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  • 基于个人需求定制的prompt——chatGPT接口批量处理Excel数据并保存

    文章目录 API的申请和库的安装 调用思路

  • 找出字符串的所有子串,包含空串

    找出字符串的所有子串,其中包含空串 public List<String> test(String n){ //创建链表 List<String> list = new ArrayList<String>(); //首先将一个空串加到链表上 list.add(""); int len = n.length(); int len2 = 0; String s = ""; //循环处理字符串的每个字符 for(int j=0; j<len; j++) { len2 =

  • 用ChatGPT处理Excel问题,工作效率狂升!

    点击下方卡片,关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货,第一时间送达 点击进入—>CV微信技术交流群 转载自:机器之心 精通 Excel 或

  • 用ChatGPT生成Excel公式,太方便了

    ChatGPT 自去年 11 月 30 日 OpenAI 重磅推出以来,这款 AI 聊天机器人迅速成为 AI 界的「当红炸子鸡」。一经发布,不少网友更是痴迷到通宵熬夜和它对话聊天,就为了探究 ChatGPT 的应用天花板在哪里,经过试探不少人发现,ChatGPT 似乎像个全能战士,可以聊天、写代码、修改 bug、做智能音箱、写神经网络…… 但是!作为一名资深打工者,平时工作中 Word、PPT、Excel 等必不可少,要是能将 ChatGPT 整合进这些应用软件简直不要太开心。这方面微软已经在紧锣密鼓的进行了。 微软的动作到底有多迅速,我们一时半会还猜不出来

  • 用ChatGPT处理Excel。。真有你的!

    点击关注公众号:互联网架构师,后台回复 2T获取

  • Numpy副本和视图,shape,深复制ndarray.copy()

    在执行函数时,其中一些返回输入数组的副本,而另一些返回视图。当物理存储在 另一位置时,称为副本,另一方面,如果提供了相同内存内容的我们将其称为视图 无复制 简单的赋值不会创建对象的副本。相反,它使用原始数组的相同id()来访问它。 id()返回python对象的同用标识符,类似于C中的指针 import numpy as np arr = np.arange(6) print('原数组:') print(arr) print('查看原数组的ID:') print(id(arr)) print('将原数组赋值给br

  • 敏捷教练的必备技能

    敏捷教练(Agile Coach)在组织的敏捷转型和团队的敏捷实践中起着重要的作用,是不可或缺的一个角色。一个组织转型的成功与否、一个敏捷团队的是否是在执行真的敏捷实践,敏捷教练都起着关键的作用。那敏捷教练的职能是什么?一个成熟的敏捷教练必须具备什么样的技能?听笔者慢慢道来。

  • 【JVM】Java垃圾回收与垃圾收集器

    文章目录 JVM垃圾回收机制GC一、Where:针对哪些区域进行垃圾回收?(java堆和

  • springboot maven打包部署

    window打包部署 1、springboot核心application继承SpringBootServletIntializer

  • 为公司无线网络启用802.1x协议

    1. EAP类型: EAP-PEAP, EAP-TLS, EAP-TTLS, EAP-MD5 TLS需要客户端服务器端都有证书; 而PEAP和TTLS只需要服务器端证书.

  • 内网穿透 Ubuntu 阿里云 ssh反向代理 autossh自启动

    0 配置 假设公司有一台没有公网ip的主机A 你想要使用自己的笔记本B在家访问主机A 那么你需要一台有公网IP的跳板机C,这里采用阿里云服务器为跳板。 假设主机A的用户名为userA,密码123 假设跳板机C的用户名为root,密码为456,公网IP为aliyun.ip,开放端口2333 为了能够开机自启,断联重连,需要用到autossh,如果你公司的主机A从来不关机不重启,直接用ssh即可。 1 阿里云服务器 1

  • Quartz2D 使用介绍

    简介:Quartz2D是一个二维绘图引擎.只能在mac和ios系统中使用 功能: 1.绘制图形:线段,三角形,矩形,弧形,圆等 2.绘制文字 3.绘制图片 4.截图/裁剪图片 5.自定义UI控件

  • numpy 攻略 2.5 视图与副本

    import scipy.misc import scipy.misc as sm import matplotlib.pyplot as plt lena= sm.lena() acopy =lena.copy() aview=lena.view() aview.flat=0 plt.imshow(aview) plt.show() plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(lena)

  • Numpy常用概念-对象的副本和视图、向量化、广播机制

    一、引言 在我们操作数组的时候,返回的是新数组还是原数组的链接,我们就需要了解对象副本和视图的区别。 向量化和广播是numpy内部实现的基础。 二、对象副本和视图 我们应该注意到,在操作数组的时候返回的不是视图就是副本。 副本:复制 视图:链接 1.所有的赋值运算不会为此创建副本。把数组a赋值给了数组b,实际上不是为数组a创建副本,b只是调用a的另一种方式。实际上,修改了b数组的第

  • eureka调用服务org.springframework.web.client.HttpClientErrorExcept:400null

    报错信息: o.s.boot.web.support.ErrorPageFilter : Forwarding to error page from request [/configurable/getConfigInfo] due to exception [400 null] org.springframework.web.client.HttpClientErrorException: 400 null

  • 【Python语言基础】——Python NumPy 数组副本 vs 视图

    Python语言基础——Python NumPy 数组副本 vs 视图 文章目录 Python语言基础——Python NumPy 数组副本 vs 视图

  • 系统集成项目中快速实现串口和CAN-bus互联互通的优选转换设备

    系统集成项目中快速实现串口和CAN-bus互联互通的优选转换设备 简介:LCNET PRO RS-232&485是带隔离带保护的智能CAN转串口RS-232或RS-485的转换器。它可以快速将RS-232接口设备、RS-485接口设备、RS-485网络、串口访问方式的PC软件等接入CAN网络、CAN接口设备或CAN口访问方式PC软件,是系统集成项目中快速实现串口和CAN-bus互联互通的优选转换设备。 特点: l 电力用设计:9~72VDC超宽电压输入; l 矿用设计:符合煤矿矿用本质安全规范(本安); l 独有USB接

  • NumPy 复制和视图

    复制和视图 当运算和处理数组时,它们的数据有时被拷贝到新的数组有时不是。这通常是新手的困惑之源。这有三种情况: 完全不拷贝 简单的赋值不拷贝数组对象或它们的数据。 >>> a = arange() >>> b = a #

  • DataGrid添加序号列_AX

    为DataGrid添加一绑定列,  并调至为第一列. 添加DataGrid的事件ItemDataBound事件,如下:       private void dgShow_ItemDataBound(object sender, System.Web.UI.WebControls.DataGridItemEventArgs e)         {             if(e.Item.ItemIndex!=-1)   //如果没有该条件,你会发

  • Pytorch Tutorial【Chapter 2. Autograd】

    Pytorch Tutorial 文章目录 Pytorch Tutorial

  • Pytorch Tutorial【Chapter 2. Autograd】

    Pytorch Tutorial 文章目录 Pytorch Tutorial

  • C#连接android时,pc端检测便携设备PortableDeviceApi调用的问题

    看过很多blog,也各种搜集链接,但是想好好的整理一下自己的开发历程,就打算开博写东西,空了把以前的项目问题搬上来。 2015.11.04 这是一个值得纪念的日子。   问题描述: 目前正在着手弄一个android 平板用数据线连接的问题,怎么实现连接先搁置一下,谈一下这两天想破头的问题。 正式由于平板的插拔问题,为了反正意外的掉线问题,必须时刻保持对设备与主机连接状态的检测,所以我希望通过pc端定时获取当前连接的便携设备。   历程: 最开始的时候,我不知道当前用的平板是便携设备,以为通

  • 还用老套路分析财务数据?这3种财务分析方法,你一定得看看

    如果问你一个问题:如何分析一家企业?很多人都会回答:从财务分析入手,但是这个好难,不是专业人员做不出来,就是专业的财务人员,做这个也不是一件容易的事情。 其实财务分析并不难,关键是建立一套思维逻辑和分析流程,再加上合适的分析工具,简直就是如鱼得水有没有。

  • NumPy拷贝问题(NumPy 副本和视图)

    1 直接赋值 a = [1, 2] b = a b的内存地址是a的,所以改变b相应也会改变a   2 浅拷贝(视图) b = a.view() 会创建一个新的数组对象,该方法创建的新数组的维数更改不会更改原始数据的维数。但是使用切片创建视图修改数据会影响到原始数组,即b = a[3:]   3 深拷贝(副本) b = a.copy() 对副本数据进行修改,不会影响到原始数据,它们物理内存不在同一位置

  • 贪心科技与多门类数据分析课程的对比与评价

    本人学生党一枚,即将读研的专业为教育测量与大数据挖掘的方向,目前在暑假里在各种平台上学习了数据分析的课程,比如中国慕课mooc、B站、Leetcode,牛客网和贪心科技等等,这些平台的网课质量都很好,各有各的优缺点,今天我会给大家分析一下这些平台的优劣势,大家可以结合自身特点来进行学习。本人在这些平台上重点学习了数据分析有关的课程,因此对这些平台数据分析的课程的特点有所了解,下面我来针对这些网课平台的数据分析课程进行比较。 中国慕课VS贪心科技 中国慕课课程类型多,学习时间花费较长 中国慕课可以说是深受全国各地学生喜爱和信赖的网课平台,拥有着海

  • 区块链开发(十五)以太坊中的Events和Logs解析及用途

    以太坊中的事件(Events)和日志(Logs)是个特别让人困惑的概念,本文帮大家梳理。 因为上篇文章,我们讨论过以太坊go-ethereum客户端查询交易列表的一些办法,这篇文章,我们具体实现一种filter的探讨。让我们明白这种方法具体如何使用。重点在最后一部分。希望对开发起到一定的帮助作用。我们从基本的概念说起,来整体理解这个过程。 首先,以太坊中的Events和Logs基本上算是同一个概念。Solidity和web3.js中称为Events,以太坊黄皮书中称为Logs。你可以理解为:以太坊通过Logs实现Events(事

  • numpy学习笔记(二)索引、切片、副本、视图、迭代

    numpy中的索引、切片、副本、视图、迭代操作 索引与切片整数索引

  • 5、WebService利用CXF整合spring引用服务

    前一章是 CXF整合spring服务的发布,下面引用的服务来自于上一章节 文章目录 一、引用服务

  • 笔记篇之微服务

    spring cloud 介绍 spring cloud 是一系列框架的集合。它利用 spring boot 的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等,都可以用 spring boot 的开发风格做到一键启动和部署。spring cloud 并没有重复制造轮子,它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架

  • 区块链数字资产投资首次超过传统黄金价值

    传统黄金资产具有不易切割、不便携带、不便运输等物理缺陷。Goldlinks全球金认为,数字资产技术能实现黄金资产数字化,从而让全球广大用户可以去中心化、平等的参与全球黄金的投资、生产、交易的全过程。 一直以来,黄金因为其能有效对抗通货膨胀,价值稳定恒久且世界通用而广受投资者追捧,黄金交易市场十分广阔。 但当前传统的黄金投资方式有着各种各样的不足,严重阻碍了黄金交易市场的进一步发展。 传统黄金投资面临诸多不足  用数字资产解决传统黄金投资问题  常见的传统黄金投资方式中,投资实物黄金是最通用直接的投资方式,

  • 常用的相关日期工具类

    package app.ck.cuit.web.util; import java.io.Serializable; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; /** * 日期工具类 * * @author baigaolin * */ public class DateUtils impl

  • Unity3D —— 刚体

    (一)定义 刚体:用来模拟 GameObject 对象在现实世界中的物理特性,包括重力,阻力,质量,速度等; (二)组件参数介绍

  • echarts中画布的清空

    最近做项目的时候,需要用到很多echarts图表类的展示,其中有一点让我困扰很久。 如图所示:刚开始的时候可能需要加载全部的数据,但是当我们选择某一个条件的时候,我们只需要加载这一个条件的数据。

  • numpy中视图和副本的区别

          副本(深拷贝)是一个数据的完整的拷贝,如果我们对其进行修改,它不会影响到原始数据,物理内存(id( ))不在同一位置。 实现方式: Python 序列的切片操作;Python调用copy.deepCopy()函数(详见上一篇博客);调用

  • js获取月份最后一天

    //使用new Date(year,month,0)的方式,可以获取该月的最后一天 var lastDay= new Date(2019,11,0).getDate() 其中: new Date(2019,11,0) // 2019-11-30 // 默认返回最后一天的日期,然后获取day就ok了

  • Ubuntu16.04 安装 mysql 教程

    Ubuntu16.04 安装 mysql 教程 安装命令 wct@ubuntu:~$ sudo apt

  • Java类继承的深度剖析

        Java为了减小复杂性,类取消了多继承,只有单继承。很多同学都会使用继承,无非是使用关键字extends。但大家知道更深层的东西吗?比如在内存空间继承的类和被继承的类怎样存储,有什么关系?大家都知道如果被继承的类没有空构造器即只有有参构造器,那么继承类中构造器第一行必须调用有参构造。那么为什么一定要用super(有参(或无参))?本文将会通过一个例子详细解析类在继承中内存空间的变化。 public class Animal { String eye; String mouth

  • Jeesite安装部署步骤

    简介:JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。 Jeesite安装部署 运行Maven目录下的settings.bat文件,用来设置maven仓库路径,并按提示操作(设置PATH系统变量、配置Eclipse)。执行jeesite/bin/eclipse.bat 生成工程文件并下载jar依赖包(如果需要修改默认项目名,请打开pom.xml修改第7行artifactId,然后再执行eclipse.bat文件)。将 jeesite 工程导入到ec

  • 2.安装pytorch

    首先安装显卡驱动,之后安装CUDA与CUDNN,详情可以看一下这个 1.安装tensorflow_Suyuoa的博客-CSDN博客 我当前的CUDA为10.1,CUDNN为7.6.5

  • Pytorch Tutorial【Chapter 2. Autograd】

    Pytorch Tutorial 文章目录 Pytorch Tutorial

  • 枚举、注解、反射、内省(Java)

    枚举 简介: JDK1.5引入了新的类型——枚举。 在JDK1.5 之前,我们定义常量都是: public static fianl… 。很难管理。 枚举,可以把相关的常量分组到一个枚举类型里,而且枚举提供了比常量更多的方法。 用于定义有限数量的一组同类常量,例如: 错误级别: 低、中、高、急 一年的四季: 春、夏、秋、冬 商品的类型: 美妆、手机、电脑、男装、女装… 在枚举类型中定义的常量是该枚举类型的实例。

  • [PyTorch][chapter 44][RNN]

    简介             循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行

  • Pytorch Tutorial【Chapter 2. Autograd】

    Pytorch Tutorial 文章目录 Pytorch Tutorial

  • Pytorch Tutorial【Chapter 2. Autograd】

    Pytorch Tutorial 文章目录 Pytorch Tutorial

  • 2. Autograd

    对于torch.Tensor,如果设置属性.requires_grad = True。 使用.backward()方法进行自动求取梯度,张量的梯度会保存到.grad属性中。 使用.backward()计算梯度。如果张量是一个标量(只有一个元素),不需要对.backward()指定参数;如果张量不止一个元素,需要设定参数,匹配张量的维度。 例: a = torch.tensor([1.],requires_grad=True) b = torch.tensor([2.],requires_grad=True) c = torch

  • pytorch工具——pytorch中的autograd

    目录 关于torch.tensor关于tensor的操作

  • pytorch入门(四)Tenser与Autograd

    Tenser与Autograd 对Tenser求导需要注意以下事项 创建叶子节点(Leaf Node)的Tenser,使用requires_gard参数指定是否记录对其的操作,以便之后利用backward()方法进行梯度求解。利用requires_gard_()方法修改Tenser的requires_gard属性。调用with torch.no_gard_():,将不在计算张量的梯度,跟踪张量的历史记录。通过运算创建的

  • Pytorch Tutorial【Chapter 2. Autograd】

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