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本文详细介绍了在Streamlit应用中，如何通过注入自定义CSS样式来隐藏st.dataframe组件自带的数据下载按钮。该方法利用Streamlit的st.markdown功能，定位并禁用负责显示下载图标的工具栏元素，从而为开发者提供更灵活的界面控制，提升用户体验。 背景与需求 streamli…

python 的 pandas 在金融数据分析中非常实用，其核心流程包括：1. 使用 yfinance 等工具获取并加载历史股价数据；2. 进行数据清洗，处理缺失值和异常值，确保时间索引正确；3. 计算技术指标如 20 日移动平均线和每日收益率；4. 结合 matplotlib 实现数据可视化，观察…

文本分类是让计算机理解并自动给文字打标签的过程，scikit-learn提供了完整的解决方案。1. 数据预处理：清理原始数据，包括分词、大小写转换、移除标点符号和停用词、词形还原等步骤；2. 特征提取：使用countvectorizer或tfidfvectorizer将文本转化为数值向量，前者统计词…

余弦相似度适合高维稀疏文本数据。1. 通过tf-idf或countvectorizer将文本转化为数值向量；2. 使用numpy或scipy计算向量间的余弦相似度；3. 该方法不依赖文档长度，适用于推荐系统、图像处理、基因分析等场景；4. 注意数据预处理、零向量处理及特征工程对结果的影响。 计算数据…

要在 mac 电脑上安装 windows 11 实现双系统启动，需使用 boot camp assistant。步骤包括：1) 启动 boot camp assistant，2) 选择 windows iso 文件，3) 分配磁盘空间，4) 下载 windows 支持软件，5) 安装 windows…

重装macbook air系统的步骤包括：1.进入恢复模式（按command + r启动）；2.选择“重新安装macos”并从苹果服务器下载安装；3.使用time machine或迁移助理进行数据迁移。重装系统后，建议清理垃圾文件、更新软件并定期备份数据，以优化性能和防止数据丢失。 引言 重装系统对…

深度学习图像识别：苹果与香蕉分类，458张图片够吗？ 本文分析了利用深度学习进行苹果和香蕉图像识别的样本量需求。 一个案例中，使用ResNet50模型，分别收集了195张香蕉图片和263张苹果图片（共458张），进行训练后，所有图片都被错误分类为香蕉，这引发了对样本量是否充足的质疑。 案例中使用了预…

深度学习模型训练样本量分析：苹果与香蕉识别案例研究 本文探讨训练一个区分苹果和香蕉的深度学习模型所需样本量。 用户使用ResNet50模型，分别收集了195张香蕉图片和263张苹果图片（共458张），但模型识别效果极差，所有图片都被识别为香蕉。这引发了样本量是否不足的疑问。 458张图片对于训练一个…

苹果硅芯片整合了CPU、GPU和NPU，为PyTorch模型训练提供了强大的算力支持。本文探讨如何在苹果硅芯片上高效利用PyTorch进行模型训练和向量生成，特别是如何充分发挥NPU的性能。 通过指定mps设备，PyTorch可以利用苹果硅芯片的GPU加速计算。然而，一个核心问题是：mps是否同时利…

苹果硅芯片强大的计算能力，特别是其神经网络引擎（NPU），如何与PyTorch结合进行模型训练和向量生成？这是一个备受关注的问题。 苹果硅芯片整合了CPU、GPU和NPU三种计算单元。在PyTorch中，开发者经常使用mps设备指定，但mps究竟调用的是GPU还是NPU，或者两者同时使用，一直存在疑…