Task2数据分析2.1EDA目标EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问

2020年的年终岁尾，我们一起解读一下整个2020年的前端技术的8个技术，并深度分析2021年大前端领域又有哪些顶级技术趋势，你不容错过。2020年注定是不平凡的一年，相信因为疫情很多程序员的工作和生活都受到了一定影响，其实现在前端的技术已经到了深水区，工程师主要分为前面架构师和前端图形学工程师，那么2021年整个前端技术又有哪些新的趋势？

最近一直在学习springboot，刚刚看完雷丰阳老师讲的springboot基础、整合视频，相见恨晚的赶脚，顺理成章的看了尚硅谷的springboot谷粒商城项目视频，但是，有种说不出的感觉，看了16节，还是放弃了，在bilibili上又搜索了一番，找到了现在学习的这个视频，码匠社区项目，看了几节，感觉还可以，项目中用到了GitHub第三方登录，第一次接触

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实现思路：1、使用Dlib识别并提取脸部图像2、使用VGGFace模型提取脸部特征3、使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征代码如下：importtimeimportnumpyasnpimportsklearnimportsklearn.metrics.pairwiseaspw

“自己工作做得好好的，怎么非要去搞前端？”记得我刚刚离职的时候，印象最深的就是爸妈每天说的这句话，以至于在那之后大概1个月的时间我的耳边还时常会有这种声音出现。起因很简单，我辞了爸妈眼中的“铁饭碗”，投入了“前端”的怀抱。从0基础转行前端到如今拿下XX游戏公司Offer，正好赶上“金三银四”，今天我也把我学习前端的方法分享

30年前，LEAD由MoeDaher和RichLittle创建，其愿景是通过易于使用的软件开发工具包提供创新技术，从而帮助开发人员构建更好的应用程序。跨越这个重要的里程碑，LEAD继续通过发布LEADTOOLS版本21来实现这一愿景。该版本以新的前沿库和功能（包括可自动搜索，查找并采取行动的智能文档分析器）突出显示。基于任何结构化或非结构化形式的感兴趣数

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中

接上一章的内容,我们来谈一下MySQL中的查询优化技术。保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数(可以用缓存保存查询结果，减少查询次数)；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多

近日，中国云产业联盟暨中关村云计算产业联盟（以下简称“云联盟”）主办的“首届AIGC全网小程序应用创新大会暨云联盟・移动应用专业委员会成立发布会”在中关村国家自主创新示范区展示中心圆满召开。本次峰会以“AIGC激荡全网·小程序重塑新格局”为主题，邀请AI各领域高潜力企业、知名投资人、政府及学界代表、小程序相关企业负责人相聚一堂，站在AIGC新起点上，探讨小程序的应用创新，深度剖析AIGC技术带来的新场景、新应用、新机遇。