【机器学习】---神经架构搜索(NAS) 神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)是机器学习领域中的一个重要研究方向,它的目标是自动化地设计神经网络架构。随着深度学习的迅猛发展,手动设计复杂的网络结构变得愈加困难,且往往需要领域专家的知识。NAS试图通过自动化这一过程,使得模型设计更加高效,同时也能够发 后端 2024年09月24日 0 点赞 0 评论 74 浏览
【问题解决】plt.show()画出来的图像只在pycharm右侧栏显示 在使用Matplotlib库进行数据可视化时,用户常常会遇到图像只在Pycharm的右侧栏显示,而无法在主窗口中显示的问题。这种情况通常与Pycharm的图形后端配置有关。以下将详细介绍该问题的解决方案,并提供相应的代码示例。一、问题背景在使用Matplotlib进行绘图时,我们通常调用plt. 后端 2024年10月18日 0 点赞 0 评论 74 浏览
分享Python7个爬虫小案例(附源码) 在Python中,爬虫是一种应用广泛的技术,它可以帮助我们从网页上提取所需的数据。以下是7个简单的爬虫案例,供你参考和学习。案例1:基本的网页爬虫这个爬虫的功能是从一个网页抓取HTML内容。import requestsurl = 'http://example.com'response 后端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 73 浏览
【已解决】this version of the Java Runtime only recognizes class file versions up to 52.0 在Java开发中,经常会遇到各种各样的问题,其中之一就是版本兼容性问题。比如,错误信息提示为:“this version of the Java Runtime only recognizes class file versions up to 52.0”。这个错误通常表示当前运行的Java环境版本 后端 2024年10月19日 0 点赞 0 评论 73 浏览
在CentOS7虚拟机上使用Ollama本地部署Llama3大模型中文版+Open WebUI 在CentOS 7虚拟机上使用Ollama进行本地部署Llama3大模型中文版及Open WebUI是一个非常有意义的项目。本文将详细介绍操作步骤和相关代码示例,帮助你顺利完成部署。准备工作在开始之前,请确保你的CentOS 7系统满足以下要求:系统更新:确保你的系统已经更新到最新版本。 前端 2024年09月25日 0 点赞 0 评论 73 浏览
Python深度数据挖掘之电力系统负荷预测 Python深度数据挖掘之电力系统负荷预测电力系统负荷预测是电力行业中至关重要的任务之一,其目的是通过分析历史用电数据,预测未来一段时间内的电力需求。在现代社会中,随着智能电网和可再生能源的发展,负荷预测变得更加复杂。本文将探讨如何使用Python进行电力系统负荷预测,并提供一些相关代码示例。数 后端 2024年10月12日 0 点赞 0 评论 73 浏览
python高级爱心代码 在Python编程领域,有很多有趣的代码示例,其中最受欢迎的之一便是“爱心”图案的绘制。通过利用Python的绘图库,可以创建出美丽的图形,而爱心图案则是一个经典的示范。本文将介绍如何使用Python绘制一个爱心图案,并深入探讨背后的实现原理。首先,我们需要安装matplotlib库,这是一个强大 后端 2024年10月19日 0 点赞 0 评论 73 浏览
Python制作【大麦网】自动抢票程序_python大麦抢票 在这个数字化时代,在线购票已经成为了人们日常生活中的一部分。而大麦网作为国内知名的票务平台,常常面临着门票紧俏的情况,造成抢票难题。为了帮助大家更高效地购票,本文将介绍如何用Python编写一个简单的自动抢票程序。一、环境准备首先,你需要安装Python,并确保你的电脑上有相关的库。我们将使用r 后端 2024年09月30日 0 点赞 0 评论 72 浏览
Python商业数据挖掘实战——爬取网页并将其转为Markdown 在当今数字化时代,数据挖掘和信息获取已经变得越来越重要,尤其是在商业智能和市场分析领域。Python作为一门强大的编程语言,提供了丰富的库来进行网页爬取和数据处理。本文将介绍如何使用Python爬取网页并将其转换为Markdown格式。环境准备在开始之前,确保你的电脑上已经安装了Python和以 后端 2024年10月11日 0 点赞 0 评论 72 浏览
python爬虫爬取微博评论--完整版(超详细,大学生不骗大学生) 爬取微博评论的爬虫是一项非常有趣且有价值的项目,尤其对于想要分析社交媒体数据的大学生来说。在这篇文章中,我将详细介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫,以爬取微博下的评论。注意,这里我们将使用 requests 和 BeautifulSoup 库,并且遵循微博的反爬策略。准备工作首先,我们需 后端 2024年09月24日 0 点赞 0 评论 72 浏览