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sluke
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- Day51 复习日-模型改进
cylat
python打卡机器学习人工智能python神经网络深度学习
day43对自己找的数据集用简单cnn训练,现在用预训练,加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms,modelsfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitimportmatplotlib
- 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案
武汉唯众智创
人工智能人工智能通识教育课程实验人工智能通识教育人工智能通识课程人工智能通识
一、前言2018年,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》,明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合,探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去,人工智能教育多集中于研究生阶段,本科生接触机会相对有限。2019年,教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业,这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今,人工智能课程大多是计
- Linux内核深度解析:IPv4策略路由的核心实现与fib_rules.c源码剖析
109702008
编程#C语言网络linux网络人工智能
深入探索Linux网络栈的规则引擎,揭秘策略路由如何通过多级路由表实现复杂流量控制在Linux网络栈中,路由决策远不止简单的目的地址匹配。策略路由(PolicyRouting)允许根据源地址、TOS值、端口等复杂条件选择不同的路由路径。本文将深入剖析实现这一功能的核心源码——net/ipv4/fib_rules.c,揭示策略路由的运作机制。一、策略路由基础概念策略路由打破了传统路由基于单一目的地址
- 在小程序中实现实时聊天:WebSocket最佳实践
向明天乄
小程序websocket网络协议
前言在当今互联网应用中,实时通信已经成为一个标配功能,特别是对于需要即时响应的场景,如在线客服、咨询系统等。本文将分享如何在小程序中实现一个高效稳定的WebSocket连接,以及如何处理断线重连、消息发送与接收等常见问题。WebSocket简介WebSocket是HTML5提供的一种在单个TCP连接上进行全双工通讯的协议。相比传统的HTTP请求,WebSocket具有以下优势:持久连接:一次握手,
- Rust+Blender:打造高性能游戏引擎
KENYCHEN奉孝
Rustrust开发工具
基于Rust和Blender的游戏引擎以下是基于Rust和Blender的游戏引擎开发实例,涵盖不同应用场景和技术方向的实际案例。案例分为工具链整合、渲染技术、物理模拟等类别,每个案例附核心代码片段或实现逻辑。工具链整合案例案例1:Blender模型导出到Bevy引擎使用blender-bevy-io插件将Blender模型导出为Bevy支持的.gltf格式。关键步骤包括在Blender中设置自定
- 打造基于51单片机的音乐播放器
红廉骑士兽
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍了如何利用51单片机构建一个简易音乐播放器的全过程。51单片机是8051系列成员之一,具备处理控制任务的能力,包括音频播放。文章将指导读者通过设计核心模块,如存储介质扩展、音乐解码、音频放大输出、用户界面交互、控制逻辑编程、电源管理和设备调试测试等步骤,来理解嵌入式系统设计的各个方面。1.51单片机基础介绍简介51单片机是一种经典的微控制器,广泛应
- 构建“城市生活指数”爬虫系统:抓取物价、租金、工资等数据并可视化实战
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- CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
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纹理贴图(TextureMapping)是计算机图形学和计算机视觉中的核心技术,广泛应用于三维重建、游戏渲染、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等领域。对其算法的研究涵盖了纹理生成、映射、缝合、优化等多个方面。1.引言纹理贴图是指将二维图像纹理映射到三维几何表面上,以增强模型的视觉真实感。传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射,而近年来,随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展,
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摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
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调试windbgDMP异常死锁windows调试
1.背景最近由于线上的程序发生了死锁,而且重现的概率很低,正好客户反馈一个任务超时了,登上线上环境发现有一个“僵尸”进程,占用内存不波动,cpu仍在占用,那么用创建转储文件,用windbg调试吧。2.准备2.1.下载windbg需要下载Windows调试工具(WinDbg):Windows10SDK,安装时候根据需要,可以只安装DebuggingToolsForWindows,即windbg;如果
- AABB包围盒和OBB包围盒区别
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1.问题图形学中经常出现AABB包围盒、OBB包围盒、包围球等,这些概念初次接触时有点容易混淆;2.概念AABB:Axis-AlignedBoundingBox,轴对齐包围盒;OBB:OrientedBoundingBox,有向包围盒;包围球:外接球;OBB比包围球和AABB更加逼近物体,能显著减少包围体的个数3.其他类似的概念还有凸包、最小外接轮廓等,有兴趣的可以查阅相关资料。
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测绘学概论数码相机摄影测量倾斜测量空中三角测量
概述摄影测量概念:通过摄影的手段获得对物体可靠量测的科学与技术利用立体像对影像之间的移位构建立体模型,进行测量由二维影像到三维实体的科学技术重要方法:利用立体像对与一对浮动测标进行立体观测,测定同名点点云表示三维空间中点的集合的数据结构,包含三维坐标、有时还包含颜色信息、强度信息、法线向量等具有高密度、无序性、多维度、灵活性左右视差较/横视差较:在立体像对上,某点的左右视差相对于作为基准点像点的左
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【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
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本文记录了Windows10安装Python2.7的详细步骤,分享给大家。一、下载软件Python的官方地址点击Downloads找到进行下载点击进行下载、有18M左右下载地址:链接地址二、安装软件下载之后点击安装勾选第一项点击下一步点击下一步点击下一步等几分钟就好了。安装完成、点击Finish。三、配置环境安装后之后需要把Python的路径添加到环境变量中去、右键单击【计算机】,选择菜单属性命令
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村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中用于基于可变形部件模型(DPM)的目标检测器,主要用于行人、人脸等目标的检测。它是一种传统的基于特征的目标检测方法,不依赖深度学习,而是使用HOG特征+部件模型来进行检测。示例代码#include#include#includeusingnamesp
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- 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:
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- 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
bit1129
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:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- 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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angular.injector
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
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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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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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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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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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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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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、异或的实际应用
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位运算
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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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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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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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