【3.9】深度学习用于物体检测第41页

Solon —— 容器

它是一种思想，主要解决的是对象创建和管理的问题，用于解耦依赖。Ioc有

发强-CrazyAirhead·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

图像识别技术与应用第三课

一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出，它根据输入x、权重w和偏差b进行输出，输出结果是二分类（0或1），这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。

哈哈~156·2025-02-20 01:25

Excel核心函数VLOOKUP全解析：从入门到精通

该函数主要用于在数据表的首列查找特定值，并返回该行中指定列的对应值。根据微软官方统计，超过80%的Excel用户在日常工作中都会使用到这个函数。

The god of big data·2025-02-20 00:54

阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测，解锁近实时高效查询体验

MaxCompute推出MaxQA（原MCQA2.0）查询加速功能，在独享的查询加速资源池的基础上，对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化，显著减少了查询响应时间，适用于

阿里云大数据AI技术·2025-02-20 00:23

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

Google Earth Engine：如何利用将海岸线进行偏移（shoreline-raster-chip数据为例）

Arguments:Returns:Image代码结果简介如何利用将海岸线进行偏移（shoreline-raster-chip数据为例）数据sample-shoreline-raster-chip是一个用于沿海地区地图制作的示例数据集

此星光明·2025-02-20 00:51

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

3. Python的变量

Python语言入门》视频课程《Python编程的术与道：Python语言入门》视频课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/27845变量（Variable）变量用于存储数据值

bai666ai·2025-02-20 00:20

PHIDATA智能体AGENT构建框架

介绍Phidata是一个用于构建多模式代理和工作流的框架。利用记忆、知识、工具和推理构建代理。建立可以协同工作解决问题的代理团队。使用美观的AgentUI与您的代理和工作流程进行交互。

何为标准·2025-02-19 23:10

oracle 如何查询表被锁

以下是一些常用的方法来查询Oracle数据库中的表锁情况：1.使用V$LOCKED_OBJECT视图V$LOCKED_OBJECT是Oracle提供的动态性能视图，用于显示当前被锁定的对象信息。

&loopy&·2025-02-19 23:09

oracle 保留两位小数

1.ROUND函数ROUND函数用于对数值进行四舍五入操作，保留指定的小数位数。其基本语法为：ROUND(number,[decimal_places])number：需要四舍五入的数值。

&loopy&·2025-02-19 23:39

流形拓扑学：Chern数与Euler示性数

流形是局部类似于欧几里得空间的空间，广泛应用于物理学、计算机科学和工程学等领域。Chern数和Euler示性数是流形拓扑学中的两个重要不变量，它们在描述流形的几何和拓扑性质方面起着关键作用。

AI天才研究院·2025-02-19 23:38

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

R语言中的函数32：seq_along()

介绍seq_along函数在R语言中用于生成一个整数序列，其长度与给定对象的长度相同。这个函数特别有用，当你想要创建一个索引序列来遍历一个向量或列表时。

zoujiahui_2018·2025-02-19 23:36

ranges::set_intersection set_union set_difference set_symmetric_difference

std::ranges::set_intersection：是C++20引入的一个算法，用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。

大树青云·2025-02-19 23:34

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

【一文读懂】JS与Java的区别

所以现在有了TS来代替JSJava设计用于编写跨平台的、运行在虚拟机上的应用程序设计理念：Java是典型的面相对象的语言，具有面向对象的三大特

Bl_a_ck·2025-02-19 22:31

深度优先探索

（个人认为）深度优先搜索算法（DFS）原理:深度优先搜索(DepthFirstSearch,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

^O^凡人多烦事·2025-02-19 22:30

python环境的yolov11.rknn物体检测

1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型：2.比对一下yolov5的模型：2.1yolov5模型的后期处理：outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format=['nhwc'])np.save('./onnx_yolov5_0.npy',outputs[0])np.save('./onnx_yolov5_1.npy',outputs[1]

子正·2025-02-19 22:30

对比度调整操作

对比度调整是一种常见的图像处理操作，用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异，使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍：原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。

weixin_51302377·2025-02-19 22:59

图数据库Neo4j面试内容整理-Neo4j的性能

Neo4j在处理图数据时，通过优化图的存储、查询和遍历等方面，提供了高效的性能，特别适合用于需要处理复杂关系和多层次连接的应用场景，如社交网络、推荐系统、知识图谱等。

不务正业的猿·2025-02-19 21:25

AngularJS中文手册前半部分学习

AngularJS简介AngularJS的中文参考手册AngularJS的使用AngularJS是一个JS框架，通过指令(ng-directives)扩展了HTML，且通过表达式绑定数据到HTML，用于开发单一页面应用程序

CV战士plus·2025-02-19 21:55

前端实现防抖功能的详细解读

在前端开发中，防抖（Debounce）是一种优化技术，用于限制某个函数在短时间内被频繁调用的次数。它的核心思想是：在一定时间内，无论触发多少次事件，只执行最后一次操作。

黑码小帅·2025-02-19 21:55

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

今日-Vue框架

Vue是一款用于构建用户界面的JavaScript框架。它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面。

幼儿园口算大王·2025-02-19 21:52

动态规划算法套路解析

动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术，它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题，并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。

xl.liu·2025-02-19 21:21

C++中的线程同步方式

线程同步方式互斥锁概述：用于保护临界区，确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。

凌云行者·2025-02-19 21:19

Winograd 算法原理推导和python程序

一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法，其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。

weixin_47696437·2025-02-19 21:49

python获取金融数据_使用Python获取金融数据

Python下，pandas_datareader模块可以用于获取研究数据。

weixin_39545102·2025-02-19 20:19

Scrapy分布式爬虫系统

这种部署方式适用于Scrapy项目和Scrapy-Redis分布式爬虫项目。需要安装的组件:Scrapyd-服务端,用于运行打包后的爬虫代码,所有爬虫机器都需要安装。

ivwdcwso·2025-02-19 20:48

使用 Docker 部署 Apache Spark 集群教程

简介ApacheSpark是一个强大的统一分析引擎，用于大规模数据处理。

努力的小T·2025-02-19 20:48

std::unique_lock＜std::mutex＞ lock(_mutexSwathDone)；

std::unique_locklock(_mutexSwathDone);是C++中用于管理互斥锁（mutex）的常见用法。

Ring__Rain·2025-02-19 20:48

C++ Lambda表达式

Lambda表达式是C++11引入的特性，用于定义匿名函数对象，可以直接在代码中使用。Lambda表达式，并结合生活场景和实际代码例子，让你彻底搞懂它是什么、怎么用、为什么好用1、Lambda是什么？

Ring__Rain·2025-02-19 20:47

如何超度电脑o(￣︶￣)o

此程序可用于损害大脑，请谨慎运行！！！@echooffecho警告：此操作将格式化C盘，删除所有数据！echo请确保已备份所有重要数据。echo.set/pconfirm=你确定要格式化C盘吗？

TtCoffee_2025·2025-02-19 20:45

Linux 中的 mount 命令：挂载文件系统的完全指南

程序员喵哥·2025-02-19 20:45

XML Schema 字符串数据类型及约束详解

字符串数据类型用于包含字符字符串的值。字符串数据类型可以包含字符、换行符、回车符和制表符。

小万哥丶·2025-02-19 20:13

国密算法SM1、SM2、SM3和SM4 具体的使用和区别

国密算法是中国自主研发的密码算法，包括SM1、SM2、SM3和SM4，分别用于不同场景。

iOS开发的小学生·2025-02-19 20:13

使用brew install python，跟 Mac自带的python版本会发生冲突吗？

例如，我的新Mac预装的Python版本是3.9，而最新的Python版本已经更新到了3.13.x。为了使用更新的Python版本，我通过brewinstallpython安装了Python。

Jasper张·2025-02-19 20:12

【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

springboot里classpath与classpath*的区别是什么?

在SpringBoot中，classpath和classpath*是用于资源加载的两个关键概念，它们的主要区别在于资源查找的范围和方式。

·2025-02-19 20:15

XML Schema anyAttribute 元素详解

XMLSchemaanyAttribute元素详解引言XML（可扩展标记语言）是一种广泛使用的标记语言，用于存储和传输数据。

froginwe11·2025-02-19 20:12

没有域名只有IP地址怎么申请https证书？

这类证书不仅适用于

·2025-02-19 20:14

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作，当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时，也是一件让人激动不已的事情。

·2025-02-19 20:42

mount.nfs: Stale file handle

错误信息“mount.nfs:Stalefilehandle”通常表示NFS客户端用于访问NFS服务器上的文件或目录的文件句柄已失效。

infiniteWei·2025-02-19 19:09

C++中memset函数的用法

memset：char型初始化函数头文件：或函数原型：void*memset(void*s,intch,size_tn)memset(结构体/数组名,用于替换的ASCII码对应字符,前n个字符);memset

MatthewMao·2025-02-19 19:07

【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

晶闸管du/dt与di/dt

因此对作用于晶闸管的电压上升率应有一定

嵌入式老牛·2025-02-19 19:06

BIM Revit新功能“批量链接”（粉丝Free提需求）

此功能适用于需要重置链接状态或清除不必要链接的场景。一键重新载入链接：此按钮用于重新加载所有已链接的Revit项目文件，确保项目中显示的链接信息是最新的。适用于需要同步或更新链接内容的情况。

广州明周科技·2025-02-19 19:05

Windows 消息队列

消息队列原理消息队列的基本概念在Windows系统中，每个创建了窗口的线程都拥有一个属于自己的消息队列，专门用于存储等待处理的各种消息。这些消息来源广

@hdd·2025-02-19 19:04

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