《手动深度学习》笔记第16页

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。

scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

使用LM Studio在WordPress基于大模型原创文章上稿进行SEO优化

通过手动设置分类和标签，文章能够在发布时被准确归类，从而提升SEO的效果。通过Excel表格的方式管理这些分类与标签，结合Python脚本，可以高效地实现自动化文章的生成和发布。

Mr数据杨·2025-02-20 05:00

uniapp邪门事件

华为开发者空间中学到了如何在uniapp的微信小程序里接入three.js的3d模型由于小程序自身很多不兼容原因，博主建议去用GitHub一个大佬改写的js库来引入适合小程序的three.js，于是我去照搬模仿，然后手动检查了一下

岑梓铭·2025-02-20 05:30

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

通过深度学习海量

yoloGina·2025-02-20 04:28

Java零基础入门笔记：(3)程序控制

前言本笔记是学习狂神的java教程，建议配合视频，学习体验更佳。

Sherlock Ma·2025-02-20 04:26

Java零基础入门笔记：(4)方法

前言本笔记是学习狂神的java教程，建议配合视频，学习体验更佳。

Sherlock Ma·2025-02-20 04:26

江科大51单片机学习笔记（1）

点亮一个LEDLED介绍中文名：发光二极管外文名：LightEmittingDiode简称：LED用途：照明、广告灯、指引灯、屏幕。如果想让LED发光，需要让发光二极管两端产生电位差。LED模块中串并联电阻是为了保护电路（限流）电阻的运算(上图电阻中所标注)：102(1010^2=1000=1K)473(4710^3=47000=47K)1001(100*10^1=1000=1K)VCC：电源正极

悠闲漫步者·2025-02-20 03:16

学习疯狂JAVA讲义——运算符与位运算符

笔记备忘，方便以后忘了查询（如有错误，敬请指点）★变量：-变量的定义、赋值(简单值、表达式）-8个基本类型：byte、short、int、long、float、double、char、boolean★运算符

红鲤鱼与绿鲤鱼与哈士奇·2025-02-20 03:40

STM32F103C8T6 USB寄存器开发详解(3)-中断

云汐独渺·2025-02-20 03:38

如何连接别人的redis服务器吗?

电脑怎么连接别的网络“笔记本电脑无法连接无线网络怎么办？”，说到这个问题，小编对这样类型的问题还真的回答了不少了，无非就那么几种情况，一一的排除，就找到问题的所在问题了，那么怎么排除或者解决呢？

黑客KKKing·2025-02-20 03:38

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在

黑白交界·2025-02-20 02:37

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

c++服务器开发·2025-02-20 02:04

electron学习笔记

electron个人学习笔记一、electron简单了解Electron是一个跨平台的、基于Web前端技术的桌面GUI应用程序开发框架。

weixin_46452138·2025-02-20 01:30

STL-vector,set,string,map,queue,priority_queue,stack,pair算法笔记

STL:standardtemplatelibrary标准模板库，封装了很多实用的容器。（一）vectorvector是一个容器。是个类。底层数据结构是数组。vector:向量，变长数组，即“长度根据需要而自动改变的数组”。使用前提：#includeusingnamespacestd;1、vector定义vectorname;以上是长度可以根据需要变化的一位数组，typename可以是任何基本类型

cloudless_sky·2025-02-20 01:28

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？

盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

手动配置springMVC4的方法

手动配置springMVC4的方法一开始网上查了N多文章都是拿maven装的，而且配置文件都一堆一堆的特别乱，不容易让人明白，所以这里提供一个最基本的HELLOWORLD创建一个动态的WEB工程DnamicWebProbject

架构默片·2025-02-20 00:53

Python学习笔记 - Python数据类型

前言在Python语言中，所有的数据类型都是类，每一个变量都是类的“实例”。没有基本数据类型的概念，所以整数、浮点数和字符串也都是类。Python有6种标准数据类型：数字、字符串、列表、元组、集合和字典，而列表、元组、集合和字典可以保存多项数据，它们每一个都是一种数据结构，因此可以称这四种为“数据结构”类型。本文我们主要介绍数字和字符串类型。一、数字类型Python数字类型有4种：整数类型、浮点数

yunfan188·2025-02-20 00:22

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

《Spring实战》读书笔记-第3章高级装配

Spring表达式语言在上一章中，我们看到了一些最为核心的bean装配技术。你可能会发现上一章学到的知识有很大的用处。但是，bean装配所涉及的领域并不仅仅局限于上一章所学习到的内容。Spring提供了多种技巧，借助它们可以实现更为高级的bean装配功能。在本章中，我们将会深入介绍一些这样的高级技术。本章中所介绍的技术也许你不会天天都用到，但这并不意味着它们的价值会因此而降低。3.1环境与prof

2401_89790580·2025-02-19 21:54

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度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。

·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。

·2025-02-19 20:42

React学习笔记04

一、理解组件通信组件通信就是组件间的数据传递，根据组件嵌套关系的不同，有不同的通信方法。在Vue中组件通信是我们组件间传递数据的一种最常用的方法，我们在Vue中使用props来实现父传子，用$emit实现子传父，在React中如何实现呢？1.1、父传子：1、父组件传递数据：在子组件标签身上绑定属性2、子组件接收数据：props的参数functionSon(props){return{props.n

充气大锤·2025-02-19 19:10

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。

木觞清·2025-02-19 18:59

mac新环境

找到标签，如果没有，可以手动添加。

大油油·2025-02-19 18:56

【网络安全 | 开发】全网最详细Go笔记（3w字总结）

写在前面鉴于全网Go语言知识点的总结分散难懂、良莠不齐，为了避免初学者少走弯路，更好更快地掌握Go知识，博主特地对其总结分享。文章目录写在前面Go语言概念语言特色Go语言用途Go语言环境安装Go语言基础组成GO语言基础语法Go标记行分隔符字符串连接空格格式化字符串Go语言数据类型Go语言变量局部变量和全局变量Go语言常量Go语言运算符Go语言条件语句Go语言循环语句Go语言函数Go语言数组Go语言

秋说·2025-02-19 17:24

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme

IT古董·2025-02-19 16:12

Hive的动态分区与静态分区（区别及详解）

静态分区与动态分区的区别：1、静态分区2、动态分区静态分区与动态分区的区别：静态分区是先把分区表创好，然后手动把数据导入到对应的分区里面去。静态分区实在编译期间指定分区名。

东南枝上的大雄·2025-02-19 16:41

使用 LLM 实现的 RSS 个性信息推送，效果实测 day2

因为铺天盖地的deepseek，蹭热点的文章很多，我往往只瞄一眼标题今天出现了这么3条信息，实在开心嵌入式那条，原因是我最近笔记里写了nRF的开发配置，我正在被zephyr开发工具链折磨。

·2025-02-19 15:38

Spring Boot 实际开发中，对输入参数进行合法性校验的几种方案

在SpringBoot实际开发中，对输入参数进行合法性校验，确保其值是某个枚举类型中定义的值，常见的实现方案有以下几种：方案一：手动校验手动在业务逻辑中进行枚举值的合法性检查。

·2025-02-19 15:37

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

Hive的动态分区的原理

静态分区（StaticPartition）：用户在INSERT数据时手动指定分区字段的值。动态分区（DynamicPartition）：分区字段的值从数据本身自动提取

肥猪猪爸·2025-02-19 15:01

基于自动化发布流程，运用多个工具实现高效运维实战

【摘要】生产部署曾经是一件令运维极为头痛的事，充满着大量沟通和手动操作，自动化发布完全解决了过去发布的痛点。

罗伯特之技术屋·2025-02-19 14:57

r720换固态硬盘后如何重装系统_联想拯救者 R720 换装三星 960PRO 512G固态硬盘、重做系统与测试...

重做系统与测试2017-07-2410:00:0031点赞156收藏86评论R屏、SSD、机械键盘乃近10年以来用过了就再也用不回去的三项败家科技.....用的第一块固态硬盘是英睿达M550120G，当时是换到笔记本里面的

weixin_39583222·2025-02-19 14:56

js小程序ios日期解析失败NAN兼容

小程序中ios使用newDate()的时候，如果有“-”分隔符，将会解析失败如果日期过短也会解析失败，比如只有2022-08，年月这样也解析不出来，下面工具能解决上述问题，但是在手动创建字符串时间，建议使用

wapchief·2025-02-19 14:55

读书笔记 - 代码整洁之道：程序员的职业素养

读书笔记-代码整洁之道：程序员的职业素养第1章职业道德了解你的领域，每个专业软件开发人员必须精通的事项坚持学习练习辅导第2章说“不”对抗角色高风险时刻要有团队精神试试看消极对抗说"是"的成本如何写出好代码第

天罚神·2025-02-19 14:54

学习“Kotlin编程指南”笔记

第9章标准库函数1、apply以this作为上下文对象，返回接收者。//例如varp=people.apply{this.name}//p是people2、let以it作为上下文对象，返回lambda最后一行结果值。//例如varp=people.let{this.name}//p是name的值3、run以this作为上下文对象，不返回接收者，而是跟let一样返回lambda最后一行结果值。//例

飞龙在地89·2025-02-19 14:53

联想拯救者R720重装Win10系统的正确姿势

2017年最火爆的笔记本子当属联想拯救者R720,很多人用它玩吃鸡游戏，这款机型购买时，有的选的是无固态版本,也有的自行加装固态，也有的买来时就是固态+机械双硬盘。

chuigankeng6995·2025-02-19 14:51

简化云上操作，阿里云客户端——您的云端全能助手

还好我吃一堑，长一智，把每台实例的密码经过加密算法加密后，记在了宝贝笔记本上，并放在了神秘加

阿里云CloudOps·2025-02-19 13:49

读书笔记 - 修改代码的艺术

读书笔记-修改代码的艺术第1章修改软件第2章带着反馈工作系统变更方式反馈方式遗留代码修改方法第3章感知和分离伪协作程序模拟对象第4章接缝模型接缝第5章工具自动化重构工具单元测试用具第6章时间紧迫，但必须修改新生方法

天罚神·2025-02-19 13:48

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部

高次超静定的人·2025-02-19 13:46

笔记：DataSphere Studio安装部署流程

一、标准版部署标准版：有一定的安装难度，体现在Hadoop、Hive和Spark版本不同时，可能需要重新编译，可能会出现包冲突问题。适合于试用和生产使用，2~3小时即可部署起来。支持的功能有：数据开发IDE-Scriptis工作流实时执行信号功能和邮件功能数据可视化-Visualis数据质量-Qualitis(单机版)工作流定时调度-Azkaban(单机版)Linkis管理台二、基础环境准备2.1

右边com·2025-02-19 13:15

Redis基础笔记

一、基础知识连接方式CLI(CommandLineInterface)API(ApplicationProgrammingInterface)GUI(GraphicalUserInterface)启动redis-server连接到Redis（RedisCLIClient）redisredis-clitelnet127.0.0.16379退出quit/exit查看过期时间TTLkey设置过期时间ex

JustGopher·2025-02-19 12:09

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