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图像深度信息
一文读懂!OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1,小白也能轻松实操的超详细教程(完整教程及源码)
深入阐述特征提取、模型训练方法,包含传统与
深度
学习方式,还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程,包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE
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2025-03-07 18:21
opencv
人工智能
计算机视觉
人脸识别
Office组件无法正常使用的解决方法
异常
信息
如下:无法将类型为“Microsoft.Office.Interop.Excel.ApplicationClass”的COM对象强制转换为接口类型“Microsoft.Office.Interop.Excel
weixin_30788731
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2025-03-07 18:20
练习题:70
Python题目题目编写一个函数,接受两个参数,进行除法运算,如果除数为0,使用try-except语句捕获异常并返回错误
信息
。
狐凄
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2025-03-07 18:20
练习
算法
Python OCR库:自动化测试验证码识别神器!
在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)库能够帮助我们将
图像
中的文字提取出来。
测试大大怪
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2025-03-07 17:19
python
ocr
selenium
appium
功能测试
测试用例
测试工具
实用AI工具推荐
DALL·E:由OpenAI推出,能根据文字描述生成
图像
,适合设计师和内容创作者快速创
DHLSP15
·
2025-03-07 17:17
1024程序员节
人工智能
ai
Nacos
深度
解析与实战指南:构建云原生微服务的核心枢纽
1.Nacos简介Nacos(DynamicNamingandConfigurationService)是阿里巴巴开源的云原生平台核心组件,集服务发现、配置管理、动态DNS和服务元数据管理于一体,支持Kubernetes、SpringCloud、Dubbo等主流生态。其核心理念是帮助开发者快速构建弹性可扩展、高可用的微服务架构。核心优势:一站式解决方案:同时管理服务与配置,降低组件维护成本。多环境
小小初霁
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2025-03-07 17:14
云原生
微服务
架构
弹性算力革命:企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界
随着人工智能、大数据、
深度
学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透,企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·
2025-03-07 17:21
弹性算力革命:企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界
随着人工智能、大数据、
深度
学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透,企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
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2025-03-07 17:21
Mybatis xml 无法正常解析 Invalid bound statement
作为配置中心;问题定位首先看了一下网上说的常见几种问题,比如id不匹配,或者说pom里缺少resource配置导致target里没有xml;这些都没有出现;那接下来就只能从源码出发解决问题;通过报错的堆栈
信息
我发现问题的出发点是在这里
·
2025-03-07 17:21
javaspringboot
九章云极DataCanvas公司与 GSMA共推 AI 普惠算力全球化发展
近日,全球移动通信系统协会(GSMA)大中华区总裁斯寒一行到访九章云极DataCanvas公司总部,双方围绕AI智算技术创新、算力生态建设及全球化合作展开
深度
交流,并达成多项战略合作共识。
·
2025-03-07 17:20
人工智能
DAY02-C语言中的数据类型
数据有很多种,最简单的就是数字,同时也可以为文字、
图像
、声音等。对于数据,较为官方的定义是:数据是
信息
的载体,是描述客观事物的数、字
Nanhuiyu
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2025-03-07 16:05
C/C++
c语言
数据类型
江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏
实验1补充:C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸(实验最终现象)四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成
图像
数据
刘小橙666
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2025-03-07 16:04
51单片机
51单片机
学习
笔记
期权常见的六大交易误区
误区一
深度
虚值期权回报率更高在期权交易过程中,选择行权价格也较为重要。从行权价格与标的物价格关系分析,行权价格偏离标的物价格越远,期权价格越低。
qiquan_1234
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2025-03-07 16:34
期权
金融
期权
外汇
【2025年22期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股历史成交分布数据获取实例演示及接口API说明文档
无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面
信息
,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的
信息
,从而为投资策略提供坚实有力的指导。
不会写代码的码农农
·
2025-03-07 16:33
python
java
开发语言
股票api
股票数据
股票数据接口
深度
学习主流经典框架PyTorch(day2)
五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy,此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom
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2025-03-07 16:32
深度学习
pytorch
人工智能
集团邮箱公司地址怎么设置?
集团邮箱公司地址怎么设置,只需通过邮箱管理后台,填写公司地址
信息
并完成验证即可。
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2025-03-07 16:14
HTML:Web 开发的基石
在互联网的广袤世界里,网页构成了
信息
交互的主要界面。无论是新闻资讯、电商购物,还是社交娱乐,每一个网页背后,都离不开HTML这一关键技术的支撑。
烂蜻蜓
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2025-03-07 16:27
HTML
前端
html
html5
css
【量化科普】Arbitrage,套利
这种不一致性可能来源于
信息
不对称、市场分
量化投资技术
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2025-03-07 16:24
量化科普
Python
量化
miniQMT
QMT
量化交易
量化投资
C、C++ 与 C# 的区别及应用场景
C、C++与C#的区别及应用场景随着
信息
技术的快速发展,编程语言的选择对于项目成功至关重要。C、C++和C#是三种广泛使用的编程语言,它们各自具有独特的特点和适用领域。
xl.liu
·
2025-03-07 16:23
c语言
c++
c#
【AI学习从零至壹】pytorch基础
张量的属性张量的索引和切⽚:张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的
深度
学习框架
flyyyya
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2025-03-07 15:53
AI
算法
人工智能
学习
pytorch
oracle rman 00571,rman备份报RMAN-00571、RMAN-00569、RMAN-03009
rman备份时报错
信息
:RMAN-03009:failureofbackupcommandonORA_DISK_1channelat07/03/201210:35:17ORA-19809:limitexceededforrecoveryfilesORA
weixin_39864571
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2025-03-07 15:20
oracle
rman
00571
前端流式输出
深度
解析:技术原理、实战应用与性能优化
一、流式输出的革命性意义1.1传统数据加载的痛点白屏等待:根据Google核心性能指标统计,页面加载时间超过3秒会导致53%的用户流失内存压力:单次加载10MBJSON数据会使内存占用飙升300MB+响应延迟:金融行业实时行情系统要求数据延迟{renderTableRow(data);});3.2Server-SentEvents(SSE)//客户端consteventSource=newEven
斯~内克
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2025-03-07 15:48
前端
网络
前端
性能优化
MOE(Mixture of Experts,混合专家)
MixtureofExperts,混合专家)一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE(MixtureofExperts,混合专家)架构是一种用于提高
深度
学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP
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2025-03-07 15:47
教学
2021
论文
人工智能
深度学习
语言模型
机器学习
C# 从字符串中分离文件路径、文件名及扩展名
C#从字符串中分离文件路径、文件名及扩展名对文件进行操作时,首先要获取文件路径
信息
,然后创建文件对象,通过IO流将数据读取大宋内存中并进行处理。
PfCoder
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2025-03-07 15:46
C#
c#
开发语言
Manus 和 DeepSeek 一个思考一个执行
以下是具体区别:1.核心定位:军师vs特种兵DeepSeek(
深度
求索)特点:专注于知识推理与内容生成,擅长分析复杂问题、输出高精度文本(如法律文书、学术论文)。
ljaizr
·
2025-03-07 15:13
深度学习
机器学习
人工智能
深度
学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归
前言线性回归解决的是回归问题,而逻辑回归解决的是分类问题,这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型,而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元,因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归?逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,是监督学习的一种重要方法,主要用于二分类问题,但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是,对于一个二分类问题,先根据
冲鸭嘟嘟可
·
2025-03-07 14:53
深度学习
逻辑回归
python
人工智能
PCB 目标检测数据集
目标检测数据集介绍****关键词**:工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板(PCB)缺陷检测**任务,专为工业质检场景设计,提供高精度标注的PCB
图像
及缺陷目标
信息
晨兆
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2025-03-07 14:21
目标检测
芯昇XS9922B:四通道 多合一模拟高清解码器国产芯片对标TP
芯片将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化,视频解码以及2D
图像
处理之后,转化为YCbCr,并以MIPICSI接口传输给主控编码芯片。
AUTO_15019947865
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2025-03-07 14:49
嵌入式硬件
单片机
面试基础---MySQL 分布式 ID 方案
深度
解析
MySQL分布式ID方案
深度
解析:UUID、自增ID与雪花算法引言在分布式系统中,生成全局唯一的ID是一个常见的需求。
WeiLai1112
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2025-03-07 14:18
mysql
vue.js
第三十天:Scrapy 框架-分布式
文章目录一、介绍scrapy-redis框架二、分布式原理三、分布式爬虫的实现四、scrapy-redis框架的安装五、部署scrapy-redis六、给爬虫增加配置
信息
七、运行程序八、数据导入到mongodb
穿梭的编织者
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2025-03-07 14:48
Python爬虫训练营
scrapy
分布式
爬虫
阿里深夜开源QwQ-32B模型,仅需1/10的成本即可比肩R1满血版
例如,DeepSeekR1通过整合冷启动数据和多阶段训练,实现了最先进的性能,使其能够进行
深度
思考和复杂推理。这一次,我们探讨了大规模强化学习(RL)
伪_装
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2025-03-07 13:45
LLM
python
大模型
LLM
Agentic:基于DeepSeek V3与R1的智能代理技术
深度
解析
引言人工智能的快速发展正在重塑我们的技术世界,而智能代理(Agentic)作为AI领域的新兴分支,正以其自主性、适应性和智能化特性吸引着越来越多的关注。与传统工具不同,Agentic技术赋予系统感知环境、推理决策并主动执行任务的能力,使其成为连接人类与数字世界的“智能助手”。在这一领域,DeepSeek推出了两款强大的模型:生成式文本模型DeepSeekV3和推理生成式文本模型DeepSeekR1
weixin_40941102
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2025-03-07 13:45
人工智能
具有自主规划与决策能力的 RAG 工作全面解析
简介RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种将
信息
检索与生成模型相结合的技术,广泛应用于需要外部知识支持的AI任务。
weixin_40941102
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2025-03-07 13:15
人工智能
机器学习
大数据
探索智能边界:
深度
求索(DeepSeek)技术全景解析与实战指南
引言:智能时代的探路者在人工智能技术持续突破的2023年,一家名为
深度
求索(DeepSeek)的中国AI公司正在用独特的技术路径重新定义智能边界。
瘸
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2025-03-07 13:43
deepseek
ai
人工智能
深度学习
agi
开发者工具
【
图像
去噪】基础知识之加噪 | 给
图像
加噪的若干种方式,包括加高斯白噪声(AWGN)、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声(SIDD、DND)等
请先看【专栏介绍文章】:【
图像
去噪(ImageDenoising)】关于【
图像
去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总
十小大
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2025-03-07 13:11
人工智能
计算机视觉
深度学习
图像处理
图像去噪
python
pytorch
深度
学习的数学之魂:传统机器学习的超越者
深度
学习的数学之魂:传统机器学习的超越者前言第一部分:神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分:网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分:
图像
的力量与直观理解
洋葱蚯蚓
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2025-03-07 13:39
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
经验分享
个人开发
数据挖掘
机器学习与
深度
学习里生成模型和判别模型的理解
两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念:1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习;2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器,无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器;3、所以说,有监督的机器学习可以抽象为一个分类task,而无监督的基本完成的是聚类;4、有监督的机器学习中,我们可以概述为通过很多有标记的数据,训练出一个模型,然后利用这个,对输入的X进行预
程序员羊羊
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2025-03-07 12:03
机器学习
深度学习
人工智能
php
学习
chatgpt
前端
(24-1)DeepSeek中的强化学习:DeepSeek简介
DeepSeek以卓越的创新精神和前沿的技术架构,突破常规极限,将海量知识与智能推理完美融合,展现出惊人的计算力与思维
深度
。
码农三叔
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2025-03-07 12:33
强化学习从入门到实践
transformer
人工智能
大模型
架构
强化学习
DeepSeek
Spring Boot 3.0
深度
实战:从核心特性到生产级调优
一、SpringBoot3.0核心特性解读1.1JDK17LTS支持(实测性能提升)记录类(Record)与SpringDataJPA完美适配模式匹配简化类型判断密封类(SealedClass)增强DTO安全性//使用Record优化DTOpublicrecordUserDTO(@NotBlankStringusername,@EmailStringemail){}//密封接口定义响应类型publ
Code_Cracke
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2025-03-07 12:02
Java
spring
boot
后端
java
常见网络协议考察知识点
说说http,https协议;HTTPS(SecureHypertextTransferProtocol)安全超文本传输协议:它是一个安全通信通道,它基于HTTP开发,用于在客户计算机和服务器之间交换
信息
Hacker_xingchen
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2025-03-07 12:02
网络协议
网络
覆铜板加工厂数字化转型 MES 解决方案
设备种类繁多,
信息
孤岛严重:不同品牌、型号的设备数据接口不统一,难以实现数据互通和集中管理。质量管
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2025-03-07 12:38
【HarmonyOS NEXT日志系统优化】因日志引起的应用卡死崩溃问题应对
它提供了一种快速简便的方式来输出
信息
,适用于简单的调试和测试。Hilog是HarmonyOS提供的日志系统,适用于更复杂的应用场景,尤其是需要对日志进行详细分类和管理的情况。
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2025-03-07 12:08
网络安全:数字时代的生存盾牌
客户
信息
、研发数据
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2025-03-07 12:05
ssl证书网络安全
二维码识别OCR接口:开启高效
信息
提取的新篇章
前言在数字化时代,二维码作为一种高效的
信息
传递工具,已经广泛应用于各个领域。而二维码识别OCR接口的出现,更是为企业和开发者提供了一种快速、准确地提取
信息
的解决方案。
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2025-03-07 12:35
api
计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs
深度
学习:核心差异与行业启示
一、计算机视觉(CV)与机器视觉(MV):从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉(CV)目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力,通过算法对
图像
或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。
程序员Linc
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2025-03-07 12:00
计算机视觉
计算机视觉
机器学习
深度学习
机器视觉
AI智能设计平台:AnKo引领未来创作与设计!
无论是
图像
生成、文字创作还是数据分析,AnKo都能提供相应的工具和服务。AnKo的多模型聚合,使得
gange574
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2025-03-07 12:59
人工智能
AI作画
AI写作
AI聚合
AI代运营
AI软件
AI平台
支付宝 IoT 设备入门宝典(下)设备经营篇
如果对上篇感兴趣,可以戳这里了解:支付宝IoT设备入门宝典(上)设备管理篇一、IoT
信息
授权隐私字段
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2025-03-07 12:05
iot物联网支付宝运营
分钟级降水预报API:精准掌控天气变化
前言在瞬息万变的天气面前,精准的预报
信息
显得尤为重要。传统的天气预报往往以小时为单位,难以满足人们对精细化天气
信息
的需求。
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2025-03-07 12:04
api
数字组合(
信息
学奥赛一本通-1291)
【题目描述】有n个正整数,找出其中和为t(t也是正整数)的可能的组合方式。如:n=5,5个数分别为1,2,3,4,5,t=5;那么可能的组合有5=1+4和5=2+3和5=5三种组合方式。【输入】输入的第一行是两个正整数n和t,用空格隔开,其中1≤n≤20,表示正整数的个数,t为要求的和(1≤t≤1000);接下来的一行是n个正整数,用空格隔开。【输出】和为t的不同的组合方式的数目。【输入样例】55
Doopny@
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2025-03-07 12:59
信息学奥赛一本通
算法
数据结构
动态规划
如何导出公众号的历史所有文章(100%爬取到)
准备工作先取github上下载wechatdownloadwechatdownload一.使用wechatDownLoad工具获取公众号的历史
信息
文章链接1.找到你想要导出的公众号(这里以南科大家教社为例
Ven%
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2025-03-07 12:55
简单说深度学习
实用篇
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