数据偏差、软件伦理、人工智能、公平性、可解释性、透明度、责任1.背景介绍软件已经深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能手机到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融交易，软件正在塑造着我们的世界。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，软件正在朝着更加智能、自动化和自主的方向

文章目录11.3Http请求库-dio11.3.1引入dio11.3.2通过dio发起请求11.3.3实例实战：注意点1.声明返回参数model2.请求接口3.渲染组件11.3Http请求库-dio本处示例来自：https://book.flutterchina.club/chapter11/dio.html通过上一节介绍，我们可以发现直接使用Http

借助MCP尝试创建自己的Agent（二）PythonSDK构建个性化天气查询服务器1.环境配置2.构建天气服务器3.在Claude桌面版中配置天气查询服务器4.改进weather服务器代码关于模型上下文协议（modelcontextprotocol,MCP）的相关概念可以参考上一篇博客：借助MCP尝试创建自己的Ag

Vue.js是一个渐进式框架，这意味着你可以将它逐步引入到现有项目中，而无需彻底重构。渐进式增强特别适合那些已经在使用传统服务器渲染框架（如PHP、Django、Laravel）的项目，为它们增加动态交互功能。本篇教程将介绍如何将Vue.js无缝集成到传统项目中。什么是渐进式增强？渐进式

主要内容：箱线图散点图矩阵气泡图绘制函数图像1.箱线图boxplot()a<-boxplot(mtcars$wt)aa$stats boxplot(wt~vs,data=mtcars)boxplot(wt~vs*gear,data=mtcars,col=2:7) 2.回归曲线 lowess()plot(mtcars$disp,mtcars$wt)#添加回归曲线#

、大家好，我是Dest1ny！今天是介绍利用multipart/form-data解析差异绕WAF！文中共介绍了八种绕过方法，基于对应的特征。1.multipart/form-data结合参数污染2.multipart/form-data参数覆盖3.multipart/form-data文件名覆盖4.multipart/form-dataContent-Disposition

importCookiesfrom'js-cookie'importrouterfrom'@/router'constTokenKey='token'exportfunctiongetToken(){returnCookies.get(TokenKey)??''}exportfunctionsetToken(token:string){returnCoo

eeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee当你需要长生命周期的Vec并想在多个地方引用它内部的结构体实例时，有几种方法可以实现这种设计。以下是不同场景的解决方案：方法1：使用索引引用Vec元素如果Vec本身的生命周期长，而你只是需要访问其元素，可以通过索引

ECharts是一个开源的JavaScript可视化库，广泛应用于数据可视化领域。它提供了丰富的图表类型和强大的配置项，能够满足各种复杂的数据展示需求。本文将详细介绍如何在ECharts图表中添加标记点、标记线和提示框，以增强数据的可读性和用户体验。一、ECharts的基本使用在深入讲解标记点

async.cu#include<stdio.h>#include<cuda_runtime.h>#include<cuda_profiler_api.h>template<typenameT>voidcheck(Tresult,charconst*constfunc,constchar*constfile,intconstline){if(result){

JavaScriptWebWorkers技术详解

import{CanvasMarkerLayer}from'@panzhiyue/leaflet-canvasmarker'importimgfrom'@/assets/image/logo.png'onMounted(()=>{window.customMap=mapInit.initMap({target:'map-container',coordinate:[36.09,1

目录0.承前1.幻方量化&DeepSeek1.1Whatis幻方量化1.2WhatisDeepSeek2.重写AI金融智能体函数3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对上一篇文章，链接:5.马科维茨资产组合模型+AI金融智能体(qwen-max)+政策信息优化方案

一个基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的图像分类完整案例。该案例使用PyTorch构建一个CNN模型来对CIFAR-10数据集进行分类。1.环境准备安装PyTorch和必要的库（如未安装）：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlib2.导入必要的库importto

博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌>

#切换到指定安装目录cd/root#创建项目所需的目录mkdirodoo#进入网站项目文件夹cd/root/odoo#创建一个docker-compose.yml配置文件touchdocker-compose.yml#编辑该文件vimdocker-compose.yml将下面代码复制到docker-compose.yml中保存即可version:'3

参考wp：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0MTQzNjIyNg==&mid=2247487196&idx=1&sn=48094c5a78749b45c3598ed51a5df0e3&chksm=c3901b8acd56bc2d1d06b323e9d1e86b90048a35dc3b3301b60bb1f488a764f0b52ebc490113&mpshare=1&scene=23&srcid=012187W9

pandas数据分析写在前面001List转化为Series002Dict转化为Series003Series转化为pythonlist004Series转化为DataFrame005借助numpy创建Series006转化Series的数据类型007给Series添加新的元素008将Series对象转换为DataFrame对象009使用字典创建DF010给DataFr

内容实现概述本文主要讲述使用keras库内置的Sequential（序列）模型，实现银行客户流失率预测，它属于一个二分类问题（因为针对单个客户来说，他要么已流失要么未流失）。具体实现过程如下：导入所需库：预先导入nump、pandas、sklearn以及keras库导入数据：使用pandas库的文件解析方法read_csv(

内容实现概述本文主要讲述使用keras库内置的Sequential（序列）模型，实现银行客户流失率预测，它属于一个二分类问题（因为针对单个客户来说，他要么已流失要么未流失）。具体实现过程如下：导入所需库：预先导入nump、pandas、sklearn以及keras库导入数据：使用pandas库的文件解析方法read_csv(

目录0.承前1.AI金融智能体1.1WhatisAI金融智能体1.2WhyisAI金融智能体1.3HowtoAI金融智能体2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4因子构建与预期收益率计算2.5协方差矩阵计算2.6投资组合优化2.7持仓筛选2.8AI金融智

大家好，我是V哥。今天的内容来介绍Python中进行文件读写操作的方法，这在学习Python时是必不可少的技术点，希望可以帮助到正在学习python的小伙伴。以下是Python中进行文件读写操作的基本方法：一、文件读取：#打开文件withopen('example.txt','r')asfile:#读取文

去除大颗粒脚本点击查看代码importcv2importnumpyasnpimportjsonimportosdeflist_jsons(folder_path):forfilenameinos.listdir(folder_path):iffilename.endswith(('.json',)):yieldos.path.join(folder_path,filename)def

*最后更新时间：2025-01-2110:17:43星期二*零、前言本篇文章是我个人从0开始打pwn的真实坐牢做题经验，包含了大量的参考链接和个人思考，绝大多数题目来自MoeCTF2024（https://ctf.xidian.edu.cn/)本文默认你有以下基础：python3会装虚拟机+基本的Linux操作C语言一、如何找题

在现代编程中，高效地处理I/O操作是构建高性能应用程序的关键。无论是网络服务器、多任务文件处理还是实时数据流处理，都需要一种机制来同时监控多个I/O源，并在它们准备好时高效地处理数据。Python的selectors模块正是为了解决这一问题而设计的。它提供了一种高级的I/O