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ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
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一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 《投行人生》读书笔记
小蘑菇的树洞
《投行人生》----作者詹姆斯-A-朗德摩根斯坦利副主席40年的职业洞见-很短小精悍的篇幅,比较适合初入职场的新人。第一部分成功的职业生涯需要规划1.情商归为适应能力分享与协作同理心适应能力,更多的是自我意识,你有能力识别自己的情并分辨这些情绪如何影响你的思想和行为。2.对于初入职场的人的建议,细节,截止日期和数据很重要截止日期,一种有效的方法是请老板为你所有的任务进行优先级排序。和老板喝咖啡的好
- 系统架构设计师 需求分析篇二
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软件架构设计师系统架构需求分析面向对象分析分析模型UML和SysML
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- 轻量级模型解读——轻量transformer系列
lishanlu136
#图像分类轻量级模型transformer图像分类
先占坑,持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于NLP领域的机器翻译工作,Transformer解读,但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读,ViT解读),其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现,其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
- 编译Windows平台的Nginx+ngx_http_proxy_connect_module
Grovvy_Deng
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编译Windows平台的Nginx+ngx_http_proxy_connect_module背景:由于公司的正向出局代理是windows机器。机器上的Squid不稳定,打算替换成nginx+ngx_http_proxy_connect_module实现。通过几天痛苦的尝试,最后参考了github大神项目通过在线CICD工具编译window平台可用的ng。步骤:获取git可识别的patch由于CI
- 使用Python和Playwright破解滑动验证码
asfdsgdf
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滑动验证码是一种常见的验证码形式,通过拖动滑块将缺失的拼图块对准原图中的空缺位置来验证用户操作。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV进行模板匹配,并结合Playwright实现自动化破解滑动验证码的过程。所需技术OpenCV模板匹配:用于识别滑块在背景图中的正确位置。Python:主要编程语言。Playwright:用于浏览器自动化,模拟用户操作。破解过程概述获取验证码图像:下载背景图和
- Linux下使用U盘
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第一步:插入U盘,如果能够识别出U盘,则会打印出一些信息;第二步:查看U盘系统分配给U盘的设备名;输入如下命令进行查看:fdisk-l/dev/sda如果打印出如下信息:Disk/dev/sda:4233MB,4233101312bytes165heads,34sectors/track,1473cylindersUnits=cylindersof5610*512=2872320bytesDevi
- 爬虫技术抓取网站数据被限制怎么处理
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爬虫技术用于抓取网站数据时,可能会遇到一些限制,常见的包括反爬机制、速率限制、IP封禁等。以下是应对这些情况的一些策略:尊重robots.txt:每个网站都有robots.txt文件,遵循其中的规定可以避免触犯网站的抓取规则。设置合理频率:控制爬虫请求的速度,通过添加延迟或使用代理服务器,减少对目标网站的压力。使用代理:获取并使用代理IP地址可以更换访问来源,降低被识别的可能性。模拟用户行为:使用
- 基于TRIZ的救援机器人轻量化设计
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在救援机器人设计中,轻量化是一个至关重要的目标,它直接关系到机器人的便携性、运输效率以及在复杂环境中的作业能力。TRIZ理论为我们提供了一套系统化的工具和方法,用于解决设计过程中遇到的各种挑战,特别是在实现轻量化目标时,TRIZ能够帮助我们识别并消除设计中的冗余与低效部分,同时保留或增强其关键功能。具体如深圳天行健企业管理咨询公司下文所述:1.功能分析与矛盾识别TRIZ理论强调对系统功能的深入分析
- 腾讯发表多模态综述,一文详解多模态大模型
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多模态大语言模型(MLLM)是近年来兴起的一个新的研究热点,它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的新兴能力,如基于图像写故事和无OCR的数学推理,在传统方法中是罕见的,这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。在本文中,追踪多模态大模型最新热点,讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。腾讯AILab发表了一篇关于多模态大模型的最新综述《MM-LLMs:RecentA
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1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向,它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取,遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而,由于遥感图像的特
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我一直在做一个项目,用opencvpython识别相机中显示的标志。我已经尝试过使用surf、颜色直方图匹配和模板匹配。但在这3个问题中,它并不总是返回正确的答案。我现在想要的是,解决我这个问题的最好办法是什么。模板图像示例:以下是摄像头中显示的标志示例。如果这是我想要识别的图像,该怎么用?在更新matchTemplate中的代码flags=["Cambodia.jpg","Laos.jpg","
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打开目录阅读更佳参考视频:方舟·编译技术入门与实战以及西交冯博琴老师的相关视频编译的过程包括词法分析(分析程序符号)、语法分析(分析语法单位)、中间代码生成、代码优化和目标代码生成。一、编译过程各部分的任务(1)词法分析:输入源程序,扫描分解源程序字符串,识别五类符号,包括定义符、标识符、运算符、界符和常数,转为单词符号。(2)语法分析:在词法分析基础上,将单词符号转为语法单位(如短句、子句、句子
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前言这个考题的大部分内容,我感觉都是我们会的,但所有的考题都穿上了马甲,穿上马甲我们就不好认了,而且如果是一个两个人穿马甲,还好推断,如果1000人穿马甲,你识别的概率就会急速下降。有些题的内容则是即无法识别,也无法背,因为它也没有个前因后果,完全是出题人拍脑袋想的,所以,这种题我们是无法通过知识来判断的,因为用知识来判断,你会发现,四个选项全是正确的,这时我们可以采用逐字读题法,就是一个字一个字
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下面是对CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息,并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务:图像分类:识别图像中的物体并分类,比如猫、狗、车等。目标检测:在图像或视频中定位并识别多个对象,如人脸检测
- 计算机网络基础
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1通信协议1.1定义通信协议(communicationsprotocol)是指双方实体完成通信或服务所必须遵循的规则和约定。协议定义了数据单元使用的格式,信息单元应该包含的信息与含义,连接方式,信息发送和接收的时序,从而确保网络中数据顺利地传送到确定的地方。在计算机通信中,通信协议用于实现计算机与网络连接之间的标准,网络如果没有统一的通信协议,电脑之间的信息传递就无法识别。通信协议是指通信各方事
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上面两种,一种中文,一种英文,会发现,中文的导入进去之后不会自动识别,部分英文也是。不能自动识别就会缺少导出参考文献的功能,怎么办?发现之前导入喜欢使用PDF格式可以结合.ris格式,分开导入,这样都有了
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Java应用的数据库连接池连接池性能测试大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!数据库连接池的性能测试是确保Java应用能够高效运行的关键步骤。性能测试可以帮助我们评估连接池在高并发条件下的表现,以及识别可能的性能瓶颈。本文将介绍如何对Java应用中的数据库连接池进行性能测试。性能测试的重要性性能测试对于数据库连接池至关重要,因为它可以:评估性能:确定连接
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1、比较的图片:====================使用GPT-4-Turbo输入的=============================提问:识别图片中的印刷字和手写字,如果写错的给一个正确答案+图片回复:在图片中,印刷字显示的是一系列的英语填空练习题,而手写字则是填入空白处的答案。以下是题目、选项、填入的答案,以及正确答案(如果填写错误)的列表:###印刷字内容与答案1.**Weput
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你提到的情况可能是由于Windows的安全策略导致的。当你运行批处理文件(.bat)时,Windows可能会弹出一次提示,询问是否允许该文件执行。这是为了确保用户不会意外地运行潜在的恶意脚本。有几种方法可以解决这个问题:解锁文件:在文件资源管理器中,找到你的.bat文件。右键单击文件,选择"属性"。在"常规"选项卡中,如果有一个"解锁"复选框,请勾选它。确定并尝试重新运行文件。以管理员身份运行:右
- 语音识别技术有哪些应用场景?
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语音识别技术,作为人工智能领域的重要分支,已经深入到我们日常生活的方方面面。以下是一些常见的应用场景:智能助理智能助理如Siri、GoogleAssistant以及Alexa等,都基于语音识别技术来实现用户交互。用户可以通过语音命令来拨打电话、查询信息、设置提醒等。这些助理软件能够理解多种语言和方言,并能够在复杂的环境噪声中准确识别用户的指令。智能家居在智能家居领域,语音识别被用于控制各种智能设备
- 深度学习驱动的车牌识别:技术演进与未来挑战
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一、引言1.1研究背景在当今社会,智能交通系统的发展日益重要,而车牌识别作为其关键组成部分,发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中,它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等,提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中,实现车辆的自动识别和收费,提升管理和服务水平。在安防监控领域,可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
- idea右侧工具栏找不到maven窗口
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idea没有识别到是maven项目处理方案:右键pom.xml文件,点击"addasmavenproject"
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python学习第七节:正则表达式正则表达式基本上在所有开发语言中都会使用到,在python中尤为重要。当我们使用python开发爬虫程序将目标网页扒下来之后我们要从网页中解析出我们想要的信息,这个时候就需要正则表达式去进行匹配。importrere的常量re模块中有9个常量,常量的值都是int类型!(知道就行)修饰符描述re.l使匹配对大小写不敏感re.L做本地化识别(locale-aware)
- 在叙事中有一种激情在涌动
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在叙事中有一种激情在涌动文气,是贯穿在文章里的气势;文章的连贯性。文章要靠这股气。怎样才能让学生写出有文气的作文呢?一、用好教材这个例子。叶圣陶先生提出“教材无非是个例子”。他认为从语文教材入手,目的在于阅读种种的书,“选本的阅读是举一,推到其他东西的阅读是反三,一贯的目的在养成阅读的好习惯,”教会学生举一反三,达到“不需要教”的目的,善于启发引导学生触类旁通,这样便可使学生一辈子受用。初中阶段复
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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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)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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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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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- 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
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- 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命令
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
白糖_
spring
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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AngularJSAngularJS API
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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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 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。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
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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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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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
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
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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
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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
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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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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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