### 线性回归的基础 传统的线性回归模型假设输入特征与输出目标之间存在线性关系。对于单变量线性回归，这种关系可以用一条直线来表示；对于多变量线性回归，则是一个超平面。例如，对于一个包含两个输入特征 \(x_1\) 和 \(x_2\) 的情况，模型可以表示为： \[ y = w_1 x_1 + w_2 x_2 + b \] 其中，\(w_1\) 和 \(w_2\) 是权重，\(b\) 是偏置项。 ### 特征工程的作用 特征工程是指通过对原始数据进行转换、组合等操作生成新的...阅读全文
课程概览目标：帮助学员掌握使用前端技术栈（Vue.js）结合Electron框架开发跨平台桌面应用的能力，并集成先进的AI功能。形式：包括视频教程、项目实践以及配套电子书资源。获课：keyouit.xyz/14245/获取ZY↑↑方打开链接↑↑主要内容推测1. 基础知识介绍Vue 3.5基础：Vue.js的核心概念，如组件化、响应式数据绑定等。Electron简介：Electron的基本工作原理及其在构建跨平台桌面应用中的作用。2. Vue 3.5进阶组合式API：深入了解Composition...阅读全文
Vue3.5+Electron+大模型跨平台AI桌面聊天应用的实战开发是一个结合了前端技术、跨平台框架和人工智能技术的综合性项目。以下是基于我搜索到的资料对该问题的详细解答：获课：keyouit.xyz/14245/获取ZY↑↑方打开链接↑↑技术栈与框架选择Vue3.5：Vue3.5作为前端框架，提供了高性能、响应式的设计和组合式API，能够快速搭建交互性强且易于扩展的前端架构。Vue3.5的性能优化和新功能（如Teleport、Fragments等）进一步提升了开发效率。Electron：El...阅读全文
https://97it.top/1101/ 引言 计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够“看懂”并“理解”图像或视频。它通过模拟人类视觉系统的处理方式，利用计算机对图像进行分析、处理和解释，以实现自动化的视觉感知。随着深度学习、卷积神经网络（CNN）等技术的快速发展，计算机视觉的应用已经深入到各个领域，如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、工业自动化等。 计算机视觉的发展不仅带来了许多前沿的技术创新，也对许多行业的...阅读全文
https://97it.top/14261/ 引言 随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习和自然语言处理领域的突破，大型预训练模型（大模型）在各个行业中发挥着越来越重要的作用。大模型作为一种通过大量数据和计算资源训练得到的强大AI模型，能够处理各种复杂任务，如语言生成、机器翻译、图像识别、文本理解等。近年来，国内外企业纷纷推出大模型产品，推动了人工智能的创新和应用。 本文将重点探讨国内外大模型产品的发展现状、关键技术、主要产品及其应用场景，结合市场趋势和实际需求，分析如何应对大模...阅读全文
https://97it.top/14265/ 引言 随着现代 Web 开发的不断发展，前端工具的性能和开发体验变得愈发重要。在传统的前端开发工具中，如Webpack，随着项目规模的扩大，构建速度和热更新速度往往会变得较慢，极大地影响了开发者的生产力。为了提高前端开发效率，Vite（法语中意为“快速”）应运而生，它是一个现代化的前端构建工具，旨在提供极速的开发体验。 Vite 的设计理念是利用浏览器原生的模块系统（ESM）进行快速的模块热更新，并通过采用现代浏览器特性（如原生支持 ES...阅读全文
https://97it.top/14269/引言 随着云计算和容器化技术的普及，容器镜像成为现代应用部署、开发和运维的核心组成部分。容器镜像作为应用及其运行环境的封装，使得开发者能够在任何地方、任何平台上运行应用，简化了开发与运维的复杂性。为了管理和存储这些镜像，镜像仓库（Image Repository）应运而生，而公有云镜像仓库则是目前最为广泛应用的一种形式。公有云镜像仓库不仅提供了存储和分发容器镜像的功能，还能确保镜像的高可用性、安全性和易于扩展性。 本文将探讨公有云镜像仓库的核...阅读全文
https://97it.top/14085/ 引言 在信息安全领域，沙箱（Sandbox）技术被广泛应用于隔离并分析潜在的恶意软件（恶意程序）。沙箱技术为安全分析人员提供了一种安全的环境，用于检测可疑软件的行为。然而，随着恶意软件技术的不断发展，许多恶意软件通过使用加密、虚拟化或反沙箱技术来规避检测。为了解决这些问题，沙箱脱壳机（Sandbox Unpacking Machine）应运而生。脱壳机的核心功能是帮助分析人员在沙箱环境中准确识别和解密恶意软件中的“壳”或加密部分，从而获取到真实...阅读全文
https://97it.top/14089/ 引言 随着信息技术的迅猛发展，推送功能已成为各种应用场景中不可或缺的功能。无论是移动应用、Web平台，还是物联网设备，推送通知都被广泛用于提升用户体验、增加用户粘性以及实时更新信息。推送功能的核心作用是将来自服务器或应用程序的信息实时传递给用户，而无需用户主动请求。这使得推送通知成为了保持与用户互动、增强应用参与度的重要工具。 推送功能的实现不仅涉及多个技术领域，还需要考虑到性能、可靠性、安全性以及跨平台的兼容性等问题。本文将从推送功能的...阅读全文
https://97it.top/14273/ 引言 在现代计算机科学和软件工程中，Exporter 是一个常见且重要的概念。尤其是在系统监控、数据收集和分布式应用程序中，exporter起到了至关重要的作用。Exporter通常被用于将内部的数据或状态信息暴露给外部系统，供外部系统进行监控、分析、记录或进一步处理。在容器化和微服务架构日益流行的今天，Exporter的作用变得愈加重要，尤其是在Prometheus等监控工具的应用中，Exporter作为桥梁的角色更加突显。 本文将详细...阅读全文
xia载ke：97it.top/14277/ 引言 随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习和自然语言处理（NLP）领域的进展，大型语言模型（LLM, Large Language Models）已成为现代人工智能应用的核心组成部分。这些大模型基于海量的文本数据进行训练，能够理解和生成多种语言的自然语言文本。近年来，随着模型规模的不断增大，计算资源的提升，以及开源社区的推动，多个主流的大型语言模型相继被提出并开源，极大促进了NLP领域的研究与应用。 本文将对几款当前主流的开源大语言模...阅读全文
xia载ke：97it.top/14282/ 引言 链表（Linked List）是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的引用。与数组不同，链表的元素不是在内存中连续存储的，而是通过节点间的链接关系实现。链表具有动态大小的特点，适用于数据结构中需要频繁进行插入和删除操作的场景。 链表的插入操作是链表操作中最常见也是最基础的操作之一。通过链表的插入操作，我们能够将新元素有效地加入链表的任意位置。链表的插入方式包括在链表的头部、尾部以及中间位置插入元...阅读全文
Prometheus监控系统企业级实战Prometheus监控系统企业级实战引言 “获课”：itxt.top/14307/在现代企业IT基础设施中，监控系统是确保系统稳定性、性能优化和故障快速响应的关键组件。Prometheus作为一款开源的监控和告警工具，因其强大的数据模型、灵活的查询语言和高效的存储机制，已经成为许多企业的首选监控解决方案。本文将深入探讨Prometheus在企业级环境中的实战应用，包括架构设计、部署策略、监控配置、告警管理以及最佳实践。1. Prometheus架构概述P...阅读全文
huoke：97it.top/13997/ 引言 在现代Web和移动应用中，用户身份验证是确保平台安全性的重要环节。手机号验证作为一种简单且有效的验证方式，广泛应用于注册、登录、找回密码等功能场景中。为了提升用户体验，手机号验证通常通过弹窗（或模态框）实现，以确保用户在操作过程中的连贯性与安全性。 本文将详细探讨手机号验证弹窗的实现原理，包括HTML、CSS和JavaScript的基本应用，并重点讨论如何设计与优化手机号验证弹窗，以确保其具备良好的用户交互性、数据验证和安全性。 ...阅读全文
h获课：789it.top/14002/开发一个UniApp陪诊小程序的全流程涉及多个阶段，从需求分析到上线维护，以下是详细的解析：1. 需求分析市场调研：了解陪诊市场的现状和潜在用户的需求。功能规划：确定小程序的核心功能，如预约挂号、在线咨询、陪诊服务、用药提醒等。用户画像：描绘目标用户的基本特征和使用场景。2. 设计阶段UI设计：设计用户界面，包括布局、色彩、字体和图标等。交互设计：设计用户操作流程和交互逻辑。原型设计：使用原型工具（如Axure）制作可交互的原型。3. 技术选型前端框架：选...阅读全文
获课：789it.top/13996/HCIA（华为认证ICT工程师）**HCIA（Huawei Certified ICT Associate）**是华为认证体系中的初级认证，旨在验证个人在ICT（信息与通信技术）领域的基础知识和技能。该认证适合初学者或希望进入ICT行业的人员。1.认证方向HCIA认证涵盖多个技术领域，主要包括：数通（Datacom）：网络基础、路由与交换技术。无线（Wireless）：无线网络规划与优化。安全（Security）：网络安全基础与防护技术。云计算（Cloud ...阅读全文
获课：789it.top/1089/使用PyTorch构建高效的计算机视觉应用涉及多个核心技能，这些技能涵盖了从数据准备、模型设计到训练、评估及部署的整个过程。以下是对这些核心技能的详细阐述：1. 数据准备与处理数据收集与清洗：收集大量的高质量图像数据，并进行数据清洗，包括去除噪声、处理缺失值等。数据增强：通过旋转、翻转、缩放、裁剪、颜色变换等方法增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。数据标注：对于监督学习任务，需要对图像进行准确的标注，如边界框标注、关键点标注等。2. 模型设计与选择选择合适的...阅读全文
获课：789it.top/1101/OpenCV经典项目在不同应用场景OpenCV作为一个功能强大的计算机视觉库，在多个应用场景中都有经典项目的实践。以下是一些OpenCV经典项目在不同应用场景中的具体实例：1. 安防监控目标检测：利用OpenCV的目标检测算法，如基于Haar特征和AdaBoost分类器的方法或深度学习目标检测算法，在视频监控画面中检测出人和车辆等目标。例如，在机场、车站等公共场所的监控系统中，准确识别出可疑人员或行李。目标跟踪：通过帧间差分、相关滤波器或深度学习跟踪算法，持续...阅读全文
获课:789it.top/14274/开发者必读：RAG技术的基础知识与进阶技巧一、RAG技术基础知识1. 定义RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合了检索和生成两种方法的自然语言处理（NLP）技术。它通过先检索相关的文档或信息，再使用生成模型（如GPT系列）生成答案。这种方法在处理需要丰富背景信息的问题时特别有效。2. 工作流程RAG技术的工作流程主要包括以下三个关键步骤：检索：从一个大型文本数据库中检索出与问题相关的文档。通常检索到的相关文档有很...阅读全文
