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AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
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- Python爬虫:从入门到实践
来恩1003
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- 探索微信小程序开发之旅
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微信小程序学习资料微信小程序学习资料微信小程序学习资料在移动互联网蓬勃发展的当下,微信小程序以其无需下载安装、触手可及的特性,成为众多开发者和企业的热门选择。无论是为了拓展业务渠道、提升用户体验,还是追求技术创新,学习微信小程序开发都能为你打开一扇充满机遇的大门。接下来,让我们一同踏上微信小程序的学习征程。一、基础搭建:开启小程序开发之门开发工具准备:微信官方提供了功能强大且易用的开发工具——微信
- 机器学习——逻辑回归
口_天_光健
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逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归(LogisticRegression)是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字,但逻辑回归实际上是一种分类算法,主要用于二分类问题,但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
- 卷积神经网络(CNN):深度学习中的核心模型
任义礼智信
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引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是深度学习领域的一种重要模型,广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制,已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络(FeedforwardNeura
- 【机器学习:十五、神经网络的编译和训练】
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1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一,提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。以下是实现神经网络的一个完整代码示例,以“手写数字识别”为例:importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)
- 【机器学习:十六、其他的激活函数】
KeyPan
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1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用,其数学公式为:σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1),适合二分类问题。但随着深度学习的发展,Sigmoid函数逐渐被替代,主要原因包括:梯度消失问题:当输入绝对值较大时,梯度趋近于零,导致权重更新困难。非零中心问题:输出值始终为正,可能
- Linux驱动学习--DRM框架介绍及基于DRM框架的HDMI开发
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目录一、引言二、DRM框架介绍三、DRM框架的使用四、源码分析一、引言Android4开始,hdmi等视频输出框架开始由framebuffer想DRM迁移,今天我们就来简单分析下DRM框架二、DRM框架介绍DRM是一个内核级的设备驱动,具体的说是显卡驱动的一种架构源码位置因为Linuxkernel内部接口和数据结构可能随时发生变化,所以DRI模块要针对特定的内核版本进行编译。kernel2.6.2
- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
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#深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术,特别是在目标检测、图像分割等任务中,深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中,通常可以分为三个主要部分:Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色,它们各自处理不同的任务,从特征提取到最终的预测输出,形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用,帮助大家更好
- 使用 Docker 在 Alpine Linux 下部署 Caddy 服务器
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简介在现代web开发中,选择合适的web服务器至关重要。Caddy是一个功能强大的现代化HTTP/2服务器,支持自动HTTPS,配置简单,适合开发和生产环境。Docker则为我们提供了一种轻量级的容器化技术,使得应用程序的部署和管理变得更加高效。AlpineLinux是一个轻量级的Linux发行版,以其小巧和安全著称,非常适合用于容器化环境。今天,我们将一起学习如何在AlpineLinux下通过D
- 频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现
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背景与动机在深度学习领域,如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。近年来,频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力,特别是离散余弦变换(DCT)因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。FECAM模型的开发正是基于这一背景,旨在结合频域分析和通道注意力机制,以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法,FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
- 《Python实现简易DDoS压力测试脚本:原理、代码与使用警示》
乐茵安全
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c++算法蓝桥杯数据结构
1.求和题目描述小明对数位中含有2、0、1、92、0、1、9的数字很感兴趣,在11到4040中这样的数包括1、2、9、101、2、9、10至32、3932、39和4040,共2828个,他们的和是574574。请问,在11到20192019中,所有这样的数的和是多少?运行限制最大运行时间:1s最大运行内存:128M2.代码两个代码,第一个代码中加了布尔函数进行判断,有点多此一举了,但是可以学习一下
- 黎曼流形优化知识点学习
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一、黎曼流形切空间被赋予一个光滑变化的内积的流形就是黎曼流形Riemannianmanifold。光滑变化的内积称为黎曼度量Riemannianmetric。二、线性空间,向量空间,矩阵空间(一)线性空间线性空间是一个抽象的数学概念,它是指一个集合,其中包含了元素和标量。这些元素之间可以进行加法运算和数乘运算,且仍得到元素。线性空间必须满足向量空间的所有条件,并且还需要满足以下条件:加法交换律:u
- PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
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文章目录一、内容简介二、值得一读1.从基础到深入,适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章,内容涵盖了从深度学习的基础概念到大语言模型的应用。第1章介绍了深度
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引言在大数据时代,信息就是力量。各种网站每天产生着海量的数据,这些数据中蕴藏着巨大的商业价值和研究价值。如何快速、自动化地从互联网上获取这些信息,成为了数据科学、人工智能、市场分析等领域中的一个重要课题。Python,作为一门易于学习且功能强大的编程语言,其丰富的库和工具使得构建网络爬虫变得非常简单。网络爬虫(WebScraper)是一种自动化程序,用来从网页中提取信息。无论是用于数据分析、竞争对
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- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
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引言在现代网页设计中,CSS动画的重要性不言而喻。它不仅能够为用户提供更为生动的视觉体验,还能有效地吸引用户的注意力。例如,按钮的悬停效果、页面的加载动画等,都是通过CSS动画实现的。然而,尽管CSS动画的应用场景广泛,但对于零基础的学习者来说,学习其中的技巧和知识常常面临挑战。本文将介绍如何通过ScriptEcho这一强大的工具来提升CSS动画的学习效率,让每位学习者都能轻松入门。CSS动画基础
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目录一、指针与数组1.导入问题2.深入理解数组地址(inta[]={1,2,3,4,5};)3.指针与数组的等价用法4.字符串拾遗5.指针移动组合拳:intv=*p++6.小结二、指针与函数1.导入问题2.深入函数之旅3.函数指针(Typefunc(Type1a,Type2b))4.函数指针参数5.再论数组参数6.小结三、指针与堆空间1.再论内存空间2.堆空间的本质3.预备知识——void*4.堆
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Long_poem
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、先复习昨天的XPATH语法,然后学习怎么切换窗口二、详细代码1.对本节代码XPath表达式的解释2.在百度的首页上搜索B站后打开B站-在B站搜索框中搜索Selenium3.对切换窗口的详细介绍4.对上方的两个模块的详细介绍总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第零天练习补充零基础入门刷题Python-Sele
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麦田物语学札学习笔记游戏
基本流程1.代码思路(1)新建一个TimeManager.cs(2)创建枚举变量来表示四季,在TimeManager里需要的变量有:游戏内的秒,分钟,小时,天,月,年;游戏内的季节;控制一个季节有多少个月;控制时间的暂停;计时器tikTime(3)在Settings里添加计时器的阈值,以及各个时间的进位(4)初始化各个时间单位以及实现更新游戏时间的逻辑2.代码实现新增枚举类publicenumSe
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- 关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势
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2025年,招聘管理领域正站在变革的十字路口,全新的技术浪潮与不断变化的职场生态相互碰撞,促使招聘管理系统成为重塑企业人才战略的关键力量。智能化招聘管理系统平台在这一背景下迅速崛起,其发展趋势不仅影响企业的招聘效率与质量,还深刻改变着人力资源市场的生态格局。一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析,彻底颠
- 《C++ 赋能强化学习:Q - learning 算法的实现之路》
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q-learning算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法,带您领略C++在人工智能领域的强大魅力。一、强化学习与Q-learning算法概述强化学习是一种通
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
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POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
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yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
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mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
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本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
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remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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- MySQL安装文档
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工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
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- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比