同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。
springboot对kafka的client很好的实现了集成，使用非常方便，本文也实现了一个在springboot中实现操作kafka的demo。...1.POM配置 只需要在dependencies中增加 spring-kafka的配置即可。...version> test 2.生产者 参数配置类，其参数卸载yml文件中，...然后打开postman进行测试： ? 运行后返回success ? 生产者日志： ? 消费者日志： ?
在本文中，我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集，该数据集是60种不同服装的000，10张灰度图像的集合。...我们将构建一个简单的神经网络模型来对这些图像进行分类。 导入模块 第一步是导入必要的模块。...我们需要先对图像进行预处理，然后才能训练模型。...这些层是完全连接的层，这意味着一层中的每个神经元都连接到下一层中的每个神经元。最后一层是softmax层。该层输出 10 个可能类的概率分布。 训练模型 现在模型已经构建完毕，我们可以对其进行训练。...经过 10 个时期，该模型已经学会了对服装图像进行分类，准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕，我们可以在测试数据上对其进行评估。
从前，有一个名叫阿磊的程序员，他对编程充满了热情，但总是对新事物感到好奇又有点害怕。一天，他听说了一个强大的编程语言——R语言，它在数据分析和统计学领域非常流行。...阿磊决定要在他的VSCode编辑器中安装并配置R语言，以便他可以开始探索数据科学的奥秘。 阿磊打开了他的VSCode，开始在网上搜索如何在VSCode中安装R语言。...于是他开始在浏览器中输入“R语言下载”，结果不小心输入成了“R语言美餐”，网页上出现了各种美食图片，阿磊看得直流口水，完全忘记了下载R语言的事情。...阿磊终于可以开始他的R语言学习之旅了，虽然过程中有一些小插曲，但他学到了一个宝贵的教训：在安装软件和扩展时，一定要仔细阅读说明，不要被名字所迷惑。...复制下来，在vscode设置找到键盘的json文件 参考：请点击这里跳转 [ { "key": "alt+-", "command": "type", "when": "
“秩序，秩序”- 有时不仅仅下议院尊敬的议员需要被喊着让排序，而且在特殊情况下 Hibernate 的查询结果也需要排序。...就像这样，仅仅通过一个 Sort 对象在全文本查询执行之前，对特殊的属性进行排序。...在这个例子中，这些可以被排序属性称之为“文本值属性”，这些文本值属性比传统的未转化的索引的方法有快速和低内存消耗的优点。 为了达到那样的目的。...在例子中为了搜索，你想给一个指定的分析属性建索引，只要为排序加上另一个未分析的字段作为 title 属性的显示。...在不改变查询的情况下 ，对排序字段的配置。
若要实现更复杂的功能，可以研究一下这个C#的IDE编辑器的代码。http://www.icsharpcode.net/OpenSource/SD/Defaul...
... } 在这个示例服务程序中，先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求，通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作（Read 和 Write）。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉，会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错，为啥呢？...现在各种语言下的流行的网络框架模型都是基于 epoll 来工作的。区别就是各自对 epoll 的使用方式上存在一些差别。...这种模型在应用层看来仍然是同步的方式。但是在底层确实通过协程和 epoll 的配合避免了线程切换的性能高损耗，因此并不会阻塞用户线程。代替的是切换开销更小的协程。
使用js对在网页中打开Excel表格，并进行自动求和操作。使用的插件：js-xlsx 代码地址：https://github.com/usecodelee/js-Excel 兼容性如图： ?...打开Excel表格（可以点击选择文件，也可以直接将文件拖动到输入框） ? 可以看见行数列数等信息 ? 输入需要求和的列名，得出求和结果 ? 如果表格中含有非数字 ? 如果有非数字会提示 ?...原始的Excel表格 ?
测试数据集上的时间步长每次挪动一个单位.每次挪动后模型对下一个单位时长中的销量进行预测,然后取出真实的销量同时对下一个单位时长中的销量进行预测。...我们将会利用测试集中所有的数据对模型的预测性能进行训练并通过误差值来评判模型的性能。...数据准备 在我们在数据集上拟合LSTM模型之前，我们必须先对数据集格式进行转换。 下面就是我们在拟合模型进行预测前要先做的三个数据转换： 固定时间序列数据。...总结 通过本教程，你应当可以了解到在时间序列预测问题中，如何系统地对LSTM网络的参数进行探究并调优。 具体来说，通过本文我希望你可以掌握以下技能： 如何设计评估模型配置的系统测试套件。...如何利用模型的性能评估指标以及指标随epochs的变化曲线对模型的行为进行分析。 如何探究和解释epoches，Batch Size和神经元数量对模型的影响。
在Excel中通过VBA对Word文档进行查找替换 以前学过两篇关于ExcelVBA_to_word的文章 1.ExcelVBA一键批量打印文件夹中的所有word文档 2.ExcelVBA一键导入Word...简历信息到 EXCEL中 今天再来学习： 【问题】 在Excel中通过VBA对Word文档进行查找替换，我想把word文档中的“name”全部替换成“张三” word文档如下图 【思路】 在Excel...文档中，先引用CreateObject("word.application")，再打开文件，查找，替换
本篇博客主要是学习在Express中如何对MongoDB数据库进行增删改查。...NPM 镜像cnpm，安装配置好npm后，打开终端运行npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org命令全局安装cnpm；然后在系统中安装好...然后在VSCode中打开终端，使用cnpm命令安装express和MongoDB的数据库模块mongoose和cors(支持跨域)，命令如下： cnpm install express cnpm install...}) 在NodeJs中对MongoDB数据库进行增删改查 连接MongoDB数据库 新建一个MongoDB数据库模型，命名为express-test const mongoose = require('...}) 我在实际使用VSCode的过程中，当使用async集合await调用MongoDB实现异步调用时保存，需要在源代码文件server.js的顶部添加如下一行： /* jshint esversion
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...这个方法是可选的，可以用于在需要时解析输出，可能根据提示信息来调整输出。 get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...在langchain中，提供的JSON parser叫做：PydanticOutputParser。
首先给一个常规的动态创建控件，并进行验证的代码 [前端aspx代码] 再次运行，发现没办法再对动态生成的控件进行验证了
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...这个方法是可选的，可以用于在需要时解析输出，可能根据提示信息来调整输出。get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...在langchain中，提供的JSON parser叫做：PydanticOutputParser。
1概念介绍 1.1 过拟合和欠拟合 在机器学习中，我们期望通过训练集来得到在新样本上表现的很好的学习器，找出潜在样本的普遍规律，在训练过程中，可能会出现两种情形： 欠拟合：指对训练样本的一般性质尚未学好...： 真实情况 预测结果 正 反 正 TP FN 反 FP TN 表格中T和F分别代表True和False(表示算法的预测结果是否正确)，P和N分别代表Positive和negative(表示数据本身实际的分类意义...查准率表示了被输出为正例的样本中真的是正例的比例 查全率表示了所有的正例中被算法识别出来的比例 2 模型选择 一般而言，参数有两种，一种是模型中的参数，由算法进行自动的优化；另一种是模型本身自带的参数，...但是一般而言，机器学习模型的训练时间较长，在训练过程中，我们怎么样判断模型训练的状态和优劣呢？ 之前说过，训练过程中的最容易出现的问题就是过拟合和欠拟合，下面介绍判断拟合状态的方法。...4 模型优化 如果我们已经发现当前算法效果并不好，会试图对算法进行一些优化，例如：加更多的特征，增加数据集，增大正则化项等，下表列举了常见的措施和应对情况。
♣ 答案部分 对SYSDBA和SYSOPER的审计具有如下的特点： ① 审计线索必须存储在数据库外部。 ② 始终会对以SYSDBA或SYSOPER身份执行的连接进行审计。...③ 可以使用AUDIT_SYS_OPERATIONS启用对SYSDBA或SYSOPER操作的附加审计。...Windows平台SYSDBA权限用户的审计记录会被写到事件查看器中。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：小麦苗
在Java中，对List中对象的某个属性进行求和是一种常见的操作。使用Stream API可以简洁高效地实现这一目标。...在 Main 类中，使用 getListOfObjects() 方法获取示例对象列表 res，你可以替换为你自己的数据源。
在局域网内的数据交互，Google的Protocal Buffer这种结构编码是比JSON更好的选择。 gRPC默认使用protobuf，它更快，因为它是二进制的且是类型安全的。...目的是进行两种方式的基准测试，并对结果进行比较。API只包含一个创建用户的接口，请求(Request)的过程包含验证的步骤。...在2种方式的程序中，请求、验证和响应这几个步骤都是相同的，所以我们只是测试整个响应过程。当然，基准测试还包括响应解析。...197919 ns/op BenchmarkJSONHTTP-8 1000 1720124 ns/op CPU使用情况比较 重新启动应用程序，我使用性能测试工具pprof对API...:6061/debug/pprof/profile 我每次运行pprof后使用top中查看CPU使用情况，结果显示，Protobuf的资源消耗较少，是Http消耗资源的的70%。
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