加载JSON模型第39页

鸿蒙HarmonyOS开发实战—安全管理（权限开发）_鸿蒙权限

大多情况下，系统已定义的权限满足了应用的基本需要，若有特殊的访问控制需要，应用可在config.json中以"defPermissions":[]属性来定义新的权限，并通过“availableScope

2301_79985178·2024-08-31 08:54

Vue3项目中页面滚动加载更多的原生操作

效果:数据未回来就是加载中,加载数据完成后就会显示没有更多的数据了步骤一,定义无限下拉的商品组件:xtx-infinite-loading.vue使用了vueuse中的useIntersectionObserve

是要开心的婷婷呀~·2024-08-31 08:53

Vue jquery.masonry 滑动自动加载瀑布流

虽然masonry.pkgd.min.js最新版本是4.2.0,但是本文章中采用的是V2.1.04，这里面已经集成了imagesloaded，所以不需要引入2次div代码为{{x.title}}</

fanruitian·2024-08-31 08:23

YoloV8改进策略：主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进

本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM（AdaptiveYOLOMulti-task）模型，该模型旨在进一步提升实时性能，同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力

AI智韵·2024-08-31 08:21

常用正则表达式集合

，学的人头晕眼花，一些看起来奇奇怪怪的字符串就能干很多行代码才能干成事的……虽然这些年也陆续用过正则，都是随用随学（长久不用，具体的细节忘得差不多了），现在不但网上内容丰富，又有了一本正经胡说八道的大模型捣乱

炽天使328·2024-08-31 08:48

Lambda表达式解析

1.为什么要有Lambda表达式在处理集合操作、事件监听、线程任务等场景时，程序员想要简化编程模型，同时提高代码的可读性，于是引入Lambda表达式。（1）简化匿名内部类的使用。

一只BI鱼·2024-08-31 08:48

小麦的反思| 从人格三层次模型看自己是否自洽

01《象与骑象人》这本书介绍了人格三层次模型。人的人格分为三个层次：最底层--基本特质；中层--个别性调试；高层--人生故事。最底层--基本特质，即大象的特质，是由基因决定的。

小麦_1103·2024-08-31 08:30

微信小程序：自定义 tabBar 效果

自定义tabBar效果自定义tabBar在app.json中的tabBar里设置custom为true就可以关闭原生tabBar。开启自定义tabBar原生的tabBar内容不删除，兼容低版本。

孤安先生·2024-08-31 07:14

Python学习和面试中的常见问题及答案

这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。一、Python编程问题解释Python中的装饰器（Decorators）是什么？它们的作用是什么？

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合

基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合，基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型，用于像素级医学图像融合。

顶呱呱程序·2024-08-31 07:13

如何用GPT进行编程辅助？

随着人工智能技术的迅速发展，GPT（生成型预训练模型）已成为开发者的得力助手之一。无论是编写代码、调试、生成文档，还是解决编程问题，GPT都能提供显著帮助。

玩AI的小胡子·2024-08-31 07:12

大模型之带你了解plugins、GPTs的前生今世，GPT-4 turbo何以让众多创业者一夜无眠，及主要应用：RAG、Agent

写在前面的话在前面几个章节，我们在熟悉了大模型的一些概念，学习了大模型的提示工程，体验了Chat的使用。今天这个章节是为了接下来我们使用大模型做应用开发做准备。

AGI大模型老王·2024-08-31 06:10

DNN学习平台（GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3）

主界面：3，部分功能演示如下（1）识别网络图片（2）GoogleNet分类（3）人脸识别（4）SSD目标检测（5）FasterRCNN目标检测资源链接（含源码）前言还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的

吾名招财·2024-08-31 06:10

vue 父组件样式影响子组件

vue的单文件组件是通过vue-loader加载的，就抱着试试看的心态去撸文

老灯儿·2024-08-31 06:38

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

前端监控之白屏异常

比如渲染函数报错、Vue或React路由页面没有内容、网页加载很慢很慢以至规定的时间范围内一直没内容。监控白屏异常能发现一些遗漏的bug并及时修复。

github_35780652·2024-08-31 06:07

基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型，结合云计算与自动化图像处理技术，实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。

FL1623863129·2024-08-31 06:05

前端速通面经八股系列(六）—— Vue(下)

接上ueueVue下篇四、路由1.Vue-Router的懒加载如何实现2.路由的hash和history模式的区别1.hash模式2.history模式3.两种模式对比3.如何获取页面的hash变化4.

真的很上进·2024-08-31 06:34

vue3+ts项目新建后找不到模块vue或类型{}上不存在属性

在tsconfig.json文件中增加一行代码：让ts识别vue文件"include":["src/**/*.ts","src/**/*.d.ts","src/**/*.tsx","src/**/*.vue

夏与冰·2024-08-31 06:34

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

知识图谱的生成上，利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱，包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG（以下简称MS-GRAG）有很多相似和同源之处，但也有很多的不同。

赖皮猫·2024-08-31 05:32

在neo4j中导入csv文件并构建知识图谱

从开源社区中下载下来的数据文件还是json，先用python把json文件转为csv文件。

芹菜还是菜·2024-08-31 05:31

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归

婉妃·2024-08-31 05:05

第65期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2024-08-31 05:26

Hi式复盘Day88/365 偏题的作文。

【反思】：效果图画的慢一个原因是注意力不集中，还有一个原因就是自己没有一个完备的素材库，我几乎所有的东西都要去网上找，连一个贴图库都没有，这当然会花费很多的时间去找贴图、找模型。

陆文博·2024-08-31 04:12

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务

目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中，我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数，它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法

E寻数据·2024-08-31 04:54

1-pipeline()函数-transformers-python库

Transformer模型用于解决各种NLP任务，Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。

Flora-pi·2024-08-31 04:53

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果

创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

Glide生命周期监听原理以及简单应用&利用空Fragment代理Activity

初始化开始分析1.2原理总结2.简单应用2.1应用场景1-主题切换之昼夜模式变化监听2.2应用场景2--SDK打开特定应用或Activity3.总结相信大家都用过Glide，Glide是一个快速高效的图片加载库

cry kid·2024-08-31 04:53

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础

石溪·2024-08-31 04:51

Datawhale AI夏令营

frame_id：不同帧event_id：一帧里面出现的不同车辆idbbox：车辆位置模型输入输出猜测1）如果识别车辆很容易，那么输入原始音频x，标出每帧的位置作为输出，记为y。放进

于弋gg·2024-08-31 04:21

OpenCV小练习：人脸检测

OpenCV自带人脸检测模型，拿来就能用。所以“人脸检测”这个任务对于OpenCV而言真是太简单了——感叹一下：OpenCV太强大了！相关的介绍文章在网上可以搜到很多，原本我觉得没必要再写一篇了。

happydeer·2024-08-31 04:20

onnx转tensorRT模型出现错误 This version of TensorRT only supports input K as an initializer

问题onnx模型转tensorRT模型时，出现错误。

lainegates·2024-08-31 04:49

[模型部署] ONNX模型转TRT模型部分要点

本篇讲“ONNX模型转TRT模型”部分要点。以下皆为TRT模型的支持情况。模型存为ONNX格式后，已经丢失了很多信息，与原python代码极难对应。

lainegates·2024-08-31 04:19

高鸿业宏观经济学第七版课后答案

97adebda-f4df-4cf8-bdc2-e5e4a690128a第12章宏观经济的基本指标及其衡量12.1 复习笔记12.2 课后习题详解12.3 名校考研真题详解第13章国民收入的决定：收入-支出模型

zgxxw·2024-08-31 03:18

【flask框架搭建服务器demo】Python 使用轻量级 Flask 框架搭建 Web 服务器可视化数据库数据demo

article/details/122289200本文主要给出一个可视化sqlite数据库数据的demo，先展示一下效果：主要的代码如下（1）app.py文件fromflaskimportFlask,jsonify

嘻嘻仙人·2024-08-31 03:15

python基础学习(最终篇)

文章目录JSON的基础使用一.JSON简介二.JSON语法规则三.JSON数据类型四.JSON对象五.JSON数组六.JSON函数1.json.dumps2.json.loads3.json.dump4

晚睡早起₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑·2024-08-31 03:14

标题：Embassy-Boot：轻量级引导加载程序

引言嵌入式系统开发过程中，引导加载程序是至关重要的一环，负责管理固件的加载与更新。embassy-boot是一个轻量级、可靠的引导加载程序，支持断电保护的固件升级以及固件回滚功能。

m0_63714693·2024-08-31 03:11

linux：网络编程之TCP

一、三个模型1.B/S（Browser/Server）模型定义：B/S模型是一种网络架构模式，其中用户通过网页浏览器（如Chrome、Firefox等）来访问和使用服务器上的应用程序或数据。

htx nb·2024-08-31 02:10

破解赚钱两级化

赚钱的本质还是稀缺，占据资源稀缺处的好事当然是知道的越少越好，等到竞争激烈、市场饱和，那就利润稀薄了，所以最好是有强大的壁垒，能参与的少，技术要做专利布局，比如高通，商业模式要做势能布局，强者越强，而金融市场有数据模型

尘世知行者·2024-08-31 02:52

【ShuQiHere】用类来实现LSTM：让你的模型拥有更强的记忆力

【ShuQiHere】欢迎回到ShuQiHere！今天我们要来聊一聊LSTM（LongShort-TermMemory），一种非常流行的循环神经网络（RNN）变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。今天，我们将用类的方式来实现LSTM，并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM？LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入“门”的机制，能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】微调与训练恢复：理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法

【ShuQiHere】在深度学习的世界中，训练一个模型不仅需要时间，还需要大量的计算资源。比如，你已经花了几天时间训练一个模型，但突然间，电脑崩溃了，你的所有进度都丢失了。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

Phenaki——文本描述生成动画或视频，动态视频序列。

用户只需输入一段描述，模型

爱研究的小牛·2024-08-31 02:06

在 CentOS Stream 9 中安装 MySQL 8

LuckyTHP·2024-08-31 02:06

《第二十九章性能优化 - 界面流畅度优化》

二、减少布局层级（一）布局层级过多的影响布局层级过多会导致以下问题：加载时间延长：Android系统在解析和绘制布局时，需要处理更多的节点，从而增加了加载时间。

黑色叉腰丶大魔王·2024-08-31 02:35

http请求，结合springboot

目录简单参数&实体参数get请求post请求简单参数&实体参数【总结】springboot中接受简单参数@RequestParam注解实体参数接收数组集合参数数组接收集合接收数组集合参数【总结】日期参数请求JSON

开发爱好者er·2024-08-31 01:34

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

Spring AI

主要特性：支持跨AI提供商的便携式API，用于聊天、文本到图像和嵌入模型。同时支持同步和流API选项

java_heartLake·2024-08-31 01:31

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

深度学习系列70：模型部署torchserve

1.流程说明ts文件夹下，从launcher.py进入，执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数，启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket

IE06·2024-08-31 00:25

推荐频道

加载JSON模型

鸿蒙HarmonyOS开发实战—安全管理（权限开发）_鸿蒙 权限