
矩量母函数介绍
1 矩量母函数 矩量母函数又称矩母函数（Moment Generating Function）又称动差生成函数，是一种构造函数，其定义为：随机变量XXX是连续型随机变量时，其矩量母函数为：MX(t)=E(etX)=∫−∞+∞etxf(x)dxM_X(t)=\mathrm{E}(e^{tX})=\in
Lei牛可斯 --- basis of 嵌入式AI
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Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(支持模型剪枝 分布式训练)
考虑到深度学习训练过程都有一套约定成俗的流程，鄙人借鉴Keras开发了一套基础训练库： Pytorch-Base-Trainer(PBT)； 这是一个基于Pytorch开发的基础训练库，支持以下特征：