- 打架检测系统:基于YOLOv5的实时人群打架行为识别
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习ui计算机视觉视觉检测
1.引言打架检测,作为一个复杂且具有挑战性的任务,已经在多个领域展现出其巨大的应用潜力,尤其是在公共安全监控、安防摄像头、智能城市等应用场景中。通过深度学习技术,尤其是基于YOLOv5的目标检测,我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控,并有效地检测和识别人群中的打架行为。本博客将详细介绍如何使用YOLOv5模型搭建一个打架检测系统,包含数据集准备、YOLOv5训练、UI界面设计以及优化和部署
- 深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议
QQ_767172261
单目测距深度学习目标检测人工智能
深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距:网上有很多关于单目测距的文章,主要借鉴的是OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距(python+opencv)两篇文章,在这里特别作出说明。工作环境:Ubunt
- Qwen2.5-Max
百态老人
笔记大数据人工智能
Qwen2.5-Max是阿里巴巴于2024年1月29日发布的一款旗舰级人工智能模型,基于混合专家(MoE)架构开发,拥有超过20万亿tokens的超大规模预训练数据。这一模型在多项权威基准测试中展现了卓越的性能,超越了包括DeepSeekV3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet在内的多款国际顶尖AI模型,标志着中国AI技术在高性能、低成本路线上的重大突破。技术特点与优势超大规模预训练数
- 神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法
俊星学长
架构自动化神经网络
神经架构搜索:自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域,神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验,这一过程繁琐且耗时。为了解决这一问题,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)应运而生。NAS是一种自动化设计神经网络架构的方法,旨在通过搜索最优的神经网络结构来提高模型性能。本文将详细介绍神经架构搜索的定义、产
- ChatGPT-4o和ChatGPT-4o mini的差异点
老六哥_AI助理指南
人工智能chatgpt
在人工智能领域,OpenAI再次引领创新潮流,近日正式发布了其最新模型——ChatGPT-4o及其经济实惠的小型版本ChatGPT-4oMini。这两款模型虽同属于ChatGPT系列,但在性能、应用场景及成本上展现出显著的差异。本文将通过图文并茂的方式,深入解析两者之间的不同点。一、性能差异ChatGPT-4o:全能型语言模型多模态处理能力:ChatGPT-4o不仅限于文本处理,更能够实时处理和生
- 第一章: AIGC概述
野老杂谈
AIGC时代的创新与未来AIGC大模型人工智能神经网络
1.AIGC的定义与历史1.1什么是AIGC?AIGC,全称为人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent),是一种利用人工智能技术来自动生成各种类型内容的方式。这些内容包括文字、图像、音频和视频等。简单来说,就是让计算机像人一样创作。例如,AI可以生成一篇文章、一幅画、一段音乐,甚至是一部短视频。AIGC是如何运作的?AIGC的核心技术包括机器学
- Ubuntu16.04环境下安装cuda10+pytorch1.2
小楼昨夜,东风
pytorch深度学习神经网络
1、背景环境:Ubuntu16.04&titanx作为新一代的人工智能训练平台的PYTORCH,有其独特的优势,为此,完整的安装这一平台,是开展所有工作的首要条件,一开始,笔者认为应该轻松的完成,但是发现实际上要从零完成这一工作,尤其是在NVIDIATITANX下,是需要3~4天的摸索的,为了便于后续的工作,也为了后面使用的童鞋,写下这篇文章,闲话少说,先上最终完成shell输出。xxx@xxxU
- 深度学习盛行,还记得哪些传统机器学习方法和模型?
硬件学长森哥
人工智能深度学习机器学习人工智能
开头森哥说:假期前后在准备成像技术的总结,目前已完成两部分,争取在摸索出一些编辑和运营技巧后,完善成一个系列和大家见面;当然也有可能会通过一些更加贴合摄影实用的角度出一些更加浅显的内容。最终如何呈现还需要慢慢摸索。传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术,它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
- 探索自然语言处理的前沿:使用OpenAI API进行文本分析
qq_37836323
自然语言处理easyui人工智能python
#引言自然语言处理(NLP)是人工智能领域中最令人兴奋和快速发展的部分之一。本文将介绍如何使用OpenAI的API进行文本分析。我们将通过代码示例,深入探讨如何利用这些工具来提升应用程序的智能和功能。#主要内容##什么是OpenAIAPI?OpenAIAPI提供了强大的自然语言处理能力,能够帮助开发者在自己的应用中集成先进的语言模型。这些模型可以用于文本生成、情感分析、翻译等多种任务。##使用AP
- 【PyTorch】6.张量运算函数:一键开启!PyTorch 张量函数的宝藏工厂
Icomi_
805.Pytorch入门pytorch人工智能pythonc语言c++深度学习机器学习
目录1.常见运算函数个人主页:Icomi专栏地址:PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下,PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架,为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术,能够处理复杂的数据模式。通过PyTorch,我们可以轻松搭建各类神经网络模型,实现从基础到高级的人工智能应用。接下来,就让我们一同走进PyTorch的世界,探索神经网络与人
- 语音识别播报人工智能分类垃圾桶(论文+源码)
沐欣工作室_lvyiyi
人工智能语音识别毕业设计PLC单片机单片机毕业设计
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写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
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什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
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深度学习篇深度学习人工智能pythonTensorFlowPytorch张量数据流动处理
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鸽芷咕:个人主页个人专栏:《C++干货基地》《粉丝福利》⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!博主简介博主致力于嵌入式、Python、人工智能、C/C++领域和各种前沿技术的优质博客分享,用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!在博客领域获得C/C++领域优质、CSDN年度征文第一、掘金2023年人气作者、华为云享专家、支付宝开放社区优质博主等头衔。个人社区&个人社群加入点击即可介绍加入链接个人社群社群
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Megatron:深度学习中的高性能模型架构Megatron是由NVIDIA推出的深度学习大规模预训练模型框架,主要针对大规模Transformer架构模型的高效训练与推理。Megatron大多用于GPT(生成式预训练模型)、BERT等Transformer模型的预训练,擅长在大规模数据集和高性能计算资源上进行训练。Megatron的主要特点1.超大模型的高效训练模型并行(ModelParalle
- 小南每日 AI 资讯 |美国与日本企业联合投资“星际之门”项目| 罗永浩老师最新初创项目上线! | 25/01/24
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近期人工智能(AI)领域的重要动态随着人工智能技术的迅猛发展,多个领域涌现出令人瞩目的创新。以下是近期AI领域的几项重大进展,涵盖技术创新、行业合作以及AI在各个领域的应用:1.AI技术创新与产品发布DeepSeek发布开源模型R1,挑战传统开发模式中国初创公司深度求索(DeepSeek)于1月27日发布开源AI模型R1。该模型以低成本实现接近OpenAIGPT-3的性能,打破了“越大越好”的传统
- AIGC的底层框架和技术模块
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AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,人工智能生成内容)的底层框架和技术模块是构建其强大自然语言处理能力的核心组成部分。以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析:底层框架AIGC的底层框架主要基于深度学习的语言模型,特别是Transformer模型及其变种,如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)等。这些模型
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在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的规模越来越大,参数量动辄上千亿甚至万亿。然而,更大的模型往往意味着更高的计算成本和更多的资源消耗。混合专家模型(MixtureofExperts,简称MoE)作为一种创新的架构设计,为解决这一难题提供了一个优雅的解决方案。什么是混合专家模型?想象一下,如果把一个大语言模型比作一所综合性大学,传统的模型就像是让所有教授(参数)都参与每一次教学活动。而M
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
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public class ProbabilityOfDice {
/**
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* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
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- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
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- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
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我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
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事件 描述
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onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
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onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
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正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
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}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
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public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
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- 判断一个数是质数的几种方法
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质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
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ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
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- JS实现自适应宽度的Tag切换
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JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
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RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
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- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key