一、事件驱动模型上节的问题：协程：遇到IO操作就切换但什么时候切回去呢？怎么确定IO操作完了？很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池，尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。
这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如websphe
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2024-04-26 14:15:42
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MATLAB中如何编写S-函数前言认识S函数模板一个实际的栗子仿真结果分析参考资料 前言在使用Simulink中搭建复杂的控制系统的时候，由于被控对象或者控制器较为复杂，仅仅使用Simulink中提供的常用模板无法实现简洁高效，这个时候就可以尝试编写S-Function函数，并将其封装为一个模块来使用。理论上，采用这种方法可以搭建出任何复杂的系统。本文将通过一个实例，来说明如何编写S函数，并用其
一、离散选择模型莎士比亚曾经说过：To be, or not to be, that is the question，这就是典型的离散选择模型。如果被解释变量时离散的，而非连续的，称为“离散选择模型”。例如，消费者在购买汽车的时候通常会比较几个不同的品牌，如福特、本田、大众等。如果将消费者选择福特汽车记为Y=1，选择本田汽车记为Y=2，选择大众汽车记为Y=3；那么在研究消费者选择何种汽车品牌的时候
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2024-08-23 16:47:58
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#复制数据 data_3 = data.copy() data_3 #设置索引 data_3.set_index('CustomerID',drop=True,inplace = True) data_3 #增加一列，计算订单数量 data_3['Orders']=1 data_3 #做透视表 da ...
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2021-08-10 17:15:00
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# Python深度学习调用模型操作
## 前言
深度学习是一种机器学习技术，通过模拟人脑神经网络的方式，对大量数据进行学习和训练，从而达到识别、分类、预测等目的。Python是一种简单易学的编程语言，深度学习领域也有许多强大的Python库可以使用。本文将介绍如何使用Python调用深度学习模型，并通过代码示例演示。
## 调用深度学习模型的步骤
要调用深度学习模型，我们通常需要经历以下
原创
2024-02-03 08:25:29
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# Python自动学习电脑操作模型
随着人工智能技术的不断发展，自动学习电脑操作模型成为了一种热门的研究方向。Python作为一种功能强大的编程语言，被广泛应用于这个领域。在本文中，我们将探讨如何使用Python来实现自动学习电脑操作模型，并通过代码示例和流程图的形式进行详细介绍。
## 什么是自动学习电脑操作模型？
自动学习电脑操作模型是指利用人工智能技术让计算机系统能够通过学习和训练来
原创
2024-06-11 05:27:26
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argparse是python标准库里面用来处理命令行参数的库 import argparse 首先导入模块
parser = argparse.ArgumentParser（） 创建一个解析对象
parser.add_argument() 向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项
return parser.parse_args() 进行解析 假设我们创建一个“argp.py”
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2024-02-04 20:41:35
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Python操作Redis哨兵+集群（基础配置）仅供参考一、配置信息名称版本虚拟机centos7主机macos10.14.6Redisredis-4.0.10Python3.7.3二、依赖包名称网站redis-pyhttps://pypi.org/project/redis/redis-py-clusterhttps://pypi.org/project/redis-py-cluster/1、Re
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2023-09-04 18:53:08
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一、目标 销售数据是随着时间变化的序列，通过对未来的销售进行预测，方便对人员、物料等各种资源投入的把控，控制好库存，减少浪费，也可以制定未来的营运策略，提高管理效率。 这里使用ARMA（AutoRegressive Moving Average）算法，不仅与前P期的序列值有关，也与前q期的随机扰动有关。二、数据采集和处理1.数据采集采
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2023-12-18 09:08:49
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接触 Python 有一段时间了，总结了很多关于Python的数据模型，但是到现在也没怎么用 Python 写过一些有用的东西。基础虽然还行，但更深入的就不怎么了解了。于是打算看一下《流畅的Python》。首先是数据模型，主要是 Python 的魔术方法(特殊方法)，它们以双下划线开头和结束，能让我们自己写的类拥有类似Python内置对象那样的属性和方法。首先出场的是getitem和len。有了g
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2023-06-05 00:51:21
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# 建立预测模型定义量子门操作
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python建立预测模型并定义量子门操作。下面是整个流程的步骤表格。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据预处理 |
| 步骤2 | 特征工程 |
| 步骤3 | 模型选择和训练 |
| 步骤4 | 模型评估和优化 |
| 步骤5 | 定义量子门操作 |
## 步骤1：数据预处理
原创
2024-01-17 12:42:50
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问题的提出： 机器翻译的研究必然伴随着翻译质量评价，质量评价是研究翻译领域不可或缺的反馈环节。评价译文质量的应用需求十分广泛，不仅机器翻译系统需要评测和对比，在译文的出版编辑、语言翻译教学等领域也需要对译文的质量进行评价。译文质量评价是一个主观性较强的问题，评分的高低实质上是对评价者而言译文的可接受程度。同一个译文，不同的评价者或同一个评价者多次翻译的结果可能并不完全一致。 面对海量译文，人工
） 属于 （BE
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2023-05-19 14:39:18
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shell环境使用 新增： 修改： 一、ORM操作 1、关键性字段及参数 DateField 年月日 DateTimeField 年月日时分秒 auto_now: 每次操作改数据都会自动更新时间 auto_now_add: 新增数据的时候会将当前时间自动添加，后续的修改该字段不会自动更新 2、单独的 Read More
原创
2021-08-26 15:58:53
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关于Keras模型Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。 两类模型有一些方法是相同的： model.summary()：打印出模型概况，它实际调用的是keras.utils.print_su
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2020-06-22 17:09:00
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Python 中有个序列化过程叫作 pickle，它能够实现任意对象与文本之间的相互转化，也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。也就是说，pickle 可以实现 Python 对象的存储及恢复。
值得一提的是，pickle 是 python 语言的一个标准模块，安装 python 的同时就已经安装了 pickle 库，因此它不需要再单独安装，使用 import 将
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2024-01-03 23:20:44
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Django 模型是与数据库相关的，与数据库相关的代码一般写在 models.py 中，Django 支持 sqlite3, MySQL, PostgreSQL等数据库，只需要在settings.py中配置即可，不用更改models.py中的代码，丰富的API极大的方便了使用。1. 新建项目和应用django-admin.py startproject learn_models
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2023-11-15 17:33:59
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Garch和Arch模型的简单应用1、Problem with VarianceAutoregressive models can be developed for univariate time series data that is stationary (AR), has a trend (ARIMA), and has a seasonal component (SARIMA). 一元时间
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2024-01-02 13:26:38
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与其他CAD软件类似，SolidWorks提供各种鼠标按钮
原创
2022-06-07 01:43:46
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[Beego模型] 一、ORM 使用方法 [Beego模型] 二、CRUD 操作 [Beego模型] 三、高级查询 [Beego模型] 四、使用SQL语句进行查询 [Beego模型] 五、构造查询 [Beego模型] 六、事务处理 如果已知主键的值，那么可以使用这些方法进行 CRUD 操作 对 ob
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2017-08-17 10:08:00
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