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- 基于深度学习的目标检测:从基础到实践
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前言目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型,从理论基础到代码实现,带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念(一)目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- 6+,基于免疫原性细胞死亡的非肿瘤分型文章,投稿到接收仅一个多月,肿瘤的热点已经传导至非肿瘤生信文章中!
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影响因子:6.147本文从投稿到接收仅一个多月关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习,分子分型等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流!研究概述:脑卒中是世界上死亡和残疾的主要原因之一,缺血性中风占80
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文末有福利!智算中心建设通过领先的体系架构设计,以算力基建化为主体、以算法基建化为引领、以服务智件化为依托,以设施绿色化为支撑,从基建、硬件、软件、算法、服务等全环节开展关键技术落地与应用。一、体系架构(一)总体架构图8智算中心总体架构智能算力中心建设白皮书,重点围绕基础、支撑、功能和目标四大部分,创新性地提出了智算中心总体架构。其中,基础部分是支撑智算中心建设与应用的先进人工智能理论和计算架构;
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- SpringBoot缓存技术全解析:Redis+Caffeine二级缓存架构
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- 米信使股票群诈骗真相!郑洪盛国浩盟国一带一路项目就是资金盘不要被骗了!
不成功不收费
讲述:郑洪盛国浩盟国慈善投票被骗无法出金真相!套路太深教你该如何避!!骗子引诱人上当方式很简单:先给你一点甜头尝尝,一开始入金能正常提现,也能赚一点,但当投入更多钱时,你发现你的运气开始变差了。所以,荐股类骗局最大的迷惑性是:给受害人一种假象,你是投资亏损的,而不是被骗的!广大市民对此要提高警惕,如果是还没有投资,千万不要抱有侥幸心理,一定要及时远离!一定不要打草惊蛇低碳项目数字体育,人工智能ai
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在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型(LLMs)已经成为众多应用的核心驱动力。然而,如何让这些强大的模型与各种数据源和工具进行有效集成,仍然是一个挑战。ModelContextProtocol(MCP)正是为解决这一问题而设计的开放协议,它标准化了应用程序如何向大语言模型提供上下文信息。本文将介绍MCP的基本概念,并通过C#SDK展示如何实现客户端和服务器端的交互。什么是MCP?ModelCo
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- 养老院管理系统基于SpringBoot的养老院管理系统系统设计与实现(源码+论文+部署讲解等)
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《零号列车》绝非传统意义上的AI产品经理教程——它是我沉淀二十多年跨行业数字化转型与工业4.0实战经验后,首创的100集大型小说体培养指南。那些曾在千行百业验证过的知识与经验,不再是枯燥的文字堆砌,而是化作一场沉浸式的学习旅程。这里没有生硬的理论灌输,而是用跌宕起伏的故事情节,串联起AI技术的底层逻辑。你会跟着角色的脚步推进剧情,在不知不觉中吃透机器学习、大模型应用等专业概念;更有深入浅出的技术拆
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- 【机器学习】探索未来科技的前沿:人工智能、机器学习与大模型
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目录引言:人工智能的第四次浪潮与新分类的必要性第一节:大型模型范式的基础支柱1.1规模化假说:算力、数据与算法的三位一体1.2“涌现能力”之谜:当“更多”变为“不同”1.3自监督学习(SSL)革命第二节:大型模型的技术分类学2.1Transformer:现代人工智能的架构基石2.2架构分化:一种功能性分类2.3提升效率与规模:专家混合模型(MoE)2.4超越Transformer:下一代架构的探索
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在各类安全事故中,火灾因其突发性强、破坏力大,一直是威胁人们生命财产安全的重大隐患。传统的火灾检测方式多依赖烟雾传感器、温度传感器等,存在响应滞后、易受环境干扰等问题。随着深度学习技术的飞速发展,基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势,逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。一、系统整体设计本火灾智能检测系统旨在通过深度学习技术实现
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在这个数据驱动的时代,机器学习已经成为各行业创新和优化的关键技术。而Java,作为一门成熟且广泛应用的编程语言,在企业级应用开发中占据着重要地位。将二者结合起来,利用Java实现机器学习算法,不仅可以充分发挥其强大的生态系统优势,还能为开发者提供一个高效、稳定的开发环境。今天,我们将带您走进Java与机器学习的世界,探索如何使用Weka这一著名的机器学习库来开启您的智能之旅。Weka简介及其优势什
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引言:AI深度思考的演进与SequentialThinking的崛起在人工智能技术快速发展的今天,AI模型的思考能力正经历着从简单应答到深度推理的革命性转变。这一演进过程不仅反映了技术本身的进步,更体现了人类对机器智能认知边界的持续探索。早期的大语言模型虽然能够生成流畅的文本,但在处理复杂问题时往往表现出"浅思考"的局限性——答案可能看似合理,却缺乏严谨的推理过程和系统性考量。例如,2022年的一
- Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础
一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
- Unet源码实现(pytorch)
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U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
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56、Ghost模块论文《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》1、作用:Ghost模块是一种轻量级的特征提取模块,旨在通过廉价操作生成更多特征图,减少计算量的同时保持模型性能。传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算,Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤,有效减少了计算复杂度,特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机
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《DETR从0到1:目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR?在深度学习目标检测发展史上,2014~2019年几乎被基于卷积神经网络(CNN)的检测器统治:两阶段:FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段:YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大,但背后依赖:✅Anchor(先验框)✅NMS(非极大值抑制)✅特征金字塔、手工设计问题:结构复杂、调参困难、不
- 基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解
基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解文章目录基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解1.RELM原理2.分类问题求解3.基于探路者算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快、泛化性能好的优点。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法:若NNN
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
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Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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设计模式编程算法面试招聘
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
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- 基于vagrant的redis主从实验
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vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文