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文章目录引言最新网址地点一、模型转换1.框架转换全景图2.安全的模型转换3.网站全景图二、转换说明三、模型转换流程图四、感谢引言在yolov5，yolov8，yolov11等等模型转换的领域中，时间成本常常是开发者头疼的问题。最近发现一个超棒的网站工具，简直是模型转换的神器。它最大的亮点就是省去编译转换工具的时间，开箱即用，一键转换。对于目标格式，提供了tengine、ncnn、mnn、onnx等
基于深度学习的基于视觉的机器人导航 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习机器人人工智能
基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。这种方法使机器人能够像人类一样使用视觉信息感知环境、规划路径，并避开障碍物。与传统的导航方法相比，深度学习模型能够在动态环境中表现出更强的适应能力和鲁棒性。1.视觉导航的基本概念视觉导航是指通过处理机器人的摄像头等视觉传感器采集到的图像数据，构建环境模型，进而进行路径
Brave132 编译指南 Windows 篇：获取源码（六）守城小轩 Brave chrome devtools 浏览器开发指纹浏览器 chrome
1.引言在Brave浏览器132版本的编译过程中，获取源代码是至关重要的第一步。源代码包含了Brave浏览器的所有核心功能、特性和组件的实现细节，是深入理解、定制和优化Brave的基础。通过获取和管理源代码，开发者能够深入探索Brave的内部运作机制，为后续的二次开发、功能扩展和性能优化奠定坚实的基础。本篇将详细阐述如何在Windows环境中高效地获取Brave132浏览器的源代码，利用之前安装的
使用 Python 实现无人机实时路径规划的 MPC 算法闲人编程 python python 无人机算法 MPC 路径优化
目录使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言1.模型预测控制（MPC）概述1.1定义1.2MPC的基本原理1.3代价函数1.4MPC的特点2.Python中的MPC算法实现2.1安装必要的库2.2定义类2.2.1无人机模型类2.2.2MPC控制器类2.3示例程序3.MPC算法的优缺点3.1优点3.2缺点4.改进方向5.应用场景结论使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言
【深度学习】softmax回归的简洁实现熙曦Sakura 深度学习深度学习回归人工智能
softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。本节继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l初始化模型参数[softmax回
mac 安装多个python版本泡了个面 macos python 开发语言
python相关学习资料：https://edu.51cto.com/video/1158.htmlhttps://edu.51cto.com/video/4102.htmlhttps://edu.51cto.com/video/3832.html安装多个Python版本在Mac上的指南作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何在Mac上安装和管理多个Python版本。这篇文章将详细指导你如何实现
深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块 nnerddboy 白话机器学习深度学习人工智能
一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于0。在反向传播中，每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小，乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘：假设网络有nn层，梯度从输出层传到第ii层时，会经历多次链式相乘：如果每一
chatgpt赋能python：初学者指南：用Python进行股票买卖 laingziwei ChatGpt python chatgpt 人工智能计算机
初学者指南：用Python进行股票买卖股票市场是一个复杂的世界，但是有一些简单的工具可以帮助你进入这个市场。Python是一个流行的编程语言，在金融领域也广泛应用。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行股票交易。Python如何支持股票买卖Python可以通过第三方库来实现股票交易。Python有许多开源库如twsapi,alpaca-trade-api,td-ameritrade-pyth
从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距 herosunly 大模型 system prompt gpt4 claude kimi ChatGLM4
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Claude3、Kimi和ChatGLM
基于face_recognition的人脸识别 #北极星star 人脸识别人工智能 opencv 计算机视觉
目录一.简要介绍二.相关函数三.算法流程四.代码实现五.效果展示一.简要介绍face_recognition是一个基于Python的开源人脸识别库，它使用dlib库中的深度学习模型来实现人脸识别功能。这个库以其简洁的API和高效的性能而广受欢迎，成为许多开发者和研究者的首选工具。face_recognition库的主要功能包括：1.人脸检测：识别图像中所有的人脸并返回其位置信息。2.人脸编码：将检
计算机视觉：解锁智能时代的钥匙与实战案例我的运维人生计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉：解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中，计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。它不仅让机器拥有了“看”的能力，更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展，并通过一个具体的代码案例，展示如何在实际项目中应用这些技术。一、计算机视觉概述计算机视觉，简而言之，是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程
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爱雨轩真正的爱情，就像花朵，开放的地方越贫瘠，越是美丽动人！目录视图摘要视图订阅征文|从高考，到程序员深度学习与TensorFlow入门一课搞定！每周荐书|Web扫描、HTML5、Python（评论送书）solr管理界面详解标签：solrsolr管理界面solrqueryanalysis2016-08-0210:425117人阅读评论(0)收藏举报本文章已收录于：分类：Solr（8）作者同类文章X
NotebookLM：Google 最新 AI 笔记助理解析与实战应用赵大仁人工智能技术大语言模型深度学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习笔记
NotebookLM：Google最新AI笔记助理解析与实战应用在AI驱动的生产力工具不断进化的今天，Google推出的NotebookLM（NotebookLanguageModel）成为了一款备受关注的智能笔记助理。它结合了Google的大语言模型（LLM）能力，帮助用户更高效地整理、理解和生成知识内容。本文将全面解析NotebookLM的技术原理、核心功能、应用场景，并提供实际使用指南，帮助
青龙面板脚本开发指南：高效自动化任务的实现赵大仁运维 docker 虚拟化服务器运维运维开发自动化 python javascript 开源
青龙面板脚本开发指南：高效自动化任务的实现青龙面板（QinglongPanel）是一款强大的任务管理平台，支持多种语言的脚本开发和执行。通过在青龙面板中编写和管理脚本，用户可以轻松实现自动化任务，提高工作效率。本文将深入介绍青龙面板脚本开发的基本流程、最佳实践和常见应用场景，帮助开发者快速上手并提升任务管理能力。1.青龙面板脚本开发简介1.1脚本开发的意义在青龙面板中，脚本是实现自动化任务的核心。
蓝桥杯备赛指南分享小布先生~噫嘘唏蓝桥杯职场和发展算法
什么是蓝桥杯蓝桥杯是中国著名的计算机程序设计大赛，由教育部主管、全国高等学校计算机教育研究会、CCF（中国计算机学会）主办，自2002年起每年举办一次。蓝桥杯这个名字来源于江苏扬州的个园，因该园中有座名为“蓝桥”的小桥而得名。该比赛旨在提高大学生计算机程序设计能力，增强创新思维和团队协作精神，也是许多计算机相关专业学子非常看重的比赛之一。蓝桥杯举行的意义首先，蓝桥杯作为国内顶尖的计算机程序设计大赛
基于天地图的应用服务系统设计开发—以甘肃高校招生服务为例刘一哥GIS 天地图 SQL server 服务招生 VS网站
“天地图”是国家测绘地理信息局建设的地理信息综合服务网站。它是“数字中国”的重要组成部分，是国家地理信息公共服务平台的公众版。“天地图”的目的在于促进地理信息资源共享和高效利用，提高测绘地理信息公共服务能力和水平，改进测绘地理信息成果的服务方式，更好地满足国家信息化建设的需要，为社会公众的工作和生活提供方便。本文基于天地图提供的位置服务，采用B/S（浏览器/服务器）的系统设计开发模式，以用户的实际
100.1 AI量化面试题：解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用，并说明其局限性 AI量金术师金融资产组合模型进化论人工智能金融 python 机器学习大数据
目录0.承前1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法1.2实际计算示例2.在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案4.1替代指标4.2实践建议5.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构，可参考：0.金融资产组合模型进化全图鉴1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法夏普比率是
CNN的各种知识点（五）：平均精度均值（mean Average Precision, mAP）墨绿色的摆渡人 CNN的各种知识点零碎知识点 cnn 均值算法目标跟踪
平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：计算步骤：具体例子：重要说明：典型值范围：总结：好的，我将分两部分详细解答您的问题：1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：mAP是目标检测中最常用的评估指标，综合反映模型在不同召回率下的平均精度表现。其核心是计算每个类别的平均
Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率是Dream呀 python 神经网络开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
HTML基础与进阶技术指南王奥雷
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：HTML是构建网页的基础语言，负责定义网页的内容结构和样式。初学者需要掌握HTML元素、属性、结构等基础知识，并了解HTML5新增的语义化标签，表单元素的使用，布局与定位技术，响应式设计原则，以及如何与JavaScript交互。此外，学习SEO优化和无障碍性设计也是提高网页质量和可访问性的关键。本指南旨在引导初学者从基础到高级技巧，逐步深入理解并实践网页开发。
ROS2中的parameters操作听风胖耗子机器人架构 c++
在ROS2中，参数（Parameters）系统相比于ROS1有了较大的改进。主要区别：ROS1中的参数在ROS1中，参数主要是通过rosparam工具来设置和获取的，并且它们通常存储在一个中心化的服务器上，即rosparam服务器。参数通常是静态的，一旦设置后，在节点运行期间不容易更改，除非重启节点或重新设置参数。参数可以以YAML格式存储在文件中，并通过rosparamload_file命令加载
深度学习-笔记2 深度学习神经网络
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前端调试技巧：从 Console 到 Chrome DevTools 的进阶指南技术出海录人工智能前端 React
作为前端开发者，你可能每天都在和Bug打交道。有时候一个简单的问题可能会耗费几个小时，而掌握正确的调试技巧可以大大提高解决问题的效率。今天，我就来分享一些在实际工作中常用的调试技巧。Console的高级用法除了常见的console.log，Console还有很多强大的功能：//1.使用console.table展示数组或对象constusers=[{id:1,name:'Alice',role:'
多模态大模型：技术原理与实战工具和算法框架介绍 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
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从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理 AGI大模型与大数据研究院大数据AI人工智能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
从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在NLP领域取得了显著的成果。然而，LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据，而这些数据通常以自然语言形式存在，难以直接用于模型训练。因此，如何从自然语言数据中提取结构
深入剖析 HTML5 新特性：语义化标签和表单控件完全指南吴师兄大模型 html5 前端 html 语义化标签表单控件 HTML5 编程
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【面试系列】Ruby 高频面试题野老杂谈全网最全IT公司面试宝典面试 ruby 职场和发展编程语言
欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！欢迎订阅相关专栏：⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典：收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来：详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录Ruby初级面试题及附详细解答1.Ru
500多种目标检测数据集下载地址汇总（YOLO、VOC） 2401_85863780 目标检测 YOLO 目标跟踪数据集 yolo
名称辣椒病害分类数据集9076张12类别.7z【目标检测数据集】光伏电池异常检测数据集VOC+YOLO格式219张2类别_2.zip【目标检测数据集】钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1318张2类别.7z【目标检测数据集】狗狗数据集5912张VOC+YOLO格式.zip【目标检测数据集】工地安全帽佩戴检测4000张VOC+YOLO格式.rar【目标检测数据集】手势识别0-9数字VO
2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集萌萌哒240 深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉
目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。这类数据集通常包含大量的标注图像，每张图像中都标记了多个物体的位置和类别。例如，COCO（CommonObjectsinContext）数据集就是一个常用的目标检测数据集，它包含了80个类别的日常物体，如人、车、动物等，并提供了
水稻和杂草检测数据集VOC+YOLO格式1356张2类别 FL1623863129 数据集 YOLO 深度学习机器学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1356标注数量(xml文件个数)：1356标注数量(txt文件个数)：1356标注类别数：2标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["crop","we
java工厂模式 3213213333332132 java 抽象工厂
工厂模式有 1、工厂方法 2、抽象工厂方法。下面我的实现是抽象工厂方法, 给所有具体的产品类定一个通用的接口。 package 工厂模式; /** * 航天飞行接口 * * @Description * @author FuJianyong * 2015-7-14下午02:42:05 */ public interface SpaceF
nginx频率限制+python测试 ronin47 nginx 频率 python
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java线程和线程池的使用 dyy_gusi ThreadPool thread Runnable timer
java线程和线程池一、创建多线程的方式 java多线程很常见，如何使用多线程，如何创建线程，java中有两种方式，第一种是让自己的类实现Runnable接口，第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下： 1、通过实现Runnable接口方式 1 2
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ubuntu kernel http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/ 安卓sdk代理 mirrors.neusoft.edu.cn 80 输入法和jdk sudo apt-get install fcitx su
Tomcat JDBC Connection Pool g21121 Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件，事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃，因为他存在很多问题，诸如：更新缓慢，bug较多，编译问题，代码复杂等等。 Tomcat Jdbc P
敲代码的一点想法永夜-极光 java 随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
jvm指令集程序员是怎么炼成的 jvm 指令集
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Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改 aijuans oracle
本文主要讨论以下几个部分：如何查看查询oracle字符集、修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。一、什么是Oracle字符集 Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储，处理，检索数据。它使数据库工具，错误消息，排序次序，日期，时间，货
png在Ie6下透明度处理方法 antonyup_2006 css 浏览器 Firebug IE
由于之前到深圳现场支撑上线，当时为了解决个控件下载，我机器上的IE8老报个错，不得以把ie8卸载掉，换个Ie6,问题解决了，今天出差回来，用ie6登入另一个正在开发的系统，遇到了Png图片的问题，当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的，和FireBug一样，呵呵)，这个问题就解决了，但稍微做了下这个问题的处理。我们知道PNG是图像文件存储格式，查询资
表查询常用命令高级查询方法(二) 百合不是茶 oracle 分页查询分组查询联合查询
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精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包 bijian1013 oracle 数据库 plsql
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【JVM一】JVM垃圾回收日志 bit1129 垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来，对于分析垃圾回收的运行状态，进而调整内存分配(年轻代，老年代，永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括： -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc -XX:+PrintGC 通
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angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value * to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码: <!DOCTYPE HTML>
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不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广..... 以后
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最近公司在重构一个医疗系统，原来的系统是两个.Net系统，现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql，现需要将数据库统一为Hana数据库，发现了几个问题，但最后通过努力都解决了。 1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的，在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了，最后不得不更改为clob。 2、在数据插入的时候有些字段特别长
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情况是这样的: 一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多. 解决办法: 在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画查找cell结束显示的代理
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网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率，这也是营销策略里最最重要的方面之一，并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略：调查、研究、优化、评估，这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。 PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是，如何提高整体的转化率，这是任何营销策略里最重要的方面之一，而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天，我就分
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