基于Salt 第14页

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统

阿_旭·2025-03-12 05:51

STM32 CAN模块原理与应用详解

目录概述一、CAN模块核心原理1.CAN协议基础2.STM32CAN控制器结构3.波特率配置二、CAN模块配置步骤（基于HAL库）1.初始化CAN外设2.配置过滤器3.启动CAN通信三、数据收发实现1.

mftang·2025-03-12 05:51

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集百度云

康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。

工科pai·2025-03-12 05:20

结合大语言模型的机械臂抓取操作学习

一、大语言模型的机械臂抓取操作关键步骤介绍如何基于大语言模型实现机械臂在PyBullet环境中的抓取操作，涵盖机器人运动学、坐标系转换、抓取候选位姿生成、开放词汇检测以及大语言模型代码生成等模块。

roman_fan·2025-03-12 05:19

跳表的C语言实现

跳表（SkipList）是一种基于链表的动态数据结构，用于实现高效的查找、插入和删除操作。它通过引入多级索引来加速查找过程，类似于多级索引的有序链表。

sekaii·2025-03-12 05:47

一些对编程语言的看法

C++基于C的扩展，同样通过编译器生成原生二进制文件。Fortran科学计算领域的老牌语言，编译为高效机器码。COBOL商业和金融领域的历史语言，完全编译执行。

·2025-03-12 04:20

Apollo部署及整合SpringBoot实战

前言：最近在完成毕业设计，题目是《基于微服务的B2C网上商城系统的设计与实现》，整个项目最早是我在看黑马的培训视频时学习JavaWeb做的一个项目，第一次做完大约在去年过年的时候，这个项目前前后后自己改了差不多

It_BeeCoder·2025-03-12 04:40

基于SpringBoot+Vue的校园跑腿原生小程序

系列文章目录1.基于SSM的洗衣房管理系统+原生微信小程序+LW参考示例2.基于SpringBoot的宠物摄影网站管理系统+LW参考示例3.基于SpringBoot+Vue的企业人事管理系统+LW参考示例

学途源码资源站·2025-03-12 04:37

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

本文基于rknn_model_zoo和山水无移大佬的博客和代码训练模型并部署到正点原子的ATK-DLRK3568板子测试。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

对开源VLA sota π0的微调——如何基于各种开源数据集、以及你自己的私有数据集微调π0(含我司的微调实践)

前言25年2.4日，几个月前推出π0的公司PhysicalIntelligence(π)宣布正式开源π0及π0-FAST，如之前所介绍的，他们对用超过10,000小时的机器人数据进行了预训练该GitHub代码仓库「π0及π0-FAST的GitHub地址：github.com/Physical-Intelligence/openpi」包括4个方面：简言之，就是π0本身的代码和权重、特定平台上特定任务

v_JULY_v·2025-03-12 04:07

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

通过学习大量文本、代码和图像，SparkLLM能够理解和执行基于自然对话的任务。在本文中，我们将深入探讨如何配置和使用SparkLLM来处理自然语言任务。

shuoac·2025-03-12 04:36

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT（GenerativePre-trainedTransform

shuoac·2025-03-12 04:06

【计算机网络】常见tcp/udp对应的应用层协议，端口

TCP和UDP对应的常见应用层协议基于TCP的应用层协议协议全称用途默认端口HTTPHyperTextTransferProtocol超文本传输协议80HTTPSHTTPSecure加密的超文本传输协议

{⌐■_■}·2025-03-12 04:06

使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询

核心原理解析Couchbase的向量搜索利用向量嵌入技术对文本进行处理，可以实现基于语义相似度的查询。这与传统的关键词匹配有根本的不同，更适合AI应用场景中模糊或语义相

eahba·2025-03-12 04:05

从http到Axios和fetch全解析

基本概念HTTP是一种基于请求与响应的应用层协议，它是无状态的，意味着每个请求都是独立的，服务器不会保存客户端的状态信息。通常，用户通过客户端（如

浪裡遊·2025-03-12 03:01

十条解决笔记本电脑摄像头问题方案

很多线上笔试都是基于多个平台进行的，例如牛客网、猿圈等。大多数笔试测试平台都是要求打开摄像头以及麦克风。相信也有很多伙伴在线上笔试或者面试的时候和我遇到了相同的问题——摄像头工作故障！

YOHAYOLa·2025-03-12 03:01

使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理

核心原理解析Vespa具备以下核心功能：向量搜索（ANN）：基于向量空间的近似最近邻搜索，提高了高维数据检索的效率。词

scaFHIO·2025-03-12 03:29

从零手撸工业级Qt文件传输系统：TCP粘包/断点续传/SSL加密全解

本文将深入解析一个基于C++Qt开发的企业级文件传输系统，涵盖TCP通信、断点续传、SSL加密、SQLite持久化等核心技术。

十年编程老舅·2025-03-12 03:28

Deepseek:太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告

基于科学性和真实性的基础上，做一个太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告###**太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告**---####**一、理论概述****太翌氏混沌语言理论**提出了一种跨学科框架，通过将混沌动力学

太翌修仙笔录·2025-03-12 03:25

【HarmonyOS NEXT应用开发】案例140：基于RN框架实现高性能瀑布流页面

1.简介本文针对应用开发中相当常见的瀑布流页面场景，基于按需渲染、组件复用等技术，使用RN框架实现了高性能瀑布流页面。本文提供详细的开发步骤，帮助开发人员高效实现高性能瀑布流页面。

青少年编程作品集·2025-03-12 02:24

【HarmonyOS NEXT应用开发】案例89：基于Swiper的页面布局

场景一：Swiper页面支持自定义动画方案：给Swiper组件设置.nextMargin(50).prevMargin(50)属性。给Swiper组件添加onChange事件，设置当前this.currentIndex=index，当currentIndex为首页或者尾页时，设置上一张以及下一张图片的缩放值。核心代码：.onChange((index)=>{console.info('change

青少年编程作品集·2025-03-12 02:23

基于Python + Flask + PyEcharts + Bootstrap实现疫情可视化平台

基于Python+Flask+PyEcharts+Bootstrap实现的疫情可视化平台依赖库DependencyVersionPython3.6flask1.1.1pyecharts1.7.1requests2.22

小夕Coding·2025-03-12 02:53

Spring Cloud相关面试题

SpringCloud是一个基于SpringBoot构建的微服务开发工具集，用于简化分布式系统开发，提供服务注册与发现、配置管理、全链路监控等功能。2.SpringCloud的核心组件有哪些？

努力的搬砖人.·2025-03-12 02:53

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络

shiter·2025-03-12 02:21

【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】

以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括：FastAPI服务器：提供RESTfulAPI。知识图谱：使用Neo4j作为存储和查询引擎。

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

基于 Python + Flask + Echarts 的疫情监控系统

项目概况完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/874287591.1项目名称新冠肺炎疫情实时监控。项目地址：http://121.41.228.239

程序员奇奇·2025-03-12 02:50

今日学习之 Java TCP通信技术与群聊程序开发

一、TCP通信技术基础TCP（传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。

java修仙传·2025-03-12 01:46

每日学Java之一万个为什么

文章目录RESTFUL风格设计JSON数据中的返回工具类R浏览器跨域问题及其前后端解决办法SpringMVC基于AOP的功能有哪些SpringMVC声明式异常处理SpringMVC拦截器区别filter

~Yogi·2025-03-12 01:12

陪玩系统UNIAPP+PHP6：支持二开、源码定制与多端同步优化的应用

id=7)二、技术选型前端框架：UNIAPPUNIAPP是一个基于

·2025-03-12 00:46

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN优化。nn中的

Wis4e·2025-03-12 00:09

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解，并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法，但是针对于多分类问题，我们常用的是Softmax技术，大家不要被这个名字给迷惑了，s

EchoToMe·2025-03-12 00:08

基于PHP进程控制与Redis队列的异步任务实践——解决Excel导入接口超时问题

问题背景与解决方案问题场景在实现Excel数据导入功能时，遇到一个典型的生产者-消费者场景：主流程：Excel文件解析→数据校验→数据库事务写入附加流程：将成功数据推送给第三方系统当第三方接口响应缓慢时（实测平均耗时8-12秒），导致整体接口响应时间超出前端等待阈值，造成以下问题：前端显示系统错误（HTTP500）实际业务数据已完整入库用户体验与数据一致性存在割裂解决方案演进同步方案：直接顺序执行

·2025-03-12 00:15

34.HarmonyOS NEXT Layout布局组件系统详解（一）：基础概念与栅格系统原理

本文将详细介绍HarmonyOS中的Layout布局组件系统，特别是基于栅格的布局实现原理。2.栅格系统概述2.1什么是栅格系统栅格系统是一种用于页面布局的二维网格结构，它将页面水平方向

·2025-03-12 00:14

每日学习Java之一万个为什么

文章目录Spring声明式事务配置事务接口PlatformTransactionManagerSpring基于AOP的事务具体实现流程@Transactional细节事务传播行为SpringMVC所需依赖

~Yogi·2025-03-12 00:02

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，同时由部分使用标记

Wis4e·2025-03-12 00:31

基于Arduino的ESP32开发环境搭建

ESP32(Euno)购买链接串口驱动开发环境搭建参考自开发环境搭建_arduinoesp32_NaisuXu的博客-CSDN博客下载安装ArduinoIDE：https://www.arduino.cc/en/Main/SoftwareArduinoIDE中添加ESP32开发板数据：安装完成后选择：文件>首选项>附加开发板管理器网址中加入Arduinocoreforesp32的地址https:/

惆怅客123·2025-03-11 23:21

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ij/I-JEPA项目介绍欢迎来到I-JEPA，这是一个基于

平奇群Derek·2025-03-11 23:21

数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解

皖山文武·2025-03-11 23:50

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

Redis学习

Redisredis是基于key-valve的方式将热门数据存储在内存，访问性能高的数据库redis服务端启动：redis-serve.exeredis.windows.confredis服务端关闭：ctrl

LDM>W<·2025-03-11 23:49

基于Python的新闻网站内容爬取与分析：从数据获取到文本挖掘的完整指南

引言在当今信息化社会，新闻成为我们获取世界信息的重要途径。通过新闻网站，用户能够快速了解时事热点、政治、经济、娱乐等各类信息。随着技术的发展，获取新闻数据已经变得越来越简单。我们可以利用Python编写爬虫程序，自动化地从新闻网站上抓取最新的新闻内容，并进行进一步的分析，如情感分析、关键词提取、热点话题分析等。本篇博客将为你详细介绍如何使用Python爬虫技术从新闻网站抓取最新新闻，并进行分析。我

Python爬虫项目·2025-03-11 22:16

【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人

开源项目1、核心功能：该项目利用ESP32S3开发板，结合通义千问大模型，实现了一个AI语音聊天机器人。用户可以通过语音与机器人进行交互，机器人能够理解用户的语音指令并给出相应的语音回答。2、技术架构：（1）语音识别：使用语音转文字大模型，将用户的语音输入转换为文本信息。（2）文本理解：将转换后的文本发送到通义千问大模型进行处理，模型会根据文本内容生成相应的回答。（3）语音合成：将模型生成的文本答

驴友花雕·2025-03-11 22:44

基于MATLAB串级控制系统仿真设计,基于MATLAB的精馏塔控制系统设计.doc

摘要:精馏技术是一种应用非常普遍的物料分离的化工装置，在工业中使用极其广泛。它的原理是根据物料的挥发程度的不同来实现物料的分离，以供制造不同的产品。随着工业的迅速发展，生产规模的不断扩大，化工产品种类也在飞速增多。为了促进能源的充分利用，使得精馏在工业过程控制领域中发挥了越来越重要的作用。不同的控制设计过程中使用不同的工业生产工艺，在现实的工业过程中应根据产品的质量要求、产品的工作环境以及能量耗散

阳光泉·2025-03-11 22:13

绿色算力网络构建与智能调度实践

当前架构设计包含三大核心模块：异构计算集群（涵盖GPU、FPGA及量子计算单元）、跨区域网络互联协议（适配东数西算的传输需求）以及能耗监测平台（基于实时数据建模的碳足迹追踪）。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

基于vue3实现的聊天机器人前端（附代码）

跟它说说话吧！一个活泼的伙伴，为你提供情感支持！??发送消息！import{ref,onMounted}from'vue';import{v4asuuidv4}from'uuid';//引入UUID生成库//响应式数据constmessage=ref('');//用户输入的消息constchatbox=ref(null);//聊天记录显示区的引用constchatId=ref(uuidv4());

P7进阶路·2025-03-11 21:40

基于STM32L4XX、HAL库的FM24CL16B铁电存储器驱动程序设计

一、简介：FM24CL16B是一款由Cypress（现为Infineon）生产的16Kbit（2Kx8）串行FRAM（铁电随机存取存储器）芯片。FRAM结合了RAM和ROM的优点，具有非易失性、高速读写、低功耗等特点。FM24CL16B通过I2C接口与微控制器通信，支持标准模式（100kHz）和快速模式（400kHz）。二、硬件接口：FM24CL16B的硬件接口非常简单，主要引脚如下：VDD:电源

July工作室·2025-03-11 20:06

Vue-前端发展史

前端发展史二、前端发展史1、UI框架2、JavaScript构建工具3、三端同一4、后端技术5、主流前端框架混合开发微信小程序Vue-前端发展史二、前端发展史1、UI框架Ant-Design：阿里巴巴出品，基于

lengzher_5601·2025-03-11 20:36

探索Coco-Web：一款强大的H5创作工具

探索Coco-Web：一款强大的H5创作工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/是一个开源的、基于Web的H5（HTML5）创作平台，旨在让开发者和设计师能够轻松地创建互动式的内容和应用

岑晔含Dora·2025-03-11 20:31

定期备份数据库：基于 Shell 脚本的自动化方案

数据库备份这件事，说实话，我一直没怎么上心。平时服务器跑得好好的，谁会想着备份呢？直到某天真出问题了，才意识到自己平时有多“懒”。我相信很多人跟我一样，觉得这东西看起来麻烦，等到数据库挂了、数据丢失了，才感叹自己怎么就没提前准备好呢？有一次数据库问题搞得我手忙脚乱，最后还好有个朋友给了我个备份文件，才算是有惊无险。经历了这次以后，我决定不能再拖了，必须把备份这事儿自动化起来。所以，我写了一个简单的

·2025-03-11 20:08

高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述

基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务，涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。

三谷秋水·2025-03-11 20:57

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