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小馒头学Python

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【Vue3】StoresTorefs:简化状态管理的实用工具
在前端开发中,状态管理是一个重要的话题。为了更好地管理组件之间的数据传递和状态变化,我们通常使用一些状态管理工具。在Vue.js中,一个常见的工具是StoresTorefs,它提供了一种简单而有效的方法来管理应用程序的状态。
小馒头学Python
2024-05-09
1500
【Vue3】Vue3中的编程式路由导航 重点!!!
编程式路由导航是通过代码来实现页面跳转的一种方式,与使用 组件进行声明式导航不同,编程式导航更加灵活,可以在任何地方触发,适用于诸如按钮点击、表单提交等场景
小馒头学Python
2024-05-08
1660
【Vue3】什么是路由?Vue中的路由基本切换~
在介绍本节的内容之前,我们首先还是老样子,准备好需要的代码,准备好必要的html代码,方便后面的操作,这里我们写了三个a标签,学过前端的都知道,我这是要创建链接,这就引出了路由和路径的关联
小馒头学Python
2024-05-07
1040
【Vue3】解锁Vue3黑科技:探索接口、泛型和自定义类型的前端奇迹
如果我们写代码的时候,对于有些数据写错了但是又仅仅是失误造成的,这样是不会给我们进行错误提示的,这样就需要我们使用接口了
小馒头学Python
2024-05-06
1680
【Vue3】Hooks:一种全新的组件逻辑组织方式
接下来我们想要通过一个可以随机生成狗的api去完成这个案例,通过点击button去生成不同的狗
小馒头学Python
2024-05-05
1860
【Vue】探究 Vue 2 与 Vue 3 生命周期:变化与延续
如果问它有啥用的话,那么就是它可以帮助开发者更好地理解和控制软件的行为,例如在特定阶段执行特定的操作,或者释放资源以防止内存泄漏,本节我们将简单介绍一下Vue2,3当中的生命周期,以及它们的相同不同之处
小馒头学Python
2024-05-04
1060
2024年重磅消息:来自OpenAI发布的视频生成模型Sora
通用人工智能(AGI)是指一种智能系统,具有与人类智能相当或超过人类智能的广泛能力,能够在各种不同的任务和领域中表现出灵活性、创造力和推理能力。与目前大多数人工智能系统专注于解决特定任务或领域不同,AGI的目标是创造一个能够像人类一样学习、理解和解决各种问题的智能系统。本文主要介绍一下最新的大模型Sora,作为通用人工智能会给我们带来什么感受~
小馒头学Python
2024-05-03
1080
深入理解 Vue3 中的 setup 函数
Options API 是 Vue.js 2.x 中使用的传统组件设计模式。它基于选项对象,将组件的数据、计算属性、方法、生命周期钩子等功能按照选项的形式进行组织。Options API 的特点包括:
小馒头学Python
2024-05-02
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创建你的第一个Vue项目(小白专享版本)
Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,由Ryan Dahl开发并于2009年5月发布。以下是关于Node.js的详细介绍:
小馒头学Python
2024-05-01
1080
第7章:深度剖析知识图谱中的知识推理:方法与应用探究
简单的例子就是:(研究所,是科研院所)和(科研院所,承担,教学任务)可以推断出(研究所,承担,教学任务)
小馒头学Python
2024-04-30
1221
第2章 知识抽取:概述、方法
一般来说,知识抽取主要是面向链接开发数据,大家获取不知道何为链接开放数据,下面我为大家整理了一下
小馒头学Python
2024-04-29
1050
第1章 理解知识图谱(一)
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话,可以分为以下几种:
小馒头学Python
2024-04-29
1720
pytorch实战---IMDB情感分析
在代码中设置日志的作用是记录程序的运行状态、调试信息和重要事件,以便在开发和生产环境中更轻松地诊断问题和了解程序的行为。设置日志有以下作用:
小馒头学Python
2024-04-28
1430
探索未来的视觉革命:卷积神经网络的崭新时代(二)
本节在学完刘二大人的卷积神经网络进阶篇,令我感受颇深,下面我先说一下知识点,文章的结尾我再表达一下我的个人看法以及刘二大人对我们的建议。
小馒头学Python
2024-04-26
1042
探索未来的视觉革命:卷积神经网络的崭新时代(一)
在开始学习卷积神经网络前,我们先来回顾一下全连接网络,正如名字,全连接代表了每一层的属于都对后面的输出有影响,当然它们之间是相互影响关联的,下图可以看出,后面会展示卷积神经网络可以拿来对比一下。
小馒头学Python
2024-04-25
2360
使用PyTorch解决多分类问题:构建、训练和评估深度学习模型
之前我们讨论的问题都是二分类居多,对于二分类问题,我们若求得p(0),南无p(1)=1-p(0),还是比较容易的,但是本节我们将引入多分类,那么我们所求得就转化为p(i)(i=1,2,3,4…),同时我们需要满足以上概率中每一个都大于0;且总和为1。
小馒头学Python
2024-04-24
6660
使用PyTorch加载数据集:简单指南
在实战前,我们需要了解三个名词,Epoch、Batch-Size、Iteration 下面针对上面,我展开进行说明
小馒头学Python
2024-04-23
1290
使用PyTorch处理多维特征输入的完美指南
这里的每一行代表一个样本,同样的,每一列代表什么呢,代表一个特征,如下图。所以糖尿病的预测由下面这八个特征共同进行决定
小馒头学Python
2024-04-22
1690
从零开始学习线性回归:理论、实践与PyTorch实现
在机器学习中已经使用了sklearn库介绍过逻辑回归,这里重点使用pytorch这个深度学习框架
小馒头学Python
2024-04-21
1330
PyTorch实例:简单线性回归的训练和反向传播解析
在代码实现前,我能先了解一下反向传播是怎么个事,下文主要以图文的形式进行输出 这里我们回顾一下梯度,首先假设一个简单的线性模型
小馒头学Python
2024-04-20
1560
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