【3.9】深度学习用于物体检测

工地工程车分类检测数据集 6300张 带标注 voc yol

格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。
计算机视觉从业者·2024-08-30 11:30

常用的 Spring Boot 注解及其作用

以下是一些常用的SpringBoot注解及其作用：@SpringBootApplication：作用：用于标识主启动类，通常位于SpringBoot应用的入口类上。
chenwenxing228·2024-08-30 10:57

如何在小程序中实现页面之间的返回

在小程序中实现页面之间的返回，通常有以下几种方法，这些方法各有特点，适用于不同的场景：1.使用wx.navigateBack方法描述：wx.navigateBack是微信小程序中用于关闭当前页面，返回上一页面或多级页面的
那维莱特·2024-08-30 10:57

04-Python 安装及环境搭建

AnacondaAnaconda是用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac和Windows系统。其提供包管理和环境管理功能，方便解决多版本Python并存及第三方包安装问题。
huanghong6956·2024-08-30 10:25

OpenCV绘图函数详解及其用法示例

二者的区别在于MFC画图是在一定的区域内绘制图形，而OpenCV则是在图像上绘制，主要用于图像标注。
Bill66·2024-08-30 10:54

Java集合——map

在Java中，Map是一个用于存储键值对（key-valuepairs）的集合，不允许重复的键，每个键映射到一个值。Map接口有几个常用的实现类。
Java小义·2024-08-30 10:53

Linux入门级常用命令行（一）

目录1、ls命令2、cd命令3、pwd命令4、mkdir命令5、touch命令6、cat命令7、more命令8、cp命令1、ls命令功能用于列出指定目录中的文件和子目录基本用法ls:列出当前工作目录中的文件和子目录
杨咩咩ing·2024-08-30 10:52

Linux入门级常用命令行（二）

目录1、mv指令2、rm指令3、通配符*4、chmod指令5、tar指令1、mv指令功能用于移动或重命名文件和目录的命令基本用法mv[选项]源文件或目录目标文件或目录常用选项-i：在覆盖文件之前提示用户确认
杨咩咩ing·2024-08-30 10:52

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与
听忆.·2024-08-30 10:51

springboot配置文件加载顺序，配置文件优先级

原理：bootstrap.yml用于应用程序上下文的引导阶段。bootstrap.yml由父SpringApplicationContext加载。
AiJann·2024-08-30 09:20

数学基础 -- 线性代数之行阶梯形

行阶梯形行阶梯形（RowEchelonForm,REF）是线性代数中用于简化矩阵形式的一种方法，常用于求解线性方程组。
sz66cm·2024-08-30 09:50

12306项目学习笔记（框架篇Base）

首先学习的是基础框架ApplicationContextHolderApplicationContextHolder提供了一种静态方式来访问Spring容器中的Bean，适用于某些特定场景，如工具类和框架集成
Rainyocode·2024-08-30 09:20

DHCP服务异常与IP地址管理挑战

DHCP是一种计算机网络协议，主要用于自动分配IP地址、子网掩码、网关、DNS等网络参数给客户端设备。
IP数据云·2024-08-30 09:20

Spring Boot简介与体系知识导图

以下是关于SpringBoot的详细介绍：一、概述定义：SpringBoot是一个用于简化Spring应用程序开发和部署的框架，它通过自动配置和嵌入式服务器等技术，让开发者能够更加专
神州永泰·2024-08-30 09:19

Docker网络模型深度解析

1.Docker网络驱动概述Docker提供了多种网络驱动，用于满足不同的网络需求。主要的网络驱动包括：-Bridge（桥接网络）-Host（主机网络）-None-
109702008·2024-08-30 09:18

graphrag论文精读

FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型（LLMs）的应用中，检索增强生成（RAG）方法通常用于从外部知识源检索相关信息
Ramos_zl·2024-08-30 09:48

k8s POD控制器

POD控制器Pod控制器，又称为工作负载（workload），是Kubernetes中用于实现管理Pod的中间层，它确保Pod资源符合预期的状态。
条纹布鲁斯·2024-08-30 09:18

【深度学习】embedding的简单理解

例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。
旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

“羊肉”冬季补虚祛寒的佳品，如何健康食用？牢记6个注意事项！

羊肉是食疗佳品羊肉很早就被用于食疗，最著名的“当归生姜羊肉汤”是《金匮要略》的方子，它既补血，又补阳，可以治疗多种疾病。1、当归生姜炖羊肉：当归30克，生姜15克，羊肉250克。
8cc1a4f58049·2024-08-30 09:50

在网络安全中常见的windows和linux命令

Linux命令：网络扫描与监测：nmap：强大的网络扫描工具，可用于发现主机、扫描端口、确定操作系统类型等。
阿贾克斯的黎明·2024-08-30 09:46

Docker安装与使用 | conda环境配置 | 附常用命令

这里写自定义目录标题Docker安装Docker使用打包conda环境制作镜像运行镜像容器监视常用一些可能出现的问题Docker安装#创建一个文件夹用于中转文件mkdir-p~/3dparty/dockercd
全日制学生混·2024-08-30 08:45

「Apollo」直接在docker内部安装miniconda失败

ATTENTION:因为公司原因，该条blog展示的解决方法可能仅适用于本人，作为debug记录背景安装失败的步骤：从conda官网下载了安装conda的sh文件Miniconda3-py37_4.11.0
Liiipseoroinis·2024-08-30 08:45

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%·2024-08-30 08:13

SpringMVC 的组件与基本使用

还有Locale类型的地区参数，用于进行国际化。SpringMVC的控制器中支持多个ViewResolver，查找视图时进行遍历查找，直到找到相应的
康康峰·2024-08-30 08:12

python接口篇-pytest框架

pipinstallpytest#验证安装pytest--version#展示当前安装的版本pipinstallpytest-html#安装原生态报告模板（自带的，不好用）pipinstallpytest-html#用于生成美观的测试报告
清微清微·2024-08-30 08:12

【STM32F1例程15】VL53L0X激光测距实验

VL53L0X因其小型尺寸、低功耗和高精度而广泛应用于各种测距
不会计算机的g_c__b·2024-08-30 08:11

LuaJit分析（六）luajit -bl 命令分析

Luajit-bl命令用于将luajit字节码文件或者lua脚本文件反汇编，输出汇编指令，很好奇怎么将字节码文件和lua脚本文件放在一块处理的，下面一步步分析：luajit虚拟机由luajit.c文件生成
CCTV果冻爽·2024-08-30 08:40

LuaJit分析（七）LuaJit -b 命令分析

Luajit-b命令用于生成字节码文件，通过之前对-bl命令的分析：luajit-bl命令分析可知，-b系统的命令都通过执行bcsave.lua脚本来完成，luajit-b命令最终是执行bcsave.lua
CCTV果冻爽·2024-08-30 08:40

LuaJit分析（五）LuaJit filename分析

LuaJit执行文件过程分析通过之前对luajit-b命令的分析可知，在luajit.c文件的runargs函数中，用于手机参数，对相应的参数调用对应的函数，若返回LUA_OK则执行handle_script
CCTV果冻爽·2024-08-30 08:40

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

Django的Form和ModeForm的作用

Django的Form和ModelForm是Django框架中用于处理表单数据的两个重要组件，它们简化了表单数据的验证、渲染和处理过程。尽管它们都用于处理表单，但它们之间有一些关键的区别和用途。
ac-er8888·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

简谈设计模式之适配器模式

适配器模式是结构型设计模式之一,用于将一个类的接口转换成客户期望的另一个接口.通过使用适配器模式,原本由于接口不兼容而无法一起工作的类可以协同工作适配器模式通常有两种实现方式类适配器模式(ClassAdapterPattern
Yonagi833·2024-08-30 07:37

Python(C)图像压缩导图

无损压缩是档案用途的首选，通常用于医学成像、技术图纸、剪贴画或漫画。有损压缩方法，尤其是在低比特率下使用时，会产生压缩伪影。有损方法特别
亚图跨际·2024-08-30 07:36

论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库：用于 BabelNet Synsets 义元预测...

义原知识库（KBs）是一种包含义原标注词汇的知识库，它已成功地应用于许多自然语言处理任务中。然而，现有的义原知识库建立在少数几种语言上，阻碍了它们的广泛应用。
开放知识图谱·2024-08-30 07:35

缓存与数据库的数据一致性解决方案分析

这种技术特别适用于读取操作远多于写入操作的场景，如网页浏览、内容分发网络（CDN）和大规模的信息检索系统等。缓存的实现方式多样，包括但不限于内存缓存、分
Do&Feel·2024-08-30 07:05

Colour，一个超厉害的Python库

Colour是一个开源的Python库，用于处理颜色相关的操作，如颜色转换、颜色空间转换等。它提供了丰富的接口和工具，使得颜色处理变得简单而高效。特性强大:支持多种颜色空间和格式。
黑马非马.·2024-08-30 07:35

【码农日常】时间触发嵌入式系统设计模式

文章目录概要整体架构技术细节小结概要最近在学习FOC电机控制算法时，遇到了一种比较精简的OS系统，时间触发嵌入式系统，适用于资源紧张，低成本的电控方案。
真·Wild·攻城狮·2024-08-30 07:34

Curator框架 以及基本API如何操作

java操作zookeeper服务器，后来出现Curator框架，非常的强大，目前已经是Apache的顶级项目，里面提供了更多丰富的操作，例如session超时重连、主从选举、分布式计数器、分布式锁等等适用于各种复杂的
JAVA代码搬运工·2024-08-30 06:33

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

在PyTorch中，permute方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

K8S节点节点是什麽?

Kubernetes（通常缩写为K8s）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在Kubernetes系统中，节点（Node）是运行应用程序容器的工作机器。
白总Server·2024-08-30 06:02

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

AI手写文字识别+签字+合同打印

手写中文识别提供各类文字识别的在线服务接口，可直接调用API或使用HTTPSDK对图片中的文字进行多场景、高精度的手写文字识别服务，支持中、英、日、韩、法等20+语言类型，识别准确率可达90%以上；支持涂改痕迹识别与候选字输出，可适用于手写作文
茂密的软件制作·2024-08-30 06:00

深入理解PyTorch中的MessagePassing

深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNNs）在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:00
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