mushroom蘑菇数据集

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Ascend C算子开发能力参考代码以C++为例，包括处理步骤对等。

Sentinel-2 卫星拍摄的水体图像集

Sentinel-2 卫星拍摄的水体图像集。每张图片都带有一个黑白面具，其中白色代表水，黑色代表除水之外的其他东西。这些掩模是通过计算 NWDI（归一化水差指数）生成的，该指数经常用于检测和测量卫星图像中的植被，但使用更大的阈值来检测水体。 A collection of water bodies images captured by the Sentinel-2 Satellite. Each image comes with a black and white mask where white represents water and black represents something else but water. The masks were generated by calculating the NWDI (Normalized Water Difference Index) which is frequently used to detect and measure vegetation in satellite images, but a greater thres

Java中与Kafka进行交互

代码包括两个主要部分：生产者和消费者。生产者用于向Kafka主题发送消息，而消费者用于从Kafka主题接收消息。 生产者代码包括以下部分： 创建一个Properties对象，设置Kafka生产者的配置。这些配置包括Kafka服务器地址、主题名称等。 创建一个KafkaProducer对象，并使用上一步中创建的Properties对象初始化它。 使用KafkaProducer对象发送消息到Kafka主题。 消费者代码包括以下部分： 创建一个Properties对象，设置Kafka消费者的配置。这些配置包括Kafka服务器地址、主题名称、组ID等。 创建一个KafkaConsumer对象，并使用上一步中创建的Properties对象初始化它。 使用KafkaConsumer对象订阅主题并接收消息。 打印接收到的每条消息的键和值。

寻找水仙花数python

该代码是一个用Python编写的简单程序，用于寻找指定范围内的水仙花数。水仙花数是指一个n位数，它的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身。例如，153是一个三位的水仙花数，因为1^3 + 5^3 + 3^3 = 153。 在代码中，函数find_narcissistic_numbers(lower_limit, upper_limit)是核心部分，它接受两个参数：下限和上限。这个函数会遍历指定范围内的每个数字，并检查它们是否是水仙花数。如果是，就将它们添加到列表narcissistic_numbers中。 该代码首先定义了一个空列表narcissistic_numbers，用于存储找到的水仙花数。然后，函数使用一个嵌套的循环来处理每个数字。在内部循环中，将数字转换为字符串并逐个处理每个数字。通过计算每个数字的幂并将结果相加，可以得到数字的各位数字的幂之和。如果这个和等于原始数字，那么它是一个水仙花数，将其添加到列表中。

绘制玫瑰花的C语言程序

该代码是一个用C语言编写的程序，用于在控制台中绘制玫瑰花曲线。代码基于极坐标方程，通过计算角度和距离来描述一个玫瑰花曲线的形状，然后将曲线上的点在控制台中以ASCII码字符的形式呈现出来。 在代码中，函数rose()是核心部分，它接受两个参数：花瓣数n和半径r。这个函数通过使用for循环和数学公式，计算出一系列点的坐标，然后用printf()函数将这些坐标输出到控制台中。在输出坐标的同时，使用转义序列\033[%d;%dH将光标移动到指定的位置，以便将花瓣绘制在正确的位置上。 该程序可以在任何支持C语言的环境中编译和运行，并产生一个美丽的玫瑰花曲线。通过调整参数n和r的值，可以改变玫瑰花的大小和形状。这种用C语言绘制玫瑰花的方法简单易懂，具有一定的趣味性和实用性，可以用于计算机图形学和算法演示等领域。

CIFAR-100是一个常用于图像识别的数据集

CIFAR-100是一个常用于图像识别的数据集，由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton开发。它是“Canadian Institute for Advanced Research”(加拿大高级研究所)的缩写，并且是CIFAR数据集的一个子集。 CIFAR-100数据集包含60,000张32x32大小的彩色图片，这些图片来自100个不同的类别。数据集被分为5个训练批次（batch）和一个测试批次，每个批次包含10,000个图像。对于训练批次，有50,000张训练图像，而另外10,000张图像用于测试。 这些类别从属于20个超类，例如“鸟”、“飞机”和“猫”等都是这个数据集的一部分。这个数据集主要被用于物体识别，它是一种基准测试数据集，可以用于评估机器学习和深度学习算法的性能。 如需更多关于CIFAR-100数据集的详细信息，可以查看Alex Krizhevsky等人在机器学习领域的公开论文。

VUE面试大全问题深入解答级示例题目

Vue.js是一个备受欢迎的JavaScript框架，用于构建用户界面。在面试过程中，Vue.js的相关问题经常出现，目的是为了检验候选人对Vue.js的理解、经验和解决问题的能力。本文将为你提供一些设计优秀的Vue.js面试题，并解释如何回答这些问题。 这些面试题可以帮助你考察求职者对于Vue的深度理解和实战经验，同时也可以激发他们的思考，考察他们的解决问题能力和创新能力。

MySQL面试题：从基础到进阶全面解析

在IT行业，数据库作为信息的存储和管理系统，起着至关重要的作用。其中，MySQL由于其开源、易用性和强大的性能，成为了许多公司和开发者首选的数据库解决方案。因此，理解和掌握MySQL对于求职者来说是必不可少的。本文将从基础篇、进阶篇和拓展篇三个部分来探讨MySQL面试题的重要性、分类

预测模型：从基础概念到实际应用

演示了如何使用Python编程语言和sklearn库构建一个简单的预测模型。这里我们使用了逻辑回归算法作为预测模型的例子，但实际上可以替换为其他任何预测模型或算法。该示例涵盖了预测模型构建的全过程，包括数据预处理、特征选择、模型构建和评估以及应用等步骤。 首先，我们使用pandas库读取了csv格式的数据集，并对数据集进行了一些预处理，例如删除缺失值。然后我们将数据集拆分成特征变量X和标签变量y，其中特征变量包含了所有用于预测的数据，而标签变量包含了每个数据点的真实结果或类别。接下来，我们使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集进一步拆分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。 在模型构建阶段，我们使用了sklearn库中的LogisticRegression类来构建一个逻辑回归模型。该模型将使用训练集的特征变量X_train和标签变量y_train进行训练，以找到最佳拟合数据的模型参数。一旦模型训练完成，我们就可以使用测试集的特征变量X_test来对模型进行评估，通过计算模型的准确率来了解模型对测试集的预测性能。 总之，