MMLAB-AI训练营笔记—

从零开始设计一款全新GPU jack_201316888 GPU AI大模型渲染GPU GPGPU
（提纲：：）设计一款全新的GPU（图形处理单元）是一项复杂且多方面的工程工作，涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。1.定义需求和目标1.1应用场景首先，需要明确GPU的应用场景。这可以是图形渲染（如游戏、电影制作）、通用计算（如科学计算、人工智能训练）、嵌入式系统（如移动设备、汽车电子）等。1.2性能目标根据应用场景
深度学习目标检测入门COCO数据集日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
【数据获取与读取】JSON & CSV yogurt=b 数据分析 json python
数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池（阿里云旗下开发者竞赛平台）:https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区（数据科学开源社区）数据集：htps://www.heywhale
DL参考资源（二） antkillerfarm 深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）山颠海涯深度学习 pytorch 人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享（附原数据表）拓端研究室人工智能
原文链接：https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展，AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示，2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元，且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向，从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末403
【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空人工智能技术 nlp 人工智能深度学习 python 机器学习自然语言处理 scikit-learn
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了程序员辣条面试职场和发展大模型人工智能 AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析网安猫叔人工智能自然语言处理语言模型 AIGC 深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而，如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中，仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南，从模型的下载、文件结构的解析，到本地化部署的具体步骤，全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手，还是希望深入了解部署细节的资深开发者，
ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享树谷-胡老师科研会议 chatgpt
ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上，明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动，以高科技、高效能、高质量为特征，旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径，符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能（AI）进行数据分析，实现环境质量的实时监控和管理，为环
如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示 AI脑极体 chatgpt 人工智能
ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。在本文中，我将向你展示如何编写提示，激励驱动ChatGPT的大语言模型（LLM）提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来，我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示，通常被称为提示工程，已经成为一个高薪职
自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO python 人工智能算法自然语言处理机器人人工智能 AIGC chatgpt gpt ai
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现 dzend aigc python 开发语言 ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python
OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记牛马程序员24 计算机视觉 opencv 学习
OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中，仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置，广泛应用与图像校正，对象识别以及增强现实
自动编码器 - Autoencoder hellozhxy 深度学习人工智能机器学习
文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理
Autoencoder chuange6363 人工智能 python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响澳鹏Appen 生成式AI 人工智能与机器学习 RAG 人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位，提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节，包括上下
全能型AI与专业型AI：多样性与精专性的博弈 wangzaojun 人工智能
随着人工智能技术的不断进步，AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。近日，OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型，这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划，展现出令人惊叹的多样性。这一消息引发了广泛讨论：全能型AI是否会成为未来AI产品的发展方向？相比之下，专业型AI能否继续保持其不可替代的市场地位？本文将探讨全能型AI与专业型AI的优劣势，并分析其未来发展潜力。一
深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】 u013250861 #LLM/部署深度学习人工智能
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小
多模态视野：探索Qwen-VL的70亿参数世界努力犯错人工智能计算机视觉深度学习 gpt-3 语言模型
引言在人工智能的迅猛发展中，多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型，就是在这一领域的重要突破。作为一款基于70亿参数的通义千问模型Qwen-7B开发的多模态视觉语言模型，Qwen-VL不仅在技术上实现了创新，更在多模态任务评测中展现出卓越的性能。官网demo技术特点Qwen-VL模型的核心在于其多模态理解能力。它能够同时处理图像和文本信息，实现更加全面和深入的数据解析。这一
倒计时5天！“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期持续申报中！数百万元现金或等额赞助支持... AITIME论道人工智能
点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！|本基金申报截止时间为2024年9月8日。随着人工智能和大模型技术的飞速发展，大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。中国中文信息学会社会媒体处理专委会（http://www.cips-smp.org）联合北京智谱华章科技有限公司（以下简称“智谱AI”），共同推出“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期。SMP-智谱A
微积分在神经架构搜索中的应用光剑书架上的书深度强化学习原理与实战元学习原理与实战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
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
汽车智能驾驶算法汇总芊言芊语汽车算法
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心，它们集成了多个学科的知识，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总，内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理：通过摄像头等设备获取车辆前方的图像，然后进行预处理，如灰度化、二值化、滤波等操作，以提高
第十一届国际分子模拟与人工智能应用学术会议（2023-ICMS&AI） zzl18864612032 人工智能大数据算法云计算
作为国内历史悠久、分子模拟领域公认的高水平国际学术会议，国际分子模拟与人工智能应用学术会议重磅回归。经过两年的精心筹备，本次会议将于2023年5月6日-7日在成都隆重举行，本次大会将为国内外从事分子模拟人工智能应用和研发创新数字化转型的企业、高校、科研机构的专家与学者，提供最为广泛的交流与合作平台。本届大会主题：洞悉微观，预见未来。会议概况——人工智能、分子模拟赋能科技研发创新过去20年，以计算化
开源项目的认识理解禁默话题探讨开源程序人生
目录开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势2.开源的经验分享（向大佬请教与上网查询）3.开源项目的挑战开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长，特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及，成为企业IT战略的一部分。2.企业的参与-企业将继续增加对开源项目的投资，通过赞助、捐赠或直接参与开发来推动开源项目的发展。
理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见「已注销」
来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
2021-01-02随笔 0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值，人工成本也是越来越高，所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别，这将是作为前端人员的我，在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍，作为参考书籍学习：1.《跟着迪哥学Python
当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构甄如冰Lea
当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点。本文将为您揭开一款开源项目——《当NAS遇见鲁棒性：对抗攻击下可搜索的鲁棒架构》的神秘面纱。该项目源自CVPR2020的一篇论文，并提供了详细的实现代码和实验指南，致力于探索在网络架构设计
AI科学家：从理论到实践的科研自动化革命海森大数据人工智能自动化运维
在人工智能(AI)领域，每一次突破都预示着技术与创意的新纪元。近日，SakanaAI公司，由Transformer架构的创造者之一LlionJones创立，宣布了一项令人震惊的进展——首个完全自动化的科研平台，名为“TheAIScientist”。这一平台不仅能够独立完成从研究构想到论文发表的全过程，更开创性地引入了AI审稿人，实现了科研流程的自我完善与迭代。AI科学家的诞生SakanaAI在成立
跌倒识别：守护公共安全的AI技术应用场景-免费API调用思通数科x 人工智能
随着科技的不断进步，人工智能在各个领域的应用日益广泛，其中在公共安全领域，智能跌倒识别系统正逐渐成为守护人们安全的重要工具。本文将分享智能跌倒识别系统在不同场景下的应用及其重要性。产品在线体验地址-API调用或本地化部署AI算法模型人体跌倒识别-微信扫码立刻-在线体验公安行业：提升应急响应速度在公安行业中，智能跌倒识别系统可以快速识别出在地铁站、交通枢纽等人流密集区域发生的跌倒事件。系统通过实时监
多线程编程之join()方法周凡杨 java JOIN 多线程编程线程
现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3，因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？ Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
java中switch的使用 bingyingao java enum break continue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
hive having count 不能去重 daizj hive 去重 having count 计数
hive在使用having count()是，不支持去重计数 hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10; FAILED: SemanticExcep
WebSphere对JSP的缓存周凡杨 WAS JSP 缓存
对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。现服务
设计模式总结朱辉辉33 java 设计模式
1.工厂模式 1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法) 1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法) 1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法) 1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
实例：供应商管理报表需求调研报告老A不折腾 finereport 报表系统报表软件信息化选型
引言随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
mysql 林鹤霄
转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES) [root@centos var]# service mysql
Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364 1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) { console.log($(this).val()) });
String类的基本用法百合不是茶 String
字符串的用法; // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by); 1,length() 获取字符串的长度 &nbs
JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 java thread java多线程 Semaphore
Semaphore类一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
使用GZip来压缩传输量 bijian1013 java GZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。 PJL Compressi
【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
定义如下一个简单的范型类， package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
1. 修改日志文件查看器 hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml 修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志 2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location / { proxy_pass http://test;
java-21.中兴面试题输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题编程求解：输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
eclipse svn 帐号密码修改问题开窍的石头 eclipse SVN svn帐号密码修改
问题描述： Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。解决思路：删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
[电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。如何避免销售量和利润率增加的
java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang java properties
#mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
Java核心问题集锦 darrenzhu java 基础核心难点
注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
markdown 简明语法基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记代码段，分别对应html的code，pre标签换行单一段落( <p>) 用一个空白行连续两个空格会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
Gson使用二（GsonBuilder） eksliang json gson GsonBuilder
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述 GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式二.基本使用实体测试类：温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
要点 JSP指令简介 page指令 include指令 JSP指令简介 JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令属性名="
mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor，复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下，修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
sql mysql oracle中字符串连接 macroli oracle sql mysql SQL Server
有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。请注意，Oracle的CON
Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点 git 纵观千象
// 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate // 原因：由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
windows命令行设置wifi surfingll windows wifi 笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么教你命令行设置笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linux ubuntu sysv-rc-conf
安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。检出

MMLAB-AI训练营笔记——Day1

1. 计算机视觉的基础任务

2. 经典网络

3.例子

4.计算机视觉的发展：

5.算法框架介绍

你可能感兴趣的:(人工智能,计算机视觉,深度学习)