- 训练模型时,步长为什么不能太大也不能太小?
yuanpan
人工智能
在训练模型时,步长(也称为学习率,LearningRate)是一个关键的超参数,它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大,也不能太小,原因如下:1.步长太大的问题如果步长过大,会导致以下问题:模型发散(Divergence):参数更新幅度过大,可能导致损失函数的值不断增大,甚至无法收敛,模型性能急剧下降。错过最优解:过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡,甚至直接跳过最优解,无法找到良好的模型参
- 凯立德C-CAR端口修改器:自定义导航系统通信端口
朱佳顺
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:凯立德C-CAR端口修改器是一款旨在帮助用户自定义和调整凯立德导航软件通信端口设置的工具。它简化了根据不同车辆配置或个人需求调整端口参数的过程,用户只需拖放NaviConfig.dll文件到指定位置即可完成修改。这对于需要在不同车辆间切换导航设备或解决设备不兼容问题的用户特别有用。然而,在使用时需要注意数据备份和确认来源,防止数据丢失或系统损坏。1.凯立德C-
- 先学node.js还是php,vue和node先学哪个?
朱佳顺
先学node.js还是php
vue和node应该先学习node,node可以为vue提供包管理工具和模块化管理,可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍:Vue.js是web界面的渐进式框架。Vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。Vue.js自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习,非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面,在与相关工具和支
- 物联网(IoT)架构中,平台层的应用与技术
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智能硬件物联网架构
在物联网(IoT)架构中,平台层是连接物理设备(感知层)和应用服务(应用层)的核心部分。它负责数据的采集、处理、存储、分析以及设备管理等功能,是物联网系统的“大脑”。以下是平台层的主要功能及其技术实现手段:平台层的主要功能设备管理:功能:管理物联网设备的注册、配置、监控、维护和故障诊断。技术手段:设备注册与认证:使用MQTT、CoAP等协议实现设备接入,结合OAuth、X.509证书等技术进行设备
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
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1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- Android Jetpack
qq_39892855
AndroidJetpack翻译Jetpack是一套让开发者更容易开发出完美安卓应用的组件。这个组件帮助你遵循最好的实践,让你减少写一些模板代码,简化复杂的task任务,能让你更加专注自己的业务代码。Jetpack使用的是androidx.*包名,与旧的android.*分开。这意味着它提供向后兼容性并且他会更频繁地更新,确保您始终可以访问最新和最好的Jetpack组件版本。特点加速开发组件可以单
- 深入解析 React Diff 算法:原理、优化与实践
赵大仁
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深入解析ReactDiff算法:原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架,采用虚拟DOM(VirtualDOM)来提升UI更新性能。React的Diff算法(Reconciliation)是虚拟DOM运行机制的核心,它决定了如何高效地对比新旧DOM并执行最少的操作来更新UI。本篇文章将深入探讨ReactDiff算法的原理、优化策略,并通过生动的示例解析其工作方式,让你能够更直观地理
- 目标检测中衡量模型速度和精度的指标:FPS和mAP
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“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS(FramesPerSecond)定义:FPS是“每秒传输帧数”的缩写,用于衡量计算机视觉系统(如目标检测、图像识别等)的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性:在实时应用中,如自动驾驶、视频监控等,FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据,实现实时响应。计算方式:FPS可以通过以下公式计算:
- 准确率(Precision)和召回率(Recall)
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率(Precision)定义:准确率是指在模型预测为正的样本中,真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式:Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中:TP(TruePositive):真正例,模型正确预测为正的样本数。FP(FalseP
- Java基础编程 找素数
是盈盈啊
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说明:除了1和它本身以外,不能被其他正整数整除,就叫素数。方法是否需要接收数据进行处理?需要接收101以及200,以便找该区间中的素数。方法是否需要返回数据?需要返回找到的素数个数。方法内部的实现逻辑:使用for循环来产生如101到200之间的每个数;每拿到一个数,判断该数是否是素数;判断规则是:从2开始遍历到该数的一半的数据,看是否有数据可以整除它,有则不是素数,没有则是素数;根据判
- c++模板初阶
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1.泛型编程泛型编程是一种编程范式,它允许程序员在编写代码时定义算法和数据结构时可以处理不同类型的数据,而不必为每种数据类型编写特定的代码。泛型编程的主要目的是提高代码的复用性、灵活性和可维护性。以下是一些关于泛型编程的基本概念:泛型的优点代码复用:同一套代码可以用于不同的数据类型。类型安全:在编译时就能检查出错误,而不是在运行时。性能:由于不需要进行类型转换,可以生成更高效的代码。泛型编程的例子
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1、说说线程安全问题,什么是线程安全,如何实现线程安全;线程安全-如果线程执行过程中不会产生共享资源的冲突,则线程安全。线程不安全-如果有多个线程同时在操作主内存中的变量,则线程不安全实现线程安全的三种方式1)互斥同步临界区:syncronized、ReentrantLock信号量semaphore互斥量mutex2)非阻塞同步CAS(CompareAndSwap)3)无同步方案可重入代码使用Th
- 使用 Doris 和 Iceberg
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作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
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- OSPF总结
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OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2.收敛–因为OSPF的计数器短与rip,所以收敛快3.占用资源–从单一数据包角度来说,因为rip传递的是路由信息,所以资源占用不大而ospf传递拓扑信息,从单个数据包角度说,大于rip.但是o
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语言类开源大模型1.Llama系列开发者:Meta发布时间:2024年7月参数量:8B、70B、405B特点:Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务,尤其在处理长篇文本时表现出色,支持高达128K的上下文长度。Meta与超过25个合作伙伴共同推出该系列模型,包括亚马逊云科技、Databricks和英伟达等,推动了开源大模型在工业界
- 后端Web开发框架(Java)
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SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。讲的通俗一点就是SpringBoot并不是一个新的框架,它只是整合和默认实现了很多框架的配置方式。通过SpringBoot,可以轻松地创建独立的、基于生产级别的基于Spring的应用程序。为什么使用Spri
- C++(八)vector
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vector的介绍1.vector是表示可变大小数组的序列容器2.就像数组一样,vector也采用的连续存储空间来存储元素也就是意味着可以采用下标对vector的元素进行访问,和数组一样高效但是又不像数组,它的大小是可以动态改变的,而且它的大小会被容器自动处理3.本质讲,vector使用动态分配数组来存储它的元素当新元素插入时候,这个数组需要被重新分配大小为了增加存储空间其做法是,分配一个新的数组
- Langchain链式开发:打造高效、可扩展的AI应用
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1.Langchain链是什么?Langchain是一个开源框架,专门用于开发基于大型语言模型(LLMs)的应用程序。它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起,构建复杂的AI应用程序。“链”(Chain)在Langchain中是一个核心概念,它代表了多个组件的有序连接,用于完成特定任务。2.Langchain链的职责是什么?Langchain链的主要职责包括:流程编排:管理多个组
- springboot 整合 elk (Elasticsearch+Logstash+Kibana)
高大王竟然被注册
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Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用(如,搜索)。Kibana也是一个开源和免费的工具,它Kibana可以为Logstash和ElasticSearch提供的日志分析友好的Web界
- 小白十分钟速通 Spring Boot 基础
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SpringBoot介绍随着Spring体系的不断庞大,加上现代互联网应用体积庞大,构建一个应用还是非常困难的,Spring团队重新打造了一个新的面向微服务的框架SpringBoot。严格来说SpringBoot不能是一个框架,它更是一个方案,Spring工程的快速上手方案,它极大的降低了JavaWeb工程的创建和运行和部署的难度。在过去这些都是Java工程师的老大难,所以说SpringBoot的
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Python包管理生态中存在多种工具,如pip、pip-tools、poetry、conda等,各自具备一定功能。而今天介绍的uv是Astral公司推出的一款基于Rust编写的Python包管理工具,旨在成为“Python的Cargo”。它提供了快速、可靠且易用的包管理体验,在性能、兼容性和功能上都有出色表现,为Python项目的开发和管理带来了新的选择。1.为什么用uv与其他Python中的包管
- 从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用
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1.概述在这个信息过载的时代,能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能(AI)引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用,而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作用,它正在彻底改变我们传递信息的传统模式。这篇深度博文将带您一探演示技术激动人心的未来,特别是聚焦于AI如何助力演讲者打造既具有影响力又富有吸引力的观众体验。从内容创作到演讲分析,
- Linux基本指令3
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- flask 如何实现高并发
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有一根围绕原点O顺时针旋转的棒OA,初始时指向正上方(Y轴正向)。在平面中有若干物件,第i个物件的坐标为(xi,yi),价值为zi。当棒扫到某个物件时,棒的长度会瞬间增长zi,且物件瞬间消失(棒的顶端恰好碰到物件也视为扫到),如果此时增长完的棒又额外碰到了其他物件,也按上述方式消去(它和上述那个点视为同时消失)。如果将物件按照消失的时间排序,则每个物件有一个排名,同时消失的物件排名相同,请输出每个
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对于某些Python包,特别是那些涉及本地扩展或需要编译C/C++代码的包,需要一个支持C++开发的环境。VisualStudio是一个全面的开发环境,它提供了编译器、调试器以及其他许多工具,这些工具对于开发和编译C++代码非常有用。下载网址:ThankYouforDownloadingVisualStudioCommunityEdition(microsoft.com)以下是安装VisualSt
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R树是一种用于高维空间数据的索引结构,它是由AntoninGuttman于1984年提出的。R树旨在提高对多维数据进行范围查询的性能。它被广泛应用于空间数据库中。R树的核心思想是将数据划分为不相交的矩形区域,并逐层构建一个树结构。每个非叶子节点都是一个矩形,它覆盖了它的所有子节点。每个叶子节点都是一个数据对象与其坐标范围的组合。通过这种方式,R树能够将相邻的数据对象聚集在一起,从而减少对数据的搜索
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2.思路:将用户的信息保存为cookie
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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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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
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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)
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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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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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
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- [职业与教育]青春之歌
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在oracle连接(join)中使用using关键字
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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
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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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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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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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