VGG16结构图

Swin-Unet多分类：图像分割领域的强大工具甄亚凌
Swin-Unet多分类：图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-Unet多分类资源文件介绍本仓库提供了一个名为“Swin-Unet多分类”的资源文件，该文件主要用于图像分割任务中的多分类问题。资源文件中包含了一个基于Swin-Unet模型的实现，旨在对图像进行多分类分割项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/32588项目介绍在图像处理和计算
ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南胡妃意
ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南【下载地址】ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南（第3版）》，这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tu
【数据挖掘实战】房价预测机器学习司猫白数据挖掘人工智能 python 机器学习
本次对kaggle中的入门级数据集，房价回归数据集进行数据挖掘，预测房屋价格。本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面，需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传，大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代 Echo_Wish 前沿技术人工智能 python 人工智能 gpt
GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中，GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。本文将探讨GPT-4在客服中的应用与未来发展前景，并结合具体代码示例进行说明。一、GPT-4对话模型概述GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4）是OpenAI开发的一种
Python 实现 RGB 和 HSV 相互转换算法传说里的故事 python 算法开发语言
Python实现RGB和HSV相互转换算法在图像处理领域，RGB和HSV是两种最常用的颜色空间。RGB是红绿蓝三原色的组合，HSV是色调、饱和度和亮度的组合。在不同应用场景下，需要将RGB和HSV进行相互转换。下面给出Python实现RGB和HSV相互转换的算法，并附上完整的源码。首先，我们需要导入colorsys库。这个库提供了许多颜色空间的转换函数。接下来，我们定义RGBToHSV和HSVTo
模型压缩与优化技术——神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS） DuHz 轻量化模型机器学习计算机视觉人工智能神经网络深度学习数据挖掘语音识别
模型压缩与优化技术中的神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）技术1.引言在深度学习领域，神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。传统的手动设计网络架构的过程费时费力，且通常依赖于经验和直觉。为了提升效率与效果，神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）作为一种自动化的方法，能够通过算法寻找和优化最佳的神经网络架构。NAS可以在图像识别
【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入？认识祂人工智能算法图像算法工程师
“图像算法工程师，主要专注于开发图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于各行业。本文，我们来揭秘一下他们的日常工作，以及如何成为这一领域的专业人才。”01图像算法工程师的日常工作算法设计与开发图像算法工程师的核心任务是设计和开发算法，以解决特定的图像处理或计算机视觉问题。常见的任务包括：图像分类：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类，常见算法如ResNet、VGG。目标检测：在图像中定位并标注物体
QAT与PTQ模型量化方法的区别 old_power 计算机视觉模型量化深度学习计算机视觉
QAT（QuantizationAwareTraining）和PTQ（PostTrainingQuantization）是两种常见的模型量化方法，用于减少深度学习模型的计算和存储开销，同时尽量保持模型的性能。1.QAT（QuantizationAwareTraining）定义：QAT是在模型训练过程中引入量化操作，使模型在训练时就能感知到量化带来的影响，从而更好地适应量化后的精度损失。流程：在训练
毕设分享深度学习街道行人流量计数系统 fawubio_A 毕业设计 python 毕设
文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测？发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要
Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘小深ai硬件分享人工智能深度学习服务器
深度学习框架：开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中，深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别，到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等，其身影无处不在，改变着生活与工作方式。在深度学习领域，Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架，能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用，离不开合适的服务器配置，就像魔法师需要魔法棒和魔力，下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06 漂亮_大男孩表示学习深度学习学习 cnn
如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？局部连接指的是：在卷积操作中，每个神经元（或输出单元）只与输入数据的一个局部区域相关联，而不是与整个输入数据相连。换句话说：全连接网络（FullyConnectedLayer）中，每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络（Convoluti
深度学习中交叉熵函数的导数:(极简) 洪小帅深度学习人工智能神经网络 python
文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
【Python】已完美解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re 屿小夏 python 开发语言
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
下载马斯克Grok-1模型的实战代码 herosunly 大模型 grok-1 下载模型实战代码
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码，希望能对学习大模型的同学们有所帮助
吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略子非鱼icon 深度学习自学笔记深度学习机器学习人工智能神经网络吴恩达
一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下
深度学习中的通道(Channel)概念详解小·恐·龙大模型深度学习人工智能
1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念，它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入：[batch_size,input_features]权重：[input_features,output_features]输出：[batch_size,output_fe
大语言模型原理与工程实践：网页数据 AI大模型应用之禅计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理与工程实践：网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代，网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息，还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
大语言模型原理与工程实践：案例介绍 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译，从代码生成到诗歌创作，LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式，并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。摘要：本文旨在探讨人工智能（AI）在电商搜索导购领域的应用，分析其技术创新和实际应用案例，探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势，然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着，文章
机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集坐望云起深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合，不定期会添加新的示例，可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention） AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题，谷歌于2017年提出了Transformer架构，并将其应用于机器翻译任务，取得了突破性的成果。Transformer的核心创
AI 对程序员的冲击剖析程序员WANG 工具人工智能机器学习语言模型
摘要随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其影响力已逐渐渗透到各个行业，程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击，并分析程序员应对这些冲击的策略与方向，旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展，其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域，AI不再仅仅是辅助工
在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条 weixin_48705841 pytorch 人工智能 python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式，本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先，如果你还没有安装tqdm，可以通过pip命令进行安装：pipinstalltqdmtqdm是一
【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】 weixin_48705841 人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点，我们可以使用tqdm库，它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm？TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度，帮助
深度学习模型开发文档 Ares代码行者深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支，利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
Python自动化运维：一键掌控服务器的高效之道蒙娜丽宁 Python杂谈运维 python 自动化
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在互联网和云计算高速发展的今天，服务器数量的指数增长使得手动运维和管理变得异常繁琐。Python凭借其强大的可读性和丰富的生态系统，成为实现自动化运维的理想语言。本文以“Python自动化运维：编写自动化脚本进行服务器管理”为主题，深入探讨了如何利用Py
深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解） Charmve #AI学习指导：从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码 cuda linux gpu anaconda ubuntu
关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦，不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉，这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor wzx_Eleven 联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。具体来说，梯度的类型和形状取决于模型的结构（例如，卷积神经网络、全连接网络等），以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型：梯度是一个张量：在神经网络中，梯度通常是一个张量（tensor），每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说，梯度是损失函数对每个参数的偏导数，表
从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化 herosunly 大模型 system prompt gpt-3 chatgpt gpt4 gpt4o
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路，希
AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景，深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来，并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求，将请求数据输入到深度学习模型中进行推理，并将推理结
java线程的无限循环和退出 3213213333332132 java
最近想写一个游戏，然后碰到有关线程的问题，网上查了好多资料都没满足。突然想起了前段时间看的有关线程的视频，于是信手拈来写了一个线程的代码片段。希望帮助刚学java线程的童鞋 package thread; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date
tomcat 容器 BlueSkator tomcat Web servlet
Tomcat的组成部分 1、server A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service service包括多个connector以及一个engine，其职责为处理由connector获得的客户请求。 3、connector 一个connector
php递归,静态变量,匿名函数使用 dcj3sjt126com PHP 递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body>
属性颜色字体变化周华华 JavaScript
function changSize(className){ var diva=byId("fot") diva.className=className; } </script> <style type="text/css"> .max{ background: #900; color:#039;
将properties内容放置到map中 g21121 properties
代码比较简单： private static Map<Object, Object> map; private static Properties p; static { //读取properties文件 InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
[简单]拼接字符串 53873039oycg 字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况，自己写了个，不是很好，欢迎提出更优雅的写法，代码如下： import java.util.HashMap; import java.uti
Struts2学习云端月影
最近开始关注struts2的新特性，从这个版本开始，Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。配置文件精简了，的确是简便了开发过程，但是，我们熟悉的配置突然disappear了，真是一下很不适应。跟着潮流走吧，看看该怎样来搞定convention-plugin。使用Convention插件，你需要将其JAR文件放
Java新手入门的30个基本概念二 aijuans java 新手 java 入门
基本概念:　　1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。　　2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
jedis 简单使用 antlove java redis cache command jedis
jedis.RedisOperationCollection.java package jedis; import org.apache.log4j.Logger; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; pub
PL/SQL的函数和包体的基础百合不是茶 PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,, 函数; 函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值定义函数的 --输入姓名找到该姓名的年薪 create or re
Mockito(二)--实例篇 bijian1013 持续集成 mockito 单元测试
学习了基本知识后，就可以实战了，Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中，最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。比如现在有一个类FTPFileTransfer，实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *编写控制结构 */ --条件分支语句 --简单条件判断 DECLARE v_sal NUMBER(6,2); BEGIN select sal into v_sal from emp where lower(ename)=lower('&name'); if v_sal<2000 then update emp set
【Log4j二】Log4j属性文件配置详解 bit1129 log4j
如下是一个log4j.properties的配置 log4j.rootCategory=INFO, stdout , R log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appe
java集合排序笔记白糖_ java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{ private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L; private int id; private String nam
java导致linux负载过高的定位方法 ronin47
定位java进程ID 可以使用top或ps -ef |grep java ![图片描述][1] 根据进程ID找到最消耗资源的java pid 比如第一步找到的进程ID为5431 执行 top -p 5431 -H ![图片描述][2] 打印java栈信息 $ jstack -l 5431 > 5431.log 在栈信息中定位具体问题将消耗资源的Java PID转
给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数 bylijinnan 函数
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class RandNFromRand5 { /** 题目：给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数。解法1： f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
PL/SQL Developer保存布局 Kai_Ge
近日由于项目需要，数据库从DB2迁移到ORCAL，因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉，造成了很多麻烦，最主要的就是进入后，左边列表有很多选项，自己删除了一些选项卡，布局很满意了，下次进入后又恢复了以前的布局，很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段： &n
[未来战士计划]超能查派[剧透,慎入] comsci 计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........ 虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活.... &nbs
Google Map API V2 dai_lm google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯 http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html 找到篇不错的文章，大家可以参考一下 http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html 1. 创建Android工程由于v2的key需要G
java数据计算层的几种解决方法2 datamachine java sql 集算器
2、SQL SQL/SP/JDBC在这里属于一类，这是老牌的数据计算层，性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现，单纯用SQL已经难以满足需求，比如： JAVA开发规模的扩大，数据量的剧增，复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多，但都是权重最高的。成熟度：5星。最成熟的。
Linux下Telnet的安装与运行 dcj3sjt126com linux telnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的而不安装telnet服务如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包即使安装了软件包默认的设置telnet 服务也是不运行的需要手工进行设置如果是redhat9，则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
PHP中钩子函数的实现与认识 dcj3sjt126com PHP
假如有这么一段程序： function fun(){ fun1(); fun2(); } 首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。但是，假如我们想对函数做一些变化。比如说，fun是一个解析函数，我们希望后期可以提供丰富的解析函数，而究竟用哪个函数解析，我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。我们可以在fu
EOS中的WorkSpace密码修改蕃薯耀修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】 hanqunfeng SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂，如果是完整的bean配置，则需要配置大量的bean，所以xml配置时使用了命名空间来简化配置，同样，spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity，达到同样减少bean配置的目的，如下： applicationContex
ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题 jackyrong AJAX跨域
这两天遇到个问题，kendo ui的datagrid，根据json去读取数据，然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染，但很奇怪的是，在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中，同样的程序，浏览起来是没问题的，但把应用放到公网上的一台服务器，却发现如下情况： 1） ie 9下，不能出现任何数据，但用IE 9浏览器浏览本机的应用，却没任何问题
不要让别人笑你不能成为程序员 lampcy 编程程序员
在经历六个月的编程集训之后，我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。说实话，我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。手慢慢地离开键盘，心里很压抑。不禁默默祈祷：一切都会进展顺利的，对吧？至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的，是不是？难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗？我需要一点点安慰。在自我怀疑，不安全感和脆弱等等像龙卷风一
马皇后的贤德 nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气，并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知，朱元璋不喜欢女人干政，他认为“后妃虽母仪天下，然不可使干政事”，因为“宠之太过，则骄恣犯分，上下失序”，因此还特地命人纂述《女诫》，以示警诫。但马皇后是个例外。　　有一次，马皇后问朱元璋道：“如今天下老百姓安居乐业了吗？”朱元璋不高兴地回答：“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道：“陛下是天下之父，
选择某个属性值最大的那条记录（不仅仅包含指定属性，而是想要什么属性都可以） Rainbow702 sql group by 最大值 max 最大的那条记录
好久好久不写SQL了，技能退化严重啊！！！直入主题：比如我有一张表，file_info，它有两个属性（但实际不只，我这里只是作说明用）： file_code, file_version 同一个code可能对应多个version 现在，我想针对每一个code，取得它相关的记录中，version 值最大的那条记录， SQL如下： select *
VBScript脚本语言 tntxia VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。 VB家族语言简介 Visual Basic 6.0 源于BASIC语言。由微软公司开发的包含协助开发环境的事
java中枚举类型的使用 xiao1zhao2 java enum 枚举 1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量. 1.定义一个简单的枚举类型 public enum Sex { MAN, WOMAN } 枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型. 2.常用方法静态的values()方

VGG16结构图

你可能感兴趣的:(深度学习,图像处理)