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Python零基础学习代码实践 —— 提取字符串里面的单词数

str = input() str1 = str.strip() index = 0 count = 0 while index < len(str1): while str1[index] != " ": index += 1 if index == len(str1): break count += 1 if index == len(str1): break while str1[index] == " ": index += 1 print(count) 执行结果 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\python.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled/day005/提取字符转里面的单词数.py 4 Process finished with exit code 0

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深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能。这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能。 目前,存在多种类型的权重约束方法,例如最大化或单位向量归一化,有些方法也必须需要配置超参数。 在本教程中,使用Keras API,用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减少过拟合。 完成本教程后,您将了解: 如何使用Keras API创建向量范数约束; 如何使用Keras API为MLP、CNN和RNN层添加权重约束; 如何通过向现有模型添加权重约束来减少过度拟合; 下面,让我们开始吧。 本教程分为三个部分: Keras中的权重约束; 图层上的权重约束; 权重约束

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(六)整合spring cloud云服务架构 - 企业云架构common-service代码结构分析

当前的分布式微服务云架构平台使用Maven构建,所以common-service的通用服务按照maven构建独立的系统服务,结构如下: particle-commonservice: spring cloud 系统服务根项目,所有服务项目的根依赖。 particle-commonservice-admin: spring cloud/boot的微服务管理、监控平台(里面会集成很多的组件服务项目) particle-commonservice-apigateway:API网关通用服务项目,所有的请求首先会经过这个网关。有点类似于前端控制器模式,也有点类似于 Facade模式。由于所有的请求会先经过这个 api 网关,所以可以在这里做权限控制,安全,负载均衡,请求分发,监控等等。以下的一张图片是从网上找的,方便大家理解: particle-commonservice-cache:针对于分布式缓存提供服务化项目,封装分布式缓存redis等。 particle-commonservice-config:提供独立的微服务配置管理项目项目。配置管理工具包,让你可以把配置放到远程服务器,集中化管理集群配置,目前支持本地存储、Git以及Subversion。 particle-commonservice-erueka:提供独立的微服务服务发现、注册管理平台。云端服务发现,一个基于 REST 的服务,用于定位服务,以实现云端中间层服务发现和故障转移。 particle-commonservice-mq:提供独立的消息中间件服务平台。包括对流行的阿里rocketmq、rabbit mq、kafka分布式消息中间件的服务管理(这里集成了多种方案,供使用者选择)。完整项目的源码来源 技术支持二一四七七七五六三三 particle-commonservice-sso: 提供统一用户登录、认证单点登录平台。使用第三方OAuth2.0的解决方案,通过组织在资源拥有者和HTTP服务商之间的被批准的交互动作代表用户,允许第三方应用代表用户获得访问的权限。同时为Web应用,桌面应用和手机提供统一认证登录服务。 particle-commonservice-turbine:是聚合服务器发送事件流数据的一个工具,用来监控集群下hystrix的metrics情况,提供独立的服务项目。 particle-commonservice-zipkin:提供独立的服务项目,为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案。分布式跟踪系统数据流主要分为三个步骤:采集、发送和落盘分析,Zipkin官网给出的设计图,方便大家理解: 从现在开始,我这边会将近期研发的spring cloud微服务云架构的搭建过程和精髓记录下来,帮助更多有兴趣研发spring cloud框架的朋友,大家来一起探讨spring cloud架构的搭建过程及如何运用于企业项目。

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独家 | 利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型(附Python和R代码

简介 想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,可使用的特征包括季度销售、月度支出以及苹果资产负债表上的一系列内容。作为一名数据科学家,你会把这个问题归类为哪一类问题?当然是时间序列建模。 从预测产品销售到估算家庭用电量,时间序列预测是任何数据科学家都应该知道——哪怕不是熟练掌握——的核心技能之一。你可以使用多种不同的方法进行时间序列预测,我们将在本文中讨论Auto ARIMA,它是最为有效的方法之一。 首先,我们来了解一下ARIMA的概念,然后再进入正题——Auto ARIMA。为了巩固概念,我们将使用一个数据集,并用Python和R实现它。 目录 一、什么是时间序列? 二、时间序列预测的方法 三、ARIMA简介 四、ARIMA实现步骤 五、为什么需要Auto ARIMA? 六、用Auto ARIMA实现案例(航空乘客

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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