分代收集算法

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型，实现高效的目标检测。
浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

计算1+2+3+4+5+6...+100用python_100个Python练手小程序，学习python的很好的资料

原标题：100个Python练手小程序，学习python的很好的资料100个Python练手小程序，学习python的很好的资料，覆盖了python中的每一部分，可以边学习边练习，更容易掌握python
weixin_39879881·2025-01-22 18:00

华为OD机试E卷 --快递投放问题 --24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述有N个快递站点用字符串标识，某些站点之间有道路连接。
飞码创造者·2025-01-22 18:29

snmp_exporter组件监控H3c交换机

snmp_exporter是Prometheus的一个组件，用于通过SNMP协议收集网络设备的指标。
会飞的土拨鼠呀·2025-01-22 17:58

差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析

差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析目录差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析1.引言2.差分进化算法(DE)算法原理2.1
闲人编程·2025-01-22 17:57

pythonAI算法中使用ffmpeg推流记录

首先呢需求是这样的需要在远端播放检测的画面这个事情解决的思路1.用的网络摄像头，将摄像头的流推到rtmp1流地址2.项目中的输入流就是rtmp1的地址视频流3.开始对视频各种检测，检测后将帧的frame推到rtmp24.随便找个播放器去播放rtmp2的流期间遇到了一些问题就是推上去的流在远端播放就直接裂开了大概4秒一卡顿，后来发现是ffmpg-r参数默认值是25我的frame推上去的流fps才11
脱僵的的野码·2025-01-22 17:26

《C语言入门100例》(第2例) 给定 n，求 1 + 2 + 3 + ... + n 的和给定 n，求 1 + 2 + 3 + ... + n 的和

与理论计算不同，算法设计中要时刻注意数值计算溢出的情况，以计算n∗(n+1)/2n*(n+1)/2n∗(n+
leapold_Z·2025-01-22 17:54

蓝桥杯day5刷题日记-分巧克力-天干地支-求和

P8647[蓝桥杯2017省AB]分巧克力思路：二分查找#includeusingnamespacestd;intn,k;inth[100010],w[100010];boolcheck(intx){intsum
_yukinoshita_yukino·2025-01-22 17:54

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。
herosunly·2025-01-22 17:23

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

为了解决这一问题，我们提出了一种推理时搜索算法，使语言模型代理能够在交互式网页环境中执行显式的探索和多步规划。我们的方法是一种基于最佳优先（best-first）
feifeikon·2025-01-22 17:23

几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因

可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢：复杂度：DeepFaceLab的算法和模型较为复杂，需要处理大量数据和计算复杂的数学运算，这可能导致训练速度较慢。
AlphaFinance·2025-01-22 17:23

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
生信学习者1·2025-01-22 17:21

Assembly语言的物联网

在这个充满可能性的世界里，各种各样的设备都能互相连接、收集和交换数据。而作为计算机底层的语言，Assembly语言在物联网设备的开发中仍然发挥着重要的作用。
沈霁晨·2025-01-22 17:50

一篇文章让你学会Java之格式化输出

System.out.printf()`方法语法：示例：3.使用`Formatter`类示例：代码分析：二、常见的格式说明符：1.整数类型格式化说明符2.浮点类型格式化说明符3.字符串格式化说明符4.日期和时间格式化说明符5.百分号格式化说明符
凭君语未可·2025-01-22 17:20

算法项目实时推流

1、搭建流媒体服务器下载mediamtx2、视频流直推ffmpeg-stream_loop-1-iDJI_20250109112715_0002_W.MP4-r30-c:vlibx264-presetultrafast-fflvrtmp://192.168.100.20:1935/live/test_chengdu13、硬件加速如果硬件支持，可以使用硬件加速编码器（如h264_nvenc、h264
zk_ken·2025-01-22 16:49

【Springboot】——响应与分层解耦架构

博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结
Y小夜·2025-01-22 16:49

华为OD机试E卷 --矩阵扩散--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述存在一个m×n的二维数组，其成员取值范围为0或1。
飞码创造者·2025-01-22 16:49

控制语句、方法、递归算法

一、控制语句把语句组合成能完成一定功能的小逻辑模块。它分为三类：顺序、选择和循环。1.“顺序结构”代表“先执行a，再执行b”的逻辑。2.“条件判断结构”代表“如果…，则…”的逻辑。3.“循环结构”代表“如果…，则重复执行…”的逻辑。很神奇的是，三种流程控制语句就能表示所有的事情！不信，你可以试试拆分你遇到的各种事情。实际上，任何软件和程序，小到一个练习，大到一个操作系统，本质上都是由“变量、选择语
盗格拉斯·2025-01-22 16:17

CRM系统如何重塑销售全流程绩效分析

一、数据收集与整合：构建分析基础CRM系统能够从多个渠道收集客户数据，包括客户的基本信息、购买历史、互动记录以及销售活动的详细信息。这些数据被整合到一个统一的数据库中，为绩效分析提供了全面的基础。例
·2025-01-22 16:03

算法-查找重复和缺失的数字

力扣题目：645.错误的集合-力扣（LeetCode）集合s包含从1到n的整数。不幸的是，因为数据错误，导致集合里面某一个数字复制了成了集合里面的另外一个数字的值，导致集合丢失了一个数字并且有一个数字重复。给定一个数组nums代表了集合S发生错误后的结果。请你找出重复出现的整数，再找到丢失的整数，将它们以数组的形式返回。示例1：输入：nums=[1,2,2,4]输出：[2,3]示例2：输入：num
程序员南飞·2025-01-22 16:41

飞腾平台Ne10安装使用指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:28

Apache DolphinScheduler 限制秒级别的定时调度

背景ApacheDolphinScheduler定时任务配置采用的7位Crontab表达式，分别对应秒、分、时、月天、月、周天、年。在团队日常开发工作中，工作流的定时调度一般不会细化到秒级别。
·2025-01-22 16:58

飞腾平台VSIPL-FT安装使用指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:58

飞腾平台mlbench安装使用指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:57

飞腾平台FFmpeg安装使用指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:27

飞腾平台Arm ComputeLibrary编译安装指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:26

飞腾X100适配Ubuntu说明

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

飞腾X100适配OpenEuler说明

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

基于飞腾平台的Sqoop的安装配置

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

基于飞腾平台的Hive的安装配置

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:24

华为2024嵌入式研发面试题

01你认为最好的排序算法是什么？在实际的编程中，最好的排序算法要根据实际需求和数据规模来选择，因为每种排序算法都有其优势和劣势。
指尖动听知识库·2025-01-22 15:06

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

在数据科学和文本处理的世界中，字符串匹配是一个非常普遍的问题。FuzzyWuzzy作为一个强大的Python库，通过模糊匹配技术解决了许多由于拼写错误、格式不一致引起的问题。本文将详细介绍FuzzyWuzzy，从基本概念到高级应用，帮助你掌握这一工具。目录FuzzyWuzzy简介安装与快速开始基础用法3.1简单比例匹配3.2部分匹配3.3比例匹配集高级用法4.1令牌排序匹配4.2令牌集合匹配实际应
kdayjj966·2025-01-22 15:05

EasyExcel 导出，保留两位小数并显示 千分位

实体类属性类型为BigDecimal注解@NumberFormat("#,###.00")试过了不顶用，原因不太清楚值为0.81这种，导出后变为.81所以，换个思路，写个转换器，就是麻烦点转换器BigDecimalConvertimportcn.hutool.core.util.StrUtil;importcom.alibaba.excel.converters.Converter;importc
Leslie_Lei·2025-01-22 15:32

什么是数据分析？

数据分析（DataAnalysis）是指通过对数据进行收集、整理、处理、建模和解读，以揭示数据中的有用信息、支持决策和解决实际问题的过程。
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:30

通用人工智能的多层次提示词架构

通用人工智能的多层次提示词架构关键词通用人工智能（AGI），多层提示词架构，人工智能设计原则，算法原理，系统架构设计，应用案例摘要本文将深入探讨通用人工智能（AGI）的多层次提示词架构，阐述其背景、核心概念
AI天才研究院·2025-01-22 14:29

华为发展历程：战略转型与分析

纵观30多年的发展历程，在创始人任正非及创业团队奋力牵引下，全体员工共同奋斗，华为实现了从“一无所有”到“三分天下”、从“积极跟随者”到“行业领先者”的跨越式发展。
常耀斌·2025-01-22 14:28

DeepSeek-V2

DeepSeek-V2是由幻方量化旗下的AI公司DeepSeek发布的第二代MoE（Mixture-of-Experts）大模型，具有显著的性能和成本优势。
百态老人·2025-01-22 14:55

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景，深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来，并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求，将请求数据输入到深度学习模型中进行推理，并将推理结
AI天才研究院·2025-01-22 14:54

数据处理 -- CRC（循环冗余校验）技术文档

CRC（循环冗余校验）技术文档整理CRC32（CyclicRedundancyCheck32-bit）是一种常见的校验和算法，广泛应用于网络通信、文件校验等领域。
sz66cm·2025-01-22 14:23

高可用高负载高并发的互联网应用的架构设计

高可用高负载高并发的互联网应用的架构设计关键词：高可用性、高负载、高并发、分布式系统、负载均衡、缓存、数据库优化、微服务架构1.背景介绍在当今数字化时代，互联网应用已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
AI架构设计之禅·2025-01-22 13:51

PID 控制算法（四）：动态调整 PID 参数

在一些复杂的控制系统中，PID控制器可能会因为参数不当，导致震荡（Oscillation）或过冲（Overshoot），这会影响系统的稳定性和响应速度。在这种情况下，动态调整PID参数是一个有效的方案。为什么需要动态调整PID参数？在传统的PID控制器中，比例（Kp）、积分（Ki）和微分（Kd）系数通常是静态设定的。然而，这些系数在某些情况下可能不适应系统的变化，特别是当系统工作在不同的操作点或者
为也科技·2025-01-22 13:18

将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南

将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南在物联网（IoT）和边缘计算迅猛发展的今天，将智能功能嵌入到资源有限的低端单片机（MicrocontrollerUnit,MCU）上，已经成为许多开发者和工程师追求的目标
为也科技·2025-01-22 13:17

25/1/21 算法笔记＜ROS2＞ 编译ROS2 c++节点文档步骤

在ROS2中，创建节点是指编写一个程序（通常是C++或Python代码），这个程序能够与ROS2系统进行交互，执行特定的任务。节点是ROS2中最基本的执行单元，每个节点通常负责完成一个特定的功能，例如控制机器人、处理传感器数据或执行计算。完整步骤：编译ROS2C++节点1.准备工作有ROS2安装colcon构建工具安装turtlesim包2.创建工作空间创建工作空间：ROS2的工作空间是一个目录结
青椒大仙KI11·2025-01-22 12:44

为什么是B+树？【深度解读】

文章目录前言一、怎样的索引的数据结构是好的二、二分查找特点缺点三、二分查找树特点缺点四、自平衡二叉树特点缺点五、B树特点缺点六、B+树定义单点查询插入与删除效率范围查询总结七、MySQL的B+树InnoDB
UPUP小亮·2025-01-22 12:43

acwing搜索与图论（二）基础dijkstra算法

#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=510;intn,m;intg[N][N];intdist[N];boolst[N];intdijkstra(){memset(dist,0x3f,sizeofdist);dist[1]=0;for(inti=0;idist[j]))t=j;}st[t]=true;for(intj=1;j<=n
一缕叶·2025-01-22 11:07

量子计算：编程世界的未来战场

你是否曾经在编写复杂算法时，遇到需要巨大的计算资源才能完成的任务？传统计算机虽然快速，但有些问题对它们来说依然是巨大的挑战，比如大规模数据处理、密码破解、分子模拟等等。
大梦百万秋·2025-01-22 11:35

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现项目概述与调整

1.1项目研究目的与创新点复述1.1.1.研究目的本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性1.1.2.创新点1、通过构建数据集和设计实验，本研究汇总性地得到各个架构下物联网漏洞挖掘静态方法的最优方法2、在以往的研究中，只是做了某个架构内或者跨架构方法之间的比
XLYcmy·2025-01-22 11:04

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。
Francek Chen·2025-01-22 11:34

NocoBase 本周更新汇总：详情区块联动规则

主要面向测试用户,用于收集反馈和进一步优化功能。适合愿意提前体验新功能并提供反馈的测试用户。develop：开发中的版本，包含最新
·2025-01-22 11:19

Mysql：关于查询的那些事儿

UPDATE等关键字,在这篇文章中，我们只要讲讲关于SELECT的部分；SELECT查询的基础语法查询表中所有列的数据SELECT*FROMtable也可以查询表中一个或者多个列的数据，在列明之间用逗号,分
·2025-01-22 11:17
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