ResNet、MobileNet预训练权重

IgH详解一、概述 EtherCAT.技术研究 IgH详解 ethercat
IgH源码地址：EtherLab/EtherCAT·GitLabIgH是开源的EtherCAT主站协议栈，虽然功能上和从站兼容性比不上商业协议栈，但完全能满足学习和普通场景的使用，公司也可以基于IgH作产品开发，基本能满足大部分使用场景。如有项目需求，欢迎沟通交流。本系列博客主要分为三部分1、介绍IgH主站ec_master运行流程；2、介绍IgH对网卡驱动的实时性优化；3、IgH上层应用程序开发
python 的sm2的封装，包括数字信封等 CissSimkey python 密码学算法
"""Author:tangleiDateTime:2024-11-18完成微信：ciss_cedar欢迎一起学习"""fromgmsslimportsm2,funcfromsm2_genkeyimportSM2_Keyfromsm3_applyimportsm3_hashfromsm4_applyimportsm4_ecb_encrypt,sm4_ecb_decryptdefsm2_digita
java23种设计模式-备忘录模式千里码！设计模式后端技术 #Java 设计模式备忘录模式
备忘录模式（MementoPattern）学习笔记编程相关书籍分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek使用技巧pdf资料分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/1458840391.模式定义行为型设计模式，在不破坏封装
鸿蒙HarmonyOS NEXT开发实战：NetConnection开发指导我很英俊小名男男 OpenHarmony 鸿蒙开发 HarmonyOS harmonyos 华为前端开发语言鸿蒙鸿蒙系统移动开发
鸿蒙开发往期必看：HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结一分钟了解”纯血版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发！“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！（从零基础入门到精通）
56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。小宇爱深度学习-自学之路深度学习 rnn lstm
我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容，其中有RNN，LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。
Cadence PCB宝典【目录】硬小二 #《Cadence PCB宝典》硬件开发
《总目录》欢迎大家来到《CadencePCB宝典》该专栏包括【入门篇】【提升篇】【技巧篇】【疑难篇】四个部分，以供大家参考。大家直接点击大纲中的蓝色标题即可轻松传送。一：CadencePCB设计【入门篇】这部分以一个简单的测试工装的PCB设计为例，共计3篇文章，帮助新人1小时快速入门。学习目标：能够使用CadenceAllegro开始项目开发。【AllegroPCB设计快速入门专
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）浪九天人工智能理论人工智能神经网络深度学习机器学习
目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动提取数据的特征，大大减少了模型的参数数量，降低计算量，同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层：是CNN的核心组件，由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动，通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
北京大学：2本手册，拓展AI应用深度与广度 2501_90766876 pdf
《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读，包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC（人工智能生成内容）领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现，揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势，为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落
如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练大耳朵爱学习人工智能语言模型产品经理大模型 AI大模型
摘要：通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步
Transformer模型详解 Yuki-^_^ Transformer模型详解人工智能 transformer 深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此，自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止，已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
4.Docker容器命令钗头风 Docker docker 容器运维
Docker镜像与容器的理解在学习docker入门过程中有些时候容易把容器和镜像这两个概念记混淆;下面说下我自己的理解不对望指正！有镜像才能创建容器这是根本前提！IMAGE镜像就好比我们的Java实体工程代码;在服务器上这套Java实体代码可以运行启动多份工程。依靠Java实体代码启动的一个个工程就相当于是容器;准备工作：使用dockerpullubuntu命令拉取一个最新的ubuntu镜像;使用
The connection to the server localhost:8080 was refused tianluke9 错误谨记 kubernetes
最近在学习安装Kubernetes集群的时候，安装完执行sudokubectlgetnodes命令出现这个报错：下面是解决方法。Master节点出现这个报错首先需要检查Master安装完Kubernetes后是否执行了下面命令。需要注意到是：如果整个过程都是在普通用户下使用sudo安装，则仍然需要在普通用户下执行了下面命令；如果整个过程都在root用户下安装，则还在root用户下执行了下面命令。m
AIGC从入门到实战：探秘：ChatGPT 到底是什么 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人工智能的浪潮近年来，人工智能(AI)发展迅猛，其应用已深入到各个领域，从自动驾驶汽车到智能家居，再到医疗诊断，AI正在改变我们的生活方式。其中，自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支，近年来取得了显著进展，而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容，包括文本、图像、音频、视频等。
隐马尔可夫模型详解 DuHz 算法人工智能机器学习信号处理信息与通信概率论
目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型（HMM）简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题：前向-后向算法（Forward-Backward）前向算法（Forward）后向算法（Backward）前向-后向的更多推导解码问题：维特比算法（Viterbi）学习问题：Baum-Welch算法（EM算法）隐马尔可夫模型的具体种
Pulsar 学习目录编码的三叔 pulsar java kafka 大数据 python
Pulsar诞生于2012年，最初的目的是为在Yahoo内部，取代其他消息系统，构建统一逻辑大集群的消息平台。当时的其他消息系统（包括Kafka），都不能满足Yahoo的需求，比如大集群多租户、稳定可靠的IO服务质量、百万级Topic、跨地域复制等，因此Pulsar应运而生。Pulsar项目当时在Yahoo内部被叫做CMS（CloudMessageService），从名字可以看出Pulsar诞生时
DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：人工智能专属驿站架构计算机视觉
以下是关于DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：1.事件检测与预警技术实现：视频监控与传感器数据融合：利用地铁站内的视频监控系统和传感器（如烟雾传感器、压力传感器）实时采集数据。通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制
WPF入门3：绑定是刘彦宏吖 WPF入门 wpf ui
WPF入门3：绑定学习如何从一个元素提取信息，并在另一个元素上显示信息，而不用编写一行代码.什么是绑定（Binding）？绑定顾名思义，是将我们获取到的数据和UI上的控件绑定起来利用数据的变化来更新界面所看到的内容。那如何实现绑定呢？把绑定分为五步（这个是面试中经常遇到的考点以下内容可以记在小本本上）：1.绑定目标2.绑定属性3.绑定模式4.绑定数据源5.关联资源1.绑定目标绑定目标很好理解，其实
MRI学习第一章-核磁共振物理基础（二）看星河的兔子学习 MRI 机器学习电子
核磁共振物理基础原子核系的静磁化强度磁化强度矢量的弛豫过程T1T_1T1T2T_2T2组织弛豫的决定因素Bloch方程NMR谱线特性原子核系的静磁化强度前面讨论单个原子核的核磁共振情形，实际上实验样品中含有大量的原子核。因此需要从微观转向宏观Bloch指出磁化强度矢量M(magneti-zationvector)~核系宏观特性。一般情况下，无外加磁场作用，核磁矩方向随机分布，M矢量和为0磁化强度矢
Python 基础（三）：入门必备知识的思考与对之前内容的总结 AI自学kuke-v Python教学 python 开发语言
1思考前两节我们讲了input,print()还有变量与数据类型的用法，但是我发现可学习性还是比较低。无法让大家系统的掌握Python这门语言的入门语法。那么为什么要系统的掌握语法呢？因为系统的掌握语法后，当我们想要用到这一知识点的时候，我们就可以迅速的找到相应的处理方法，从而更加方便与快捷的解决我们遇到的问题，不至于我们到用到的时候再去寻找相关的处理方法，所以我讲的内容要尽可能的高度地相关性、全
使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测计算机C9硕士_算法工程师分割数据深度学习 pytorch 人工智能
使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割，共18种作物类型（背景，草地，软冬小麦，玉米，冬季大麦，冬季油菜，春季大麦，向日葵，葡萄藤，甜菜，冬季小黑麦，冬季硬质小麦，水果、蔬菜、花卉，土豆，豆科饲料，大豆，果园，混合谷物，高粱），38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像，
全网刷屏的AI大模型进阶地图：3个月构建核心能力，淘汰90%同行大模型入门教程人工智能 AI大模型大模型 AI 大模型学习大模型入门大模型教程
23年AI大模型技术狂飙一年后，24年AI大模型的应用已经在爆发，因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要，那么如何才能更好地掌握呢？一份AI大模型详细的学习路线就变得非常重要！由于AI大模型应用技术比较新，业界也没什么参照标准，打造AI大模型技术的学习路线并非一件容易的事，我和团队花费了6个多月时间，边整理、边摸索、边实践打造了业界首份AI大模型学习路线。这份完整的AI大模型学习路线，都
简单爬取一下电影排行孟婆来包棒棒糖～数据库 python 爬虫
主要用到了requests和xpath来解析数据,然后储存在mysql数据库中,不过代码方面我是先写好简单实现工作,然后让ai帮我用类封装来成功实现,博主比较菜,如果有反爬措施可以找js逆向视频来学习importrequestsfromfake_useragentimportUserAgentfromlxmlimportetreeimportpymysqlfrompymysql.cursorsim
51单片机学习-流水灯(keil与Proteus) 创益无界嵌入式学习 51单片机嵌入式硬件单片机学习
一、跑马灯（keil）1.硬件接线原理图（1）、89C52（2）、流水灯2、keil代码#include//包含51头文件#include//包含移位标准库函数头文件#defineuintunsignedint#defineucharunsignedcharuchartemp;//LED灯相关变量voiddelay(uintz){uintx,y;for(x=z;x>0;x--)for(y=114;
【网络安全 | 扫描子域+发现真实IP】CloakQuest3r安装使用详细教程秋说网安渗透工具使用教程(全)web安全子域名扫描渗透工具
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C# 牵手DeepSeek：打造本地AI超能力步、步、为营 c#人工智能开发语言
一、引言在人工智能飞速发展的当下，大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮，为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升，以及对模型部署灵活性的追求，本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言，将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中，不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势，还能实现高度定制化的人工智能应用，
Pulsar官方文档学习笔记——架构概览咚伢学习笔记架构云原生 zookeeper 分布式
架构概览在最高配置下，pulsar服务应该由一个或多个pulsar集群组成。一个pulsar集群可以包括如下组件一个或多个broker。broker会将生产者的消息分派给消费者。与pulsar配置存储通信来协调各种任务。将消息存储在BookKeeper实例中（也可以叫bookie）。并且依赖zk集群执行一些特定的任务一个BookKeeper集群，由多个bookies组成。可以持久化消息（企业级分布
【网络安全 | 渗透工具】小程序反编译分析源码 | 图文教程秋说网安渗透工具使用教程(全)web安全漏洞挖掘小程序
未经许可，禁止转载。本文仅供学习使用，严禁用于非法渗透测试，笔者不承担任何责任。文章目录1、下载Proxifier2、下载反编译工具unveilr3、寻找小程序文件包4、对文件包进行反编译5、对源码进行分析6、渗透思路6.1、查找敏感信息泄露6.2、解析加解密逻辑6.3、枚举API接口并测试反编译是通过逆向工程将小程序包还原为接近源代码的形式。这一过程能够帮助我们提取大量有价值的信息，从而辅助漏洞
vue2学习笔记4 - 深入学习模板语法：插值语法和指令语法我是飞鸟呀 Vue 学习笔记 vue.js
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【k8s面试】超详细kubernetes面试题总结，面试必问!（附200道K8s Docker面试真题+答案详解(1) 2024开发者程序员运维学习面试
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