今天我就用一篇文章带你掌握 GPT 的用法，本文无废话，全程干货，全部都是实操，纯小白也能看懂。 只要你能认真读完本文，我保证能让你对 GPT 的应用能力，超越 90% 的人！！！ 我们这里就直接围绕着最关键的部分，也就是：你拿到 GPT 之后的两大痛点开始讲起.... 1.为什么AI无法为你所用？ 很多同学拿到 GPT 后的第一个痛点就是：用的不好。 也就是说，你经常会感觉到 ChatGPT 回答的好空，没有太多参考价值.... 而第二个痛点则是：无处去用。 也就是说：有了 GPT 之后，发现自己好像并没有什么好问的，不知道可以用 GPT 来干嘛。 所以，在这两个痛点的影响下，当你折腾完账号，闲聊天的新鲜期过去之后，GPT 也就跟着躺平吃灰了，你的生活、工作依旧一成不变。 但是，我用 AI 的结果可能和你不太一样~ 可以说，我现在工作流的一切，基本上都被 AI 接管或者辅助了，它为我实现整体效率提升了三倍不止。 真真正正的变成了我的私人助理，渗透了我工作、学习、生活的方方面面.... 包括你现在正在看到的这篇文章，除了写作是老常本人完成外，其它的诸如排版，增补、润色、纠错等诸多环节，

软件开发综合实训资料.zip

单片机C语言程序设计实训100例-基于8051+Proteus仿真》案例,把这些都跟着做一遍可以让你了解单片机的结构及原理

参考相关博客 https://blog.csdn.net/Long_UP/article/details/105859648

ETL工具-kettle9.3环境部署+数据迁移实操

Vulkan光线追踪器 我正在做的“能力研究中的Vulkan现代射线追踪研究”的源代码。 该项目的目的是结合两个方面： 回顾并总结光线追踪的历史，以了解其当前状态 学习使用Vulkan API来演示GPU上的光线跟踪实现 链接

第 1 章入门 l 1 . 1 SPring 风云再起 l 1 . 1 . 1 重新认识 SPring 2 1 . 1 . 2 SPring Boot 精要 3 1 . 1 . 3 SPring Boot 不是什么 6 1 . 2 SpringB0ot 人门 6 1 . 2 . ！安装 SPring BootCU 7 1 . 2 . 2 使用 Spring Initializr 初始化 Spring Boot 项目 10 1 . 3 小结 18 第 2 章开发第一个应用程序 19 2 . 1 运用 Spring Boot 19 2 . 1 . 1 查看初始化的 Spring soot 新项目 21 21 . 2 Spring Boot 项目构建过程解析 24 2 . 2 使川起步依赖， 27 2 . 2 . 1 指定基于功能的依赖 28 2 . 2 . 2 覆盖起步依赖引入的传递依赖… 29 2 . 3 使用自动配且 30 2 . 3 . 1 专注于应用程序功能 31 2 . 3 . 2 运行应用程序 36 2 . 3 , 3 刚刚发生了什么 38 2 . 4 小结 41 第 3 章自定义配置 42 3 . ！覆盖 SPring Boot 自动配丑 42 3 . 1 . 1 保护应用程序 43 3 . 2 通过属性文件外且配且 49 3 . 2 . 1 自动配置微调 50 3 . 2 . 2 应用程序 Bean 的配置外置 55 3 . 2 . 3 使用 Profilc 进行配呈 59 3 . 3 定制应用程序错误页面 62 3 . 4 小结 64 第 4 章测试 “ 4 . 1 集成测试自动配置 “ 4 . 2 测试 Web 应用程序 68 4 . 2 . ！模拟 SPring MVC， 69 4 . 2 . 2 侧试 Wcb 安全 72 4 . 3 测试运行中的应用程序 74 4 . 3 . 1 用随机端口启动服务器， 75 4 . 3 . 2 使用 Sclcniuln 沮 11 试 HTML 页面 76 4 . 4 小结 78 第 5 章 Groovy 与 Spring Boot CLI 80 5 . 1 开发 SPring Boot CLI 应用程序 80 5 . 1 . 1 设置 CU 项目 81 5 . 1 . 2 通过 Groovy 消除代码嗓声 引 5 . 1 . 3 发生了什么 85 5 . 2 获取依赖 86 5 . 2 . 1 覆盖双认依赖版本 87 5 . 2 . 2 添加依赖仓库 88 5 . 3 用 CLI 运行测试 89 5 . 4 创建可部署的产物，， ， … 91 5 . 5 小结 91

基于LDAP实现多认证源的统一身份认证实

(完整word版)广工操作系统实验报告.doc

项目1：基于sklearn的数据分类挖掘 一、项目任务 熟悉sklearn数据挖掘的基本功能。 进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。 二、项目环境及条件 sklearn-0.18.0 python-2.7.13 numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64 scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64 matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64 三、实验数据 Iris数据集 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含 150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼 宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virgin ica）三个种类中的哪一类。 Digits数据集 美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。分辨率 为8x8 四、项目内容及过程 1.读取数据集 从sklearn中读取iris和digits数据集并测试打印 "from sklearn import datasets " " " "iris = datasets.load_iris() " "digits = datasets.load_digits() " "print 'iris:',iris.data,'\ndigits:',digits.data " 打印的数据集存在numpy.ndarray中，ndarray会自动省略较长矩阵的中间部分。 Iris数据集的样本数据为其花瓣的各项属性 Digits数据集的样本数据为手写数字图像的像素值 2.划分数据集 引入sklearn的model_selection使用train_test_split划分digits数据集，训练集和测 试集比例为8:2 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.t" "arget,test_size=0.2) " "print " "'x_train:',x_train,'\nx_test:',x_test,'\ny_train:',y_train,'\ny_tes" "t:',y_test " 3.使用KNN和SVM对digits测试集分类 引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模块调用算法，使用classi fication_report查看预测结果的准确率和召回率 "from sklearn.metrics import classification_report " " " "from sklearn import neighbors " "clf = neighbors.KNeighborsClassifier() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " " " "from sklearn.svm import SVC " "clf = SVC() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " KNN的预测结果：所有数字的预测正确率几乎达到了100% SVM的预测结果：对部分数字的预测误差较大，基本情况不如KNN 考虑SVM分类器的特性，在分类前对特征值进行标准化后再分类： "from sklearn import preprocessing " "min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() " "x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train) " "x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test) " 标准化数据后SVM的预测结果达到了KNN的准度： 4.使用贝叶斯和决策树对iris数据集分类 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,