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《深度学习》学习笔记
百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署(python)
部署目标检测模型前,需要配置好paddlepaddle的环境:开始使用_飞桨-源于产业实践的开源
深度学习
平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同,如下(直接放置部署和测试代码
代码能跑就可以
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2024-09-02 10:09
百度
目标检测
python
学习
计算机视觉
笔记
AI学习指南
深度学习
篇-门控循环单元的调参和优化
AI学习指南
深度学习
篇:门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据(如文本、时间序列等)方面展现出了强大的能力。
俞兆鹏
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2024-09-02 09:05
AI学习指南
ai
pytest
学习笔记
--接口自动化测试基础之日志封装学习
目录logging实例配置日志级别参数可写str或者int类型Handler对象常用的handler实例对象给handler对象设置日志级别给handler对象设置日志输出格式logging配置error级别以上日志发送邮件logging实例配置日志级别参数可写str或者int类型logger.setLevel(level)方法配置过滤日志级别根据源码可以看到参数level可以使int类型或者st
鐵馬冰河
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2024-09-02 09:02
笔记
学习
python
功能测试
基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿
深度学习
技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法,通过大量玉米病害图片的训练,能够精准识别玉米害虫病害。
FL1623863129
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2024-09-02 08:58
深度学习
YOLO
求任意两顶点间最短路算法及其matlab程序详解
#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的
学习笔记
#################算法用途图中任意两点间最短路的求法算法思想利用求最短路的Floyd算法的思想。
夏天天天天天天天#
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2024-09-02 05:10
图论
算法
图论
matlab
Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波
应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址:Open3D点云算法与点云
深度学习
案例汇总
白葵新
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2024-09-02 05:38
3d
算法
python
计算机视觉
人工智能
Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程
Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云
深度学习
案例汇总
白葵新
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2024-09-02 05:38
python
计算机视觉
算法
图像处理
windows
3d
学习收获(第27周)
案子主要还是破产清算相关事宜,但与之前不同的是,这次从判断是否符合申请强制破产的条件这一程序开始,而不简简单单是对申请文件的一个梳理,因此在破产相关法律问题的细节上进行了一次
深度学习
:1、申请条件:拟申请破产的公司根据相关法律规定
王府凤
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2024-09-02 05:07
html语言及js脚本基础,Javascript基础
学习笔记
(菜鸟必看篇)
什么是变量?变量是用于存储信息的容器变量的声明语法:var变量名变量名=值;变量要先声明再赋值变量可以重复赋值变量的命名规则变量必须以字母开头;变量也能以$和_符号开头(不过我们不推荐这么做);变量名称对大小写敏感(a和A是不同的变量)。语句语句以一个分号结尾;如果省略分号,则由解析器确定语句的结尾。有个好的编码习惯,都要以;结尾数据类型在JavaScript中,一段信息就是一个值(value)。
游苏昱
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2024-09-02 04:30
html语言及js脚本基础
Ulord
深度学习
3:区块链应用场景解析
Ulord
深度学习
第三课对区块链的应用场景做了剖析,让我们对区块链有了更形象的了解。
luckfang
·
2024-09-02 03:16
《数据思维课》
学习笔记
之一
我是那种特别、特别、特别不愿意花钱去学习的人。一方面是由于吝啬的天性,另一方面,则是由于不信任。在这个时代,只要花钱,基本上就意味着又上了一次当。当然也有例外。《得到》上的课程,有一个好处,可以先试读试学五节课,如果觉得不怎么样,那就随它去,花钱还在其次,主要是不能再继续浪费时间。有一个叫宣明栋的老师,据他自我介绍说是负责《得到》品控的,工作三十多年了,一直在跟数据打交道,完全有资格有能力开设这么
昌平老刘
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2024-09-02 01:29
unity3D
学习笔记
之三:全局光照
本文整理自Unity全球官方网站,原文:UNITY5-LIGHTINGANDRENDERING(文章较长,请耐心阅读)简介全局光照,简称GI,是一个用来模拟光的互动和反弹等复杂行为的算法,要精确的仿真全局光照非常有挑战性,付出的代价也高,正因为如此,现代游戏会先一定程度的预先处理这些计算,而非游戏执行时实时运算。同一场景里:没有照明(左),只有直接光源(中),和有间接光源的全局光照(右)的表现,注
watl0
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2024-09-02 01:44
Unity
Unity
《随园诗话》
学习笔记
三百零一
卷四人所难言,我易言之七十六、妙诗【原文】余宰江宁时,查宣门居士开赠《蔗塘诗》一集,盖其族人心谷先生为仁所作。本籍海宁,寓居天津,十九岁即经患难,在狱八年,始得释归;怜才爱士,置驿通宾,其诗清妙,盖深得初白老人之教者。《同友集空谷园》云:“郊居尘埃少,幽访共沿回。柳下孤篷泊,花间白版开。高人还掩卧,稚子识曾来。小立窥鸥鹭,忘机客不猜。”《秋夜病中》云:“巷尾迢迢报柝声,虚堂如水断人行。云移一朵月吞
飞鸿雪舞
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2024-09-02 01:17
深度学习
100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同
嘿,你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗?传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型,它只能记住前面几个词,再多就不行啦,就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样,它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层,它能记住老长老长一段历史信息呢,说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本,把看到过的词都记下来,随时能翻出来用。传统语言
不断持续学习ing
·
2024-09-02 01:10
人工智能
自然语言处理
机器学习
数据结构(邓俊辉)
学习笔记
】串 10——BM_BC算法:坏字符
文章目录1.坏字符2.特殊情况1.坏字符实际上,刚才的实例中我们所展示的那样一个计算过程,就是所谓BM算法所采用的策略之一,而这一策略,将我们刚才所说的教训称作坏字符。在这里,不妨改为基于蛮力算法的第二个版本来进行改造。也就是说模式算中当前参与比对的如果是字符P[j],那么文本串中对应的就是T[i+j],这幅图画出的就是这样一个一般性的场景。请注意,当前这趟扫描如果的确已经抵达P[j]或T[i+j
诸葛悠闲
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2024-09-02 01:09
数据结构
学习
笔记
windows系统huggingface连接不上的解决方案
对机器学习和
深度学习
拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2024-09-02 00:34
windows
huggingface
连接不上
解决方案
深度学习
100问43:什么是过拟合
嘿,咱来聊聊过拟合是什么。想象一下,有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟,在训练数据上表现得那叫一个棒,就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢,一旦碰到新的、从来没见过的数据,就傻眼了,表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢?一方面可能是这个模型太复杂了,就像学生学得太“死”,记住了训练数据里的一些小噪声和特别的
不断持续学习ing
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2024-09-01 23:28
人工智能
自然语言处理
机器学习
深度学习
中的梯度消失和梯度爆炸问题
在
深度学习
领域,随着模型层数的增加,我们常常会遇到两个棘手的问题:梯度消失(VanishingGradients)和梯度爆炸(ExplodingGradients)。
码上飞扬
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2024-09-01 23:57
深度学习
人工智能
梯度消失
梯度爆炸
深度学习
_模型调用预测
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里
深度学习
模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
you_are_my_sunshine*
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2024-09-01 22:24
推荐算法
深度学习
人工智能
C++
学习笔记
----5、重用之设计(四)---- 设计一个成功的抽象与SOLID原则
1、设计一个成功的抽象经验与迭代对于好的抽象非常重要。真正好的设计的接口来自于经年的编写与使用其他的抽象。你也可以通过重要既存的、以标准设计模式形式存在的设计好的抽象来利用其他人的经年的编写与使用抽象。当你碰到其他的抽象,尝试记住什么起作用什么不起作用。在上周使用的Windows文件系统API有发现什么缺陷吗?如果你不使用同事的而要自己写网络包装器,会有什么不同吗?最好的接口鲜有一蹴而就,所以要保
王俊山IT
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2024-09-01 22:21
学习
笔记
c++
开发语言
如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python
如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络
深度学习
神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。
背包客研究
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2024-09-01 20:15
不平衡学习
分类
神经网络
python
四章-47-KML地震信息
本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的
学习笔记
,使用的openlayers5.3.xapi。
彩云飘过
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2024-09-01 20:04
读《
深度学习
:走向核心素养》
3.教师组织学生研讨和交流,增加学生之间的深度互动这是实现
深度学习
的关键环节。
深度学习
的场域,是多人共同参与的场域,学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。
qingqianshiguan
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2024-09-01 20:27
nvidia cuda镜像说明
nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像,适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行
深度学习
应用程序。
九品神元师
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2024-09-01 20:42
linux
人工智能
python
运维
解惑
深度学习
中的困惑度Perplexity
困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布,继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列,即生成的序列不应该让人感到很困惑,困惑度的核心思想是:序列生成的概率越大,其困惑度越小,因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
Axlsss
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2024-09-01 20:11
深度学习
统计知识
深度学习
人工智能
数学建模
深度学习
奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
AGI大模型老王
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2024-09-01 19:09
人工智能
深度学习
语言模型
算法
大模型
AI大模型
深度学习
_数据读取到model模型存储
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里
深度学习
模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*
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2024-09-01 19:35
推荐算法
深度学习
人工智能
深度学习
100问44:如何避免模型出现过拟合现象
嘿,想让你的模型不出现过拟合现象?来看看这些妙招吧!一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了,模型就能学到更普遍的规律,而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据,或者用数据增强的办法。就像在图像识别里,把图片转一转、翻一翻、剪一剪,这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂,那就像盖了一座超级华丽的城堡,容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
不断持续学习ing
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2024-09-01 18:00
人工智能
自然语言处理
机器学习
【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的
深度学习
光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata
弹伦琴的雷登
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2024-09-01 18:29
【论文阅读系列】
人工智能
深度学习
论文阅读
图像处理
opencv
学习笔记
19-opencv焊点(原点)计数
一、原理:opencv
学习笔记
13-opencv连通组件标记实现硬币计数二、不同情况思路:当焊点为背景时,进行反色处理(二值化后若焊点为背景,转化为前景)。
The_xz
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2024-09-01 18:57
opencv
学习
笔记
深度学习
100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用
嘿,你知道吗?阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢!一、图像处理领域在图像处理的世界里,阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧,想象一下,你有两张超酷的照片,一张是美丽的风景照,另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积,就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢,你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片,是不是很神奇?还有在计算机视觉中,阿
不断持续学习ing
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2024-09-01 18:56
人工智能
自然语言处理
机器学习
Datawhale Al夏令营第三期 Al+物质科学task2
学习笔记
AI4Science是一个较为普遍的术语,通常指的是人工智能在科学研究和技术发展中的应用。它涵盖了各种科学领域,包括物理学、化学、生物学、地球科学等。虽然没有一个特定的确切历史,但可以描述人工智能在科学研究中的一些早期里程碑和发展趋势。早期发展知识表示与推理:20世纪70年代末和80年代初,早期的AI研究开始探索如何用机器推理来模拟人类的思维过程。这种推理方式被应用于物理学、化学等学科中,尝试解决
weixin_75033552
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2024-09-01 17:56
学习
笔记
语义补全
学习笔记
自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像,不依赖点云数据,能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer[CVPR2023Highlight]
AI算法网奇
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2024-09-01 17:53
深度学习基础
人工智能
Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03
学习笔记
实践方法论训练模型的基本步骤:(如下图所示)用训练集训练模型,(最终得出来最优的参数集)将最优参数集带入模型中,用测试集测试模型(人话:将最优参数集带入原来函数中,用测试集的x值计算y值)(这个过程就叫做预测)训练过程中遇到问题的解决攻略(看下图的方式是“前序遍历”)modelbias出现问题的情况:1.看trainingdata的loss,太大;2.当你模型无论如何调整参数,训练的结果还是不够好
weixin_75033552
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2024-09-01 17:22
人工智能
学习
笔记
深度补全
学习笔记
目录自动驾驶深度补全Symphonies报错'FieldInfo'objecthasnoattribute'required'通用深度补全rgb生成点云自动驾驶深度补全Symphonieshttps://github.com/hustvl/Symphonies?tab=readme-ov-file安装mmcv和mmdet安装MMCV和MMDET_mmdet.core-CSDN博客报错'FieldI
AI算法网奇
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2024-09-01 17:51
深度学习基础
深度学习
人工智能
机器学习
吴恩达
深度学习笔记
(24)-为什么要使用深度神经网络?
为什么使用深层表示?(Whydeeprepresentations?)我们都知道深度神经网络能解决好多问题,其实并不需要很大的神经网络,但是得有深度,得有比较多的隐藏层,这是为什么呢?我们一起来看几个例子来帮助理解,为什么深度神经网络会很好用。首先,深度网络在计算什么?如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统,深度神经网络所做的事就是,当你输入一张脸部的照片,然后你可以把深度神经网络的第一层,当成一
极客Array
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2024-09-01 16:18
WebSocket通信
学习笔记
1简介WebSocket是一种全双工通信协议,它允许客户端和服务器之间建立持久化的双向连接,从而在不频繁创建HTTP请求的情况下进行实时数据传输。与传统的HTTP协议相比,WebSocket更适合需要实时数据更新的应用场景,如聊天应用、实时股票行情、在线游戏等。WebSocket是基于TCP的一种新的网络协议。它实现了浏览器与服务器全双工通信——浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以创建
StrivePeng
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2024-09-01 13:58
websocket
学习
笔记
spring
boot
java
等保2.0--安全计算环境--TiDB数据库
在使用本博客提供的
学习笔记
及相关内容时,请注意以下免责声明:信息准确性:本博客的内容是基于作者的个人理解和经验,尽力确保信息的准确性和时效性,但不保证所有信息都完全正确或最新。
魔同
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2024-09-01 12:25
等保测评
安全
tidb
数据库
Rust
学习笔记
3:一般性编程概念
上一篇:Rust
学习笔记
2:猜数字游戏文章目录1.前言2.背景3.Rust中的一般性编程概念3.1变量及其可变性(Mutability)3.1.1变量定义3.1.2常量3.1.3变量隐藏(Shadowing
JiMoKuangXiangQu
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2024-09-01 12:54
Rust
rust
人工智能相关资源 代码 论文 教程Tutorials 等 Prompt-Engineering
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辅助驾驶 语言模型 文本生成图片 开源实现 OCR 通用聊天机器人
人工智能相关学习资源https://github.com/luban-agi/Awesome-AIGC-Tutorialshttps://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Modelshttps://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guidehttps://github.com/Vi
EwenWanW
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2024-09-01 12:22
人工智能
prompt
深度学习
ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、
深度学习
及AI绘图
2022年11月30日,可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5,将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月,更强版本的ChatGPT4.0上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日,OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”,吸引了全球广大用户的关注,GPT商店更
PhyliciaFelicia
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2024-09-01 12:19
ChatGPT
python
深度学习
人工智能
chatgpt
深度学习
机器学习
数据分析
python
全流程Python编程、机器学习与
深度学习
实践技术应用
当前最新的技术动态,如大型语言模型和
深度学习
技术的发展,展示了
深度学习
和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。
为为-180-3121-1455
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2024-09-01 12:49
深度学习
机器学习
python
python
机器学习
深度学习
大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫 游戏大数据 机器学习 知识图谱 计算机毕业设计 机器学习
深度学习
人工智能 知识图谱
|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
2401_84159688
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2024-09-01 11:45
程序员
大数据
hadoop
人工智能
【pytorch】TensorBoard的使用
TensorBoardTensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具,用于实时监控、调试和可视化
深度学习
模型的训练过程和性能指标。
hhhhhhkkkyyy
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2024-09-01 10:09
pytorch
人工智能
python
Qt Widget开发
学习笔记
3:信号与槽
Qt与其他编程语言或则软件开发套间在线程上的使用上有很大的不同。Qt使用了一种叫信号与槽的机制(技术),拓展了程序块之间的事件触发方式。一种典型的使用方式是用于子窗口和父窗口的信息传递。假设主窗口W1和它的一个子窗口W2,如果说W2中发生了某件事,而根据逻辑需要改变主窗口的某些属性,一种典型的处理方式是获取父窗口指针进行修改,那如果要修改爷爷窗口呢?如果要修改叔叔窗口呢?这个时候就凸显出信号与槽机
pengisgod
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2024-09-01 09:02
周报 | 24.8.19-24.8.25文章汇总
《黑神话:悟空》石破天惊,RTX4090D飞越花果山_新智元悟空-CSDN博客OpenCV学堂|汇总|
深度学习
图像去模糊技术与模型-CSDN博客
深度学习
与NLP|
双木的木
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2024-09-01 08:26
python拓展学习
深度学习拓展阅读
人工智能
机器学习
开发语言
python
深度学习
nlp
llama
python
学习笔记
2 高级特性
Slice(切片):对于这种经常取指定索引范围的操作,用循环十分繁琐,因此,Python提供了人切片(Slice)操作符,能大大简化这种操作。对应上面的问题,取前3个元素,用一行代码就可以完成切片;L[0:3]表示,从索引0开始取,知道索引3为止,但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。如果第一个索引是0,还可以省略:tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此,tupl
LoveSummer3
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2024-09-01 08:52
Python
学习
笔记
股票
学习笔记
选股的误区:一、不选财务恶化的股票:1、净利润:连续两年净利润亏损要被ST,连续三年要被退市(临近年报、半年报:1~4月和7月-8月底)2、业绩预告:点击新闻公告-业绩公告3、最新解禁:近一周内有无大额解禁,回避解禁股占总股本比例>10%(解禁占比)4、股权质押:质押的比率越高越容易平仓,平仓容易产生流动性风险,规避质押率(质押股份占总股本的比例)50%以上二、股价破位的股票:1.选股之前研究个股
佛系少女馆
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2024-09-01 07:45
学习笔记
图片发自App深夜
学习笔记
:1,当你加入一家公司时,要对这家公司发自内心的尊重。换言之,一定要加入一家你尊重的公司。要改变一家公司不是一件容易的事情。这种尊重发自内心,溢于言表。
马唐
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2024-09-01 06:02
YEP插件
学习笔记
11:80按键配置、81FPS同步选项、82反击控制、83战斗中更换装备、84技能有效范围、85命中精确插件、86基础参数控制、87地图技能选择、88图片公共事件、89状态分类
80、按键配置放在BCE下在这里设置你允许用户绑定到按键的公共事件号码;提示文本较多,需要做汉化81、FPS同步选项可以让性能较弱的电脑可以降低FPS以适配。82、反击控制放在战斗引擎下按照教程写的内容但做不到100%反击,不知道哪里有错,之后再研究83、战斗中更换装备装在战斗引擎核心和装备核心下默认有1的CD,1回合只能换1次84、技能有效范围可以通过插件的设置,影响有效技能的范围。根据战斗的图
顾天路
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2024-09-01 05:19
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