2023年人工智能12大应用趋势
近几年我们正迎来人工智能技术市场需求及应用的蓬勃发展，很多人还没有意识到人工智能正在迅速而彻底地改变我们日常生活的方方面面。 本文将介绍2023年最需要了解的12种人工智能技术的应用领域，希望对所有关心人工智能发展走向的朋友带来参考和启发。 12大人工智能技术领域 机器人自动化流程 机器人流程自动化是人工智能技术应用的一大趋势。你可以将其理解成是对RPA的智能化升级。它的本质是自动模仿人类的工作过程，并且无需复杂的业务流程配置，让业务流
2023年人工智能6大技术趋势
毫无疑问，当你看到这篇文章时，肯定已经在网上阅读过或听说过被称为人工智能或AI的无处不在相关术语。 当您思考人工智能时，可能会想到深度学习、人工神经网络等有关技术，但人工智能到底是什么，它又是如何应用的？您是否真正了解？ 新冠疫情增加了人工智能在一些企业中的应用，人工智能近几年得以蓬勃发展。IDC（互联网数据中心）在2019 年预测，到了2023年，人工智能技术投资将达到979亿美元。在新冠肺炎流行病席卷全球之后，人工智能的应用显著增加，
Python 拆包和映射数据
Python中的拆包和映射数据是一种快速处理数据的技巧，它可以将一个序列或者一个字典中的元素一次性赋值给多个变量，从而简化代码逻辑和减少冗余代码。下面详细介绍一下Python的拆包和映射数据的使用方法。 一、拆包 拆包是指将序列或者字典中的内容一次性赋值给多个变量的过程。拆包的方法有两种，分别是序列解包和扩展运算符。 1. 序列解包： 通过序列解包可以将一个序列中的各个元素一次性赋值给多个变量，写法为： a, b, c = [1, 2,
如何使用 Redis 的哈希槽（Hash Slot）来实现分片？
以下是详细讲解如何使用 Redis 的哈希槽（HashSlot）来实现分片的完整使用攻略。 Redis 哈槽简介 Redis 哈希槽是 Redis 分布式集群的核心机制之一，用将数据分散到多个节点上，实现数据的分片存储和负载均衡。Redis 哈希槽将整个数据空间划分为 16384 个槽位，每个槽位都有一个唯一的编号可以将数据根据其键值哈希到对应的槽位上。 Redis 哈槽的实现 在 Redis 中，可以使用 cluster 命令来管理 R
pip 安装库比较慢的解决方法(国内镜像)
下面是pip安装库比较慢的解决方法，以及使用国内镜像的完整攻略。 问题描述 在使用pip命令安装Python库时，可能会遇到下载速度比较慢的问题，尤其是在国外服务器上的库。这种情况下，需要使用国内镜像来提高下载速度。 解决方法 使用国内镜像来加速pip的下载速度有两种方法： 方法1：配置环境变量 将pip源修改成国内镜像，并将国内镜像的地址配置成pip使用的默认源。以下是配置环境变量的步骤: 打开用户目录下的 .pip 目录（如果没有
如何为 gdb 安装 python 调试信息？
【问题标题】：How to install python debug-info for gdb?如何为 gdb 安装 python 调试信息？ 【发布时间】：2023-04-06 12:32:02 【问题描述】： 我想使用gdb 来调试python 脚本。启动gdb后，输出： [root@localhost scripts]# gdb python GNU gdb (GDB) Red Hat Enterprise Linux 7
在Python的struct模块中进行数据格式转换的方法
Python的struct模块是用于在C和Python数据类型之间进行转换的模块。该模块允许你在二进制数据和Python数据类型之间进行相互转换。 1. 使用struct模块进行数据格式转换的方法 下面是使用Python的struct模块进行数据格式转换的方法： 1.1 将Python数据转换为二进制数据 首先，你可以使用struct模块的pack方法来将Python数据转换为二进制数据。pack方法的第一个参数是用来指定转换格式的格式化
Python 2.7 BeautifulSoup4 返回一个空集
【问题标题】：Python 2.7 BeautifulSoup4 is returning an empty setPython 2.7 BeautifulSoup4 返回一个空集 【发布时间】：2023-04-01 11:16:01 【问题描述】： 我正在尝试使用 bs4 从谷歌搜索中获取链接，但我的代码返回一个空集。 import requests from bs4 import BeautifulSoup website
Python自动化办公之生成PDF报告详解
Python自动化办公之生成PDF报告详解 简介 本攻略将详细介绍如何使用Python语言自动化生成PDF报告。我们将使用Python中的reportlab库，Pillow库，以及Pandas库，通过数据处理和图表可视化来生成具有分析性质的PDF报告。 准备工作 在使用reportlab库来生成PDF文件之前，需要进行以下准备工作： 1.安装reportlab: 输入以下命令在控制台中安装(reportlab)库 pip install
利用Python实现定时程序的方法
安装定时任务框架 首先，我们需要安装一个Python的第三方库schedule，它是一个轻量级的定时任务框架，可以帮助我们轻松地实现各种定时任务。 安装schedule库的方法很简单，我们可以通过命令行使用pip来完成： pip install schedule 编写定时任务函数 我们需要编写一个定时任务函数来执行我们想要执行的操作。这个函数可以是任何我们需要执行的Python代码，例如发送邮件、爬取网站数据等等。 下面是一个简
推荐5个最热门的开源机器人流程自动化RPA框架！
Robot Framework Robot Framework是一个基于Python的、可扩展的、关键字驱动的测试自动化框架。它主要用于端到端验收测试和验收测试驱动开发（ATDD）。该框架可用于测试分布式异构应用程序，其中验证需要涉及多种技术和接口。 Robot Framework的测试用例以HTML、纯文本或TSV（制表符分隔的一系列值）文件存储。它通过测试库中实现的关键字来驱动被测软件，这使得测试用例的编写变得简单、丰富且灵活。此外，
百面机器学习（10）——循环神经网络
目录 循环神经网络与卷积神经网络 循环神经网络的梯度消失问题 循环神经网络中的**函数 长短期记忆网络 Seq2Seq模型 注意力机制 循环神经网络与卷积神经网络 1. 处理文本数据时，循环神经网络与前馈神经网络相比有什么特点？（1） 在神经网络的建模过程中，一般的前馈神经网络，如卷积神经网络，通常接受一个定长的向量作为输入。卷积神经网络对文本数据建模时，输入变长的字符串或者单词串，然后通过滑动窗口加池化的方式将原先的输入转换成－
caffe solver configuration
(用到一个加一个, 并非完整的介绍) # lr_policy基本的learning rate 在`solver.prototxt`中由参数`base_lr`配置.配合`lr_policy`和其余的一些参数制定learning rate的变化策略.## lr_policy="fixed"在整个训练过程中learning rate不变.## lr_policy="step"需要另外几个参数配合:```base_lr: 0.01
基于tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别说明
下面是关于“基于tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别说明”的完整攻略。 tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别 在TensorFlow中，我们可以使用tf.shape(tensor)和tensor.shape()来获取张量的形状。虽然它们都可以用来获取张量的形状，但它们之间有一些区别。 示例1：使用tf.shape(tensor) 在这个示例中，我们将使用tf.shape(te
caffe 参数介绍 solver.prototxt
转载自 http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51537709 net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" test_iter: 1000 # test_interval: 1000 # base_lr: 0.01 # 开始的学习率 lr_policy: "step" # 学
