在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
为了帮助大家快速上手在React Native与Redux开发，在这本文中将向大家介绍如何在React Native中使用Redux?，以及一些必备基础以及高级知识。 本参考了《新版React Na
字符串作为平时使用最多的数据类型，其常用的操作我们还是很有必要熟记于心的，本文整理了多种字符串的操作的案例，还是非常用心，记得点赞收藏哦
Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分
图像拼接是一种很厉害的算法,它可以把多个小图像拼接成一个超大的图像。在文档管理系统里，图像拼接技术可以把好几个文档或图像片段合并在一起，形成更大、更全面的文档视图。这对于处理那些大型文档或者复杂的扫描文档来说特别有帮助。
在本教程中，我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。图像串联是将两个或多个图像组合成单个图像的过程。通过连接图像，我们可以创建令人惊叹的图像拼贴，将多个图像组合成单个图像，或创建图像序列。我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。
主要提供序列化的、可靠的、不重复的数据，它可以将消息拆分成多个片段，确保每一条片段都顺利到达目的地，然后按照顺序组合在一起，最后将完整的消息传递给正在等待的应用程序。
大家好，我是马彬，在美团主要负责短视频相关的算法研发，很荣幸能够来到LVS跟各位分享我们在美团业务场景下的短视频理解与生成技术实践。
表面裂缝检测是监测混凝土结构健康的一项重要任务。如果裂纹发展并继续扩展，它们会减少有效承载表面积，并且随着时间的推移会导致结构失效。裂纹检测的人工过程费时费力，且受检验人员主观判断的影响。在高层建筑和桥梁的情况下，手动检查也可能难以执行。在这篇文章中，我们使用深度学习来构建一个简单但非常准确的裂缝检测模型。此外，我们在现实世界的数据上测试了模型，发现该模型在检测混凝土和非混凝土结构示例道路中的表面裂缝方面是准确的。该代码在Github上的链接上开源。
在处理监督机器学习任务时，最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时，特别是需要深度神经网络的任务时，该怎么办?如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵
最近在看一本15年出版的《Java并发编程的艺术》一书，其中看到并发编程时间部分的ForkJoinPool功能时，突然发现这个功能实际使用上就是把一个大任务分成多个小的子任务，然后使用多个线程完成。
XKCD是一个流行的极客漫画网站，其官网首页有一个 Prev 按钮，让用户导航到前面的漫画。如果你希望复制该网站的内容以在离线的时候阅读，那么可以手动导航至每个页面并保存。但手动下载每张漫画要花较长的时间，你可以用python写一个脚本，在几分钟内完成这件事！
请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。
前段时间，一只可爱的小黄鸭火起来了，据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了，小黄鸭表情包也由一只变成多只，颜色也变幻莫测。
波士顿的数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法是如
波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动，且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析。数据科学大量使用机器算法，可以帮助我们在数据中识别和利用模式。从互联网大规模数据中获取透析是一项具有挑战性的任务，因此，能大规模运行算法是一个至关重要的需求。伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。 这里，我们探讨一下如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习（一个尖端机器学习框架）。对于算法
AI 科技评论按：每月《Computer Vision News》都会选择一篇关于计算机视觉领域研究成果的论文进行回顾。今年三月份，他们选择了由 Yossi Gandelsman，Assaf Shocher 和 Michal Irani 三位学者（下文中所提到的作者，均指以上三位学者）共同完成的关于 Double-DIP 模型的论文，其中详细介绍了基于耦合的深度图像先验网络对单个图像进行无监督层分割这一技术。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
一款好用的数据标注工具对于创建高质量的AI训练数据集至关重要，您可以通过高效的标注工具提高数据标注速度，让工作流变得更为有序。随着计算机视觉技术的发展，我们可以在开源社区看到越来越多的图像标注工具，任何人都可以免费使用并从强大的功能中获益，我们在下文中列举了10款我们认为优秀的开源标注工具！
在Python中，星号除了用于乘法数值运算和幂运算外，还有一种特殊的用法"在变量前添加单个星号或两个星号"，实现多参数的传入或变量的拆解，本文将详细介绍"星号参数"的用法。
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成 API 调用。
前两天刷到一篇有意思的paper，文中将信息检索工具Anserini和BERT结合，实现了一个开放域的问答系统。
机器之心报道 编辑：思 在人工智能领域，存在着这样一种技术，它像人类利用视觉、嗅觉、味觉、听觉等多感官理解现实世界一样，希望充分利用文本、图像、语音和视频等多种模态，这就是「多模态学习」。多模态学习的研究时间不算太长，但应用前景非常广泛，比如电商购物平台中的以图搜图的检索技术、智能家居以及车载智能助手的语音交互等。 不过要说多模态技术真正实现了落地似乎还太早，从多模态数据标注到跨模态转化，该领域都面临着众多挑战。这就需要研究社区和业界持续探索新的发展方向和技术范式。 作为国内独特的以图文和短视频内容为主的社
今天将分享腹部多器官分割实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
今天我们来学习字符串数据类型相关知识，将讨论如何声明字符串数据类型，字符串数据类型与 ASCII 表的关系，字符串数据类型的属性，以及一些重要的字符串方法和操作，超级干货，不容错过！
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
可能只是知道有某些方法，也单独练习过，但是在实际场景中却不能很熟练使用，或者根据不知道要用到这个方法。
为什么要用ForkJoinPool？ForkJoinPool的优势在于，可以充分利用多cpu，多核cpu的优势，把一个任务拆分成多个“小任务”，把多个“小任务”放到多个处理器核心上并行执行；当多个“小任务”执行完成之后，再将这些执行结果合并起来即可。——《疯狂Java讲义》
今天将分享多模态腹部多器官分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分，切分后的片段要尽可能的长，但是不能超过模型的输入限制。另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
PDF（Portable Document Format）是一个通用文件格式，几乎可以在所有操作系统和设备上阅读。PDF 文件可以包含包括文本、图片、图形、表格、链接、多媒体等各种内容，具有高度的可读性和可编辑性，适用于各种文档形式的存储和传输。PDF 文件支持加密和数字签名保护机制，确保了文件的安全性。PDF 文件可以被搜索、复制、打印，方便办公和学习使用。
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
前面文章讲了Python数据类型中内置的序列型的数据结构：元组 tuple 和列表 list 。
LLM大语言模型火的一塌糊涂，很多人已经开始频繁的使用GPT等产品来为自己的工作和生活提效。但这一切还都是通用场景，你如何让LLM去服务你自己所在公司的业务领域呢？比如可不可以借助GPT来提高自己公司产品的推荐效率呢？可不可以借助GPT来更好地服务员工日常的问题咨询呢？可不可以借助GPT来搭建公司自己的知识库呢？可不可以借助GPT来改善公司的客户服务体验呢？答案是一切兼有可能。
考虑一个图像，其像素值只局限于某些特定的数值范围。例如，较亮的图像将有所有的像素限制在高值。但是一个好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，你需要将这个直方图拉伸到两端（如下图所示，来自维基百科），这就是直方图均衡化的作用（简单地说）。这通常会改善图像的对比度。
前段时间公司的师兄在面试候选人之后，发出了这样感慨：2023 年，企业太难招到人了！
毫无疑问编程是可以自学的，而且任何知识的学习，自主学习都是非常重要的途径，编程也不例外。但是就像我们进行九年义务教育一样，学习的过程一定要有“老师”能够帮助你解答问题。当然“老师”可以是你身边的朋友，面对面帮你解惑，也可以是各大编程语言学习QQ群或者一些编程论坛里的“网友”。
注意:在拥有动画状态机的那一级添加脚本才能实现，不然会报错(就是在角色身上添加脚本,实现事件才不会出错)
AI 科技评论按：随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。
元组放弃了对元素的增删，内存结构设计上变的更精简，换取的是性能上的提升：创建元组比列表要快，存储空间比列表 占用更小。所以就出现了“能用元组的地方就不用列表的说法。
视觉（vision）、自然语言处理（Nature Language Processing, NLP）、语音（Speech）是深度学习研究的三大方向。三大领域各自都诞生了若干经典的模块，用来建模该领域数据所蕴含的不同特性的模式。上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来写一个完全相同的网络，通过这种方式了解我们的使用经验如何在不同平台之间迁移，从而帮助我们选择便利的工具，集中于机器学习任务本身。
关于Clickhouse的索引的查询过程，我们先手来了解几个概念，MarkRange：在ClickHouse中是用于定义标记区间的对象。index_granularity：标记多个小的区间数据组成的粒度。MergeTree按照index_granularity的间隔粒度，将一段完整的数据划分成了多个小的间隔数据段，一个具体的数据段即是一个MarkRange。MarkRange与索引编号对应，使用start和end两个属性表示其区间范围。通过与start及end对应的索引编号的取值，即能够得到它所对应的数值区间。而数值区间表示了此MarkRange包含的数据范围。
考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
引言 大多数程序包含大量的逻辑，以及少量文本数据。编程语言被设计成适合这种类型的编程。但是一些编程任务只涉及一点逻辑，以及大量的文本数据。 对于这些任务，我们希望有一个更适合这些问题的工具。模板引擎就是这样一种工具。在本章中，我们将构建一个简单的模板引擎。 最常见的一个以文字为主的任务是在 web 应用程序。任何 web 应用程序的一个重要工序是生成用于浏览器显示的 HTML。 很少有 HTML 页面是完全静态的：它们至少包含少量的动态数据，比如用户名。通常，它们包含大量的动态数据：产品列表、好友的
内容作为媒介传播的主体，无论是在传统纸媒时代、PC互联网、移动互联网还是以后的物联网、视联网，它依然具有强悍的生命力，内容为王永不过时。而文章、图片、视频、音乐等内容的生产，是个极其庞大的产业。过去内容生产一直被认为需要很强的创造性，因此主要由人来完成。 然而近两年飞速发展的人工智能（AI）已经逐渐渗透进了内容生产的各个环节，人工智能从事内容生产似乎已经没那么遥远。随着移动互联网时代的发展，信息传播的无限畅通使内容创作的诉求不断提高而门槛不断降低。人人皆可创作的新环境，同时也意味着内容创作的竞争空前加剧。
想必大家都知道，在Python数据类型中有两个对象：元组 tuple 和列表 list 。
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