书生浦语训练营第2期-第7节作业

news2024/11/20 1:50:37

一、基础作业

二、进阶作业

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作为餐饮行业HR，怎么选择一套合适的HCM人事管理系统？

在餐饮业这个行业中，人员流动性较高，特别是对于服务员和厨师这类基层员工，招聘一直是一个难题。根据艾瑞数据测算，到2024年，中国餐饮行业的年收入将超过6万亿元，年复合增长率高达8.8%。作为餐饮企业的品牌战…

Vue从入门到实战Day03

一、生命周期 1. 生命周期四个阶段思考： ①什么时候可以发送初始化渲染请求？ 答：越早越好，在创建阶段后 ②什么时候可以开始操作DOM？ 答：至少DOM得渲染出来，在挂载阶段结束后。 Vue生命周…

【用文本生成歌声】Learn2Sing 2.0——歌声转换算法即梅尔频谱详解

一. 频谱图与梅尔谱图的介绍频谱图：频谱图可以理解为一堆垂直堆叠在一起的快速傅里叶变换结果。 1.1 信号在进入频谱图模块之前，首先我们需要了解信号是什么。信号就是某一特定量随时间变化，对于音频来说，这个特定的变化量就…

一，创建项目App python manage.py startapp App 二，在App.models.py中创建类，以下是示例 class UserModel(models.Model):uid models.AutoField(primary_keyTrue, auto_createdTrue)name models.CharField(max_length10, uniqueTrue, db…

HFSS学习-day3-HFSS的工作界面

工作界面也称为用户界面，是HFSS软件使用者的工作环境:了解、熟悉这个工作环境是掌握HFSS软件使用的第一步 HFSS工作环境介绍 1.HFSS工作界面简单的组成说明2.工作界面中各个工作窗口功能主菜单工具栏项目管理窗口属性窗口信息管理窗口进程窗口三维模型窗口 3.HFSS主…

【Lammps】lammps常用入门建模命令（一）

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影视极品转场音效大全，经典获奖通用音效素材

一、素材描述本套音效素材，大小15.02G，16个压缩文件。二、素材目录 01-华纳兄弟电影音效库合辑（2个压缩文件） 02-影视极品转场音效（2个压缩文件） 03-好莱坞经典综合音效（4个压缩文件&…

JMeter断言介绍

JMeter是一个功能强大的性能测试工具，它不仅可以模拟用户的行为，还可以对web应用程序的响应进行检测。其中断言就是JMeter中非常实用的功能之一。断言是用于验证服务器响应是否正确的测试元素。它会检查服务器响应中的部分或全部内容，并在响…

使用GitLab自带的CI/CD功能在本地部署.Net8项目（二）

前置内容： 通过Docker Compose部署GitLab和GitLab Runner（一） 目录一、创建代码仓库二、创建GitLabRunner 三、注册Runner 四、配置Runner，绑定宿主Docker 五、创建.Net8WebApi项目进行测试六、总结一、创建代码仓库 …

达梦数据刷盘测试

达梦数据库为了保证数据故障恢复的一致性，REDO 日志的刷盘必须在数据页刷盘之前进行。下面我们通过测试来验证是不是这样执行我们事先准备的SHELL脚本可以看到第一次strings文件没有输出，说明刚写的数据在数据库的BUFFER缓冲区内，还没有刷…

【C++】学习笔记——stack和queue

文章目录九、stack和queue1. stack和queue的介绍2. stack和queue的使用3. stack和queue的模拟实现4. deque的简单了解未完待续九、stack和queue 1. stack和queue的介绍 stack 就是我们常说的栈 ，而 queue 就是队列。栈就是后进先出的数据结构，队…

Windows命令行一键安装、配置WSL的方法

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【LLM 论文】Least-to-Most Prompting 让 LLM 实现复杂推理

论文：Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models ⭐⭐⭐ Google Research, ICLR 2023 论文速读 Chain-of-Thought（CoT） prompting 的方法通过结合 few-show prompt 的思路，让 LLM 能够挑战更具…

Re_Lasso

from sklearn.linear_model import LassoCV, Lasso import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 读取数据…