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【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务

1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX，softmax计算如下：softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
彬彬侠·2025-03-14 23:54

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog⁡(yi^)\
彬彬侠·2025-03-14 23:24

数学中常用的求导数的公式汇总

幂函数的导数ddx[xn]=nxn−1\frac{d}{dx}[x^n]=nx^{n-1}dxd[xn]=nxn−1其中nnn是实数。
彬彬侠·2025-03-14 23:54

Spring Cloud 与微服务学习总结（14）—— 云原生时代，如何从 Java 开发者转型微服务？

前言根据维基百科定义，微服务不是整体应用程序中的一个层。相反，微服务是一个独立的业务功能，具有清晰的接口，并且可以通过内部组件实现分层架构。从战略角度来看，微服务架构基本上遵循“做一件事，就要做得好”的Unix哲学。为了应对传统单体架构的缺陷，微服务架构被企业广泛应用。然而，实践之前有很多问题都需要提前考虑清楚，比如Java背景的开发者是否更有优势？微服务、容器化、DevOps和CI/CD之间的关
一杯甜酒·2025-03-14 23:24

《基于单片机的交通灯设计与实现（附论文+源代码）》

1、项目背景交通灯控制系统是城市交通管理的重要组成部分，其作用是合理分配道路资源，缓解交通拥堵，保障行人和车辆的安全。
Blossom.118·2025-03-14 23:23

101、探索Rust模式匹配的奥秘：简洁代码的艺术

Rust模式匹配：学会使用match表达式进行模式匹配，了解iflet和whilelet的用法在编程中，我们经常需要根据不同的条件来执行不同的代码块。Rust语言提供了丰富的模式匹配机制，使得这种根据条件分支执行代码变得简单而直观。本文将介绍Rust中的模式匹配，重点讲解match表达式，以及iflet和whilelet的用法。一、Match表达式Match表达式是Rust中进行模式匹配的一种机制
多多的编程笔记·2025-03-14 23:53

深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现

深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
Evaporator Core·2025-03-14 23:53

1985-2024年地级市人工智能专利数据

《地级市人工智能专利数据（1985-2024）》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市，时间跨度设定为1985年至2024年。
经管数据库·2025-03-14 23:21

YOLOv12模型详解及代码复现

算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。
清风AI·2025-03-14 23:21

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤，其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。
软件职业规划·2025-03-14 23:51

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类

本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-14 23:50

【零基础JavaScript入门 | Day1】从“消费记账“案例学编程基础 ⭐表格制作+数据类型转换全解析

【零基础JavaScript入门|Day1】从"消费记账"案例学编程基础⭐表格制作+数据类型转换全解析今日学习重点：✅数据与现实的映射关系→网页表格如何承载生活数据✅变量容器的本质→用let管理三大消费支出
helbyYoung·2025-03-14 23:20

主流架构模式全景解析：微服务 vs SOA vs 单体架构的终极抉择指南

一、架构演进史：从巨石到微粒的进化之路（图示：1970s单体→2000sSOA→2010s微服务→2020s云原生）二、三大架构模式深度拆解2.1单体架构（MonolithicArchitecture）
Eqwaak00·2025-03-14 23:50

C# Dictionary使用详解

下面是一些关于如何使用Dictionary的详细说明：1.基本用法创建DictionaryCsharp深色版本1DictionarymyDictionary=newDictionary();或者使用字面量语法
Daniel的万事通杂货铺·2025-03-14 23:20

LLM推理和优化（1）：基本概念介绍

其核心分为两个阶段：1.Initialization阶段（初始化）目标：准备第一个token的生成条件。关键步骤：输入编码：将初始prompt转换为token序列（如[C
AndrewHZ·2025-03-14 23:50

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法
天一生水water·2025-03-14 23:50

C++：std::vector常用函数及用法详解

1.std::vector的基本使用在C++中，vector需要包含头文件：#include示例：#include#includeintmain(){std::vectorvec={1,2,3,4,5}
湫兮之风·2025-03-14 23:19

P1010 [NOIP 1998 普及组] 幂次方

例如137=27+23+20。同时约定次方用括号来表示，即ab可表示为a(b)。由此可知，137可表示为2(7)+2(3)+2(0)进一步：7=22+2+20(21用2表示)，并且3=2+20。
黄昏岭·2025-03-14 23:19

【Rust指南】快速入门 开发环境 hello world_rust开发是啥

文章目录前言一、Rust语言的背景和特点1、为什么要用Rust？
2401_89213119·2025-03-14 23:19

【Python】multiprocessing 模块：多进程并行计算

1.为什么使用multiprocessing？Python默认的threading模块使用线程进行并发，但由于GIL（全局解释器锁）的存在，多线程无法真正实现CPU级别的并行计算，适用于
彬彬侠·2025-03-14 23:18

深入理解 Rust 中的模式匹配语法

例如：fnmain(){letx=1;matchx{1=>println!("匹配到字面量1"),_=>println!("其他值"),}}当x的值为1时，匹配成功并打印出对应的信息。
Hello.Reader·2025-03-14 23:18

第五章：HTML5 大升级：解锁未来技能

第五章：HTML5大升级：解锁未来技能5.1语义化标签的「身份认证」一、语义化概念理解在HTML的旧时代，我们就像一群建筑工人，只能用一些通用的和标签来搭建网页，就好比用千篇一律的砖块盖房子，虽然能把房子盖起来
我自纵横2023·2025-03-14 23:16

RecyclerView必须直接嵌套在SmartRefreshLayout里面，才能触发SmartRefreshLayout的加载更多吗

DeepSeekR1思考31秒思考过程用户的问题是关于RecyclerView是否必须直接嵌套在SmartRefreshLayout内才能触发加载更多的功能。
yzpyzp·2025-03-14 23:46

TF-IDF：文本挖掘中的关键词提取利器

1.什么是TF-IDF？TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成：-T
巷955·2025-03-14 22:15

ospf的内容解析

当然，以下是您提供的OSPF（开放最短路径优先）接口配置信息的翻译：---**OSPF进程1，路由器ID为12.1.1.2****接口信息**区域：0.0.0.0（未启用MPLSTE）**接口：12.1.1.2
ZHGJX-春分时节爱中分·2025-03-14 22:15

配置思路ensp_配置IS-IS基本功能示例

PS:华为ENSP模拟器下载地址（提取码：f651有任何下载安装问题可以在评论区讨论）组网需求如图1所示，现网中有4台交换机。
weixin_39789792·2025-03-14 22:44

RTX4090性能释放与优化全攻略

内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的巅峰之作，RTX4090凭借24GBGDDR6X显存与16384个CUDA核心，重新定义了4K光追游戏的性能边界。
智能计算研究中心·2025-03-14 22:13

金融风控可解释性算法安全优化实践

在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

H100解锁生成式AI算力新纪元

内容概要英伟达H100GPU以Hopper架构为核心，重新定义了生成式AI的算力边界。
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

Batch Normalization理解

BatchNormalization理解BatchNormalization：批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵
zhimengxiang·2025-03-14 22:13

32、构造函数

1、用构造函数反复创建多个相同结果的对象问题如果想反复创建多个相同结构，但是内容不同的对象时，用{}创建会代码重复，及其不便于维护！
qq_45600165·2025-03-14 22:43

MySQL主从复制架构原理及部署（work）

文章目录一、原理1、什么是MySQL主从复制2、MySQL主从复制应用场景3、MySQL主从复制架构及原理4、MySQLbinlog日志三种模式二、主从复制配置搭建1、MySQL8二进制安装2、主从复制配置
只想按时下班·2025-03-14 22:42

环路广播风暴演示图

以下是环路广播风暴的演示图及其说明：环路广播风暴演示图+-----------------++-----------------+|SwitchA||SwitchB||||||[Port1]------
违章的王·2025-03-14 22:12

Java之微信 APIv3 商家转账到零钱SDK版

1、测试类TransferTest：importcom.alibaba.fastjson.JSON;importcom.wechat.pay.java.core.RSAConfig;importcom.wechat.pay.java.core.exception.HttpException
相思比梦长·2025-03-14 22:41

学习面向对象编程之前的准备工作（二）

综述本次学习的所有知识点如下：/**C++struct使用*//**Filename:StructDemo.cpp*AuthorName:xxx*Date:2025.3.10*Email:xxxxxxxxxxxxxx
笺上山河梦·2025-03-14 22:41

经典落梯问题

1.问题背景与基本模型设想有一座塔，塔内竖立着(W)根柱子，从上到下经过(H)层（也就是有(H)行可以铺设横向桥梁）。
海大超级无敌暴龙战士·2025-03-14 22:41

VLAN和Trunk实验

VLAN和Trunk实验实验拓扑实验需求1.按照图示给所有路由器（此处充当pc机）配置IP地址2.SW1和SW2上分别创建vlan10和vlan20，要求R1和R3属于vlan10，R2和R4属于vlan203
青.衫·2025-03-14 22:11

代码随想录 Day 42 | 【第九章 动态规划 part 05】完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯 （进阶）

和01背包有什么差别？遍历顺序上有什么讲究？
Accept17·2025-03-14 22:41

ERROR 2061 (HY000): Authentication plugin ‘caching_sha2_password‘ reported error: Authentication

错误信息“ERROR2061(HY000):Authenticationplugin‘caching_sha2_password’reportederror:Authenticationrequiressecureconnection
喝醉酒的小白·2025-03-14 22:40

《今日AI-人工智能-编程日报》

1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型，开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称，首款通用型AI智能体Manus已问世，能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链，并在虚拟环境中灵活调用工具，标志着
小亦工作室·2025-03-14 22:40

Linux创建git仓库，并利用post-receive钩子实现自动部署

SSH登录，只能在git-shell下使用useraddgit-ggit-s/usr/local/git/bin/git-shellpasswdgit二、创建仓库及设置mkdir-p/repo/app1.
wpfly2020·2025-03-14 22:40

Git：Git高级特性：钩子与自定义脚本_2024-07-17_20-40-39.Tex

Git：Git高级特性：钩子与自定义脚本Git钩子简介Git钩子的基本概念Git钩子（Hooks）是Git提供的一种自动化脚本执行机制，允许你在Git的特定事件（如提交、合并、推送等）发生时运行自定义脚本。钩子脚本可以用来执行各种任务，如数据验证、环境准备、自动构建等，从而增强Git的功能，提高开发效率和代码质量。钩子的目录结构Git钩子脚本位于仓库的.git/hooks目录下。这个目录包含了多个
chenjj4003·2025-03-14 22:40

C++ STL 详解 ——vector 的深度解析与实践指南

一、vector的核心概念与底层机制1.1动态数组的本质连续内存存储：与普通数组相同，vector使用连续的内存空间，支持O(1)时间复杂度的随机访问。
矛取矛求·2025-03-14 22:09

基于PySide6与PyCatia的CATIA几何体智能重命名工具开发实践

二、技术架构解析1.分层架构设计classStats(QMainWindow):def__init__(self
Python×CATIA工业智造·2025-03-14 22:39

P1164 小A点菜【java】【AC代码】

题目描述不过uim由于买了一些书，口袋里只剩M元(M≤10000)。餐馆虽低端，但是菜品种类不少，有N种(N≤100)，第i种卖ai元(ai≤1000)。由于是很低端的餐馆，所以每种菜只有一份。
黄昏岭·2025-03-14 22:39

论当今的精神状态...(2025.3.14)

最近OI那边又有西安多校集训的消息，13天的集训，多少是长点。不去是OI的溃败，去了就是whk的惨退。
VU-zFaith870·2025-03-14 22:08

（C语言）字符串反转函数（指针，递归解法）

if(start>=end){return;}//交换头和尾指针的内容chartemp=*start;*start=*end;*end=temp;//递归调用reverse_helper(start+1,
双叶836·2025-03-14 22:38

1章5节：大模型术语解读与从生成到推理的演进

在人工智能的浩瀚宇宙中，大模型正以前所未有的速度演进，推动着科技变革的新浪潮。从多模态到通用模型，再到行业模型，人工智能的边界不断拓展，为各行各业带来了全新的机遇与挑战。本篇文章将深入剖析大模型相关的核心术语，探讨其内涵、应用及发展趋势，并回顾大模型从生成到推理的演进历程，解析全球科技巨头与国内前沿企业在这一领域的竞争与创新。让我们一同探索大模型的演进脉络，把握智能时代的发展脉搏。一、剖析大模型相
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-14 22:08

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121
羊小猪~~·2025-03-14 22:08

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
·2025-03-14 22:08
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