如果您需要组织任务、记笔记、项目等等，Notion 是一个优秀的选择。本指南将向您展示如何使用 Notion 管理日常活动。Notion是一个非常有用的工具，可以帮助提高您的生产力。
导入导出通用库，支持Dto导入导出以及动态导出，支持Excel、Word、Pdf、Csv和Html。已加入NCC开源组织。
tensorflow2.0改进之后已经非常像numpy形式了，不用像之前的session那样操作，一些基本的操作如下。需要注意的店以及部分数据均写在代码注释中。
默认github主页为清一色的标签页和图表展示，偶然间逛github主页的时候总会发现一些惊喜的页面，于是就搜索并参考相关内容自己调整一下（不定时完善，看到好玩的内容就会尝试），在这个过程中不仅可以根据自身需要定制化主页以满足强迫症调调，还可在这个过程中探索到许多好玩的扩展和应用，例如常见的github基本操作、Github Actions、Python爬取并处理数据、个人博客信息嵌入、社交信息引用等等，但不管基于何种目的都是希望学有所得、学有所获并学以致用~
在 Nebula-Graph 的日常测试中，我们会经常在服务器上部署 Nebula-Graph。为了提高效率，我们需要一种工具，能帮我们做到快速部署，主要的需求：
在现代计算机应用程序开发中，图形用户界面（GUI）是用户与程序交互的重要组成部分。然而，GUI 开发往往需要大量的代码和复杂的布局，给开发者带来了一定的挑战。在本篇博文中，将介绍 nicegui，它是一个简单易用的图形用户界面库，提供了一种简化 GUI 开发的方式，使开发者能够更快速地构建吸引人的用户界面。
TensorFlow 1.9.0正式版发布了，下面是更新和改进的细节，更详细的信息请到网站查阅：github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0
你好，欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 迷你系列。 这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象，带有使用边界框，使用可用的一些预先训练好的模型，或者你自己可以训练的模型（API 也变得更容易）。
Chrome插件，官方名称extensions（扩展程序）；为了方便理解，以下都称为插件。 我们开发的插件需要在浏览器里面运行，打开浏览器，通过右上角的三个点（自定义及控制）-更多工具-拓展程序-打开开发者模式。点击"加载已解压的拓展程序，选择项目文件夹，就可将开发中的插件加载进来。 插件是基于Web技术构建的，例如HTML、JavaScript和CSS。它们在单独的沙盒执行环境中运行并与Chrome浏览器进行交互。插件允许我们通过使用API修改浏览器行为和访问Web内容来扩展和增强浏览器的功能。 相信使用Chrome(谷歌浏览器)的小伙伴们都在用Chrome扩展插件(Chrome Extension)，类似一键翻译、批量下载网页图片、OneTab、甚至大名鼎鼎的 ”油猴” 等。
在WWDC 2017上，苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ，但这次苹果提供了更合理，容易上手的API，让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前，AI100（rgznai100）介绍过YOLO这个项目，它是一个用于摄像头的实时目标检测系统，详情请参阅：《YOLO一眼就能认出你：看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
数据库连接的配置格式是: username:password@tcp(path:port)/xxxx
本文最初发布于 Max Desiatov 的个人博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
我在昨天发布的文章 —— 简明 Python 教程：人生苦短，快用Python —— 中提到了Python已经在Office 365开发中全面受支持，有不同朋友留言或私信说想了解更加详细的说明，所以特意整理这一篇给大家参考。
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 上一篇文章我们介绍了 Seaborn，接下来让我们继续我们列表的第三个库。Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图，使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。 安装 要安装此类型，请在终端中输入以下命令。 pip install bokeh 📷 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射（）方法被绘制。这里
# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习 深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归 图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.
随着公司业务扩大，数据日益复杂，当下非常需要一种对用户理解更简便、交互更友好的数据关系的可视化产品，围绕这个场景，本文带你深入浅出前端如何开发图可视化（不含树图）。
Python代表了一种灵活的编码语言，以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件，用于简化不同的任务，包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包，用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。
如果每次软件对数据库的读取和写入都变成为对应数据模型定制的标准 API，将会如何？
选自MetaFlow 作者：Morgan 机器之心编译 参与：李亚洲、蒋思源 在这篇文章中，作者根据自己的经验为 TensorFlow 初学者给出了设计文件、文件夹架构的建议。在管理自己的项目时，这会是非常有帮助的。 在机器学习中，设计正确的文件架构并不简单。我自己在几个项目上纠结过此问题之后，我开始寻找简单的模式，并希望其能覆盖大部分在读代码或自己编代码时遇到的使用案例。 在此文章中，我会分享我自己的发现。 声明：该文章更像是建议，而非明确的指导，但我感觉挺成功的。该文章意在为初学者提供起点，可能会引发一
对于网络的可视化和数据挖掘，有很多图形界面的软件可供选择，比如cytoscape, gephi 等等，这些软件使用方便，操作简单，功能的强大，但是同时也有着一个缺点，就是无法自动处理，只能通过人工点击鼠标来操作，对于大批量数据的分析而言，依靠人工费事费力。
Flask-RESTful是一个Flask的扩展，它增加了对快速构建REST APIs的支持。它是一种轻量级的抽象，可以与现有的ORM/库一起工作。Flask-RESTful励以最少的安装方式进行最佳实践。如果你对Flask很熟悉的，Flask-RESTful会很容易上手。
图数据库（英语：Graph Database）是一个使用图结构进行语义查询的数据库。该系统的关键概念是图，形式上是点 (Node 或者 Vertex) 和边 (Edge 或者 Relationship) 的集合。一个顶点代表一个实体，比如，某个人，边则表示两个实体间的关联关系，比如 “你关注 Nebula Graph”的关注关系。图广泛存在于现实世界中，从社交网络到风控场景、从知识图谱到智能推荐。
电脑N次宕机，一气之下重装了电脑，结果发现之前送的Microsoft服务都失效了，在B站偶然刷到相关的内容，刚好满足我的白嫖心理~
数据是数据科学所有子领域的支柱。无论你正在构建的建筑物的大小或应用如何，你都需要获取和分析数据。大多数情况下，你需要的这些数据都存储在DBMS（数据库管理系统）中。
微软近期发现了一个总部设在黎巴嫩的攻击组织 POLONIUM。根据受害者与攻击工具的分析，微软认为其很有可能是由伊朗情报与安全部（MOIS）下属的攻击者运营的。并且，微软未发现该组织的攻击与过往黎巴嫩相关攻击组织有任何关联。自从 2020 年以来，有消息称伊朗正在从第三方代理人处开展网络攻击行动，以对抗归因指责。 在过去的三个月中，POLONIUM 组织已经攻击了二十余个以色列组织与一个在黎巴嫩开展业务的政府间合作组织。该攻击利用合法云服务（OneDrive）与受害者进行 C&C 通信。 攻击活动 自
近来 NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中，NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具，支持编排、图谱与大模型间的交互。之前，NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、GraphIndex 等方法，并展示了相关示例与效果。
随机森林是一种集成学习方法。训练时每个树分类器从样本集里面随机有放回的抽取一部分进行训练。预测时将要分类的样本带入一个个树分类器，然后以少数服从多数的原则，表决出这个样本的最终分类类型。[4]
总第111篇 前言 上一篇文章发出后，大家反响还不错，文章的阅读量也是我公众号历史阅读量最高的一篇（截至目前阅读已经1124啦），在其他平台发布以后阅读量已经超过5w了，果真还是平台的影响力大。 上一篇文章中之所以没带代码主要是因为我只想写一篇数据分析报告，咱们平常给领导看数据分析报告，肯定也不会把Sql代码、Python代码放在PPT中，给老板讲述每一行Sql代码是什么意思，所以就没有放代码。 但是大家都很爱学习，都想要代码学习学习，所以今天就专门来一篇讲讲代码。 在开始具体的代码讲解之前，我需要说明一下
本文是我平时工作中收集的技巧点滴，已经整理好发布到 [url]http://www.microsoft.com/china/office/ready[/url]，这里面不光有文字的，还有录制的视频，目前大家看到的是第一辑，第二辑近期也会发布到上面这个地址。
除了通过独立配置每一图表数据， echart 提供 dataset 集中管理实例内的数据集合。
Vue2.x-03使用vue-cli搭建Vue开发环境搭建好了开发环境，也看了下项目结构，接下来继续来分析下创建的项目吧。
Word中选择文本的时候可以通过快捷键组合实现不同的选择模式： 按住【Ctrl】键可以在一篇Word文档中选择不连续的选区； 按住【Shift】键可以从光标闪动位置到鼠标单击位置进行扩展选择； 按住【Alt】键能够选择一个矩形选区，而不必限制于一行选完再选下一行； 对于选择文中多处具有类似格式的文本，可以选中其中的一部分文本，然后点击右键，选择【样式】－【选择格式相似的文本】来实现。
在接下来的两章中，我们将构建一个Todo API后端，然后将其与React前端连接。 我们已经制作了第一个API，并回顾了HTTP和REST的抽象工作原理，但是您仍然可能还没有“完全”了解它们如何结合在一起。 在这两章的最后，您将学到。
由于Redis和MySQL部署在其他机器上，所以需要修改一下这两个组件的连接信息。编辑open-falcon api模块的配置文件：
不是。例如Java应用对应用数据的访问，通过JPA的标准，实现ORM，这种方式就不是消息。
如果你熟悉知识图谱和图数据库 NebulaGraph，可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 NebulaGraph，请继续往下读。
1、强大灵活的数据采集：自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like（timestamp、endpoint、metric、key-value tags）
子组件是不能直接访问父组件中的数据的，但有时候父子组件之间需要进行数据交互，这就涉及到了父子组件通信的问题。简单来说，父组件向子组件通信是通过 props 进行的，而子组件向父组件通信则是通过自定义事件进行的。
Django是一个高级的Python Web框架，它支持快速开发和简洁实用的设计。这篇文章是看了Django官方文档并进行练习之后总结的笔记，主要总结入门需要了解的几个知识点：
基于大家对低代码的好奇，下面就给大家盘点3款低代码开发平台的功能清单。希望对大家有所帮助！
这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力，对编程产生兴趣！
在这一篇文章中，我们结合 Rosetta 介绍如何定制化改造 TensorFlow 前后端相关组件，以集成 MPC 等隐私计算技术，同时保留对 TensorFlow 接口 API 的复用，从而实现我们上一篇文章中所强调的“系统易用性”。
Traversal就是遍历，主要是对图的遍历，也就是遍历图中的每个节点。对一个节点的遍历有两个阶段，首先是发现(discover)，然后是访问(visit)。遍历的重要性自然不必说，图中有几个算法和遍历没有关系？！
11月18日，谷歌联合DeepMind发布了TensorFlow GNN（图神经网络）。
本教程描述了一种构建简单的 ChatOps 机器人的方法，它使用 Slack 和 Grafana 来查询系统状态。当你不在办公桌前的时候，仍有基本的处理能力，例如在你的手机上，能够用对话界面检查你的系统状态。
目前对于小并发量的产品, 测试使用GUI模式进行压测是一个很普遍的状况. GUI页面写好脚本, 直接开压, 然后在监控器一张张截图写个测试报告, 虽然Jmeter启动窗口已经提示GUI模式只用来写脚本和Debug
经过第 6 课时的学习，相信你已经清楚了 React-Hooks 的来头，并理解了其背后的“设计动机”。本课时我们的任务是构建对 React-Hooks 的整体认知。
选自Google Brain 作者：Asim Shankar & Wolff Dobson 机器之心编译 PyTorch 的动态图一直是 TensorFlow 用户求之不得的功能，谷歌也一直试图在 TensorFlow 中实现类似的功能。最近，Google Brain 团队发布了 Eager Execution，一个由运行定义的新接口，让 TensorFlow 开发变得简单许多。在工具推出后，谷歌开发人员 Yaroslav Bulatov 对它的性能与 PyTorch 做了横向对比。 今天，我们为 Tens
在上一篇1中，我们通过 NetworkX 和 Gephi 展示了<权力的游戏>中的人物关系。在本篇中，我们将展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。
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