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张志凌
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发表了文章 2024-08-07
NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 7
NumPy教程之NumPy迭代数组。本教程介绍NumPy中的迭代器对象`numpy.nditer`，它提供了一种灵活高效地访问一个或多个数组元素的方法。通过示例演示了如何利用`numpy.nditer`实现两个数组间的广播迭代：一个3x4矩阵与一个1x4向量相组合，并依次打印出每一个对应元素对。
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发表了文章 2024-08-06
NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 4
本教程介绍了如何使用NumPy中的迭代器对象`numpy.nditer`来访问数组元素。通过不同参数设置，您可以控制遍历顺序。例如，`order='F'`为列优先（Fortran风格），`order='C'`则为行优先（C语言风格）。下面的示例展示了如何对一个重塑后的数组进行这两种不同顺序的遍历。
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发表了文章 2024-08-06
NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 5
本教程详细介绍了NumPy库中的迭代数组方法。NumPy的迭代器对象`numpy.nditer`允许用户灵活地访问一个或多个数组元素。通过使用可选参数`op_flags`，可以在遍历数组的同时修改数组元素的值。示例代码展示了如何将数组`a`的每个元素值翻倍。从输出结果可以看到，原始数组与修改后的数组元素值的变化。
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发表了文章 2024-08-05
NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 3
本教程介绍如何使用NumPy中的迭代器对象`numpy.nditer`来灵活地访问单个多个多数组的元素。通过改变遍历顺序（如 Fortran 或 C 风格），可实现不同场景下的需求。示例中，创建了一个由0至55、步长为5的一维数组，并重塑为3x4矩阵。演示了如何按行优先和列优先顺序遍历数组，输出结果显示了两种遍历方式的不同。
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发表了文章 2024-08-05
NumPy 教程 之 NumPy 迭代数组 2
本教程介绍NumPy中的迭代数组方法。通过numpy.nditer可灵活访问一个或多个数组元素。示例中，先创建了一个2×3数组并对其进行了迭代输出。此外，还对比展示了数组转置的迭代顺序差异，直观呈现了不同迭代效果。
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发表了文章 2024-08-04
容器化管理云上应用解决方案评测
容器化管理云上应用解决方案评测
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发表了文章 2024-08-04
深入了解 Vue 事件处理
【8月更文挑战第4天】
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发表了文章 2024-08-04
NumPy 教程 之 NumPy 广播(Broadcast) 3
本教程详细解析了NumPy中的广播(Broadcast)机制。当对形状不同的数组执行运算时，NumPy会自动扩展数组的维度以匹配形状较大的数组。例如，一个4x3的二维数组与一个3元素的一维数组相加时，一维数组会在垂直方向复制四次，使得每个元素与二维数组相应位置的元素进行逐个运算，实现高效灵活的数组运算。
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发表了文章 2024-08-04
NumPy 教程 之 NumPy 广播(Broadcast) 4
NumPy广播允许不同形状的数组执行数值运算。简言之，较短数组通过前置1扩展至最长数组形状，输出形状取各输入的最大维度值。数组可在各维度相等或任一为1的情况下进行运算，否则会引发"ValueError: frames are not aligned"错误。
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发表了文章 2024-08-03
探索Python中的推导式-推导式的使用
【8月更文挑战第3天】
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发表了文章 2024-08-03
容器化管理云上应用解决方案评测
容器化管理云上应用解决方案评测
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发表了文章 2024-08-03
NumPy 教程 之 NumPy 广播(Broadcast) 2
NumPy广播是处理不同形状的数组运算的一种强大工具。若两个数组形状一致，运算将在对应元素间进行。但在形状各异时，NumPy会自动应用广播机制以实现运算。例如，对于一个形状为(4,3)的数组a与一个形状为(3,)的数组b执行加法操作时，b会被“广播”到与a相同的形状，使得每个元素都能与其他数组的相应元素进行运算。具体示例中，将b加到a的每一行，实现了有效的元素级操作。
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发表了文章 2024-08-03
NumPy 教程 之 NumPy 高级索引 10
NumPy的高级索引功能强大，支持整数数组索引、布尔索引等多种方式，能够灵活访问和操作数组中的元素。花式索引通过整数数组选取特定位置的数据，不同于切片，它总是创建新数组。使用`np.ix_`处理多维索引时，可实现笛卡尔积效果，选取特定行与列的组合，如示例中从一个二维数组精确取出指定位置的子矩阵。
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发表了文章 2024-08-03
NumPy 教程 之 NumPy 广播(Broadcast) 1
NumPy广播是处理不同形状数组间数值计算的方法。如两数组`a`和`b`形状一致（`a.shape == b.shape`），则`a*b`实现对应元素相乘。示例代码显示了两个一维数组`a`和`b`的元素级乘法操作及其结果：`[ 10 40 90 160]`。此过程要求两数组维度数量及每维长度完全相同。
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发表了文章 2024-08-02
展示你用FaceChain-FACT生成人物写真，并分享配置过程、输出结果及使用体验
【8月更文挑战第2天】
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发表了文章 2024-08-02
NumPy 教程 之 NumPy 高级索引 9
NumPy高级索引包括整数数组索引、布尔索引及花式索引，能实现对数组元素的灵活访问与复杂操作。其中，花式索引通过整数数组指定目标轴的下标来选取元素，不同于切片，它总是返回新数组。例如，对二维数组使用倒序索引数组时，会得到指定行的新数组：[[16 17 18 19], [24 25 26 27], [28 29 30 31], [4 5 6 7]]。
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发表了文章 2024-08-01
Vue的生命周期，创建（Creation）、挂载（Mounting）、更新（Updating）和销毁（Destruction）。
【8月更文挑战第1天】Vue的生命周期，创建（Creation）、挂载（Mounting）、更新（Updating）和销毁（Destruction）。
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发表了文章 2024-07-31
PolarDB 开源部署体验评测
PolarDB-X, 阿里巴巴设计的高性能分布式数据库, 采用计算存储分离架构, 支持集中式与分布式模式, 并保持MySQL兼容性。
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发表了文章 2024-07-31
PolarDB 开源部署体验评测
PolarDB 开源部署体验评测
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发表了文章 2024-07-31
NumPy 教程 之 NumPy 高级索引 3
NumPy高级索引包括整数数组索引、布尔索引及花式索引，能访问并操作数组中的任意元素。例如，使用整数数组索引可以从多维数组中选取特定位置的元素。对于一个4x3数组`x`，通过定义行索引`rows`和列索引`cols`为`[[0,0],[3,3]]`和`[[0,2],[0,2]]`，可以获取四个角的元素：`x[rows,cols]`，结果为`[[0 2] [9 11]]`。此外，结合切片与索引数组可进一步定制数据选择，如`a[1:3, 1:3]`或`a[...,1:]`等。
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发表了文章 2024-07-30
通义万相AI绘画创作的解决方案评测
通义万相AI绘画创作的解决方案评测
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发表了文章 2024-07-30
NumPy 教程 之 NumPy 切片和索引 7
NumPy 切片和索引用于访问和修改 `ndarray` 对象。类似于 Python 的列表切片, 使用索引 `[0-n]` 和切片 `slice(start, stop, step)` 或简写为 `[start:stop:step]` 来提取元素。单个索引 `[n]` 获取单个元素, `[n:]` 获取从 `n` 开始的所有元素, `[n:m]` 获取 `n` 至 `m-1` 的元素。省略号 `...` 保持选择维度与数组一致, 如 `a[...,1]` 获取所有第二列, `a[1,...]` 获取第二行, `a[...,1:]` 获取所有第二列及之后的元素。
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发表了文章 2024-07-28
NumPy 教程 之 NumPy 从数值范围创建数组 11
在 NumPy 教程之从数值范围创建数组中，`numpy.logspace` 用于生成等比数列 参数包括: - `start`: 序列起始值 (`base ** start`)。 - `stop`: 终止值 (`base ** stop`); 包含与否取决于 `endpoint`。 - `num`: 样本数 (默认50)。 - `endpoint`: 决定是否包含 `stop` 值 (默认 `True`)。 - `base`: 对数底数 (默认10)。 - `dtype`: 数据类型。
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发表了文章 2024-07-27
NumPy 教程 之 NumPy 从数值范围创建数组 9
在 NumPy 教程之从数值范围创建数组中, 使用 `numpy.linspace` 可生成一维等差数组。格式: `np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)`。参数 `start` 和 `stop` 分别定义序列的起始和结束值；`num` 定义样本数量（默认50）；`endpoint` 若为 `True` 则包含 `stop` 值；`retstep=True` 返回步长。
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发表了文章 2024-07-27
NumPy 教程 之 NumPy 从数值范围创建数组 8
在 NumPy 教程之从数值范围创建数组中，`numpy.linspace` 用于生成一维等差数列数组。格式: `np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)`。参数: - `start`: 起始值。 - `stop`: 终止值，当 `endpoint=True` 时包含此值。 - `num`: 样本数量，默认50。 - `endpoint`: 若 `False` 则不包含 `stop` 值。 - `retstep`: 若 `True` 返回步长。
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发表了文章 2024-07-26
NumPy 教程 之 NumPy 从数值范围创建数组 6
在 NumPy 教程之从数值范围创建数组章节中，我们介绍了 `numpy.linspace`。此函数创建一个由等差数列组成的一维数组。格式为 `np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)`。参数包括起始值 `start`、终止值 `stop`（默认包含）、样本数量 `num`（默认50）、是否包含终点 `endpoint`（默认`True`）以及数组的数据类型 `dtype`。例如，`np.linspace(1, 10, 10)` 创建从1到10（含10）的10个等间距元素的数组。
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发表了文章 2024-07-25
NumPy 教程 之 NumPy 从数值范围创建数组 3
在 NumPy 教程之从数值范围创建数组中, 学习 `numpy.arange` 的使用。此函数格式为 `numpy.arange(start, stop, step, dtype)`，其中 `start` 是起始值（默认 0），`stop` 是终止值（不包含），`step` 为步长（默认 1）。`dtype` 参数定义返回的 ndarray 数据类型。例如, 创建浮点数序列: ```python import numpy as np x = np.arange(5, dtype=float) print(x) # 输出: [0. 1. 2. 3. 4.] ```
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发表了文章 2024-07-24
NumPy 教程 之 NumPy 从数值范围创建数组 1
`numpy.arange` 生成指定范围内的等间距值数组。格式: `arange(start, stop, step, dtype)`。`start`:起始(默认0); `stop`:结束(非包含); `step`:增量(默认1); `dtype`:数据类型(自动推断)。适用于快速构建数值序列。
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发表了文章 2024-07-23
NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 7
numpy.frombuffer`将缓冲区转化为`ndarray`。接受`buffer`参数作为输入源，支持任意对象。关键参数包括： - `dtype`: 数据类型，默认为浮点数。 - `count`: 数据数量，默认全部读取。 - `offset`: 起始读取位置，默认为0。
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发表了文章 2024-07-22
NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 4
在NumPy教程中，了解如何从现有数据创建数组。`numpy.asarray`是简化版的`numpy.array`，接受输入如列表、元组或多维数组，转化为numpy数组。参数包括：`a`作为输入数据，`dtype`指定数据类型，默认为None，`order`定义内存顺序，可选"C"（行优先）或"F"（列优先）。示例：将整数列表 `[1, 2, 3]` 转为浮点数数组 `print(a)` 输出 `[1. 2. 3.]`。
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发表了文章 2024-07-22
NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 3
`NumPy教程：使用numpy.asarray从已有数据（如列表或元组）创建数组。此函数将任意输入转换为ndarray，参数包括数据类型dtype和内存排序order。例如，将元组列表转为数组：\( x = [(1,2,3), (4,5)] \)，\( a = np.asarray(x) \) 输出：\[ (1, 2, 3) (4, 5) \]。
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发表了文章 2024-07-21
NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 1
- 使用`numpy.asarray`从列表、元组等构建数组。 - 参数: `a`(输入), `dtype`(数据类型), `order`(`C`或`F`顺序). - 示例: `np.asarray([1,2,3])` 输出 `[1 2 3]`. 快速简洁地转换数据结构至NumPy数组格式.
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发表了文章 2024-07-21
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 10
**NumPy创建数组教程：** 使用`numpy.ones_like`创建与已有数组形状相同的全1数组，如`arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])`，`ones_arr = np.ones_like(arr)`，结果是`[[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]]`。`numpy.ones`则直接指定形状生成全1数组。两者区别在于是否需指定源数组。参数包括`dtype`（数据类型）、`order`（内存顺序）和`shape`（默认跟随源数组形状）。
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发表了文章 2024-07-21
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 9
NumPy教程：`numpy.ones_like`创建与给定数组形状相同的全1数组；`numpy.ones`则直接指定形状。区别在于`ones`需提供形状，`ones_like`借用已知数组形状。参数包括数组`a`(形状源)，`dtype`(数据类型)，`order`(内存顺序)，`subok`(返回子类与否)，和可选的`shape`。
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发表了文章 2024-07-20
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 8
**NumPy创建数组：使用`zeros_like`创建与原数组形状相同的零数组。`zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)`基于给定数组`a`的形状，生成所有元素为0的新数组。参数可定制数据类型、存储顺序和形状。实例：创建一个3x3的零矩阵。**
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发表了文章 2024-07-20
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 6
`NumPy`教程中介绍如何用`numpy.ones`创建数组：生成指定形状的全1数组。例如，`np.ones(5)`产生一维浮点数数组，`np.ones([2,2], dtype=int)`则创建二维整数数组。输出： ``` [1. 1. 1. 1. 1.] [[1 1] [1 1]] ``` 形状、数据类型（默认`None`为浮点型）和内存排列顺序（默认'C'）可自定义。
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发表了文章 2024-07-20
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 7
`NumPy`创建数组时，可用`zeros_like`创建与给定数组形状相同的零数组，或用`zeros`指定形状创建。`zeros_like(a)`基于已有数组`a`的形状，`zeros(shape)`则按提供的形状。参数包括数据类型(`dtype`)、内存顺序(`order`)和形状(`shape`)。`shape`若不设，则复制`a`的形状。
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发表了文章 2024-07-19
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 3
`NumPy`教程：使用`numpy.zeros`创建全零数组，形状为`shape`，数据类型默认为`float`，顺序默认为'C'（行主序）。`dtype`和`order`参数可自定义。
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发表了文章 2024-07-19
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 4
`NumPy`创建数组，如`numpy.zeros`，用于生成指定形状的零填充数组。示例：`np.zeros(shape, dtype=float, order='C')`。`shape`定义形状，`dtype`设置数据类型，默认为浮点数。`order`指内存排列，C或F。
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发表了文章 2024-07-18
E-MapReduce Serverless Spark 评测
EMR Serverless Spark服务对比传统引擎和自建集群展现高稳定性和性能，自动化运维降低成本。其敏捷性、自动扩缩容和阿里云生态集成提升了开发效率。不过，监控预警、资源调度和工具集扩展是潜在改进点。该服务可与MaxCompute、DataWorks、Quick BI联动，实现数据处理、管理、可视化一站式解决方案。
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发表了文章 2024-07-18
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 2
使用`numpy.empty`创建未初始化的数组，如`np.empty([3,2], dtype=int)`，返回包含随机内存值的`(3,2)`形状数组。`dtype`定义数据类型，默认为`float`，`order`指定内存布局，`'C'`（行优先）或`'F'`（列优先）。实例输出显示未初始化的整数数组元素值是随机的。
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发表了文章 2024-07-18
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 8
NumPy教程讲解数组属性，数组的秩表示维度数，如一维数组秩为1，二维为2。每个线性数组是轴，二维数组由两轴组成。`x=np.array([1,2,3,4,5])`，打印`x.flags`显示数组连续性、数据所有权、可写性等信息。
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发表了文章 2024-07-18
NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 2
`NumPy`创建数组时，可用`numpy.empty`创建未初始化的指定形状和类型的数组。例如：`np.empty([3,2], dtype=int)`会产生一个3x2的整数矩阵，其元素值随机，因未赋值。`dtype`定义数据类型，默认为`float`，`order`选项影响内存中的元素排列（默认'C'，行优先）。
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发表了文章 2024-07-17
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 7
NumPy教程：数组属性聚焦秩(rank)和轴(axis)，表示维度数量。`ndarray.flags`揭示内存细节，如C/F_CONTIGUOUS标志指示数据连续性，OWNDATA检查内存所有权，WRITEABLE允许写入，ALIGNED确保硬件对齐，UPDATEIFCOPY涉及副本更新。
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发表了文章 2024-07-17
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 5
NumPy数组的秩是其维度数，如一维数组秩为1，二维为2。数组的每个线性部分称为轴，`ndarray.shape`展示数组的维度，返回元组，长度即秩。`reshape`函数可改变数组尺寸。例如： ```markdown import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = a.reshape(3,2) # 输出: [[1 2] [3 4] [5 6]] ``` 这里，`a.shape`是`(2,3)`，秩为2，`b`通过reshape变为秩为2的\(3 \times 2\)数组。
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发表了文章 2024-07-17
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 6
**NumPy 数组属性简介**：数组的秩是轴数，如一维数组秩为1，二维为2。`ndarray.itemsize`显示每个元素字节数，如`float64`是8字节，`complex32`是4字节。示例代码展示`int8`和`float64`数组的`itemsize`分别为1和8。
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发表了文章 2024-07-16
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 2
**NumPy 数组属性简述**：数组的维数叫秩，表示轴的数量。一维数组秩为1，二维为2。每个线性数组是轴，二维数组含两轴。`ndarray.ndim`返回轴数。例如： ```markdown import numpy as np a = np.arange(24) # a 有 1 个维度 b = a.reshape(2, 4, 3) # b 有 3 个维度 print(a.ndim, b.ndim) # 输出：1 3 ``` 这里展示了`ndim`如何显示数组的维度数。
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发表了文章 2024-07-16
NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 4
NumPy数组的秩表示维度数，如一维数组秩为1，二维为2。每个线性数组是轴，二维数组含两个轴。`ndarray.shape`展示数组尺寸，返回一个元组，表示行数和列数（即秩）。此属性还能改变数组大小。
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发表了文章 2024-07-15
解决方案评测
阿里云云效平台提供企业门户高效部署，支持品牌宣传、销售和服务功能。针对频繁更新，云效的一键和方案部署优化了效率。文档详细但可增强网络和权限问题的支持，集成更多案例和实时帮助。一键部署快速但需更多定制选项，手动部署灵活应优化自动化。部署流程虽顺畅，偶有网络问题影响连续性。适合不同需求的企业，云效旨在提升用户体验和效率。
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发表了文章 2024-07-15
NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 11
NumPy的`dtype`对象详细描述数组数据的类型、大小、字节顺序及结构。它支持布尔、整数、浮点、复数、时间和日期类型等，与C语言类型相似。通过`numpy.dtype`构造，可指定对齐和复制。每个类型有唯一字符标识，如'b'代表布尔，'i'代表有符号整数，'f'代表浮点数，'c'代表复数，'S'和'U'表示字符串，'V'表示原始数据。字节顺序用'<'或'>'标记。
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2024-12-02
深入调查研究JBoss Enterprise BRMS（Business Rules Management System）
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2024-12-02
R 语言教程 之 R 数据类型 5
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2024-12-02
R 语言教程 之 R 数据类型 6
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2024-12-01
R 语言教程 之 R 数据类型 3
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2024-12-01
深入调查研究Highcharts
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2024-11-30
深入调查研究GraphQL
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2024-11-30
R 语言教程 之 R 数据类型 2
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2024-11-30
R 语言教程 之 R 数据类型 1
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2024-11-29
R 语言教程 之 R 基础运算 7
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2024-11-29
R 语言教程 之 R 基础运算 6
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2024-11-29
深入调查研究挖掘Windows AD
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2024-11-28
深入调查研究
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2024-11-28
R 语言教程 之 R 基础运算 5
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2024-11-28
R 语言教程 之 R 基础运算 4
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2024-11-27
R 语言教程 之 R 基础运算 2
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2024-11-27
R 语言教程 之 R 基础运算 3
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2024-11-27
深入调查研究
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2024-11-26
R 语言教程 之 R 基础运算 1
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2024-11-26
深入调查研究Spring AOP
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2024-11-26
R 语言教程 之 R 注释
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2024-10-15
P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？来搭建专属文旅问答机器人吧
P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？ LLaMA Factory是一款低代码的大模型微调框架，简化了百余种开源模型的微调流程，无需深入理解复杂算法即可轻松上手。结合阿里云人工智能平台PAI的一站式机器学习解决方案，覆盖数据预处理到模型预测全流程，支持多种深度学习框架与自动化建模，大幅降低使用门槛，让用户高效快捷地进行AI开发。赞209 踩0 评论0 -
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2024-09-17
99元云服务器，你最pick哪种新玩法？
如果您还没有使用过99元套餐的ECS实例，但有兴趣尝试的话，您打算用它来做什么？ 进行轻量级应用的部署个人博客、小型电商等，同时支持API服务托管和Web服务构建等多种场景。 除此之外，还支持容器化和微服务部署实验，方便用户进行数据分析处理，提供开发测试环境和备份存储方案，帮助用户实践个人项目和自动化脚本测试，是学习和实践各种技术的理想选择。赞7 踩0 评论0 -
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2024-09-17
听了那么多职业建议，你觉得最有用的是什么？
分享你认为对你的职业规划和成长影响最深远职业建议？ 在职业规划与成长中，保持工作生活平衡、终身学习与自我认知至关重要。 同时，明确职业目标，积极建立人脉，适应变化，勇于迎接新挑战，主动寻求帮助与反馈，保持积极心态，提升沟通技巧，都是推动职业发展的关键因素。 这些建议能为个人职业成功奠定坚实基础。赞142 踩0 评论0 -
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2024-09-16
如何用无影云电脑实现“低配机”五分钟畅玩《黑神话》？
1、[必答题] 你用无影云电脑玩上《黑神话》了吗？请晒出你在无影云电脑上的游戏画面截图（至少 3 张你在自己的云电脑上玩此游戏的截图，不可使用他人视频截图）。 还没有，因为还没买游戏。 2、[必答题] 你觉得和用普通电脑玩游戏相比，用无影云电脑玩游戏有哪些优势？ 该云服务提供数据备份与快速恢复功能，防止硬件故障导致的数据丢失。 用户可通过互联网随时访问云电脑，实现即时启动和流畅游戏体验。 其按需付费模式减少了初始硬件投资，云服务商保证硬件始终最新，增强兼容性，降低玩家对高性能设备的需求。 3、[选答题] 如果你是无影云电脑的产品经理，你会考虑增加和优化哪些产品能力？ 我们提供多样化的定制选项，让用户个性化设置虚拟桌面和游戏控制，特别是在动作游戏中，通过优化通信、改进网络协议和增设数据中心，有效降低输入延迟，提升网络稳定性。 新增的社交功能便于玩家交流，同时我们不断加强图形性能以应对未来复杂游戏的挑战。赞122 踩0 评论0 -
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2024-09-15
全天候24小时无所不知AI助手是如何炼成的？
1、试试体验：你的AI助手能够回答什么有趣的问题？截图出来与大家分享你们的提问与回答吧 2、聊聊反馈：在创建部署AI助手的过程中，你的实际感受如何，遇到了哪些问题？有什么建议和反馈呢？ AI助手融合NLP、ML和DL技术，依赖高质量训练数据。其创建流程简洁，功能全面且支持行业定制，可无缝集成于网站并快速响应。 通过持续优化模型架构和计算资源使用，提升高并发处理能力。 产品提供详尽文档、API指南，支持特定行业需求定制，设计直观用户界面及反馈机制，确保系统稳定性和个性化体验。赞192 踩0 评论0 -
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2024-09-10
哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？
哪些职场行为可能成为职业发展的阻碍？ 面对新机会，常有人因恐惧而犹豫。我们应该从小规模尝试开始，逐步建立自信。 学会拒绝不合理要求，做生活的主宰，同时加强自我管理与时间规划以避免懒惰和自私损害职业形象。 对于缺乏主动与责任心的问题，我们应当积极迎接挑战；沟通不畅则需要通过提高倾听与表达能力，培养同理心来解决。在职场竞争中，持续学习与自我提升至关重要。 克服自我怀疑，把失败看作成长的机会，并设定实际的目标。 适应变化、勇于尝试并接受不完美，而非追求不可能的完美或停滞不前。赞90 踩0 评论0 -
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2024-09-10
100%打赢人类新手，乒乓球机器人靠谱吗？
你认为与乒乓球机器人对练相比于真人有哪些优缺点？你更倾向于哪一种？ 乒乓球机器人结合了科技创新与体育训练，为运动员带来了全新的训练模式，提高了训练效率与个性化水平。 与乒乓球机器人对练的优缺点 优点： 乒乓球机器人具有出色的稳定性和精准度，能够连续发出相同类型的球，助力训练者反复磨练特定技巧。它可以按需调整球速、旋转和角度，模拟不同水平的对手，实现多样化的针对性训练。机器人不知疲倦，支持长时间高强度练习；部分高端型号还能实时收集和分析训练数据，提供客观反馈，帮助训练者深入了解自身弱点与进步，极大提升了训练效率和效果。 缺点： 乒乓球机器人能模拟多样的球路，但与真实对手相比，其缺乏随机性和策略性，互动有限，难以实现实际对战中的战术即时调整；且无法重现比赛时的压力感，不利于心理素质提升，同时也失去了与人交流的情感体验。 更倾向的选择 在乒乓球训练中，机器人和真人对练各具优势。机器人适合初、中级选手快速掌握基本技能和进行高强度训练；而真人对练在高级阶段及全面发展上更为重要。建议结合两者：通过机器人提升技术和稳定性，借助真人对练培养战术意识、心理素质和实战经验，从而实现最全面的训练效果。赞109 踩0 评论0 -
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2024-09-03
AI 时代下，操作系统如何进化与重构？
1.人工智能时代，AI 技术和应用的快速发展，服务器操作系统面临着哪些新的挑战？其中有哪些核心技术需要攻坚？请分享你的见解。 新的挑战包括： 1）由于人工智能应用使用多种编程语言和框架，所以操作系统必须更好地兼容与支持这些环境； 2）增强系统安全性以应对不断扩展的AI技术； 3）更好地管理因AI计算需求增加导致的服务器能耗； 4）确保在例如自动驾驶这样的关键领域中的系统实时性和可靠性； 5）针对AI应用处理大量数据和复杂运算的要求，提升操作系统的性能优化。 核心技术攻坚： 构建全面安全体系，确保身份验证、访问控制和数据加密等环节的安全。 核心包括低延迟通信协议、利用容器化及虚拟化技术提升资源利用与隔离性、优化内存管理以满足高需求，以及加强异构计算支持，实现多硬件资源有效管理和调度。 2.操作系统产业的发展离不开生态，你认可吗？2024 龙蜥操作系统大会即将盛大启幕，你最关注的是哪些议题分享与讨论？ 操作系统产业的繁荣依赖于健康的生态系统，这不仅促进技术创新和开发者参与，还推动市场发展。 2024年龙蜥操作系统大会将聚焦以下议题：开源社区建设与人才培养，提升跨平台兼容性和应用迁移的无缝性，以及AI时代操作系统架构的演进，以更好地支持AI工作负载，打造更强的开源环境并培养未来操作系统开发人才。 3.您对于操作系统未来的发展趋势，有哪些观察和建议？ 未来的操作系统将强化跨平台兼容性，适配多样硬件与软件，提供灵活的解决方案。 持续升级的安全机制有效抵御网络攻击，保障用户数据与系统安全。 同时，推进开源化以吸引开发者参与，促进技术创新与普及，并整合人工智能技术以实现智能资源管理，优化并提升用户体验。赞74 踩0 评论0 -
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2024-09-03
电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？
电子书vs传统纸质书，你更喜欢哪种阅读方式？ 在数字时代，电子书凭借其便携性和环保性赢得了越来越多读者的喜爱，然而，传统纸质书仍然以其独特的质感和阅读体验，在人们的心中占据着不可替代的重要位置。 电子书以其便携性，使携带大量书籍变得轻松，特别适合经常出行的人士。 它具有搜索功能，便于查找信息，且价格通常低于纸质书，甚至免费，降低了阅读成本。 此外，电子书减少了对树木的需求，符合环保理念，是数字化趋势中可持续生活方式的一部分。 尽管电子书阅读便捷，但纸质书的独特魅力无可替代。 纸质书是收藏爱好者的佳选，精美的封面设计、独特排版及作者签名，使其成为独一无二的艺术珍品。 新书的油墨香与翻页声令人愉悦，有助于提升注意力，减少对屏幕的依赖，带来独特的阅读体验。 时间充足我会在图书馆阅览群书，时间仓促我会选择电子书稍稍阅读。赞54 踩0 评论0 -
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2024-09-03
你有使用过科技助眠工具吗？
你的睡眠质量怎么样？有使用过科技助眠工具来实现快速入睡吗？ 随着健康意识提升和技术进步，多种改善睡眠质量的产品和服务应运而生，为人们提供了多样化选择。在快节奏生活中，学习工作压力常影响睡眠，而优质睡眠对身心健康至关重要，因此这些解决方案变得愈发重要。 智能设备通过多种方式优化睡眠环境，如自动调节室温、模拟自然光和生成白噪音等，包括根据睡眠习惯自动调温的智能恒温器和提供冥想引导及放松音乐的睡眠应用，同时还能监测睡眠状态和调整睡姿，以更好地满足个人需求，从而显著提升睡眠质量和舒适度。 现代科技产品通过设备和应用程序简化了改善睡眠质量的过程能够更好地管理和了解自己的睡眠状况，但要真正实现这一目标，还需要养成健康的生活习惯和保持规律的作息，从而获得良好的睡眠。赞21 踩0 评论0 -
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2024-08-31
使用通义灵码冲刺备战求职季，你有哪些深刻体验？
使用通义灵码冲刺备战求职季，你有哪些深刻体验？ 晒出体验截图（必答） 对体验效果进行点评（必答） 通义灵码集成了代码补全、实时错误检测和文档查找等功能，显著提升编码效率。 内置丰富算法题库与示例代码，并提供项目模板，助力初学者快速搭建框架。 此外，通过模拟面试、代码审查及社区互动等功能进一步增强实际应用能力。 初期使用需一定适应，需结合理论与实践，批判性思考并使用。赞3 踩0 评论0 -
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2024-08-27
传统健身VS科技健身，你更倾向于哪一种？
晒出你的运动时刻或聊一聊你在使用什么样的方式进行锻炼呢？ 传统健身方式如公园晨跑、游泳、瑜伽及太极等，不仅能强身健体，还能净化心灵，提升内心平和。 随着科技进步，现代健身更便捷高效：智能健身房提供个性化训练方案，可穿戴设备实时监测健康数据，VR技术融合娱乐与锻炼，极大提升了健身乐趣与持久性。 我喜欢登山 模式融合传统健身与科技健身的优势，互补长短，共同提升身体素质。 通过科学合理的结合，不仅能全面提高个人体能水平，更能为健康生活带来更高的效率和更好的体验，让健身更加愉悦。赞75 踩0 评论0 -
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2024-08-27
聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实？
你最希望哪些科幻的家居技术走进日常生活？ 未来的智能家居系统包括了能够学习并执行家务的高级机器人助手，通过透明显示技术和增强现实技术将任何表面变成互动屏幕便于信息获取。自我修复材料制造的家具能自动修复损坏，延长使用寿命。3D食品打印机可根据数字食谱复制美食，丰富饮食选择。全屋智能自动化整合家庭设备实现语音控制和自动化场景切换；高效能源管理系统优化家庭能耗；环境适应技术可根据居住者的健康状态和情绪自动调整家居环境；高级健康监测系统实时追踪生理指标，并在出现异常时自动联系医疗服务提供者，共同构建出一个高度智能化、全面互联的未来家居生活。赞133 踩0 评论0 -
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2024-08-20
视频时代，图文未来如何发展？
视频时代，图文未来如何发展？ 在当今时代，视频内容因其独特的实时性、感染力和便捷性，在新闻传播、教育和娱乐等领域占据了主导地位。视频不仅能提供丰富的视听体验，还能更直观地传递情感与信息，有效吸引观众注意力。但这不代表图文内容的衰落，因其仍有其独特优势及应用空间。 图文内容凭借其高检索性，使用户能通过关键词迅速定位信息；相比视频，图文创作成本低，更适合个体和小团队；尤其在传达深度与细节方面优势显著，如科学论文和技术文档等。 此外，图文作为综合内容的一部分，补充视频不足，满足多元需求；在教育领域，提供结构化学习资料；专业领域内，保证内容深度与准确性。 同时，图文内容正通过个性化定制、跨媒体整合及数据可视化等手段持续创新，增强用户体验和内容价值。 结论尽管视频内容已成为现代信息传播的主要形式，但图文内容在深度分析等领域的角色仍然不可或缺。展望未来，图文内容将不断创新并通过跨媒介融合探索新的发展方向与定位，与视频内容相辅相成，共同促进信息传播的多样性和多元化发展。赞22 踩0 评论0 -
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2024-08-20
你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？
你有哪些能写出完美Prompt的秘籍？ 使用开放式问题能促进深入交流，鼓励详尽回答而非简单肯定或否定。有助于增进理解并启发新思路。 指令应逐步精简，确保每个都紧扣任务需求。 在构建问题时考虑先前对话或任务背景，可帮助获得更连贯的答案。同时避免模糊表述以防混淆。 通过多版本测试不断优化提问方式以达到最佳效果。赞63 踩0 评论0 -
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2024-08-17
如何用AI来提高英语学习效率？【AI动手】
如何用AI来提高英语学习效率？ 借助技术进步，人工智能在教育领域得到广泛应用，多模态AI单词助记工具是其创新成果之一。 该工具创造性地结合图像、文本等多种形式，为用户提供生动、高效的单词记忆体验。利用AI技术，使单词学习以多模态方式变得更加轻松有趣。 此工具设有图文记忆与视觉学习双模式。图文记忆模式下，用户输入目标词汇后，可自创故事或参考示例，利用内置词汇及图片进行体验和测试。 视觉学习模式支持图片上传，实现物体及其关联词汇的识别。 AI动手通过运用多媒体形式，例如图片等，使学习材料更加生动有趣，显著提高记忆效率。 其特有的锚点记忆法利用图像作为记忆触发点，助力用户掌握大量词汇。 此外，它还可以根据每个用户独特的记忆习惯和学习进度提供定制化学习路径，从而使学习过程更加高效且具有针对性。赞31 踩0 评论0 -
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2024-08-17
打造你的定制化文生图工具【AI动手】
基于PAI-DSW，打造定制化文生图工具，分享使用体验 该架构首次融合了Transformer与GANs/Diffusion Models技术，其中Transformer深度处理文本以精准捕捉语义及上下文关联；而GANs或Diffusion Models则基于处理后的文本生成对应的图像内容，创造性地完成从文本到图像的转换。 数据集包含文本与图像两部分，文本部分涵盖了多样化的图像描述信息，包括句子、段落及标签等； 图像部分则是对应的图片集合，确保每张图片与其描述精准匹配。 此外，还提供了数据预处理流程，涉及文本清洗、分词编码以及图像的尺寸调整和归一化等关键步骤。 专注于定制化开发，主打特色包括简洁友好的用户界面，支持文本输入和图像展示。 提供参数调节选项，允许用户自定义风格、色彩及分辨率等属性。 集成的风格迁移技术能够实现多种艺术风格的选择和应用，为您打造独一无二的个性化图像生成体验。赞34 踩0 评论0 -
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2024-08-13
智能眼镜能否重塑学习体验？
智能眼镜能否重塑学习体验？ 在使用智能眼镜的过程中，深刻体验到科技为学习方式带来的革新与改变。它将虚拟信息与现实世界相结合，提供了一种全新的、更加直观的学习体验，极大地提升了学习效率和兴趣。 智能眼镜改变了传统学习方式，通过定制化内容满足个人学习习惯和进度，利用情境感知技术将理论知识与实际环境紧密结合，增强理解能力。 它能够重现历史事件等沉浸式场景，极大提升学习兴趣。 同时，实时监控学习状态以确保反馈的时效性，并据此优化学习方法。 此外，还提供辅助功能帮助有特殊需求的学生减少学习障碍。 多模态交互设计增加学习过程的趣味性和流畅度。 基于数据的教学改进措施有助于提高教学的针对性及效率。 智能眼镜虽前景广阔，但仍有多重挑战待解。首要任务是保护用户隐私，避免未授权信息收集和泄露。 其次，设备成本高昂制约了普及度，需技术创新降低成本。 此外，产品技术完善度直接关联用户体验，未来需持续优化以增强实用性和便捷性。这些挑战都需要在后续发展中得到关注和解决。赞125 踩0 评论0 -
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2024-08-13
大型AI模型如何跨越“专门化智能”的局限？
大型AI模型如何跨越“专门化智能”的局限？ 多模态学习通过整合文本、图像及音频等多种信息源，增强了AI对复杂任务的理解能力及其通用性和适应性。 结合知识增强和迁移学习技术，能够深化模型对特定任务的理解并实现跨任务的知识复用。 而模型压缩与剪枝技术进一步提高了运行效率，确保了即使在资源有限的环境下也能顺利部署应用。 这些技术进步正共同引领AI朝着更加智能化和高效化的方向发展。 提升可解释性和透明度是强化AI模型应用的关键策略，它使人能直观理解模型决策过程，从而增强模型的信任与可靠性。特别是在需要严格审查决策流程的领域，这一点尤为重要，且有望进一步推动大型AI模型的广泛应用。 通过持续学习及自我优化，AI模型能够像人一样适应新环境与任务，达成自我提升。为突破专门化智能的局限，大型AI模型需全面考量多种因素并持续创新尝试，以实现真正意义上的全能与创新能力。赞216 踩0 评论0 -
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2024-08-08
你试过一秒钟出现在世界各地的感觉吗？使用一键人像抠图换背景，让你拥有任意门
你试过一秒钟出现在世界各地的感觉吗？ 这些强大的AI绘图工具，如通义万相、MidJourney及DALL-E 2，不仅能创造独特图像，更精准传达创作者个性与创意理念，为艺术创作开启无限可能，正引领着创意领域的革命性变革。 这款一键人像抠图换背景工具配置极为简便。 通过链接进入直观友好的界面后，即使是新手也能迅速掌握。 首先上传含复杂背景的人像照片，接着选取预训练AI模型进行精准抠图与背景替换。 从多样选项中挑选心仪的背景风格，如纯色、图案乃至其他图像。 随后可微调边缘平滑度、色彩匹配等高级参数，确保合成效果自然协调。 最后，一键“开始处理”，系统将自动完成抠图及背景替换工作。 能精准提取人像，自然流畅地融合新背景，操作简单高效，特别适合需要快速更换背景的应用场景，如新闻制作和电商展示等。 它不仅提高了图像处理的速度和质量，还展现了AI在创意领域的巨大潜力，让设计师更加专注于创意本身，无疑将推动创意产业的技术革新和发展。赞78 踩0 评论0
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