刚从Delphi转C#那会遇到的问题，C#与Delphi的一不同处，几个快捷键。包括如何调用存储过程。

本文来自于51cto，文章详细介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念深度学习中的NLP等相关知识。本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将NLP分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了NLP过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解NLP的基本概念。第二描述的是基于深度学习的NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从one-hot编码、词袋模型到词嵌入和word2vec等，我们首先需

房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。         本项目利用Python实现某一城市二手房相关信息的爬取，并对爬取的原始数据进行数据清洗，存储到数据库中，通过 flask 搭建后台，分析影响二手房房价的各类因素，并构建递归决策树模型，实现房价预测建模。

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本文档是针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)，由黄博士整理。

机器学习算法第二版 这是Packt发布的《 的代码库。 流行于数据科学和机器学习的算法 这本书是关于什么的？ 机器学习以其强大而快速的大型数据集预测而获得了极大的普及。 但是，强大功能背后的真正力量是涉及大量统计分析的复杂算法，该算法搅动大型数据集并产生实质性见解。 本书涵盖以下激动人心的功能： 研究特征选择和特征工程过程 评估性能和误差权衡以进行线性回归 建立数据模型并使用不同类型的算法了解其工作方式 学习调整支持向量机（SVM）的参数 探索自然语言处理（NLP）和推荐系统的概念 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score svc =

AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。根据OpenAI的分类方法，可以将AI模型分为小型模型、中型模型、大型模型和极大型模型，其中大型模型和极大型模型可以被视为AI大模型。 AI大模型的发展历程非常丰富多样，目前已经涌现了许多具有重要影响力的大模型。然而，随着技术的不断进步和研究的推进，我们可以期待更多更强大的AI大模型的涌现。这些模型将继续通过更大的参数量和更深的网络结构来提升性能，同时也需要更强的计算资源、更优秀的算法优化方法以及更多的训练数据来支持。 AI大模型的出现带来了许多优点，例如更精确的预测能力、更好的泛化能力和更广泛的应用范围。然而，AI大模型也存在一些不足之处，比如需要更高的计算资源和训练时间，以及对数据的依赖性较强。此外，由于模型参数量过大，AI大模型也面临着可解释性不足、难以部署和隐私保护等问题

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本文是武汉市海联天下物联网有限公司技术团队内部学习笔记，将详细讲解红外遥控的基本原理以及51单片机如何利用外部中断和定时器0对红外信号进行解码。

Redis全套学习笔记 完整版pdf.rar set：添加键值对 get：获取值 apend：追价值 strlen：获取值的长度 setnx：key不存在时，设置key的值 incr：原子递增1 decr：原子递减1 incrby/decrby：递增或者递减指定的数字 mset：同时设置多个key-value mget：获取多个key对应的值 msetnx：当多个key都不存在时，则设置成功 getrange：获取值的范围，类似java中的substring setrange：覆盖指定位置的值 setex：设置键值&过期时间（秒） getset：以新换旧，设置新值同时返回旧值 2.2.3、数据结构