《零基础实践深度学习》第6页

java本地缓存组件之caffeine为什么是性能之王？

读者专属福利：零基础java自学视频，从入门到精通1.基于Window-TinyLFU的淘汰算法Caffeine采用Window-TinyLFU（WindowedTinyLeastFrequentlyUsed

rider189·2025-03-08 20:37

基于深度学习的视频修复

基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化，以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。

SEU-WYL·2025-03-08 20:35

【软考系统架构设计师论文】论面向服务的架构设计

通过理论与实践相结合的方式，本文旨在为读者提供一个全面理解SOA及其优势的视角。1.引言随着信息技术的快速发展，企业对

Evaporator Core·2025-03-08 20:01

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合

嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

内容中台赋能数字化内容管理智能升级

实践表明，采用标准

清风徐徐de来·2025-03-08 19:40

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

面试基础---高并发高可用架构下读写分离与数据分片如何设计

高并发高可用架构深度实践：读写分离与数据分片设计及ShardingSphere源码解析引言：应对双十一洪峰的架构挑战在2023年阿里双十一购物节中，核心交易系统成功支撑了每秒58.3万笔的订单创建峰值。

WeiLai1112·2025-03-08 18:44

面试基础--分布式一致性算法深度解析

分布式一致性算法深度解析：RaftvsPaxos原理、实践与源码实现引言在分布式系统设计中，一致性算法是确保多节点数据同步和系统高可用的核心技术。

WeiLai1112·2025-03-08 18:41

前后端分离实践

前后端分离并不是什么新鲜事，到处都是前后端分离的实践。然而一些历史项目在从一体化Web设计转向前后端分离的架构时，仍然不可避免的会遇到各种各样的问题。

hinihaoaaa·2025-03-08 18:05

大模型RAG入门到实战基础教程（非常详细），大模型RAG入门到精通，收藏这一篇就够了！

AI程序猿人·2025-03-08 18:56

【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读：部署深度学习模型的高效方案

以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍，包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码（附详细解释），帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie

云博士的AI课堂·2025-03-08 18:50

30岁了，零基础想转行网安从头开始现实吗？

这篇文章没有什么套路。就是一套自学理论和方向，具体的需要配合网络黑白去学习。毕竟是有网络才会有黑白！有自学也有培训！1.打死也不要相信什么分分钟钟教你成为大黑阔的，各种包教包会的教程,就算打不死也不要去购买那些所谓的盗号软件之类的东西。2，我之前让你们在没有目的的时候学习linux,在学习LINUX的同时你第一个遇到的问题就是命令。作为一个黑客入门着来说你必须要懂什么是命令化系统,什么是图形化系统

白帽子凯哥哥·2025-03-08 17:38

2025HW行动面试题20道全解析（附答案）黑客技术零基础入门到精通实战教程！

HW行动作为国家级网络安全攻防演练的重要环节，对安全工程师的技术能力和实战经验提出了极高要求。本文结合近年护网面试高频考点与实战经验，整理出20道面试题及详细解析，涵盖渗透测试、漏洞分析、防御技术、应急响应等方向，助力从业者系统备战。一、基础概念与攻防技术什么是DDoS攻击？如何防御？答：DDoS攻击通过向目标发送海量请求耗尽资源，导致服务瘫痪。防御需结合流量清洗（CDN）、负载均衡、IPS/ID

程序员七海·2025-03-08 17:06

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展，农业领域逐渐引入了智能化监测手段。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

嵌入式行业全景透视：前景、挑战与从业者发展路径

ARM架构各版本内核处理器总结模拟电子与数字电子：区别、联系与工程实践的侧重点为什么晶振被称为芯片的心脏？

九溪弥烟、·2025-03-08 16:49

Keras深度学习实战——手写文字识别

内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战

鱼弦·2025-03-08 16:18

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元，人工神经元有1个或者多个输入（模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动）；对输入进行加权求和（模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同）；对输入之和使用激活函数计算活性值（模拟细胞体产生兴奋或者抑制）；输出活性值并传递

肆——·2025-03-08 16:10

uni app 调用网络打印机_uni-app 的使用体验总结

[实践]uni-app的使用总结最近使用uni-app的感受。使用体验没用之前以为真和Vue一样，用了之后才知道。有点类似Vue和小程序结合的感觉。

weixin_39645165·2025-03-08 15:31

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

在深度学习中，处理大规模数据集通常面临以下挑战：数据集太大，无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库

彬彬侠·2025-03-08 15:28

TDengine 数据写入SQL

关于写入性能，我前面有一篇专门介绍的文章，可以参考：TDengine写入性能优化最佳实践写入语法写入记录支持两种语法,正常语法和超级表语法.正常语法下,紧跟INSERTINTO后名的表名是子表名或者普通表名

TDengine （老段）·2025-03-08 15:28

MySQL深分页详解与优化实践

目录1.什么是深分页示例：传统分页2.深分页的性能瓶颈2.1MySQL分页查询的执行原理2.2深分页导致的性能问题3.如何优化深分页查询3.1使用游标分页（Cursor-basedPagination）游标分页的实现3.2游标分页的优势3.3游标分页的缺点3.4使用索引优化分页查询创建索引3.5限制深分页3.6分区表（Partitioning）问题分析解决方案：使用分区表代码示例优势与局限2.4预

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-08 15:56

【深度学习】服务器常见命令

1、虚拟环境的安装位置先进入虚拟环境whichpython2、升序查看文件内容ls-ltr3、查看服务器主机空间使用情况df-hdf-h.4、查看本地空间使用情况du-sh./*du-sh*|sort-nr5、查找并删除进程#查找psaux#删除kill-KILLpid6、查看服务器配置lscpuuname-alsb_release-acat/etc/*release7、文件和目录操作ls：列出目

红烧白开水。·2025-03-08 15:22

（非常详细），零基础入门到精通，看这一篇就够了_网络工程师职业决策

文章目录前言一、就业工作岗位众多网络工程师的个人职业规划一、网络工程师的职业优势二、网络工程师解读计算机网络安全工程师怎么发展职业规划文末福利前言网络安全专业网络安全专业就业前景怎么样？有哪些就业方向？一、就业工作岗位众多网络安全专业毕业生就业的岗位较多，可以在计算机科学与技术、信息通信、电子商务、互联网金融、电子政务等领域从事相关工作。也可以在***机关事业单位，银行、保险、证券等金融机构，电信

QXXXD·2025-03-08 14:30

高并发场景下的UDP协议设计与实现：基于并发容器的实践

引言：为什么需要并发容器处理UDP？在实时通信、物联网(IoT)、在线游戏等场景中，UDP协议因其低延迟和无连接特性被广泛使用。但当每秒需处理数万甚至百万级数据包时，如何保证线程安全与高效处理成为核心挑战。本文将结合并发容器，探讨如何构建高性能UDP服务端。一、UDP协议核心特性回顾1.1UDPvsTCP特性UDPTCP连接方式无连接面向连接可靠性不保证数据到达可靠传输头部开销8字节20-60字节

KBkongbaiKB·2025-03-08 14:00

Ollama在AutoDL部署，CPU服务器做代理，实践中

##我有两台服务器，一台是GPU服务器，另一台是CPU服务器；##我在GPU服务器上安装了Ollama，然后通过命令映射端口到CPU服务器：ssh-CNg-L0.0.0.0:11434:127.0.0.1:[email protected]##映射成功了在Cpu服务器通过curlhttp://127.0.0.1:11434可以看到响应内容：O

张3蜂·2025-03-08 14:29

深入剖析：MongoDB 性能优化指南

本文将详细介绍如何进行MongoDB性能优化，并分享一些关键的最佳实践。无论你是数据库管理员、开发人员还是运维工程师，都能从中受益。让我们一起开始这段精彩的旅程吧！1.为什么需要性能优化？

墨夶·2025-03-08 14:56

零基础小白也能轻松上手！C# WinForm、上位机与 WPF 教程大起底

你是否曾望着复杂的编程世界，满心憧憬却又因零基础而望而却步？今天，咱们就专为编程小白打造，深入剖析C#WinForm、上位机与WPF的神秘面纱，开启一段轻松愉悦的编程学习之旅！

七七知享·2025-03-08 13:45

（非常详细），零基础入门到精通，看这一篇就够了

文章目录前言一、就业工作岗位众多网络工程师的个人职业规划一、网络工程师的职业优势二、网络工程师解读计算机网络安全工程师怎么发展职业规划文末福利前言网络安全专业网络安全专业就业前景怎么样？有哪些就业方向？一、就业工作岗位众多网络安全专业毕业生就业的岗位较多，可以在计算机科学与技术、信息通信、电子商务、互联网金融、电子政务等领域从事相关工作。也可以在***机关事业单位，银行、保险、证券等金融机构，电信

网络安全小宇哥·2025-03-08 13:35

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发：ArkUI高性能开发-（组件复用最佳优化实践）

往期鸿蒙全套实战精彩文章必看内容：鸿蒙开发核心知识点，看这篇文章就够了最新版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）概述若开发者的应用中存在以下场景，并成为UI线程的帧率瓶颈，应该考虑使用组件复用机制提升应用性能：列表滚动（本例中的场景）：当应用需要展示大量数据的列表，并且用

小叮当QAQ·2025-03-08 13:29

docker镜像管理

方案1：独立容器（MySQL+Redis+Java+Nginx独立镜像）优点符合Docker最佳实践•每个容器只运行一个进程（如MySQL、Redis等），符合单一职责原则。

LCY133·2025-03-08 12:56

HarmonyOS实战开发-高性能ArkUI组件复用实践案例

概述若开发者的应用中存在以下场景，并成为UI线程的帧率瓶颈，应该考虑使用组件复用机制提升应用性能：●列表滚动（本例中的场景）：当应用需要展示大量数据的列表，并且用户进行滚动操作时，频繁创建和销毁列表项的视图可能导致卡顿和性能问题。在这种情况下，使用列表组件的组件复用机制可以重用已经创建的列表项视图，提高滚动的流畅度。●动态布局更新：如果应用中的界面需要频繁地进行布局更新，例如根据用户的操作或数据变

「已注销」·2025-03-08 12:56

提升Web可访问性的10个关键实践

本文将介绍10个关键的Web可访问性实践，帮助你构建更加友好和包容的网站。1.使用语义化的HTML标签语义化的HTML标签不仅有助于搜索引擎优化（SEO），还能提升屏幕阅读器等辅助技术的理解能力。

zsy_1991·2025-03-08 12:53

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

#深度优化提示词模板：解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案

方案兼具理论深度与实践价值，为开发者提供可落地的优化指南。关键词：提示词优化、DeepSeekR1、AI交互设计

领码科技·2025-03-08 11:38

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。五维矩阵：通常表示一个视频批量（批量大小*时间*宽*高*通道）。

帅维维·2025-03-08 11:01

【Python运维】实现高效的自动化备份与恢复：Python脚本从入门到实践

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在信息化时代，数据备份和恢复的有效性对企业和个人来说至关重要。本文将带领读者深入了解如何使用Python编写自动化备份与恢复脚本，确保重要数据的安全。本篇文章涵盖了文件系统的备份、MySQL数据库的备份与恢复、定期任务的自动化调度等内容。我们将通过大量的

蒙娜丽宁·2025-03-08 10:59

Python 中的异步与同步：解析与实践

Python中的异步与同步：深度解析与实践在Python编程世界里，异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键。

子墨将·2025-03-08 10:52

2025年渗透测试面试题总结-字某跳动-安全研究实习生（三面）（题目+回答）

目录字某跳动-安全研究实习生（三面）一、攻防演练经典案例分析二、CSRF漏洞修复方案三、Java代码审计流程四、SQL注入防御体系五、域名访问技术解析六、登录页安全风险七、安全工具开发实践字某跳动-安全研究实习生

独行soc·2025-03-08 10:14

前端开发中如何使用ChatGPT辅助开发？

以下是前端开发中使用ChatGPT辅助开发的完整指南，涵盖核心应用场景、实践方法及注意事项：一、代码生成与优化基础代码生成HTML/CSS/JS框架搭建：通过自然语言描述需求（如"生成带导航栏的响应式页面

破碎的天堂鸟·2025-03-08 10:14

机器学习在地图制图学中的应用

Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习（尤其是深度学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

第一章引言人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正通过深度学习（DeepLearning）等核心技术推动各行业的智能化进程。

accurater·2025-03-08 08:07

深度学习模型：原理、应用与代码实践

引言深度学习作为人工智能的核心技术，已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。

accurater·2025-03-08 07:43

Selenium元素定位：深入探索与实践

目录一、引言二、Selenium元素定位基础1.WebDriver与元素定位2.定位策略概览三、ID定位1.特点与优势2.示例代码四、ClassName定位1.特点与限制2.示例代码五、XPath定位1.特点与优势2.示例代码3.XPath高级用法六、CSSSelector定位1.特点与优势2.示例代码3.CSSSelector高级用法七、其他定位策略1.Name定位2.TagName定位3.Li

傻啦嘿哟·2025-03-08 06:38

电商行业门店管理软件架构设计与数据可视化实践

一、行业痛点与核心诉求在电商多平台运营成为主流的背景下，企业普遍面临三大管理难题：数据碎片化：某头部服饰品牌2023年运营报告显示，其分布在8个平台的162家门店，日均产生23万条订单数据，但财务部门需要5个工作日才能完成跨平台利润核算。成本核算失真：行业调研表明，38%的企业存在物流费用分摊不合理问题，平均误差率达到14.7%。决策响应滞后：传统周报模式导致40%的库存调拨指令错过最佳执行窗口，

阿三0404·2025-03-08 06:28

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-03-08 06:21

深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘

随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。

威哥说编程·2025-03-08 05:15

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