二叉树深度第13页

【读书】014《引力波》：穿越13亿光年，只为拉长人类世界的10亿分之一纳米——两个"黑洞"的婚礼请柬

翻开一本有深度也有温度的书——《引力波》，重新聆听那来自宇宙深处的布鲁斯，为了浪漫，也为了纪念。

WuNing·2024-09-02 13:35

深度学习应用 - 大规模深度学习篇

其中，深度学习作为AI领域的璀璨明珠，凭借其强大的数据处理能力和特征学习能力，正引领着一场前所未有的智能革命。大规模深度学习，作为深度学习技术的前沿阵地，更是将这一技术的潜力发挥到了极致。

绎岚科技·2024-09-02 12:54

深度解读并发安全集合的原理及源码

本节主要介绍J.U.C包中的几种并发安全集合：ConcurrentHashMap,ConcurrentLinkedQueue,和ConcurrentLinkedDeque。所谓并发安全集合，相对于普通集合来说，能够保证在多线程环境下向集合中添加数据时的线程安全性。主要讲ConcurrentHashMap在实现线程安全性方面对性能和安全性的合理平衡。并发安全集合ConcurrentHashMapCo

DougLiang·2024-09-02 11:17

Docker 网络模型深度解析

在本文中，我们将对Docker网络模型进行深度解析，了解其组成部分、主要类型、工作原理以及常见的网络管理策略。一、Docker网络的基本概念在Docker中，网络允许容器彼此之间以及与外部世界进

乌南竹·2024-09-02 10:41

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·2024-09-02 10:09

简单易上手的生成对抗网络

模型原理生成对抗网络是指一类采用对抗训练方式进行学习的深度生成模型，包含的判别网络和生成网络都可以根据不同的生成任务使用不同的网络结构。生成器：通过机器生成数据，最终目的是骗过判别器。

茶冻茶茶·2024-09-02 09:06

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·2024-09-02 09:05

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。

FL1623863129·2024-09-02 08:58

引领八亿人的“发现感”，深度旅游时代正式到来

一些人在旅行时渴望探索全新的城市，体验那里独特的风情；而另一些人则被“必住榜”上的苏州平江华府酒店吸引，想要亲身体验其中蕴含的江南园林之美。有人不惜长途驾车至江苏睢宁县的高作服务区，只为一探那些装饰着卡通形象、梦幻般的休息区；还有人远飞深圳，仅仅为了在蛇口市场寻找那家名为嘉华小吃的店铺。这些多样化的旅行动机展示了现代游客需求的演变，为满足旅行需求提供了新的解决策略。随着人们对美食和娱乐活动认识的深

GoppViper·2024-09-02 07:23

综合治税的发展前景

主要体现在以下几个方面：-技术应用持续深化：-大数据与人工智能助力精准治税：随着大数据技术的不断发展，税务部门能够整合来自多部门、多渠道的海量数据，包括企业的财务数据、交易数据、银行流水等，通过对这些数据的深度分析和挖掘

alankuo·2024-09-02 06:16

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·2024-09-02 05:38

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·2024-09-02 05:38

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。

幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

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

FlexSim在物流业中的应用技术教程

FlexSim的核心优势在于其灵活性和深度，能够模拟从制造、物流到服务行业的各种场景，帮助决策者理解系统行为，预测性能，并测试改进措施。FlexSim的建模过程通常包括以

kkchenjj·2024-09-02 03:55

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库，能够大展身手的地方。本文将为你全面介绍FuzzyWuzzy——Python中一个强大的通过算法模糊字符串匹配库，全网最全最新，一看就会，接下来带你走进

长风清留扬·2024-09-02 03:24

Solarflare内核旁路技术深度解析

网络性能的优化对于各种应用场景来说至关重要。尤其对于那些对延迟和吞吐量要求极高的领域，如金融交易和高性能计算，传统的网络处理模式往往成为瓶颈。而Solarflare的内核旁路技术，则以其独特的创新方式，为这些场景带来了革命性的改变。本文将介绍Solarflare内核旁路技术的原理、应用场景和优势，及其在现实中的应用价值。一、Solarflare内核旁路技术原理Solarflare内核旁路技术是一种

FIN技术铺·2024-09-02 03:51

【C++】函数模板特化：深度解析与应用场景

博客主页：https://blog.csdn.net/2301_779549673欢迎点赞收藏⭐留言如有错误敬请指正！本文由JohnKi原创，首发于CSDN未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨文章目录前言️‍一、函数模板特化的基础概念️‍二、函数模板特化的步骤与注意事项❤️（一）特化步骤（二）注意要点（三）特殊情况️‍三、类模板特化❤️类模板特化的实现️‍四、模板特化的综合应用总结前言通常情况

JhonKI·2024-09-02 02:50

深度解析：引用 vs 指针，C++程序员必须掌握的核心概念

引用（Reference）和指针（Pointer）都是C++中非常重要的概念，它们都用于间接访问变量或对象，但在使用方式、语法、内存管理等方面存在显著区别。下面详细解释什么是引用，并展开讨论它与指针的区别。一、什么是引用？引用（Reference）是C++中的一种变量类型，它是已存在变量的一个别名。引用本质上是对某个变量的一个别名，通过引用可以访问和修改该变量，但引用本身无法重新绑定到另一个变量。

shuai_258·2024-09-02 02:46

Java Hibernate深度解析：11步精通ORM框架的艺术与安全

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：引言：JPA与Hibernate的邂逅1.1什么是JPA？Hey，小伙伴们，欢迎来到JPA的奇妙世界！JPA，全称JavaPersistenceAPI，是一个让Java程序和数据库愉快玩耍的桥梁。想象一下，你有一个装满玩具的盒子，JPA就是帮你把玩具（

墨瑾轩·2024-09-02 01:14

代码随想录算法训练营day18 || 513.找树左下角的值，112.路径总和，106.从中序和后序序列构造二叉树

视频链接：怎么找二叉树的左下角？递归中又带回溯了，怎么办？|LeetCode：513.找二叉树左下角的值_哔哩哔哩_bilibili拿不准的遍历顺序，搞不清的回溯过程，我太难了！

weixin_44316285·2024-09-02 01:43

算法day17|如何求普通二叉树的众数

算法day17|如何求普通二叉树的众数501的变式：普通二叉树的众数501的变式：普通二叉树的众数如果把二叉搜索树变成普通二叉树，我们该怎么思考呢？

桃酥403·2024-09-02 01:10

算法day13|226.翻转二叉树、101. 对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度

算法day13|226.翻转二叉树、101.对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树101.对称二叉树104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树第一次做没做出来

桃酥403·2024-09-02 01:40

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

晨读《塾长讲话要约集I》感悟分享

这种思考的深度，思维高度，是我们要学习的！不能将眼光只聚集在“利”

行禅者·2024-09-02 00:42

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·2024-09-02 00:34

github源码指引：共享内存、数据结构与算法：平衡二叉树set带有互斥接口的

初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客我的github：codetoys，所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C++的，可以在任何平台上使用。目录一、演示代码二、互斥层的实现2.1简单的互斥层实现2.2完整互斥接口的实现2.2.1互斥对象放在哪里2.2.2迭代器的互斥2.2.3方法的互斥三、互斥层的设计思想一、演示

初级代码游戏·2024-09-01 23:31

github源码指引：共享内存、数据结构与算法：平衡二叉树set的lower_bound

目录一、STL的lower_bound和upper_bound是什么二、二叉树有没有lower_bound三、演示代码3.1定义数据

初级代码游戏·2024-09-01 23:31

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·2024-09-01 23:28

勇气读书会——《深度思维》打卡（第三百七十七天）

这是我参加勇气读书会打卡第三百七十七天我阅读的书籍：《深度思维》出发日期：2019.11.4/2019.11.24/2019.12.15/2020.01.10/2020.1.31/2020.2.22/2020.4.5

于杰雄·2024-09-01 23:53

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·2024-09-01 23:57

YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4

在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。

小李学AI·2024-09-01 23:27

深度解析：大模型微调的原理、应用与实践

引言最近在公司落地AI产品的过程中，与团队小伙伴深入探讨和测试了大模型微调，同时也跟多个业内专家进行了交流和学习。相信很多人在实际落地大模型应用的时候都会有个疑问：到底要不要做微调模型？我的结论是在实际落地的过程中绝大多数场景是不需要做的，所以今天主要跟大家分享一下什么是Fine-tuning、Fine-tuning的原理以及Fine-tuning的应用，以帮助大家在工作中更好的理解大模型微调。什

longfei.li·2024-09-01 22:56

扩展开发的新篇章：Xcode中应用插件与扩展的深度指南

扩展开发的新篇章：Xcode中应用插件与扩展的深度指南在应用开发的世界里，插件和扩展是提升应用功能和用户体验的强大工具。

2401_85763803·2024-09-01 22:55

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*·2024-09-01 22:24

逆向时间管理只会带来黑眼圈！调节生物钟从良好的睡眠习惯开始！

大多数时候我们也想拥有规律、稳定、深度的高质量睡眠，但是现实情况却是"臣妾做不到啊"！深夜一两点钟仍然在"修仙"，早上闹钟响过六七遍却还是挣脱不了被窝的"封印"，这其实是我们的生物钟出了问题。

小骏说说·2024-09-01 21:07

【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。

吃吃今天努力学习了吗·2024-09-01 20:46

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·2024-09-01 20:15

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·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·2024-09-01 20:42

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·2024-09-01 20:11

Flask Web应用开发深度分析

以下是对FlaskWeb应用开发的深度分析：一、Flask的核心特性1.轻量级：Flask框架的核心构成较为简单，没有默认使用的数据库和窗体验证工具，开发者可以根据需要自行添加。

Botiway·2024-09-01 20:11

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·2024-09-01 19:09

【科技前沿】用深度强化学习优化电网，让电力调度更聪明！

Hey小伙伴们，今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例！如果你对机器学习感兴趣，或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法，这篇分享绝对不容错过！‍

风清扬雨·2024-09-01 19:05

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*·2024-09-01 19:35

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·2024-09-01 18:00

【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·2024-09-01 18:29

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·2024-09-01 18:56

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