Apache AGE：基于PostgreSQL的图数据库深度解析
Apache AGE：基于PostgreSQL的图数据库深度解析 一、引言 在当今复杂多变的数据环境中，关系型数据库和图数据库各自扮演着重要的角色。关系型数据库以其结构清晰、查询高效的特点，在事务处理和数据一致性方面表现出色；而图数据库则以其灵活的数据模型和强大的图查询能力，在社交网络分析、推荐系统等领域具有独特的优势。Apache AGE（A Graph Extension）作为一个基于Postgr...
创建基于Prism框架的WPF应用（NET Framework）项目
创建基于Prism框架的WPF应用（NET Framework）项目 1、创建WPF（NET Framework）项目并整理结构 （1）、创建WPF（NET Framework）项目； （2）、添加Views和ViewModels文件夹； （3）、将MainWindow.xaml移到Views文件夹； （4）、在ViewModels文件中新建 MainWindowViewModel.cs （5）、修改...
基于Python下深度学习的 果蔬识别 系统设计与实现
种有效模型，已广泛应用于图像处理任务，包括图像分类、物体检测、面部识别等领域。特别是在图像分类任务中，CNN凭借其良好的特征提取能力和高效的训练过程，成为解决实际问题的首选方法。 在此背景下，本课题《基于Python下深度学习的的果蔬识别系统的设计与实现》应运而生。果蔬识别作为农业科技中的一个重要应用领域，不仅有助于提高农业生产效率，还可以广泛应用于食品安全、智能农业、自动化分拣等场景。传统的果蔬识别方...
Y20030025基于php+mysql的幼儿健康管理系统设计与实现 源代码 配置 文档
.开发目的和意义3.系统功能设计4.系统界面截图5.源码获取 1.摘要 在信息化时代的浪潮中，幼儿健康管理面临着前所未有的挑战与机遇。为了更好地满足家长和幼儿园对幼儿健康管理的需求，我们致力于开发一套基于PHP的幼儿健康管理系统。这一系统的开发，旨在通过技术手段提升幼儿健康管理的效率和质量，为幼儿的健康成长保驾护航。 基于PHP的幼儿健康管理系统的采用WAMP为主要开发环境，主要以PC端运行为主，结合P...
基于python Django的boss直聘数据采集与分析预测系统，爬虫可以在线采集，实时动态显示爬取数据，预测基于技能匹配的预测模型
本系统是基于Python Django框架构建的“Boss直聘”数据采集与分析预测系统，旨在通过技能匹配的方式对招聘信息进行分析与预测，帮助求职者根据自身技能找到最合适的职位，同时为招聘方提供更精准的候选人推荐。系统的核心预测模型基于职位需求技能与求职者技能之间的匹配度来计算得分，并对职位进行排序和推荐。 1. 数据采集 数据采集部分通过爬虫技术从“Boss直聘”网站获取真实的招聘数据，包括职位名称、公...
跨境电商内部售卖系统：基于php的开源解决方案
对系统需求进行深入分析。这包括但不限于商品管理、订单处理、库存管理、用户管理、支付集成、数据分析等功能。同时，系统还应支持多语言、多货币、多时区等特性，以适应不同国家和地区的业务需求。 二、技术选型 基于php的开源生态系统为我们提供了丰富的技术选择。以下是一些建议的技术栈： 后端框架：Spring Boot是一个轻量级的Java开发框架，它简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程。使用Spring...
如何基于pdf2image实现pdf批量转换为图片
最近为了将pdf报告解析成为文本和图片，需要将大量多页的pdf文件拆分下单独的一页一页的图像，以便后续进行OCR和图像处理，因此就需要实现将pdf2image，本文主要结合开源的pdf2image和poppler，实现了pdf转换为png格式图片的简单转换工具，供大家参考，具体步骤和应用测试示例如下。 1.安装pdf2image包 需要先安装pdf2image包，安装命令：pip3 ins...
基于Python的自然语言处理系列（39）：Huggingface中的解码策略
在自然语言生成任务中，如何选择下一步的单词或者词语对生成的文本质量影响巨大。Huggingface 提供了多种解码策略，可以在不同的场景下平衡流畅度、创造力以及生成效率。在这篇文章中，我们将逐步介绍 Huggingface 中的几种常见解码策略，包括贪婪搜索、Beam Search（束搜索）、采样、Top-K 采样以及 Top-p（核采样）。通过具体代码示例，我们将对比这些策略的效果，...
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) PSO优化过程： PSO优化前后，模型训练对比： 数据预测对比： 误差回归对比： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ..............................
基于Python的自然语言处理系列（50）：Soft Prompt 实现
在本篇文章中，我们将实现一个简单的 Soft Prompt 技术，该技术允许我们仅微调新增的嵌入权重，而保持预训练模型不变。Soft Prompt 的主要优势在于它的参数高效性，使得模型在特定任务上快速适应，而无需重新训练模型的所有权重。 1. Soft Prompt 概述 Soft Prompt 技术来源于论文 The Power of Scale for Parame...