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本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代，Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言，容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进，使得新手可以快速上手。目前，Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣，欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]

本文介绍了如何通过修改织梦DedeCms源代码来实现全站伪静态，以提高管理和SEO效果。全站伪静态可以避免重复URL的问题，同时通过使用mod_rewrite伪静态模块和.htaccess正则表达式，可以更好地适应搜索引擎的需求。文章还提到了一些相关的技术和工具，如Ubuntu、qt编程、tomcat端口、爬虫、php request根目录等。 ... [详细]

本文介绍了在Python3中如何使用选择文件对话框的格式打开和保存图片的方法。通过使用tkinter库中的filedialog模块的asksaveasfilename和askopenfilename函数，可以方便地选择要打开或保存的图片文件，并进行相关操作。具体的代码示例和操作步骤也被提供。 ... [详细]

本文详细介绍了搭建Windows Server 2012 R2 IIS8.5+PHP（FastCGI）+MySQL环境的步骤，包括环境说明、相关软件下载的地址以及所需的插件下载地址。 ... [详细]

本文讨论了Alink回归预测的不完善问题，指出目前主要针对Python做案例，对其他语言支持不足。同时介绍了pom.xml文件的基本结构和使用方法，以及Maven的相关知识。最后，对Alink回归预测的未来发展提出了期待。 ... [详细]

本文介绍了在Centos7.6系统下安装Gitlab的详细教程，并提供了一些注意事项。教程包括查看系统版本、安装必要的软件包、配置防火墙等步骤。同时，还强调了使用阿里云服务器时的特殊配置需求，以及建议至少4GB的可用RAM来运行GitLab。 ... [详细]

本文介绍了在Windows系统下配置PHP5.6的步骤及注意事项，包括下载PHP5.6、解压并配置IIS、添加模块映射、测试等。同时提供了一些常见问题的解决方法，如下载缺失的msvcr110.dll文件等。通过本文的指导，读者可以轻松地在Windows系统下配置PHP5.6，并解决一些常见的配置问题。 ... [详细]

本文详细介绍了PHP中与URL处理相关的三个函数：http_build_query、parse_str和查询字符串的解析。通过示例和语法说明，讲解了这些函数的使用方法和作用，帮助读者更好地理解和应用。 ... [详细]

本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法，以及参数和返回值的说明，并提供了一个示例代码。 ... [详细]

本文介绍了贝叶斯垃圾邮件分类的机器学习代码，代码来源于https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html，并对代码进行了简介。朴素贝叶斯分类器训练函数包括求p(Ci)和基于词汇表的p(w|Ci)。 ... [详细]

本文介绍了如何快速安装单机版的Skywalking，包括下载、环境需求和端口检查等步骤。同时提供了百度盘下载地址和查询端口是否被占用的命令。 ... [详细]

近日，OpenAI发布了最新的NLP模型GPT-3，该模型在GitHub趋势榜上名列前茅。GPT-3使用的数据集容量达到45TB，参数个数高达1750亿，训练好的模型需要700G的硬盘空间来存储。一位开发者根据GPT-3模型上线了一个名为debuid的网站，用户只需用英语描述需求，前端代码就能自动生成。这个神奇的功能让许多程序员感到惊讶。去年，OpenAI在与世界冠军OG战队的表演赛中展示了他们的强化学习模型，在限定条件下以2:0完胜人类冠军。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

前言：拿到一个案例，去分析：它该是做分类还是做回归，哪部分该做分类，哪部分该做回归，哪部分该做优化，它们的目标值分别是什么。再挑影响因素，哪些和分类有关的影响因素，哪些和回归有关的 ... [详细]