Task2数据分析2.1EDA目标EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问

_1.异常的分类_Error：称为错误，有java虚拟机生成并抛出，包括动态链接失败、虚拟机错误等，程序对其不做处理。Exception:所以异常类的父类，其子类对应了各种各样可能出现的异常，一般需要用户显示的声明或捕获。RuntimeException:一类特殊的异常，如被0除，数组下标超范围等，其产生比较频繁，处理比较麻烦，如果显示

人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，优点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正面/垂直/光线较好的人脸，该方法可以检测出来，而侧面/歪斜/光线不好的人脸，无法检测。因此，该方法不适合现场应用。而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测，效果会好于opencv

分布式开发的一些问题总结我是用了两个xp(一个主的，一个从的)的系统测试成功的，linux系统我也做测试了，没有成功，不过我想我所遇到的问题是同一个问题，xp下的可以成功，linux下的应该也可以成功，稍候会测试，然后更新结果！PS:刚测试了下linux可以同步成功，主服务器是xp，从服务器是centos，可以成功。例：A机器192.16

前言前段时间，有读者希望我写一篇关于IP分类地址、子网划分等的文章，他反馈常常混淆，摸不着头脑。那么，说来就来！而且要盘就盘全一点，顺便挑战下小林的图解功力，所以就来个IP基础知识全家桶。吃完这个IP基础知识全家桶全家桶，包你撑着肚子喊出：“真香！”不多说，直接上菜，共分为三道菜：

Choerodon猪齿鱼平台使用React作为前端应用框架，对前端的展示做了一定的封装和处理，并配套提供了前端组件库ChoerodonUI。结合实际业务情况，不断对组件优化设计，提高代码质量。本文将结合Choerodon猪齿鱼平台使用案例，简单说明组件的分类、设计原则和设计模式，帮助开发者在不同场景下选择正确的设计和方案编写组件（示例代码基于ES6

最近一段时间，一直在和PostgreSQL社区合作开发TDE（Transparentdataencryption，透明数据加密）。研究了一些密码学相关的知识，并利用这些知识和数据库相结合。本文将会以数据库内核开发角度，从以下3个维度和大家讲述TDE。1.数据库当前面临的威胁模型2.加密策略描述，当前PostgreSQL社区目前的设计状态以及

1、环境：Win7x64、python3.7x64、tensorflow1.14、CPUi59400F2、3、　3.1、cifar10，没有数据，全新下载，下到默认目录（C:\\Users\\Administrator\\tensorflow\_datasets），全过程控制台输出：（20190903）"C:\ProgramF

随着AI技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等

今天要分享的依然是使用uniapp跨平台开发鸿蒙应用的系列教程，今天要做的是实现首页的商品列表，效果图如下：今天的内容分为两部分，一部分是中间的商品分类，还有下方商品列表，不过这两部分其实是相同的布局方式，都是网格布局。在鸿蒙原生开发中我们都使用过grid