多标签预测

Vulkan：Vulkan物理模拟与碰撞检测技术教程_2024-07-20_15-47-39.Tex

多
chenjj4003·2025-02-26 01:58

大模型学习路线与资源推荐

以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法
数字化转型2025·2025-02-26 01:27

【Qt】24 布局管理器（三） QFormLayout

问题解决方案：(1)绝对定位组件的坐标和大小(2)嵌套QBoxLayout(3)创建3*2的QGridLayout二、布局管理器QformLayout布局管理器以表单（Form）的方式管理界面组件表单布局中的标签和组件是相互对应的关系
·2025-02-26 00:54

自己搭建远程桌面服务器-RustDesk（小白版），借花献佛

一个公网服务器（可装Centos7.6或Windows系统）建议使用Centos可以命令部署如果没有服务器，可自行到腾讯云、阿里云申请（一般都会有活动什么年终、双十一、双十二等等，价格不贵，便宜的100多
嘻嘻哈哈学编程·2025-02-26 00:50

基于势能法和切片法的斜齿轮时变啮合刚度求解模型的Matlab程序设计及综合刚度曲线拟合公式解析

二、时变啮合刚度求解模型概述斜齿轮的时变啮合刚度求解模型是一个复杂的多物
AbVhftfAZW·2025-02-25 23:48

基于石川公式法的齿轮时变啮合刚度计算（附带MATLAB代码）

啮合刚度描述了齿轮在啮合过程中的弹性变形和刚性响应，对于预测齿轮传动系统的动力学行为和振动响应非常关键。石川公式是一种常用的方法，用于计算齿轮的时变啮合刚度。
传说里的故事·2025-02-25 23:17

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签
诗雨时·2025-02-25 23:15

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

下面是一篇以小明为主角，尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。
山海青风·2025-02-25 23:43

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

数据分析师的日常工作中，发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型（如GPT-4），我们可以轻松完成这些任务，无需深厚的编程基础，也能快速上手。
山海青风·2025-02-25 23:42

Code Less, Create More丨AI FOR CODE 创意挑战赛即将开幕！

据Gartner预测，2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。开发者正面临着从“工具使用者”到“AI协同创新者”的身份转移。
小小宇宙中微子·2025-02-25 23:12

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。
珠峰日记·2025-02-25 22:39

第三讲-神经网络八股

tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构4、model.compile  #配置训练方法，选择训练使用的优化器、损失函数和最终评价指标5、model.fit   #执行训练过程，告知训练集和测试集的输入值和标签
loveysuxin·2025-02-25 22:38

Rust在前端领域有哪些应用?

2.跨平台应用开发：Rust支持多
极客前端探索者·2025-02-25 22:35

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net
胖墩会武术·2025-02-25 21:04

Elasticsearch（ES）基础查询语法的使用

{“query”:{“match_phrase”:{“field”:“text”}}}2.TermQuery(精确匹配查询)用于对某个字段的精确值进行查询，常用于不分词的字段（如ID、标签、关
m0_74825108·2025-02-25 19:20

k8s之pod的亲和性调度

亲和性）、PodAntiAffinity（Pod的反亲和性）污点和容忍度：Taint、toleration亲和性调度Affinity1.node亲和性调度nodeAffinity节点亲和性可以根据节点上的标签来约束
终端行者·2025-02-25 19:47

jpa和postgres实现保存json格式数据

目录maven包如何使用实体类项目中遇到一些需要保存结构化数据，但又是一个对象一份，不需要引用的时候，那么就可以保存json格式数据，这样既不用配置关系，像是一对多，多对多这种，而且查询速度也很快。
nickzhang2016·2025-02-25 19:46

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护

Gartner预测，到2025年将有30%的企业因AI安全漏洞遭受重大损失。本文从数据安全、模型安全、部署安全三大维度，详解AI全生命周期防护技术。
金外飞176·2025-02-25 18:09

（8/100）每日小游戏平台系列

游戏时间有限，玩家需要在规定时间内尽可能多地击中地鼠，获得更高的分数。游戏规则：开始游戏：点击“开始游戏”按钮，游戏将倒计时30秒。游戏目标：点击出现的地鼠，每击中一次得1分。
github_czy·2025-02-25 15:22

第七个问题 - 什么是AIGC？它和LLM是什么关系？

AIGC的关键特点：多
释迦呼呼·2025-02-25 15:52

Pytorch实现论文：基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强

简介简介：提出了一种新型的水下图像增强算法，基于多尺度融合生成对抗网络，名为UMSGAN，以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理，将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:46

[M二分] lc1760. 袋子里最少数目的球(二分答案+数学推导+GoLang使用技巧)

二段性思考：如果最终袋子中球都是1个的话，那么袋子肯定很多，操作次数就非常多。如果最终袋子中球都可以装很多的时候，那么一开始都不用二分，操作次数就是0。故，二分的边界点就是这个操作次数。
Ypuyu·2025-02-25 15:15

图像配准的方法

迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。
wangtaohappy·2025-02-25 14:12

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅲ部分)(第6章)-函数编程

Go语言通关指南：零基础玩转高并发编程(第Ⅲ部分)(第6章)-函数编程第Ⅲ部分核心编程范式第6章函数编程6.1函数声明与参数传递6.1.1函数签名规范6.1.2高性能参数模式6.1.3面试题解析6.2多返回值与错误处理
双囍菜菜·2025-02-25 14:37

精准识别IP应用场景

通过返回运营商、ASN号及场景分类标签，企业可快速判断IP属性，识别异常流量风险。IP应
IpdataCloud·2025-02-25 13:36

DeepSeek预测2030年：全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成，金融、医疗等专业渗透率超 70%

基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息，对未来的发展进行多维度预测，涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域：一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构
未来AI编程·2025-02-25 13:03

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。
看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

洞察客户喜好，加速线索到商机转化

通过洞察客户喜好，精准培育客户，销售人员可以使用企业微信连接客户，通过侧边栏查看客户标签和档案信息，根据客户喜好精准推送内容，加速线索到商机的转化过程。
·2025-02-25 11:30

今天PLC、伺服、步进、调试遇到到坑

今天是一个平常的日子也是一个不平常的，因为今天的遇到到坑别外的多。1，电控柜接完设备第一次上电，跳闸了！
曹石·2025-02-25 11:48

Vue3+ts 封装一个 tab标签页组件

前言：在写项目的时候，用到了element-plus，在这个项目中需要使用tabs组件，但是使用element-plus的tab组件来满足项目中的tab样式，有的时候会有点麻烦，且自己也想动手试试封装一个tab组件，于是，开干！！最终效果图：这里面的选中下横线用的是绝对定位.indicator{position:absolute;bottom:0;height:2px;background-col
阿丽塔~·2025-02-25 11:47

vue3 下载文件 responseType-blob 或者 a标签

在Vue3中，你可以使用axios或fetch来下载文件，并将responseType设置为blob以处理二进制数据。以下是一个使用axios的示例：使用axios下载文件首先，确保你已经安装了axios：npminstallaxios然后在你的Vue组件中使用axios下载文件：下载文件import{handleFileExport}from'@/utils/exportExcel';impor
阿丽塔~·2025-02-25 10:43

Postman参数介绍

导航至“Params”标签页，将出现键值对列表。输入参数的键和值，确保它们与所需请求行为一致。若需添加多个查询参数，重复上述步骤即
Hvitur·2025-02-25 10:11

51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-25 09:10

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

这些数据不仅可以帮助我们监控设备的健康状况，还能够通过智能分析实现预测性维护、故障检测和生产效率优化等目标。而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。
威哥说编程·2025-02-25 09:35

机器学习实战：从理论到实践

本文旨在通过一个具体的案例——预测房价，来介绍机器学习的基本流程和具体操作步骤。我们将使用Python编程语言及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas、Scikit-Lea
静默.\\·2025-02-25 08:34

计算机虚拟仪器技术文献,基于虚拟仪器技术的过程控制仪表的研究

了解了基于虚拟仪器技术的过程控制仪表的研究在国内外的发展状况.本文利用基于虚拟仪器技术的过程控制仪表系统的概念,设计制作了PID控制模式的加热装置和液压缸控制系统.(1)本文分析了利用虚拟仪器技术实现过程控制仪表的实现方法.基于虚拟仪器技术的核心是尽可能多的用软件实现传统仪器的功能
胡肖肖·2025-02-25 08:27

MySql主从同步延迟怎么办？

我们常说的业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，就会用到读写分离之类的多库方案所以我们首先要知道什么是MySQL主从架构什么是MySQL主从架构通过字面上来看，最起码要有两台数据库，并且他们的关系是主与从
你喝不喝热水啊·2025-02-25 07:26

MySQL主从同步延迟的原因、排查和解决方案

目录1、原因分析2、主从延时排查方法3、解决方案3.1半同步复制3.2一主多从，读写分离3.3业务侧加缓存3.4根据业务分库3.5提升从库机器配置3.6避免大事务3.7优化网络带宽3.8选择高版本MySQL3.9
pbxs·2025-02-25 07:51

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

为了确保模型的预测和分析结果准确可靠，需要采取一系列措施来保证数据的完整性和准确性。数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。
xl.liu·2025-02-25 07:50

使用 PDF SDK 通过页面分割和数据提取对建筑图纸进行分类

一家专门从事设计和建设的建筑公司对大量多页建筑PDF图纸进行分类，从而提高协作和运营效率。这类公司通常承担多个建筑设计项目，每个项目包含多个设计图纸，如详细的结构计划、电气与水管计划、机械计划等。
ComPDFKit·2025-02-25 06:18

机器学习数学基础：37.偏相关分析

偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里，不考虑其他要素的干扰，专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值，叫做偏相关系数。
@心都·2025-02-25 06:46

毕业马上就一年了，可能在别人眼中，我是幸运的，大学四年，我获得过国奖，拿过省级优干，保送到名牌大学读研……但是是在出去之后，我才知道原来我那么肤浅，我们所待的环境给了我们那么多的束缚。

毕业马上就一年了，可能在别人眼中，我是幸运的，大学四年，我获得过国奖，拿过省级优干，保送到名牌大学读研……但是是在出去之后，我才知道原来我那么肤浅，我们所待的环境给了我们那么多的束缚。
力学AI有限元·2025-02-25 05:40

linux用openssl制作自签名数字证书

openssl1.1查看是否安装了openssl[root@hh~]#rpm-qlopenssl1.2未安装，使用安装命令yuminstallopenssl1.3安装完或已安装的会出现一下目录，可能会多一些目录
EM-FF·2025-02-25 05:10

【java多数据源连接】SpringBoot+MyBatis同一项目连接MySQL与SQLServer数据库，多数据源事务管理（三）

https://gitee.com/jack_of_disco/multiple-data-sources/tree/transactional-managementgithub源码地址：github多
以为不会掉头发的詹同学·2025-02-25 04:02

Spring框架之观察者模式 (Observer Pattern)

观察者模式（ObserverPattern）详解观察者模式（ObserverPattern）是一种行为型设计模式，用于定义对象间的一种一对多的依赖关系，使得当一个对象的状态发生改变时，其相关依赖对象能够自动接收到通知并进行相应的更新
Katie。·2025-02-25 04:32

【设计模式】【行为型模式（Behavioral Patterns）】之观察者模式（Observer Pattern）

1.设计模式原理说明观察者模式（ObserverPattern）是一种行为设计模式，它定义了一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。
春风十里不如你9527·2025-02-25 04:31

Go爬虫学习笔记_go爬虫的知识储备

(type)比较并发协程通道声明、初始化读写关闭作为参数作为返回值单方向的通道，用于只读和只写场景select，随机执行context协程优雅退出级联退出原子锁：atomic互斥锁读写锁：适合多读少写场景
2401_86372470·2025-02-25 04:59

Python 框架学习 Django篇 (六) 数据表关联_django orm 的 __ 链表,使用什么链接方式

表之间以对多的关系就是数据库中的“外键”，下面我们举个例子，比如一个医药系统中肯定会有客户的信息吧，我们先定义一个客户的基本信息（客户名称、联系电话、居住地址）viDjango_demo/paas/models.pyclassCustomer
2401_86372470·2025-02-25 04:59

观察者模式说明(C语言版本)

观察者模式主要是为了实现一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态发生变化时，会通知所有观察者对象，使它们能够自动更新自己。
咸鱼过江·2025-02-25 04:28

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战，传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26
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