在这篇文章中，我们将编写一个 Go 语言程序，并发地打印 1 到 100 的数字，每个数字由一个单独的 goroutine 打印。并发意味着同时并独立地执行多个任务，并确保利用系统的全部资源。这可以通过 goroutine（轻量级线程）和通道来实现。语法 func make ([] type, size, capacity) Go 语言中的 make 函数用于创建数组/映射，它接受要创建的变量类型、大小和容量作为参数。算法 ... 阅读更多

在这篇 Go 语言文章中，我们将编写程序来接收整数切片并使用并发计算它们的和。并发有助于同时执行多个任务或操作。它有助于高效利用系统资源。它是使用 goroutine（轻量级线程）和通道实现的，通道有助于 goroutine 之间的通信。语法 func make ([] type, size, capacity) Go 语言中的 make 函数用于创建数组/映射，它接受要创建的变量类型、大小和容量作为参数。func range(variable) ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将编写 Go 语言程序，使用并发合并排序对整数切片进行排序。这是一个使程序的各个部分独立并行运行以提高程序效率的过程。goroutine 和通道用于执行并发。合并排序是一种分治算法，用于通过将输入切片划分为较小的子切片、递归地分别对它们进行排序，然后将它们合并成一个已排序的切片来对未排序的数组或切片进行排序。语法 func make ([] type, size, capacity) make 函数... 阅读更多

在这篇文章中，我们将编写 Go 语言程序，使用并发计算数字的阶乘。这是一项同时实现多个操作的任务，可以使用 goroutine 和通道来实现。goroutine 是轻量级线程，通道有助于例程之间无冲突的通信。语法 func make ([] type, size, capacity) Go 语言中的 make 函数用于创建数组/映射，它接受要创建的变量类型、大小和容量作为参数。算法 此程序导入必要的包 main 和 fmt。在这个... 阅读更多

在这篇 Go 语言文章中，我们将编写程序，使用并发执行计算给定数字以内所有素数。并发执行是同时执行多个任务的过程。在 Golang 中，使用 goroutine 和通道创建并发程序。goroutine 是由 Go 运行时管理的轻量级线程，通道有助于 goroutine 之间的无冲突通信。语法 func make ([] type, size, capacity) Go 语言中的 make 函数用于创建数组/映射，它接受要创建的变量类型、大小... 阅读更多

在这篇文章中，我们将编写 Go 语言程序，使用动态规划返回斐波那契数列中的第 n 个数。这是一种通过将复杂问题分解成较小的问题来解决复杂问题的技术。记忆化是将函数调用的输出存储在某些数据结构中的过程，这样下次调用时就不需要再次计算输出，它可以使用该值进行计算，从而减少执行时间。语法 func make ([] type, size, capacity) Go 语言中的 make 函数用于... 阅读更多

简介 机器学习的核心是教计算机学习模式并在没有明确编程的情况下做出决策。它通过支持能够解决复杂问题的智能系统彻底改变了多个行业。机器学习中一个经常被忽视的关键方面是学习曲线。这些曲线反映了模型随着时间的推移改进其预测能力的基本过程。在这篇文章中，我们将通过创造性的示例和详细的解释，探索机器学习中学习曲线的引人入胜的世界。机器学习中的学习曲线 学习曲线是图形表示，可视化模型性能随... 阅读更多

简介 车牌识别 (LPR) 框架在各种应用中越来越流行，包括交通管理、停车系统和执法。这些框架依赖于计算机视觉过程来识别和提取图像或视频流中的车牌信息。在这篇文章中，我们将探讨如何使用功能强大的计算机视觉库 OpenCV 和著名的光学字符识别引擎 Tesseract OCR 来实现基本的 License Plate Recognition 系统。我们将深入研究关键步骤，包括图像预处理、字符分割和内容识别，以实现准确的车牌识别。了解车牌识别的组成部分 在... 阅读更多

简介 在当今快节奏的世界中，使用 Keras 等框架开发的机器学习模型已经改变了各个行业。但是，对于数据科学家和开发人员来说，跟踪这些模型及其迭代可能会成为一项具有挑战性的任务。CodeMonitor 是一种创新工具，它简化了模型版本控制、监控和协作，从而实现了无缝的实验和开发工作流程。在这篇文章中，我们将通过一个实际示例深入探讨 CodeMonitor 如何轻松增强 Keras 模型的管理。使用 CodeMonitor 的 Keras 模型 版本控制：每次对模型进行训练或修改都会保存为单独的提交或拉取请求... 阅读更多

引言 机器学习彻底改变了各个行业，为其赋能预测分析和智能决策。然而，在机器学习之前，它需要数据进行训练。机器学习流程中一个至关重要的步骤是将可用数据分成不同的子集，用于训练、验证和测试目的。本文探讨了机器学习模型数据分割的确切含义，以及它为什么对模型性能至关重要。机器学习模型的数据分割 对于大多数传统的机器学习任务，这涉及创建三个主要子集：训练集、验证集（可选）和测试集。本质上，数据分割……阅读更多