摘要：
今天我们将继续深入探讨KES的单机安装，依然围绕Docker的使用展开。这一部分的内容将涵盖一些常见的陷阱以及在遇到问题时如何进行有效的反馈和解决。首先，我们需要找到官方的安装教程，确保以官方指南为主，同时结合我们自己的使用习惯。 为什么我们如此青睐Docker，而不是选择传统的命令行安装呢？在当今 阅读全文
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首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在之前的学习中，我们学习了直线线性回归与多项式回归，我们今天的主题则是逻辑回归，我记得在前面有讲解过这两个回归的区别，那么今天我们主要看下逻辑回归有哪些特征需要我们识别的。 逻辑回归 逻辑回归主要用于 阅读全文
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首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 在之前的学习中，我们已经对数据的准备工作以及数据可视化有了一定的了解。今天，我们将深入探讨基本线性回归和多项式回归的概念与应用。 如果在过程中涉及到一些数学知识，大家也不必感到畏惧，我会逐步为大家进行 阅读全文
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最近我对前端开发产生了浓厚的兴趣，尤其想要尝试一些新的界面设计。然而，我遇到了一个棘手的问题：在完成UI设计后，如何将其高效地转化为HTML或其他前端框架的代码。尽管最后我还是花了不少时间逐行敲代码，但我希望分享我的过程，以便为其他有相似需求的人提供参考。也许有人会从中获益，这样就能避免再次浪费时间 阅读全文
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首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 数据准备-清洗 在进行机器学习的第一步——准备数据，为了方便起见，我已经提前下载好了所需的文件。 https://files.cnblogs.com/files/guoxiaoyu/US-pumpki 阅读全文
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在本文中，我们探讨了回归分析在统计学和数据分析中的重要性和应用。线性回归和逻辑回归作为两种主要的回归分析方法，分别适用于不同类型的数据建模和预测需求。通过数学建模，它们能够揭示变量之间的关系，并且在实际应用中展现了强大的预测能力。 阅读全文
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机器学习作为人工智能的重要组成部分，通过算法自动发现数据中的模式和规律，从而使我们能够做出预测和决策。在学习过程中，我们强调了重要的关键词汇和步骤，包括训练数据集、模型、训练方法和调优过程。 阅读全文
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Mock测试是测试过程中的一种方法，用于替代那些难以构造或获取的对象，通过创建虚拟对象来进行测试。所谓难以构造的对象如何理解呢？ 举例来说，像HttpServletRequest这样的对象需要在具有servlet容器环境的情况下才能创建和获取。而难以获取的对象则是指需要准备相关环境才能使用的对象，比 阅读全文
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汽车管家作为一个智能助手，不仅仅是简单地展示汽车信息，更是通过流程化的能力和智能化的推荐系统，帮助用户找到最适合他们需求和预算的车型。我们的设计中充分考虑了用户的需求和使用场景，确保每一个功能节点都能以最高效的方式为用户服务。 阅读全文
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在多人协作的软件开发项目中，Git 冲突是不可避免的现象。当两个或更多的开发者同时修改了同一段代码，并且尝试将这些修改合并到一起时，冲突就发生了。解决这些冲突是确保代码库健康和项目顺利进行的关键。 阅读全文
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在今天的讲解中，我们从Spring-AI的源码出发，逐步解构了自动装配的演变与实践。虽然自动装配的核心概念自以往并无太大改变，但Spring Boot 3.3.x版本带来的机制调整，确实值得我们重新审视。通过回顾新版的自动装配实现方式，我们不仅加深了对新机制的理解，也为后续的源码分析奠定了坚实的基础。 阅读全文
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本篇文章的主要目的是为大家提供实现思路，以及如何更好地开发一个助手，而不仅仅是简单地进行拆解。如果采取拆解的方式，一篇文章可能会长达2万+字，还需要配以数十张图片，这将会非常繁琐。因此，针对拆解的详细内容，我计划单独制作一期视频，以帮助大家更清晰地理解。感谢大家对小雨的关注与支持。 阅读全文
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单元测试在软件开发中扮演着至关重要的角色。它不仅确保了每个最小可测试单元的功能正确性，也为系统的整体稳定性和可维护性提供了坚实的基础。如同生产代码，测试代码亦需重构。随着项目的发展，测试可能会变得冗长或过时。应定期审查与重构测试代码，以维持其效率和相关性。 阅读全文
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Cloud Studio 的推出无疑为开发者和学习者们提供了一种全新的工作和学习体验。作为一款基于浏览器的集成开发环境，它不仅让开发者能够随时随地访问自己的开发工具，还极大地简化了开发过程。无论是初学者还是经验丰富的开发者，Cloud Studio 都通过其全面的功能和丰富的资源，满足了不同层次的需求。 阅读全文
摘要：
向量数据库的崛起，为传统数据库提供了强有力的补充。它的优势在于处理复杂数据和高维数据时的高效性，尤其是在大规模数据分析、实时检索和智能推荐等领域表现突出。传统数据库在结构化数据和事务管理方面表现优异，但在非结构化数据处理、语义搜索和机器学习任务中的局限性逐渐显现。向量数据库的出现，不仅推动了数据存储和处理技术的革新，也迫使传统数据库系统不断调整和适应新的技术要求和挑战。 阅读全文