加性注意力模型

Canvas引擎：构建强大网页交互的利器

Canvas引擎是一个功能强大的工具，用于在网页上创建动态和交互性的图形。它为开发人员提供了灵活的绘图功能，可以通过JavaScript代码控制和操作图形元素。
心之向往！·2025-01-17 14:39

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注
IT古董·2025-01-17 14:09

数仓实践：如何优雅的设计DWS层？

数据建模无疑是重中之重，如果我们把指标比作树上的果实，那么模型就好
云 祁·2025-01-17 14:37

适合重要数据网站使用的OV SSL证书如何申请

申请OVSSL证书是提升网站安全性与用户信任度的关键步骤，虽然过程相对复杂，但其带来的安全增强效果对于企业级网站至关重要。以下是简化后的详细指南，帮助您顺利完成OVSSL证书的申请。
·2025-01-17 14:03

人生建议往死里学网络安全！零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

一、网络安全的重要性：从‘不学会被黑’到‘学会保护别人’网络安全的概念现在不再是技术圈的独立话题，它已经渗透到社会的各个领域。
黑客老哥·2025-01-17 14:07

网站是怎么实现HTTPS访问的？SSL证书在中间起到什么作用？

网站实现HTTPS访问的步骤与配置指南实现HTTPS访问是提升网站安全性和用户信任度的关键一步。
·2025-01-17 14:31

有趣的科学小实验

比如制作简易的火山爆发模型。准备一些小苏打、红色食用色素、洗洁精和醋。先在一个塑料瓶里放入小苏打、红色食用色素和洗洁精，然后倒入醋。只见瓶子里立刻冒出红色的泡泡，像火山爆发一样。
·2025-01-17 14:01

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。
KeyPan·2025-01-17 13:35

安装指南：LLaMA Factory、AutoGPTQ 和 vllm

安装指南：LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm在本文中，我们将详细介绍如何安装LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm，这些工具在大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs
从零开始学习人工智能·2025-01-17 13:05

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom·2025-01-17 13:03

JAVA中Interface（接口）的使用

interface一、interface概述二、接口的使用1.接口的理解2.定义接口的关键字3.接口内部结构说明：4.接口与类的关系：实现关系5.格式：6.满足此关系之后，说明：7.接口与接口的关系：8.接口的多态性：
爪哇哇哇哇·2025-01-17 13:33

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常 改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-
YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息

一键提取身份证与营业执照信息使用的工具和库步骤和代码示例添加依赖图像预处理和文字识别信息提取使用OpenCV对图像进行预处理OpenCV图像预处理示例集成到OCR服务中在SpringBoot中实现图片中的身份证号、营业执照等信息的识别，可以分为以下几个步骤：图像预处理：为了提高识别的准确性，
一名技术极客·2025-01-17 13:59

如何使用生成式表达式生成列表、元组或字典？

生成式表达式通过在一行代码中完成复杂的操作，极大地提高了代码的可读性和执行效率。下面将详细介绍如何使用生成式表达式来生成列表、元组和字典，并给出具体的示例。
计算机学长大白·2025-01-17 12:58

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

深入探究 Vue 3 中动态组件加载与性能优化

随着前端工程化的深入发展，Vue.js已成为最受欢迎的前端框架之一，其灵活性和生态系统丰富性让开发者爱不释手。然而，当我们开发中大型项目时，性能优化往往成为不得不面对的问题。
桂月二二·2025-01-17 12:27

什么是工业4.0？

而在这场全球性的变革中，工业4.0不仅代表了制造业的未来趋势，更是全球经济发展的新引擎。那么，究竟什么是工业4.0？它如何重塑我们的工业体系，又将带来哪些前所未有的机遇与挑战？
lynn-fish·2025-01-17 12:26

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference
鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

mysql WITH的多种用法与示例

MySQL支持两种类型的CTE：非递归CTE：基本的WITH语句，用于定义一次性计算的结果集。递归CTE：CTE自己引用自己，通常用于分层数据或树状
m0_74824534·2025-01-17 12:21

数据库管理系统（DBMS）与数据库系统（DBS）有什么区别？

它具有数据独立性、低冗余度和紧密联系的特点。数据库管理系统（DBMS）：是一种软件系统，用于创建、管理和维护数据库。
破碎的天堂鸟·2025-01-17 11:50

(二)异步处理机制（Asynchronous Processing）

它适用于耗时的操作（如I/O操作、数据库查询等），通过避免阻塞主线程来提高程序的响应性和性能。C#提供了异步编程支持，尤其是async和await关键字，使得异步代码更具可读性。
海的那边-·2025-01-17 11:20

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

win32汇编环境,窗口程序中基础列表框的应用举例

重点部分加备注。
一品人家·2025-01-17 11:18

华为OD机试 - 推荐多样性（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

一、题目描述推荐多样性需要从多个列表中选择元素，一次性
哪 吒·2025-01-17 11:11

如何学习Transformer架构

Transformer架构自提出以来，在自然语言处理领域引发了革命性的变化。作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。
fydw_715·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

RocketMQ原理解析

RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息队列系统，也是一款高性能、高可用性、高可靠的消息中间件。
Luxangn·2025-01-17 10:04

Spring Boot 统一返回数据格式

统一的返回格式不仅可以提高API的可读性，还能方便客户端解析和处理响应数据。
十二同学啊·2025-01-17 10:34

Python列表

Python有6个序列的内置类型，最常见的是列表和元组，序列可以进行的操作包括：索引，切片，加，乘，检查成员。
柠檬不甜也不嫌·2025-01-17 10:33

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数：是一个关于决策变量的线性函数，通常表示z=ax+by的形式，其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件：是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围，使得问题的解在一定的可行域内。例如x
补三补四·2025-01-17 10:02

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。
·2025-01-17 10:56

如何从一个 Shell 脚本调用另一个 Shell 脚本 ？

这不仅有助于将复杂的脚本组织成可管理的模块，而且有助于脚本的可重用性和可维护性。BasicMethod最直接的方法是在父脚本中使用它的路径。
·2025-01-17 10:25

【2025最新】Onlyfans订阅只看这一篇就够了！史上最详细OnlyFans订阅教程！小白也能两分钟学会订阅Onlyfans！

A：是一个开放性创作分享平台，但是也充斥着成*人内容，这方面用户量堪比P某站Q：Onlyfans在哪里用？A
2401_85282774·2025-01-17 10:31

保证Redis和数据库数据一致性的方法

保证Redis与数据库数据一致性的策略解析在实际应用中，Redis常被用作数据库的缓存层，以加速数据读取。然而，由于Redis与数据库的数据更新机制不同步，可能会导致数据不一致性。
·2025-01-17 10:52

Next.js 15 重大更新解析

这次更新重点优化了开发工作流程、性能表现，并加强了安全性。现在就来深入了解这些新特性。自动化升级工具Next.js15引入了全新的codemodCLI工具，大大简化了版本升级流程。
·2025-01-17 10:51

Ubuntu下Nginx配置ModSecurity详细思路及过程

在Nginx中配置ModSecurity提升Web应用安全性ModSecurity是一个功能强大的开源Web应用防火墙（WAF），能够有效防御各种Web攻击，如SQL注入、跨站脚本（XSS）等。
·2025-01-17 09:20

AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元

它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮
池央·2025-01-17 09:30

python 爬虫学习

目录requst库访问HTML语言常用HTML标签结构性标签文本格式化标签超链接与图像列表标签HTML练习BeautifulSoup处理数据requst库访问fromrequestsimport*response
lally.·2025-01-17 09:00

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

成功

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

玩转随机数：用 JavaScript 掌控不可预测的魔力！

虽然我们无法真正预测未来，但在代码的世界里，随机性给了我们一股强大的魔力。通过使用JavaScript的随机数功能，我们能为程序增添更多不确定性和趣味性。你准备好了吗？
故梦867·2025-01-17 09:30

跟我一起学 Python 数据处理（三十九）：数据库世界的探秘之旅

一、关系型数据库深度解析关系型数据库如MySQL和PostgreSQL，对于具有复杂关联性的数据处理十分有效。就像一个庞
lilye66·2025-01-17 09:29

开源多媒体播放器 VLC 将引入基于 AI 的实时字幕功能

以下是对行业格局可能产生的影响：对VLC自身的影响用户体验提升：该功能可自动为视频生成字幕并支持多种语言实时翻译，对于观看外语影片或有特殊需求的用户，如聋哑人士，无需再寻找合适字幕，大大提升了使用便利性和观影体验
自不量力的A同学·2025-01-17 09:28

【Rust的2种线程锁 & 阻塞 vs 挂起】

async_std::sync::Mutex和std::sync::Mutex之间的主要区别在于它们如何处理线程阻塞和异步编程模型。
LiuIleCPP_Golang·2025-01-17 09:28
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