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帅维维
深度学习深度学习人工智能
N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例:0维数组(标量):通常表示一个类别。1维数组(向量):通常表示一个特征向量。二维数组(矩阵):通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵:通常表示RGB图片(宽*高*通道)。四维矩阵:通常表示一个RGB图片批量(批量大小*宽*高*通道)。五维矩阵:通常表示一个视频批量(批量大小*时间*宽*高*通道)。
- 智能交通违章处理系统:AI赋能下的智慧交通解决方案
Echo_Wish
Python笔记Python算法人工智能
友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonanacondawin7failedtoextra
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Win7安装新版本anaconda出
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原文链接:https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15230406.2023.2295948#abstractCSDN/2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论,系统探讨了机器学习(尤其是深度学习)在制
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目录前言一、机器学习是什么?二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展,作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习,那么在学习机器学习前,我们需要先来了解一下什么是机器学习,
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随着大数据和人工智能的迅猛发展,公共数据库在医药研究中的应用日益广泛。无论是基因组学、流行病学,还是药物研发,公共数据库都提供了海量的数据资源,为研究人员节省了大量的时间和成本。然而,许多医药类专业的学生和研究者仍然对公共数据库的学术价值存在疑问:利用公共数据库的数据进行研究,是否可以发表在国际学术期刊上?能否作为本科、硕士或博士毕业论文的主要研究内容?本文将围绕这些问题展开讨论,并结合实际案例分
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1.理解CORS和同源策略1.1同源策略同源策略是一种浏览器安全机制,用于阻止不同源(不同域名、协议或端口)的Web应用相互访问数据。它确保了Web应用的隔离性,防止恶意网站访问用户数据或执行不安全的操作。同源策略下,同一个域(相同的协议、域名和端口)内的资源可以自由访问。但如果协议、域名或端口有任何不同,浏览器会阻止这种访问。1.2跨域资源共享(CORS)CORS(Cross-OriginRes
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第一章引言人工智能(AI)作为21世纪最具变革性的技术之一,正通过深度学习(DeepLearning)等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理,从医疗诊断到工业制造,深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制,实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例,探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径,并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
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差分探头与光隔离差分探头在电子测量领域都是重要的工具,但它们在工作原理、应用场景以及性能特点上存在显著的差异。差分探头主要用于测量两个输入端之间的电压差。它通过内部电路将两个输入端的信号进行相减,从而得到它们的差值。差分探头能够抑制共模噪声,提高信号的信噪比;光隔离差分探头采用电-光转换技术,将电信号转换为光信号,通过光纤传输,然后在另一端将光信号转换回电信号。这种完全的电气隔离提供了极高的安全性
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PinTech示波器探头
高频电流探头差分探头示波器科技
测量时使用者可以进入测试模式并调整偏置电压,如果探头在长期使用后失去平衡,将偏差压力调整到零;电子触摸按钮使用寿命更长;声光报警功能,可手动关闭声报警功能,更人性化USB电源方便灵活的电源接口;自动保存功能,防止用户停电后重复操作。高压隔离探头是一种具有浮动测量功能的探头,具有良好的共模噪声抑制能力、高输入阻抗、低输入电容、高速准确测量差异电压信号。可广泛应用于开关电源、变频器、电子镇流器、变频家
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ShardingSphere与Spring动态数据源切换机制的对比及原理一、核心定位对比维度ShardingSphereSpring动态数据源(如AbstractRoutingDataSource)定位分布式数据库中间件轻量级多数据源路由工具核心目标分库分表、读写分离、分布式事务多数据源动态切换适用场景大数据量、高并发、复杂分片需求简单多数据源隔离(如多租户、环境隔离)实现层级JDBC驱动层(拦截
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引言深度学习作为人工智能的核心技术,已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征,解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开,结合代码示例,系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。一、深度学习基础理论神经网络基本原理神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过反向传播算法调整权重。以全连接网络为例,前向传
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hello啊,各位观众姥爷们!!!本baby今天来报道了!哈哈哈哈哈嗝面试官:说说ArrayList和LinkedList的区别ArrayList与LinkedList的详细对比一、底层数据结构特性ArrayListLinkedList存储结构基于动态数组基于双向链表内存分配连续内存块非连续内存,节点分散存储元素访问通过索引直接寻址(时间复杂度O(1))需要遍历链表(时间复杂度O(n))插入/删除
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前言:经网友推荐,下载vscode,发现速度确实快,度娘看了下,是微软抽调的一小波人做的。这样就不担心windows平台插件支持了。js,python都支持高亮,本身自带插件也都实用。自带控制台,终端,emmet格式插件,图标插件,小地图插件。占用内存少,推荐!先整理部分觉得不错的插件,体验一段时间再修改一、常用插件1.vscode-icon让vscode的文件夹目录添加上对应的图标注:安装好如果
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RobotFrameworkpython自动化模块测试单元测试
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听风吹等浪起
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目录1.MLCA注意力机制2.改进位置3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA(MixedLocalChannelAttention)是一种轻量级的混合本地信道注意机制,旨在提升卷积神经网络(CNN)在图像处理任务中的性能。它通过结合局部和全局信息来增强特征表示能力,同时保持较低的计算复杂度。核心思想:MLCA的核心
- 用于网络安全的生成式 AI:利用 AI 增强威胁检测和响应
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一、引言技术的进步彻底改变了我们的生活、工作和交流方式。然而,随着这些技术的进步,保护它们免受网络威胁的挑战也随之而来。网络安全已成为任何组织的重要组成部分,随着网络攻击越来越复杂,传统的威胁检测和响应方法已不再足够。这导致了生成人工智能等新技术的发展,这些技术在增强网络安全方面显示出巨大潜力。在这篇博客中,我们将探讨生成式人工智能的概念、它在网络安全中的重要性,以及它如何用于增强威胁检测和响应。
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ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:ZihengJiang若要在单个循环中计算具有相同shape的多个输出,或执行多个值的归约,例如argmax。这些问题可以通过元组输入来解决。本教程介绍了TVM中元组输入的用法。from__future__importabsolut
- 为啥图片会模糊,canvas显示优化
图片的原始尺寸,就是图片原始的拍摄或者生成出来的大小naturalWidth,原始宽度naturalHeight,原始高度样式尺寸img标签上的width,height缩放倍率,受浏览器缩放影响大小,跟操作系统设置也有关系,反正最后就是个值window.devicePixelRatio清晰度高满足如下公式原始尺寸=样式尺寸*缩放倍率画一个canvas来试试/*样式尺寸*/.canvas{width
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随着人工智能(AI)领域的快速发展,深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。在这一波技术浪潮中,DeepSeek大模型作为一个重要代表,凭借其卓越的表现和广泛的应用,正在重新定义我们对AI的认知和期待。本篇文章将从架构到应用,全面解析DeepSeek大模型的技术特点,探索其在未来可能带来的创新与变革。1.DeepSeek大模型的架构设计DeepSeek大模型采用的是基于Transformer
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Kubernetes1.27.1中的Namespace(命名空间)是集群中实现多租户资源隔离的核心机制。以下从功能、操作、配置及实践角度进行详细解析:一、核心功能与特性1、资源隔离Namespace将集群资源划分为逻辑组,实现Pod、Service、Deployment等资源的虚拟隔离。例如,开发环境与生产环境的资源可独立管理,避免相互干扰。非完全隔离性:默认仅逻辑隔离,网络和存储仍互通,需通过N
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文章目录概要整体架构流程代码小结概要使用ffmpeg软件解码mp4文件,解码为yuv420p类型的数据。整体架构流程1.打开输入流文件avformat_open_input2.获取输入流信息avformat_find_stream_info3.获取视频流信息av_find_best_stream4.创建一个解码的上下文avcodec_alloc_context35.获取原文件解码参数avcodec
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
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yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
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设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f