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考研数学二：函数、极限与连续知识架构与易错点全解析

一、函数模块易错点与考题预测易错点1：忽略函数定义域的隐含条件例题：设函数(f(x)=\sqrt{\ln(1-x)}+\frac{1}{\sqrt{x+2}})，求定义域。解析：需同时满足：1.1−x>0⇒x0⇒x>−2\begin{aligned}1.&\quad1-x>0\Rightarrowx0\Rightarrowx>-2\end{aligned}1.2.3.1−x>0⇒x0⇒x>−2正解

竹木有心·2025-03-18 01:15

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。

·2025-03-18 00:02

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

原文地址：Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型（图像、文本、表格）的无缝问答是RAG追求的目标之一

lichunericli·2025-03-17 21:44

【sklearn 01】人工智能概述

深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果

@金色海岸·2025-03-17 20:41

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

2024-02-02，由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法，是一种高效、通用的曲线结构重建方法，适用于多种2D和3D图像数据集。

·2025-03-17 20:20

差异中寻找共识：浅析中美欧AIGC服务商的标识义务

随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强，人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控，则会产生“真相侵蚀”（TruthDec

·2025-03-17 20:49

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

在当今人工智能飞速发展的时代，智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施，其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构，能够高效整合各类资源，实现智能体的灵活构建与稳定运行，为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基：基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“

·2025-03-17 20:18

Python软件和搭建运行环境

目录一、Python安装全流程（Windows/Mac/Linux）1.下载官方安装包2.详细安装步骤（以Windows为例）3.环境变量配置（Mac/Linux）二、虚拟环境管理（关键！）

办公小百知·2025-03-17 17:50

python读取海康RGBD感知相机并解析图像数据

python读取海康RGBD感知相机情景：相机：MV-EB435i海康提供的C++SDK比较完善，但是python的比较粗糙，给的demo只能得到他自己定义的数据帧需求：基于海康提供的pythonSDK，进一步开发读取RGB和Depth图，并转换成后续任务需要的numpy数组形式相机分析：可以使用HiViewer先调试相机，确认相机读取RGBD没问题：下载地址这些参数可以跟着相机的指南挑一挑，调到

我认为可以！·2025-03-17 17:20

如何使用 Python 实现生成对抗网络

如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。

NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

然而，随着场景的复杂化，仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。

鱼弦·2025-03-17 16:14

matlab从无到有系列（二）：矩阵运算基础

目录矩阵运算典例各种矩阵的生成全一矩阵、全零矩阵和单位矩阵随机矩阵特殊矩阵矩阵的范式矩阵旋转和矩阵变维矩阵运算典例2.1在MATLAB中如何建立矩阵，并将其赋予变量a？

左手の明天·2025-03-17 16:43

【程序人生】中年技术女性，什么是生活的重点？

文章目录⭐前言⭐一、明确“成功”的定义：先破后立警惕社会规训：价值观排序工具：⭐二、怎职业发展：聚焦长板，打造不可替代性30岁职场破局策略：职场可见度提升：⭐三、人际关系：构建支持系统关系断舍离：亲密关系选择

JosieBook·2025-03-17 16:39

AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会

从文本、代码到图像和音乐，AIGC正在各个领域展示其强大的能力，并开始挑战传统的创意产业。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-17 15:33

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。然而，对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务，现有

·2025-03-17 15:12

【CSS】background-position属性详解

使用像素值4.混合使用关键字与百分比/像素值三、background-position属性详解1.关键字定位2.百分比定位3.长度值定位四、background-position的实际应用场景1.背景图像居中显示

Peter-Lu·2025-03-17 14:56

开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用

Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力，以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力，无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容，还是在实际工作中进行文档处理、解决

开源技术探险家·2025-03-17 13:52

前端实现页面截图 -- html2canvas

方案：canvaspuppeteer（无头浏览器）html2canvas使用html2canvas实现：考虑：1.截图区域：全页面截图，局部截图、特定区域截图2.函数式、组件式实现代码：页面截图页面截图示例这是一个简单的页面截图示例

浮桥·2025-03-17 13:21

【Attention】SEAttention

此前大量研究聚焦于这种关系中的空间成分，试图通过在整个特征层级中提升空间编码质量来增强CNN的表征能力。

shanks66·2025-03-17 12:12

python网格插值站点_在python中，在二维零网格上两点之间插值一条值线

在上下文：目前我正在尝试从二值化的医学图像数据(0和1)对一个3d数组执行2d操作。最终目标是在填充体素/像素(即第一个和最后一个实例)的起点和终点之间添加一条1s的线。

weixin_39965490·2025-03-17 12:11

托盘四向车与子母车对比

例如，在多层货架系统中，通过提升机配合，四向车可覆盖全

骞途·2025-03-17 11:37

国产芯片替代方案：解析沁恒USB桥接芯片转四串/双串/单串口

沁恒国产USB桥接芯片：高兼容性方案加速国产化替代随着USB通信接口在工业控制、消费电子、智能设备等领域的广泛应用，国产芯片厂商沁恒微电子（WCH）推出了一系列高性能USB转串口芯片，以高集成度、低成本、全兼容设计实现对国际品牌芯片的完美替代

禾川兴 13242400688·2025-03-17 11:03

计算机信息安全

等级保护制度2.0在1.0的基础上，注重全方位主动防御、动态防御、整体防控和精准防护，实现对云计算、移动互联网、物联网、工业控制信息系统等保护对象全覆盖。

若水心境·2025-03-17 11:02

【前端】如何依靠纯前端实现拍照获取/选择文件等文字识别OCR技术

本文仅介绍第三方依赖包Tesseract.js，Tesseract.js是一个基于网页的OCR（光学字符识别）引擎，可以识别图像中的文本并将其转换为可供计算机处理的文本数据。

爱上大树的小猪·2025-03-17 11:01

AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！

这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

大模型教程·2025-03-17 10:30

健康养生：活力生活的基石

践行均衡饮食，就如同为身体精心筹备一场满汉全席。多吃那些颜色鲜艳的蔬菜，像绿油油的西兰花，它富含维生素与矿物质，给身体补充满满的营养；还有红彤彤的番茄，既能抗氧化，又美味可口。水果也不

yy0821yy·2025-03-17 09:24

ICC2 实战秘籍：create_workspace 命令全解析

在IC设计的江湖中，物理设计工程师们每天都在与各种工具和命令打交道，就像武侠高手手中的剑，熟练掌握这些工具和命令，才能在设计的战场上披荆斩棘。今天，就给大家带来一篇关于ICC2中create_workspace命令的实用解读，帮助大家更好地理解和运用这一强大工具。一、create_workspace的江湖地位create_workspace这个命令在ICC2的世界里可是举足轻重，它主要用于创建一个

数字后端物理设计知识库·2025-03-17 09:53

在新零售时代，BI赋能零售行业数字化转型

在新零售时代，数字化转型打通全产业链，零售行业全面数字化已成趋势。在过去的十多年间，零售业一直分为线上和线下两个阵营。

思迈特BI研究院·2025-03-17 09:21

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核

码事漫谈·2025-03-17 09:48

养生，点亮健康生活

早餐，一份全麦面包搭配鸡蛋、牛奶

yy0821yy·2025-03-17 08:47

基于GPT架构的视频生成工具（VideoGPT）

模型改进与创新：如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器，克服了传统方法在处理视频时的局限，在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to

deepdata_cn·2025-03-17 08:16

Google Gemini 大模型技术架构剖析

▼最近直播超级多，预约保你有收获近期直播：《从原理到实践教你做出一个Gemini/ChatGPT》—1—Gemini技术架构剖析Google新的多模态模型家族Gemini，它在文本、图像、音频、视频等方面具有卓越的能力

musicml·2025-03-17 08:15

展望 AIGC 前景：通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地

两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁，更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新

accurater·2025-03-17 07:07

数据读取错误：RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (4) at non-singleton

去除4通道图像：importcv2importosimportshutilfolder_path=R'F:\bounding_box_test\bounding_box_train'#更改为存储图片文件夹的路径

hitsz_syl·2025-03-17 07:07

二进制矩阵全零转换问题 | DFS

问题描述在一个古老的实验室里，两个研究员，小星和小月，获得了一个mxn的电路图，表示为二进制矩阵grid。在这个矩阵中，他们可以对任意一个电路单元进行翻转操作。翻转操作会将所选单元的状态从0改为1，或从1改为0，同时影响与其相邻的上下左右单元。小星和小月希望通过最少的翻转次数，将整个电路图变成全0的状态。如果这个目标无法实现，则返回-1。测试样例样例1：输入：grid=[[0,1],[1,0]]输

@Mr.stone·2025-03-17 07:04

鲲鹏920 7265 (128C)@3.0GHz处理器全解析

鲲鹏9207265(128C)@3.0GHz：鲲鹏9207265处理器，通常是单芯片64核，当使用2路处理器时可达128核，主频3.0GHz，服务器百科网fwqbk.com分享鲲鹏920处理器：鲲鹏920处理器基本参数架构：ARMv8.2制造工艺：7nm内存：支持8通道DDR4内存，内存速率可达2933MT/s缓存：L1为64KB指令缓存和数据缓存；L2为512KB每核独立缓存；L3为24-64M

facaixxx2024·2025-03-17 06:31

python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成

Florence-2能够解析简单的文本提示，执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集，该数据集包含54亿个注释，涵盖1.26亿张图像，用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构

哦里哦里哦里给·2025-03-17 06:00

Spring AOP、Java Agent 与 ASM 的作用和区别

SpringAOP（基于动态代理）、AspectJ（编译时/运行时增强）JavaAgent基于JVM的InstrumentationAPI，在类加载时或运行时修改字节码，支持对全量类的监控或增强。

潇凝子潇·2025-03-17 06:58

Python第二十三课：自监督学习 | 无标注数据的觉醒

本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习（ContrastiveLearning）框架实现图像掩码自编码器（MaskedAutoencoder）开发实战项目：亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一

程之编·2025-03-17 06:54

97.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：基础概念与架构设计

当文本内容过长无法在固定宽度内完整显示时，跑马灯组件会使文本自动滚动，以便用户可以查看全

·2025-03-17 06:51

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

计算机网络知识点全梳理（一.TCP/IP网络模型）

网络模型概述应用层什么是应用层应用层功能应用层协议传输层什么是传输层传输层功能传输层协议网络层什么是网络层网络层功能网络层协议数据链路层什么是数据链路层数据链路层功能物理层物理层的概念和功能写在前面本系列文章：计算机网络知识点全梳理

hrhcode·2025-03-17 02:28

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。

AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

Windows 下 MySQL 命令行操作全指南：端口修改、服务管理与实用技巧

引言MySQL作为最流行的关系型数据库之一，在Windows环境下的配置与管理是开发者必备技能。本文将以命令行操作为核心，详解如何通过命令修改MySQL端口号、启停服务、自定义服务名等实用操作，并结合常见问题解决方案，帮助用户快速掌握MySQL在Windows中的高效管理方法。一、MySQL服务启停1.通过命令行启停启动MySQL服务：netstartmysql8#根据实际服务名调整（如mysql

·2025-03-17 01:44

【图像分割】Labelme JSON标注转换为TXT代码详解

书接上文：https://blog.csdn.net/qq_49092686/article/details/145114987?spm=1001.2014.3001.5502这里给出更细致的json2txt代码，同时考虑了circle、rectangle这两种情况各位朋友，在使用前，你一定要注意你的json格式是不是跟我的一致，不一致的话是用不了的（是不是也用的labelme制作的数据集）imp

唐king·2025-03-17 01:49

工业相机视频播放(RTSP)

需求：工业相机图像能在rtsp流上播放。实现手段：C#利用工业相机的SDK拿到图后，通过ffmpeg管道推给流媒体程序，再转流播放。模拟测试：两张图在rtsp上进行轮播

CHHC1880·2025-03-17 01:17

Go+Vue通用后台管理项目实战 - 带源码课件 6v6-博客网

实战项目：通过完整项目实战，掌握从需求分析到部署上线的全流程。源码提供：附带完整源码，方便学员学习和二次

6v6-博客·2025-03-17 01:46

3月16日中场五大联赛+德乙赛果预测与临场策略部分公推

【007前进之鹰vs威廉二世】前进之鹰主场强势全取三分【阵容动态】前进之鹰21岁前锋米兰·斯梅茨连续两轮首发出战，上轮贡献关键进球扩大比分，本场将继续担任锋线主力。

weixin_66725336·2025-03-17 01:45

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