目录预备知识导包构建数据集神经网络结构训练测试精度可视化计算模型精度损失可视化输出网络结构信息训练神经网络定义参数载入数据载入神经网络结构、损失及优化训练及测试损失、精度可视化qu ... [详细]

SVM算法（SupportVectorMachine，支持向量机）的核心思想有2点：1、如果数据线性可分，那么基于最大间隔的方式来确定超平面，以确保全局最优， ... [详细]

本文详细介绍了如何使用 Python 进行主成分分析（PCA），包括数据导入、预处理、模型训练和结果可视化等步骤。通过具体的代码示例，帮助读者理解和应用 PCA 技术。 ... [详细]

本文介绍如何在 Spring Boot 项目中配置全局文件上传路径，并通过读取配置项实现文件上传功能。通过这种方式，可以更好地管理和维护文件路径。 ... [详细]

Ihavetwomethodsofgeneratingmdistinctrandomnumbersintherange[0..n-1]我有两种方法在范围[0.n-1]中生 ... [详细]

本地存储组件实现对IE低版本浏览器的兼容性支持 ... [详细]

本文介绍了如何利用 `matplotlib` 库中的 `FuncAnimation` 类将 Python 中的动态图像保存为视频文件。通过详细解释 `FuncAnimation` 类的参数和方法，文章提供了多种实用技巧，帮助用户高效地生成高质量的动态图像视频。此外，还探讨了不同视频编码器的选择及其对输出文件质量的影响，为读者提供了全面的技术指导。 ... [详细]

遗传算法中选择算子为何置于交叉算子和变异算子之前？本文探讨了这一问题，并详细介绍了遗传算法中常用的选择算子类型及其作用机制。此外，还分析了不同选择算子对算法性能的影响，为实际应用提供了理论依据。 ... [详细]

### 优化后的摘要在处理 Python 开发中的错误重试问题时，许多开发者常常感到困扰。为了应对这一挑战，`tenacity` 库提供了一种高效的解决方案。首先，通过 `pip install tenacity` 安装该库。使用时，可以通过简单的规则配置重试策略。例如，可以设置多个重试条件，使用 `|`（或）和 `&`（与）操作符组合不同的参数，从而实现灵活的错误重试机制。此外，`tenacity` 还支持自定义等待时间、重试次数和异常处理，为开发者提供了强大的工具来提高代码的健壮性和可靠性。 ... [详细]

使用Python代码高效生成大规模随机数据集（千万级） ... [详细]

通过导入NumPy库并使用其随机模块，可以轻松生成随机矩阵。具体而言，`np.random.seed(n)`用于设置随机数生成器的种子，其中`n`是一个整数，确保每次运行时生成相同的随机数序列。而`np.random.rand(n)`则用于生成一个形状为`(n,)`的一维随机数组，每个元素都在0到1之间均匀分布。若需生成多维随机矩阵，可将`n`替换为指定的形状元组，如`np.random.rand(m, n)`生成一个形状为`(m, n)`的二维随机矩阵。 ... [详细]

本文介绍了《我的世界》Java版中用于生成多样化游戏世界的种子代码。这些种子是由一个或多个字符（包括正整数和负整数）组成的值，能够为玩家带来截然不同的地形和环境体验。通过使用不同的种子，玩家可以探索各种独特的地貌、生物群系和结构，从而丰富游戏的乐趣和挑战性。 ... [详细]