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2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- babel系列科普文
赖次Go
《Babel插件开发入门指南》https://www.chyingp.com/posts/how-to-write-a-babel-plugin/《babel-preset-env学习指南》https://www.chyingp.com/posts/understanding-babel-preset-env/《Babel:plugin、preset的区别与使用》https://www.chyin
- 在JS中flat() 和 flatMap()使用讲解
Code_Geo
javascript前端开发语言
flat()和flatMap()是JavaScript中处理数组的两个方法,用于处理嵌套数组,但它们有不同的用途和效果。以下是它们的详细区别:1.Array.prototype.flat()功能:将嵌套的数组“拉平”成一维数组。语法:array.flat([depth])depth:可选参数,表示要拉平的深度。默认值是1。示例:constarr=[1,[2,[3,[4]]]];console.lo
- 2023-02-08
妙手挥毫著文章
【妙手挥毫著文章】七律·元宵节(2023年2月5日正月十五)https://www.meipian.cn/4lzuow5l?first_share_to=other&share_depth=1&first_share_uid=31574673&from=other(分享自美篇)
- LightGBM使用
透明的红萝卜123
可以参考LightGBM原生/sk接口的常用参数LightGBM使用lightGBM调参所有的参数含义,参考:http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/Parameters.html调参过程:num_leavesLightGBM使用的是leaf-wise的算法,因此在调节树的复杂程度时,使用的是num_leaves而不是max_depth。样本分布非平衡数据集:
- Pixel Soldier-Castle Parkour
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[PixelSoldier]averyretropixelstyleparkourgame.Pixelsoldiersareexploringthecastle.Thisdarkcastleisverydangerous.Yourmissionistohelppixelsoldiersavoiddangerandventureintothedepthsofthecastle.inthegame:Y
- 最短路径算法——A*算法
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A*算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索算法,也是解决许多搜索问题的有效算法,广泛应用于机器人路径搜索、游戏动画路径搜索等。它是图搜索算法的一种。A*算法是一种启发式的搜索算法,它是基于深度优先算法(DepthFirstSearch,DFS)和广度优先算法(BreadthFirstSearch,BFS)的一种融合算法,按照一定原则确定如何选取下一个结点。参考:A*寻路算法详解#A星#启发式
- Python | Leetcode Python题解之第388题文件的最长绝对路径
Mopes__
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- C++ | Leetcode C++题解之第388题文件的最长绝对路径
Ddddddd_158
经验分享C++Leetcode题解
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Bosenya12
科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction(信道预测)isaneffectiveapproach(有效方法)forreducingthefeedback(减少反馈)orestimationoverhead(估计开销)inmassivemulti-inputmulti-output(大规模多输入输出)(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
- 深度学习--机器学习相关(2)
在下小天n
深度学习深度学习机器学习人工智能
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的,是动量的意思。动量不是速度和学习率,应该说是类似于加速度。AdaGrad(适应性梯度算法)适应性梯度算法的特点在于:独立地调整每一个参数的学习率。在S
- Bert系列:论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline
凝眸伏笔
nlp论文阅读bertrerankerretrieval
一句话总结:提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE),来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息,深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时,深度lm也可以用来提高搜索索引,构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此,本文提出了LocalizedContrast
- Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
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1算法简介1.1算法思想不同于LSS、BEVDepth的bottom-up式,先进行深度估计,设计2D转3D的模块。DETR3D是一种3D转2D的top-down思路。先预设一系列预测框的查询向量objectquerys,利用它们生成3Dreferencepoint,将这些3Dreferencepoint利用相机参数转换矩阵,投影回2D图像坐标,并根据他们在图像的位置去找到对应的图像特征,用图像特
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好好学习Py
算法与数据结构leetcode算法数据结构python
题目给定一个二叉树root,返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。解题#定义二叉树节点的类classTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=right#计算二叉树最大深度的函数defmaxDepth(root:Tre
- IDEA 30天试用期重置
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- FLUX 1 将像 Stable Diffusion 一样完整支持ControlNet组件
吴脑的键客
AI作画stablediffusion深度学习人工智能
之前InstantX团队做的多合一的FluxControlNet现在开始和ShakkerAI合作并推出了:Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro该模型支持7种控制模式,包括canny(0),tile(1),depth(2),blur(3),pose(4),gray(5)和lowquality(6),并且还能和其他ControlNet一起使用。模型卡
- 手势估计- Hand Pose Estimation
我在呀
首先给大家分享一个巨牛巨牛的人工智能教程,是我无意中发现的。教程不仅零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,还时不时有内涵段子,像看小说一样,哈哈~我正在学习中,觉得太牛了,所以分享给大家!点这里可以跳转到教程1.目前进展1.1相关资料1)HANDSCVPR20162)HANDS2015Dataset3)CVPR20164)Hand3DPoseEstimation(ComputerVisionforA
- Python | Leetcode Python题解之第388题文件的最长绝对路径
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- Golang | Leetcode Golang题解之第388题文件的最长绝对路径
__AtYou__
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三十度角阳光的问候
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- 【OpenGL】详细介绍Z-Buffer与W-Buffer
伐尘
OpenGl图形渲染openglvulkun3d
【OpenGL】详细介绍Z-Buffer与W-Buffer一、简介:Depth-Buffer(深度缓存)有两种:Z-Buffer和W-Buffer,这里讨论这两种深度缓存的区别,以及如何在两者之间转换。二、w的含义3D空间点的坐标是(x,y,z),为了使矩阵乘法具有平移变换的功效,我们用4D空间中的点(x,y,z,w)来表示3D空间中的点(x’,y’,z’),这两个不同空间点之间的关系是:x'=x
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1.问题背景相机的安装的是带一定的倾角,而且车辆是行驶在非铺装路面,车辆是会倾斜的。1.1根据内参消除畸变,修正焦点转换关系焦距(fx,fy):焦距参数表示成像平面与相机光心之间的距离,它们决定了成像的大小。在数学上,fx和fy是归一化焦距,它们与相机的实际焦距f以及像素尺寸dx和dy(单位通常为毫米/像素)有关,具体关系为fx=f*dx,fy=f*dy。焦距参数影响成像的视角和物体在图像中的大小
- Cesium笔记 加载kml文件 以线为例
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cesium笔记前端
setKmlData(kmlUrl){letvm=this;//letkmlUrl=kmlUrl;letkmlDataPromise=Cesium.KmlDataSource.load(kmlUrl,{camera:vm.viewer.scene.camera,canvas:vm.viewer.scene.canvas,clampToGround:true,//默认贴地depthTestAgain
- 2015-2016年Unity项目经历
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20150720-Revision269坦克大战项目20150721结算界面添加玩家击杀数倒计时功能封装设置玩家击杀数获取玩家击杀数20150722相机的ClearFlags、Depth、P驯龙:主相机Depthonly,3,P=0,7,-4.67相机0Depthonly,5,P=0,0,114.9相机2Depthonly,4,P=0,0,114.9相机3Depthonly,2,P=0,0,114
- JNPF java版本3.4.1旗舰版 /微服务、单体 、JAVA 和.net6版本框架
「已注销」
java.net开发语言低代码微服务
低代码通常是指aPaaS产品,通过为开发者提供可视化的应用开发环境,降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量,进而实现便捷构建应用程序的一种解决方案。简单来说,低代码开发平台是一种软件开发工具,是可以通过无需编码或只用少量代码实现快速生成应用程序的开发平台。[DisassemblyDiagnoser(maxDepth:1)]//changeto0forjustthe[Benchmark]metho
- 【CVPR‘24】BP-Net:用于深度补全的双边传播网络,新 SOTA!
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深度补全:从入门到放弃网络KITTI计算机视觉cvpr深度估计
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- linux查看那个文件夹占用空间最大
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在Linux中,可以使用du命令结合排序来查找占用空间最大的文件夹。以下是一个基本的命令示例,它会显示当前目录下占用空间最大的几个文件夹:du-h--max-depth=1|sort-hr|head-n10清空某文件内容:echo''>aaa.log
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- 第二篇:社会工程学防御策略与企业安全机制构建
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安全python开发语言网络
感谢大家的幸苦陪伴,博主出完这两篇文章后,暂时和伙伴们相告一段落啦~最近博主有点私事,需要和伙伴们告一段落,如果伙伴们有什么需要的,或者学习相关的,可以给博主后台私信留言,博主看到一定会回复的哦!1.企业级社会工程学防御策略意识培训与心理防御:如何通过员工培训和心理防御策略来增强企业的整体安全态势。多层防御(DefenseinDepth):结合技术与非技术手段,如双因素认证、反钓鱼邮件过滤等,构建
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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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:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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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:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- 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
白糖_
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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AngularJSAngularJS API
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
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 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。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
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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教育
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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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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This by default will select users in this order
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- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcacheehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
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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
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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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:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- 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
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
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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