同一机器第25页

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型

这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环（RNN）和卷积（CNN）网络结构，用于序列转换任务，如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans

金外飞176·2025-02-11 09:07

AWS 云安全性：检测 SSH 暴力攻击

由于开源、低成本、可靠性和灵活性等优势，云基础设施主要由基于linux的机器主导，然而，它们也不能幸免于黑客的攻击，从而影响云的安全性。攻击Linux机器最流行的方法之一是通过SSH通道。

ManageEngine卓豪·2025-02-11 09:01

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。

TheYeah·2025-02-11 09:01

Python时间魔法：当你按下暂停键的代码世界

traveler=time_machine()print(next(traveler))#回到1920年print(next(traveler))#穿越到2050年这不是普通的函数，而是一台可以随时暂停的时间机器

虫洞没有虫·2025-02-11 09:31

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

ROS应用之AMCL话题与消息接口

AMCL话题与消息接口前言在机器人定位与导航中，AMCL（AdaptiveMonteCarloLocalization）作为自适应蒙特卡洛定位算法的核心组件，承担着位置和姿态估计的重要职责。

古月居GYH·2025-02-11 08:26

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

[硬件选型] 工业镜头参数和选型

本文由丶布布原创，首发于CSDN，转载注明出处现在的付出，都会是一种沉淀，只为让你成为更好的人✨文章预览：一.前言二.镜头的分类三.镜头的重要参数四.镜头选型实战演练一.前言光学镜头在机器视觉系统中具有非常重要的地位

丶布布·2025-02-11 08:25

2025最新主流深度学习算法全解析

它如同一把神奇的钥匙，开启了智能时代的大门，让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。

lucky_syq·2025-02-11 08:25

面经zhenyq

分层动画允许在同一个角色的不同部分同时播放独立的动画。例如：上半身可以播放挥剑动作。下半身仍然保持行走或站立的动作。2.基础准备确保角色有绑定骨骼的Avatar，并设置好Animator。

微醺欧耶·2025-02-11 08:22

强化学习关键技术：重要性采样深度剖析

判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize）（四）与真实值对比（如果已知）四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析（一）机器人路径规划

进一步有进一步的欢喜·2025-02-11 08:21

编程语言的未来

它们是软件开发的核心，为程序员提供了与机器沟通的桥梁。那么，在技术不断进步的未来，编程语言的走向又将如何呢？

胡图不迷糊·2025-02-11 07:48

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

python命名规范

Python命名规范module_name,package_name,模块名，包名ClassName,ExceptionName,类名，异常名（以Error结尾），将相关的类和顶级函数放在同一个模块里，

一叶呼呼·2025-02-11 07:17

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

Qt+海康虚拟相机的调试

做机器视觉项目的时候，在没有相机或需要把现场采集的图片在本地跑一下做测试时，可以使用海康的虚拟相机调试。

光谷码农·2025-02-11 07:12

198. 打家劫舍

每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。

完美代码·2025-02-11 06:10

基于数据库配置的 JSON 转换工具，解决两个不同结构不同字段名的 JSON字符串之间的转换问题，支持xml形式的JSON

问题1.第三方的接口参数JSON属性名称与文档不一致2.第三方的接口入参JSON结构与文档不一致3.同一个业务，不同系统的接口结构不一样如何在不修改原有代码的基础上，对参数进行动态的转换解决上述问题？

toneylyx·2025-02-11 06:40

337-打家劫舍3

如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫，房屋将自动报警。计算在不触动警报的情况下，小偷一晚能够盗取的最高金额。示例1:输入:[3,2,3,

littleBoy777·2025-02-11 06:36

LeetCode337. 打家劫舍3

如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫，房屋将自动报警。给定二叉树的root。返回在不触动警报的情况下，小偷能够盗取的最高金额。涉及tag二叉树-bfs算法思路方法1：本题是一道动

keavykk·2025-02-11 06:06

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

React组件抽象

组件抽象指的是让不同组件公用同一类功能，可以说成组件功能复用，在不同的设计理念下，有许多抽象方法，而对于React，主要有两种：mixin和高阶组件。

weixin_34041003·2025-02-11 05:30

ChatTTS，一款基于Python的自然语言处理工具，适合智能聊天机器人领域！

####项目名称：ChatTTS #####项目介绍 ChatTTS是一个基于Python的自然语言处理工具，用于构建智能聊天机器人。

m0_75259337·2025-02-11 05:28

编译器简介

嵌入式产品的处理器芯片，软件在上面运行的原理是0101二进制码组成的指令集；例如我们的应用是计算两个数的和，我们的程序如果用C++编写可能如下所示：intsum(inta,intb){returna+b;}在机器的世界里

工程有解·2025-02-11 04:56

增强具身基础模型的通用动作

尽管有许多众包具身数据集可用，但由于不同机器人的物理具身和控制界面不同，它们的动作空间往往表现出显著的异

硅谷秋水·2025-02-11 04:25

Go_Json的序列化和反序列化

Json易于机器解析和生成，并有效的提升网络传输效率，通常程序传输时会先将数据

itzhuzhu.·2025-02-11 04:23

go语言结构体与JSON序列化

同时也易于机器解析和生成。JSON键值对是用来保存JS对象的一种方式，键/值对组合中的键名写在前面并用双引号""包裹，使用冒号:分隔，然后紧接着值；多个键值之间使用英文,分隔。

唐维康·2025-02-11 04:51

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

react和vue的diff算法的差别

React的Diff算法React的diff算法主要基于以下几个原则：同层比较：React只会比较同一层级的节点，不会跨层级比较。假设跨层级的变化较少，从而简化了算法，提高了性能。

迷途小码农零零发·2025-02-11 03:44

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

Kfold交叉验证心得

1.容易给机器造成过重负担，花费大量时间。2.每一次验证的测试集（或验证集）中数据太少，很难得到准确的误报率。

野营者007·2025-02-11 02:41

python import 自己写的py文件

确保待导入的模块与当前执行文件（主程序）位于同一目录，或者位于已知的目录（如在sys.path中的目录）内，或者它们之间的关系可以通过相对导入来表达。

三希·2025-02-11 02:34

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

C++ 多态类型

在程序设计中，多态性是名字相同的函数，这些函数执行不同或相似的操作，这样就可以用同一个函数名调用不同内容的函数。简而言之“一个接口，多种方法”。多态是以封装和继承为基础的。

BUG_C++·2025-02-11 01:01

RPC 的特性与优势：包括可靠性、效率、容错性等

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介“远程过程调用”（RemoteProcedureCall）或称之为RPC，它是一种通过网络通信在不同的机器上执行代码的技术。

AI天才研究院·2025-02-11 00:24

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

Java 中的重写与重载：深入解析与实践

1.重载（Overloading）定义重载是指在同一个类中，

专业WP网站开发-Joyous·2025-02-11 00:20

大模型入门（六）—— RLHF微调大模型

构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己领域的RLHF模型，也可以尝试用ch

LLM.·2025-02-10 23:17

【选题推荐】机器视觉毕业设计选题题目汇总：算法目标检测

亲爱的同学们，转眼间我们已经迎来了大四，这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证，或是寻找实习机会，同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计，很多同学可能会感到陌生，不知道从何下手，也不确定自己适合哪些方向的课题。为此，我整理了一个毕业设计选题专栏，希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问，欢迎随时来问我哦！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的

微光DeepLearning·2025-02-10 23:15

c#中lock的经典示例

其作用是通过给临界区（即多线程访问共享资源的代码段）加锁，使得在同一时刻只能有一个线程进入执行该代码段。

飞由于度·2025-02-10 23:13

linux 命令

仅列出显式文件)tab键可以补全名字或命令Ctrl+A=home移动光标到行首Ctrl+E=end移动光标到行尾Ctrl+C终止当前程序Ctrl+L清理屏幕显示pwd：打印当前路径-P物理路径-L连接路径硬连接，同一个文件

qq_1403034144·2025-02-10 23:13

whistle 安装证书之后无法抓包的一种可能: rootca.pro 内容变更

whistle抓不到包参考:https://github.com/avwo/whistle/issues/1037whistle的证书叫做rootca.pro但是rootca.pro的内容不是固定不变的你在A机器上

·2025-02-10 23:21

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

C# 封送和远程编程介绍

学习资料.NET学习资料.NET学习资料在C#编程领域中，封送（Marshaling）和远程编程（RemoteProgramming）是两个极为重要的概念，它们为开发者提供了与不同环境、不同进程或不同机器上的代码进行交互的能力

来恩1003·2025-02-10 22:06

t450加固态硬盘教程_Thinkpad T450 超级笔记本开箱更换SSD和内存

本来当时机器来的时候就

weixin_39668496·2025-02-10 22:33

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

在国内服务器搭建Telegram机器人：使用Cloudflare Workers的详细步骤

在国内环境下搭建Telegram（TG）机器人并不是一件简单的事情，但由于CloudflareWorkers提供的强大功能和灵活性，我们可以绕过一些网络限制，实现TG机器人的部署。

iusdbjkjoi·2025-02-10 20:23

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