我们将编写一个程序，它将会自动下载GitHub网站上星星最多的python项目的信息，并对这些信息简单可视化。
相信很多人都遇到过这个问题，MySQL手动总是卸载不干净今天没想到让我遇到了，那么它就是自讨苦吃--哈哈哈（这波感谢一下微软，为什么？大家往下看）绝招：既然我们拿他没办法（不重装系统的情况下），那么就用魔法来打败魔法这里给大家提一个建议：最好还是放到XXX服务器上或者是放到虚拟机上，使用主机来远程访问虚拟机，如果卸载或者出现一些较大相关问题时，可以直接重装虚拟机好，现在开始卸载：多余的步骤我就不演示了，可以手动删除的文件的教程在网上抓一大把比如：mysql卸载不干净时，如何干净
在随机森林中创建决策树时，通过测量特征在减少不确定性（分类器）或方差（回归器）方面的有效性来计算特征的平均-减少-不纯重要性。问题是这种机制虽然快速，但并不总是能准确反映出重要性。互换重要性是一个更好的方法，它衡量一个特征的重要性为：将验证集或袋外（OOB）样本导入随机森林，并记录基线准确性（分类器）或R2得分（调节器）。对单一预测特征的列值进行修正，然后将所有测试样本重新通过随机森林，重新计算准确率或者R2。该特征的重要性是基线和因排列组合而造成的总体准确率或R2下降之间的差异。
Python 使用netCDF简单读写.nc文件，以及实现根据经纬度截取数据生成新的文件
nginx拦截携带参数地址进行参数校验，后重定向到指定页面
【python初级】安装onnx1、背景2、升级pip3、镜像源安装1、背景2、升级pip3、镜像源安装C:\Users\Administrator>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple onnxLooking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollecting onnx Downloading https://pypi.tuna.tsin
本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始 文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人 \color{red} 联系方式，\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官方认证}文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证 该篇博客主要讲解→雅可比矩阵定义、推导、以及其应用，并且有相应的示例解读 雅可比在函数行列式方面有一篇著名的论文：《论行列式的形成与性
Cobra 是一个 Golang 包，它提供了简单的接口来创建命令行程序。同时，Cobra 也是一个应用程序，用来生成应用框架，从而开发以 Cobra 为基础的应用。使用 cobra init 命令初始化程序框架，但是发现提示错误：Error: required flag(s) "pkg-name" not set在查看官方文档后发现Cobra版本更新后需要增加一个必须参数--pkg-...
本篇文章主要记录的是本人在C++的学习过程中产生的浅薄见解，涉及到C语言的链表讲解（结构体）、C++的链表讲解（类）还有二者之间的对比差异和优势。
WebSocket的使用以及各方法的简述
从 master 创建了一个新分支，我们称之为 test。有几个开发人员要么提交到 master，要么创建其他分支，然后合并到 master。假设 test 的工作需要几天时间，并且您希望通过 master 内的提交不断更新 test。我会从 test 做 git pull origin master。问题1：这是正确的方法吗？顺便说一句，其他开发人员可以轻松地处理与我工作过的文件相同的文件。我在 test 上的工作已完成，我准备将其合并回 master。以下是我能想到的两种方式：A：乙：我没有
其中训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50%，而其它各占25%，三部分都是从样本中随机抽取，样本的数据量是非常庞大的，尤其是Midjourney这种需要图片训练的AI，需要PB级的样本数据。总结来说，ChatGPT背后的模型，就是在一个超大语料基础上预训练出的大语言模型（LLM），采用从左到右进行填字概率预测的自回归语言模型，并基于prompting（提示）来适应不同领域的任务。
视频编码相关工作大概包括以下几个方向：1. 视频编码标准，主要参与国际国内编码标准制定工作，招聘公司大多都是大厂，坑位较少2. 软件编码器优化，主要是对codec内核的加速和性能提升，互联网公司需求较多3. 硬件编码器优化，主要是算法优化和RTL实现，芯片公司需求多，近期互联网公司也开始造芯，也会有招聘岗位4. 流媒体开发及编解码驱动开发，这两部分都是高层应用开发，不需要对编解码算法深入研究。
uniapp学习笔记
目录一、重新格式化 NameNode1、删除hadoop 三台节点配置路径下的残留文件（1）core-site.xml删除/usr/local/src/hadoop/tmp目录（2）hdfs-site.xml删除/usr/local/src/hadoop/dfs/name目录（3）hdfs-site.xml2、手动创建配置文件4、启动集群后重新格式化NN 第一次格式化失败后，需要删除格式化失败...
