- 关于神经网络中的激活函数
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
激活函数(ActivationFunction)详解理解首先煮波解释一下这四个字,“函数”相信大家都不陌生,能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残,关于这个概念煮波就不巴巴了,煮波主要说一下“激活”,大家可能或多或少的看过类似于古装,玄幻,修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世,但是这一世他却被当成了普通人,指导某一时刻才会迸发出全部的能量(主
- 关于重投影误差小记
文弱_书生
乱七八糟数码相机算法
重投影误差(ReprojectionError)讲解1.什么是重投影误差?在三维重建或相机标定过程中,我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下,该点的投影位置应该与实际图像中的观测点(如特征点)完全匹配,但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差,这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量,即:e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
- 关于离子滤波小记
文弱_书生
乱七八糟人工智能计算机视觉算法
粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本(粒子)**来近似后验概率分布,而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设(如高斯分布)。设系统的状态模型如下:xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
- 奇异值分解(SVD)
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD),这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域,用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同,SVD可以应用于任何矩阵,使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论,通过手动计算示例进行分析,并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时,您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- 旋转位置编码(Rotary Positional Encoding, RoPE):中文公式详解与代码实现
RockLiu@805
深度学习模块人工智能自然语言处理语言模型深度学习
旋转位置编码(RotaryPositionalEncoding,RoPE):中文公式详解与代码实现在序列模型中,位置信息对于任务的理解至关重要。传统的绝对和相对位置编码各有优缺点,而RoPE作为一种创新的位置编码方法,展现了其独特的优势。RoPE的核心思想RoPE通过旋转机制动态地捕捉位置信息。它允许查询(query)和键(key)向量的旋转程度根据它们之间的相对或绝对位置自动调整。这种方法使模型
- FastStone Image Viewer v7 注册码
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FastStoneImageViewer是一款快速、小巧、功能强大的综合图像浏览软件。它提供使用者方便的操作界面,让使用者可以通过它的操作界面来浏览图片,且还支持了幻灯播放的功能,让使用者能够轻松的浏览目录中的所有图片。该版本已内置注册码,可以使用全部功能。操作说明:1、将压缩文件解压到固定位置,不要随意移动。2、解压后,双击start_FSViewer.bat来运行软件下载地址:https://
- K8S中若要挂载其他命名空间中的 Secret
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在Kubernetes(k8s)里,若要挂载其他命名空间中的Secret,你可以通过创建一个Secret的ServiceAccount和RoleBinding来实现对其他命名空间Secret的访问,接着在Pod中挂载这个Secret。下面是详细的步骤和示例代码:步骤创建ServiceAccount:在要挂载Secret的命名空间里创建一个ServiceAccount。创建Role与RoleBind
- 常见的 Values 变化可能会导致 Pod 被重新启动
网络飞鸥
kubernetes运维
在Kubernetes中使用HelmChart部署应用时,以下一些常见的Values变化可能会导致Pod被重新启动:容器镜像版本:当image.tag或image.repository的值发生变化时,Helm会认为需要更新容器镜像,从而触发Pod的重新启动,以确保应用使用的是新的镜像版本。资源限制与请求:更改resources.limits或resources.requests中CPU、内存等资源
- 【北京迅为】iTOP-RK3568开发板OpenHarmony系统南向驱动开发UART接口运作机制
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RK3568开发板RK3568开发板OpenHarmony
瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC,采用22nm制程工艺,搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。RK3568支持4K解码和1080P编码,支持SATA/PCIE/USB3.0外围接口。RK3568内置独立NPU,可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统,主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
- c语言数据结构之栈
Qurry.OS
数据结构数据结构c语言链表
前言栈是一种先进后出的结构,只能对栈顶进行操作,数据入栈、出栈都在栈顶处,换句话说,栈只能对栈顶端进行操作,禁止跳过栈顶插入或删除其它数据。栈可以简单分为数组栈和链表栈;数组栈设定了空间大小,而链表栈在内存允许的范围内无空间大小限制,通过链表的方式将栈链接起来。C语言数据结构之单链表C语言数据结构之双向链表c语言数据结构之栈c语言数据结构之队列C语言数据结构之树1链表栈1.1数据结构在单链表的基础
- Docker下载,包含Win、Mac
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- Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】:为什么选择 Ubuntu?
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滚雪球学Ubuntuubuntulinux运维为什么选择Ubuntu零基础教程
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- git clone 指定目录
波格斯特
问题备忘git
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- 大学期间如何学习利用AI
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一、引言人工智能(AI)是当今世界技术发展的重要方向,它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展,它不仅改变了我们的生活,也带来了巨大的职业机会。然而,面对如此广阔的领域,作为大学生,如何在本科阶段有效地学习和利用AI,成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具,逐步掌握AI的核心技术,并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
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搞技术的季
经验分享
认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次,层层递进,这6个层级分别是:记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层:记忆是指认识并记忆概念、知识,将其储存在大脑并及时提取,例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认,虽然机械,但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层:理解是指对事物或知识的领会,当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时,
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可可乐不加冰
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在Qt中,可以使用QLabel的setAlignment方法来设置文字的对齐方式。为了使文字居中,可以使用Qt::AlignCenter对齐标志。以下是一个示例,展示如何在QLabel中设置文字居中:cpp复制#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){QApplicationapp(argc,argv);QWidget
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平凡的运维之路
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Flink非交互式运行Job任务Flink命令行启动Job任务具体命令flink参数说明-c,--class-d,--detached后台运行-p,--parallelism并行度[test@xxx~]$flinkrun-d-cclass_nameJob-p3./flink-statics-1.0.jar-zookeeper"10.130.41.51:2181,10.130.41.52:2181,
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yuanpan
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1.故事背景:在一个小镇上,有一家非常受欢迎的报纸店,老板叫老张。这家报纸店每天都会发布最新的新闻,镇上有很多居民都订阅了这家报纸,他们希望能够第一时间收到最新的消息。2.故事发展:老张的报纸店:老张是报纸店的核心,他负责收集新闻、编辑报纸,并在每天早晨发布。问题:老张需要通知所有订阅者,但订阅者数量可能很多,而且可能会随时增加或减少。订阅者们:镇上有几位居民对新闻非常感兴趣,他们是:小李:喜欢体
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开心码农1号
算法与数据结构数据结构算法go链表
常见的数据结构有:数组、链表、栈、队列、图、哈希表;1、数组用于存储和处理一组固定大小、相同类型的数据,如存储学生成绩、数组排序等。Go语言中的数组长度是固定的,在声明时需要指定长度。特点:数据元素类型相同:数组中的所有元素都具有相同的数据类型;内存地址连续:数组在内存中是连续存储的;随机访问高效:由于数组的内存地址连续,并且元素类型相同,因此可以通过索引快速访问数组中的任意元素。无论要访问数组中
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[题目描述]:[思路]:题目要求将一个整数数组向右轮转k个位置,右边超出的数,从左边插入因为是向右轮转k个位置,所以可以直接遍历数组,将其存放位置index加上k,但index+k可能会超出数组长度,即需要轮转到数组前面。由于数组元素个数为numsSize,也就是数组长度,我们可以通过(index+k)%numsSize取余来确定超出元素的位置运行如下voidrotate(int*nums,int
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深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
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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:
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2.思路:将用户的信息保存为cookie
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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)" { 
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- 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
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- Mockito异常测试实例
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- 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
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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:
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- spring四种依赖注入方式
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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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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
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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