- 关于误差平面小记
文弱_书生
乱七八糟平面算法神经网络机器学习
四维曲面的二维切片:误差平面详解在深度学习优化过程中,我们通常研究损失函数(LossFunction)的变化,试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的,我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面(ErrorSurface)。在这里,我们讨论一个四维曲面的二维切片,其中:三个维度是网络的权重(w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3)。第四个维度是误差(损失
- 关于神经网络中的激活函数
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
激活函数(ActivationFunction)详解理解首先煮波解释一下这四个字,“函数”相信大家都不陌生,能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残,关于这个概念煮波就不巴巴了,煮波主要说一下“激活”,大家可能或多或少的看过类似于古装,玄幻,修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世,但是这一世他却被当成了普通人,指导某一时刻才会迸发出全部的能量(主
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- Scrum实施情况调查之案例分析
zhijie435
项目管理thoughtworks敏捷项目管理敏捷开发工作框架
导读:社区Agile主题敏捷实施,企业级敏捷标签Scrum作者李剑,在InfoQ中文站上发表了一篇"Scrum在中国——企业实施情况调查实录"。这份调查实录,分别调查了五个实施SCRUM的公司,其中三家公司实施成功,二家公司失败。我建议所有准备或者正在实施SCRUM的人们都能来读一下。在此,我们会对这篇文章中的案例分类进行分析、诊断。并探讨什么是敏捷开发方法、什么是SCRUM、使用敏捷方法需要什么
- 双指针之滑动窗口
旧念25
算法数据结构
滑动窗口是双指针的一种所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果。给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数s,找出该数组中满足其和≥s的长度最小的连续子数组,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回0。示例:输入:s=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出:2解释:子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组暴力解法两层for循环嵌套,第一层for循
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
weixin_30777913
开发语言大数据深度学习人工智能spark
在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
人工智能
摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- 耦合与解耦:软件工程中的核心矛盾与破局之道
以恒1
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耦合与解耦:软件工程中的核心矛盾与破局之道在软件开发领域,耦合与解耦是贯穿始终的核心矛盾。它们如同硬币的两面,既相互对立又紧密依存。本文将从概念解析、类型分类、解耦策略到实际应用,全面剖析这对矛盾体的本质与破局之道。一、耦合的本质:依赖关系的多维透视耦合(Coupling)指软件系统中不同模块、组件或服务之间的相互依赖程度。这种依赖可能表现为数据传递、控制流交互或资源共享。根据耦合强度,可分为七种
- HarmonyOS实战开发-如何打造购物商城APP。
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鸿蒙工程师HarmonyOS鸿蒙harmonyosOpenHarmony鸿蒙鸿蒙应用开发华为鸿蒙开发HarmonyOS
今天给大家分享一个非常好的实战项目,购物商城,购物商城是一个集购物、娱乐、服务于一体的综合性平台,致力于为消费者提供一站式的购物体验。各种功能都有涉及,最适合实现学习。做好商城项目,肯定会把开发中遇到的百分之60的技术得到实战的经验。下面介绍一下商城的主要模块:首页1,搜索框,点击进入搜索页面2,顶部分类,通过不同分类查询对应信息3,广告轮播,自动切换图片,可以进行点击进入4,商品列表,展示每个项
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1、高效会议管理请根据[会议主题]和[参会人角色]生成会议议程框架,包含会前准备清单(背景材料/数据需求)、会中讨论要点(需决策事项+时间分配)、会后跟进任务表(责任人/DDL),最后用思维导图形式输出。2、周报自动生成基于我本周完成的[任务清单]和[工作数据],请先总结3项核心成果与2个待改进点,再结合OKR目标制定下周工作计划,要求用对比柱状图呈现进度数据,以PPT分页形式输出。3、周报自动生
- 深陷“大数据杀熟”漩涡的飞猪,庄卓然如何力挽狂澜?
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在线旅游市场(OTA)的蓬勃发展为消费者带来了诸多便利,然而,在这股数字化浪潮中,飞猪旅行却因其频繁陷入“大数据杀熟”的争议而备受瞩目。这一行为不仅损害了消费者的合法权益,更让飞猪的品牌形象蒙上了一层阴影。近年来,飞猪平台上关于价格乱象的投诉屡禁不止。在黑猫投诉平台上,与“飞猪”相关的投诉累计已超9万条,其中直接以“飞猪杀熟”为关键词的投诉便达数百条。消费者们纷纷反映,在飞猪平台上预订机票、酒店等
- 《深度剖析:BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》
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在自然语言处理(NLP)的广袤星空中,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)与GPT(GenerativePretrainedTransformer)系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰,引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计,以强大的语言理解与生成能力,彻底革新了NLP的研究与应用范式,成为学界和业界竞相探索
- C语言的setjmp和longjmp
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摘要本文描述了C语言中setjmp和longjmp函数的功能和原理,目的是为学习SRS协程原理打下基础。异常处理我们知道,在C++语言中,我们可以通过trycatch机制来捕获函数中的异常,然后从代码正常执行流程突然跳出到catch关键词描述的异常处理代码分支中。在C语言中,没有C++语言这种内置的异常捕获机制,该如何实现类似的功能呢?方法有两个,一是用操作系统提供的异常处理机制,但是这个破坏了C
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源码介绍用deepseek辅助制作了一个电脑端文生图小程序,html语言的,接口使用的是Pollinations,上传服务器访问首页即可一次生成4张,提示词最好用英文,点击小图可以预览大图,也可以点击下载按钮直接下载截图预览源码免费获取PollinationsAI文生图html源码
- Adam-mini:深度学习内存效率新突破
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标题:Adam-mini:深度学习内存效率新突破文章信息摘要:Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力,尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW,Adam-mini将内存效率提升了一倍,并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗,同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型(LLM)时,Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升,并减少了33%的
- GOT-OCR2.0:突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新
XianxinMao
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GOT-OCR2.0在技术上的突破与优势GOT-OCR2.0在技术上实现了对传统OCR系统的显著超越,主要体现在其采用了统一的端到端(End-to-End)架构。这一架构的创新性设计带来了多方面的提升,具体包括以下几个关键方面:1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限:传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成,如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。这种多步处理方式不仅增加了系统的复杂性,还
- 使用提示词进行信息抽取的实用方法
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在大规模语言模型(LLM)中进行信息抽取时,我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词(prompt)可以指导模型输出特定格式的信息,然后对其进行解析以生成结构化数据。这种方法依赖于创建良好的提示词,并将LLM的输出解析为所需的Python对象。技术背景介绍大规模语言模型可以根据提示词生成特定格式的文本。例如,我们可以要求模型以JSON格式输出所需的信息。在信息抽取的场景中,设计良好的提示词
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.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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