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龙腾亚太
无人机
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- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子: 为AI聊天工具添加一个知识系统 之19 再次重建 之4 职业能力程度(成熟度&进化度:集成&演进)评价 CSR 祖传代码:AI操作系统 之2
一水鉴天
人工语言智能制造软件智能人工智能
本文问题通过纲/目两者并举使能二者并进的偏序序积-斜成线(有秩-纲举目张),左边的行矢--横成行(有序-科目),顶上的列簇--竖成列(有线性-纲领):语法类型Type(智能化&公理化=自动化,有序&线性=简单链chains),语用单调概念格规范图(有序列表lists智能化),语义一阶理论格规则公式(线性树trees公理化)。整个构成一种非常特别的矩阵(有秩有序有线的一个稠密矩阵)。GPT理解上有点
- day6手机摄影社区,可以去苹果摄影社区学习拍摄技巧
今天会营业
手机摄影摄影
逛自己手机的社区:即××(手机牌子)摄影社区拍照时防止抖动可以控制自己的呼吸,不要大喘气拍一张照片后,如何简单的用手机修图?HDR模式就是让高光部分和阴影部分更协调(拍风紧时可以打开,拍人时不要打开)例如上图中如果没有使用HDR模式,天空可能会更亮山可能会更暗,打开HDR后天空会变暗,山会变亮些。拍照要四平八稳,即横是横,竖是竖线条不要歪七扭八的专业模式中:ISO代表感光度,感光度越高照片越亮照片
- mongodb explain分析
记录下mongodbexplain信息,使用的mongodb版本为4.0.9项目关联查询了两张表用户表与用户登录日志表,分别为user_info与user_login_info,脚本如下:db.t_user_info.explain('allPlansExecution').aggregate([{$lookup:{from:"t_user_login_info",localField:"user
- 分表数据通过canal同步数据
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项目使用的canal版本:1.1.4,使用rocketMQ进行消费之前项目中一直是单库单表进行数据同步,后面遇到分表数据也需要进行同步,数据表是用户登录数据:user_login_info_0、user_login_info_1...共分了10张表,但不想配置多个表与topic,想有一种正则的写法只配置一个就行,需要重点关注canal.instance.filter.regex与canal.mq.
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苏白辛
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- 【MySQL】六,sql_model的合理设置
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宽松模式和严格模式宽松模式如果设置的是宽松模式,那么我们在插入数据的时候,即使是给了一个错误的数据,那么可能也不会报错。举例:某张表的name字段为char(10),插入数据的时候,如果name字段的数据长度超过了10,如‘1234567890abc’,那么不会报错,mysql会自行处理,截取前10个字符存储,这就是宽松模式。应用场景:通过设置sql_mode为宽松模式,来保证大多数的SQL符合标
- oracle行列级权限控制(VPD)
天选之子123
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oracle行列级权限控制(VPD)一、背景在数据访问中一般的访问权限控制是通过创建视图实现的,基于某个基础表创建不同的视图,将视图的查询权限赋予特定的数据查询方,使得不同的用户只能访问到特定的数据。那么有没有办法让不同的用户访问同一张表的时候,只能看到自己权限范围内的数据,不通过视图实现,显然是有的。虚拟专用数据库(VPD)指的是,通过在数据库里进行配置,从而让不同的用户只能查看某个表里的部分数
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
发呆小天才O.o
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一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
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- 【opencv】一文看懂opencv图像坐标系
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1坐标系的定义坐标系原点为图片左上角点;X轴水平向右,y轴垂直向下列cols沿水平方向变化,此方向上定义图像宽度width;行rows沿垂直方向变化,此方向上定义图像高度height将上述元素画在一张图上,如下图所示2坐标的遍历访问2.1常见结构的坐标定义cv::Mat(introws,intcols,inttype)入参顺序先行后列,即图像的高和宽,如画一张高200像素、宽300像素的图像//创
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在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
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- vue el-upload 上传图片列表校验不通过后多删除了一张图片
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问题最近在使用element-ui的el-upload组件上传图片列表时,发现当上传的图片校验不通过时,会将上一张已经上传成功的图片删除了。场景已经上传了一张图片1,再上传另一张图片2,如果当前这张图片2校验不通过,会提示失败并且删除当前图片2,同时,也会将上一张已经上传成功的图片1也删除。组件主要代码:上传支持上传图片,单文件上传大小限制10MB,最多上传10张附件---------------
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一、基本概念(一)张量(Tensor)张量是TensorFlow中最基本的数据结构,它可以看作是多维数组或列表。零阶张量表示标量(单个数字),一阶张量表示向量(一维数组),二阶张量表示矩阵(二维数组),而三阶及以上的张量则是更高维度的数组。例如,在图像识别任务中,一张彩色图像可以表示为一个三阶张量,三个维度分别对应图像的高度、宽度和颜色通道(红、绿、蓝)。张量是计算图中数据流动的载体,各种操作都是
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有错请指出!对于模拟法,百度定义是其实,没有这么麻烦,也就是题目是什么,我们就怎么写,也可以说它是不是算法的算法,最好把代码模块化特点:1.题目简单,代码量很大2.不好找错误3.在比赛中经常考4.代码灵活下面是几道例题1.扑克游戏题目描述三张扑克牌比大小,每个人从扑克牌中抽取三张牌,然后进行比较,规则如下:点数规则:A为最小,K为最大。A记为1点,JQK分别记为11点、12点、13点。比较规则:最
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1.什么是懒加载?懒加载也就是延迟加载。当访问一个页面的时候,先把img元素或是其他元素的背景图片路径替换成一张大小为1*1px图片的路径(这样就只需请求一次,俗称占位图),只有当图片出现在浏览器的可视区域内时,才设置图片正真的路径,让图片显示出来。这就是图片懒加载。2.为什么要使用懒加载?很多页面,内容很丰富,页面很长,图片较多。比如说各种商城页面。这些页面图片数量多,而且比较大,少说百来K,多
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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。
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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
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:
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Test;
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- GA与量子恒道统计
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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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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
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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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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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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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- Ehcache(02)——ehcache.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
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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
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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:
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- 位运算、异或的实际应用
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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。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- 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
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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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