多特征分类第2页

我人生中最努力的200个小时（自学高项版）

在职，每天3个小时，三个月，拿下软考高项，中间多努力不用我多说了吧。下面给大家分享一些我的备考经验，希望能帮助大家提高.效率，一次上岸！

不是小盆友·2025-03-24 17:47

相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理

关键要点研究表明，PPO（近端策略优化）是一种稳定高效的强化学习算法，适用于单代理或多代理场景，重点是最大化绝对奖励。

释迦呼呼·2025-03-24 17:46

python ppt转pdf macos_如何在 macOS 上一键批量把 PPT 和 Word 文件转成 PDF

每次只能打开一个文档，选择「另存为」，选「PDF」，点「保存」，关掉，再打开下一个文档，文档数目一多，整个过程就会变得很令人沮丧。最近我研究了一下这个磨人的问题，制作了一个动作可以在不到2秒

weixin_39857792·2025-03-24 17:41

Linux第零节：Linux命令速查图表（按功能分类）

Linux命令速查图表（按功能分类）思维导图示意Linux命令文件操作权限管理系统管理网络操作文本处理压缩归档ls/cd/pwdmkdir/rm/cpcat/less/findchmodchownps/

熊峰峰·2025-03-24 16:34

金银岛（信息学奥赛一本通-1225）

KID想一次带走价值尽可能多的金属，问他最多能带走价值多少的金属。注意到金属

Doopny@·2025-03-24 15:28

ResNet改进(11)：添加 Squeeze-and-Excitation模块和替换Mish激活函数

1.SE模块和Mish激活函数SE模块是一种通道注意力机制，旨在增强网络对重要特征通道的关注，从而提升模型的表达能力。它通过显式地建模通道之间的依赖关系，动态调整每个通道的特征响应。

点我头像干啥·2025-03-24 15:58

逆向爬虫-筑基篇-第二层-壹-计算机网络和因特网-008

用户之流量，多具突发之性，如发一令于远机，继而静待其应，或思其答。当此之时，天下有三组智者，各自发明分组交换之术，以代电路交

蓝花楹下·2025-03-24 14:25

《Astro 3.0 岛屿架构实战：用「零JS」打造百万PV内容网站》

文章目录一、传统内容站点的性能困局1.1企业级项目性能调研（N=200+）1.2Astro核心优势矩阵二、十分钟构建高性能内容站点2.1项目初始化2.2核心配置文件三、六大企业级场景实战3.1场景一：多框架组件混用

前端极客探险家·2025-03-24 14:52

C语言关键字之“volatile”

三、C语言中变量的访问四、volatile关键字（编译器实现的）一、回顾C语言中变量的定义存储类型特征修饰数据类型变量名决定变量的存储位置决定变量的特征属性决定变量的存储空间及数据范围决定变量的引用标识

你好，奋斗者！·2025-03-24 14:49

代码随想录算法训练营Day19| LeetCode 77 组合、216 组合总和 III、17 电话号码的字母组合

应用回溯一般被用于以下几种问题（cr.代码随想录）的求解中：组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多

今天也要早睡早起·2025-03-24 13:17

深度学习--概率

而不是看到另一个数字的概率，如果骰子是公司，那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生，因此，我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中，对于我们从工厂收到的真实骰子，我们需要检查它是否有瑕疵，唯一的办法就是多投掷骰子

fantasy_arch·2025-03-24 13:44

R.E.D.算法：革新文本分类的半监督学习新范式

大多数分类问题（在概念验证层面）可以通过良好的提示工程技术和自适应的上下文学习（ICL）示例，利用LLMs以70-90%的精确度/F1分数来解决。

真智AI·2025-03-24 13:43

网络神器·2025-03-24 13:12

揭秘:矩阵短视频源码系统功能设计!!!

通过集成多种先进技术和工具，支持多平台账号统一管理、高效内容剪辑与批量生成、多样化的发布方式以及详尽的数据统计分析，助力企业在短视频领域实现规模化运营。

程序员~17734800326·2025-03-24 13:42

OpenRAND可重复的随机数生成库

特征跨平台支持：OpenRAND旨在跨各种平台无缝工作，包括CPU和GPU。其仅标题库设计使其能够轻松集成到您的项目中。

novanova2009·2025-03-24 12:41

《Java开发者必备：jstat、jmap、jstack实战指南》 ——从零掌握JVM监控三剑客

toc]**摘要****核心工具与场景****关键实践****诊断流程****工具选型决策表****调优原则****未来趋势****第一章：GC基础：垃圾回收机制与监控的关系****1.1内存世界的"垃圾分类

admin_Single·2025-03-24 12:39

跨域自监督学习：打破数据壁垒的创新突破

自监督学习作为一种无需大量标注数据的方法，能够有效地从未标注数据中提取有用特征，并在跨域或跨模态设置中增强模型的迁移能力和泛化能力。此外，如何处理源域和目标域之间的差异，使得模型能够在多领域或跨模态

mslion·2025-03-24 12:06

YOLOv8 改进：添加 AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）

这种卷积能够灵活地调整采样策略，以更好地适应输入特征。技术背景传统卷积运算在采样位置和参数数量上具有固定性，这限制了其对复杂几

鱼弦·2025-03-24 12:34

B站黑马程序员第二章10——字符串格式化，占位符

%(name,height,weight))#多类型数据占位#%s将内容转换为字符串，放入占位#%d将内容转换为整数，放

苹果.Python.八宝粥·2025-03-24 12:32

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

m0_74825656·2025-03-24 11:01

设计模式之观察者模式

一、观察者模式介绍观察者模式（ObserverPattern）是一种行为设计模式，它定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。

spell007·2025-03-24 11:59

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

ROS多机通信（四）——Ubuntu 网卡 Mesh 模式配置指南

引言使用Ad-hoc加路由协议和直接Mesh模式配置网卡实现的网络结构是一样的，主要是看应用选择，Ad-Hoc模式+B.A.T.M.A.N./OLSR优点：灵活性高，适合移动性强或需要优化的复杂网络。缺点：配置复杂，需手动管理路由协议。Mesh模式（802.11s）优点：配置简单，内置路由功能，易于部署。缺点：路由协议标准化，灵活性较低。在实现机器人之间的通信的时候，和为了适应大部分的场景我还是建

爱尔兰的楠小楠·2025-03-24 11:58

字节跳动算法高频题：动态规划最优模板

第一章动态规划基础框架1.1动态规划三大特征特征判定标准真题案例重叠子问题递归树中存在重复计算节

知识产权13937636601·2025-03-24 11:56

网盘搜索器 VIP 版：资源搜索与下载的高效利器

强大的核心功能多平台资源整合网盘搜索器VIP版堪称资源整合的“超级大师”。它打破了不同网盘之间的壁垒，支持阿里云盘、百度网盘、迅雷云盘等主流网盘资源的跨平台搜索。

2501_90827335·2025-03-24 11:25

OpenCV图像拼接（4）图像拼接模块的一个匹配器类cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher

VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher是OpenCV库中用于图像拼接模块的一个匹配器类，专门用于寻找两幅图像之间的最佳特征点匹配

村北头的码农·2025-03-24 10:17

【前端】实操tips集合

1.关闭vue中组件名字的多词校验(1)package.json文件中修改eslint配置"eslintConfig":{"rules":{"vue/multi-word-component-names

JAMJAM_NoName·2025-03-24 08:36

【Unity网络同步框架 - Nakama研究】

Unity网络同步框架-Nakama研究介绍如果你现在被委托了一个需求，要求调研并且撰写一份关于Unity网络同步框架方面的报告，你会如何做我知道，现在AI这么多，我马上打开DeepSeek进行光速搜索

归海_一刀·2025-03-24 08:02

C++中类的三种继承方式

关于public、protected、private三种继承方式的对比：1.类的一个特征就是封装，public和private作用就是实现这一目的。

爱听雨声的北方汉·2025-03-24 08:02

React Router使用方法

ReactRouter7声明模式使用方法在入口文件引入BrowserRouter配置一个路由组件管理路由将路由组件引入App.tsx嵌套路由链接式路由导航\和\编程式路由导航简介ReactRouter是React的多策略路由器

魔云连洲·2025-03-24 08:31

「差生文具多系列」推荐两个好看的 Redis 客户端

声明：大家好，我是风筝作者主页：【古时的风筝CSDN主页】。⚠️本文目的为个人学习记录及知识分享。如果有什么不正确、不严谨的地方请及时指正，不胜感激。直达博主：「古时的风筝」。（搜索或点击扫码）————————————————大家好，我是风筝软件推荐时间到，推荐两款我常用的Redis客户端，都是免费的，且支持Mac、Windows，如果你之前的Redis客户端用的不顺手，可以试试下面这两个。Re

古时的风筝·2025-03-24 08:30

通信之OTDR

它向被测光纤发送一光脉冲，光脉冲在光纤本身及各特征点上会有光信号反射回OTDR，反射回的光信号又通过定向耦合到OTDR的接收器，并在这里转换成电信号，最终

玖Yee·2025-03-24 07:51

html脚本语言有哪些,常见的脚本语言(有哪些)

言语分类：Shell脚本：此类脚本用于自动化工作操控，即发动和操控体系程序的行为。大多的脚本言语解说器也一起是命令行界面，如Unixshell和MS-DOSCOMMAND.COM。

神神九十九·2025-03-24 07:21

电力电子仿真：整流器仿真_（14）.电力电子电路设计与仿真实践

1.2电力电子电路的分类电力电子电路根据其功能可以分为以下几类：AC-DC整流器：将交流

kkchenkx·2025-03-24 06:45

神经网络中层与层之间的关联

层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类

iisugar·2025-03-24 06:40

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/

flying_1314·2025-03-24 06:40

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Linux------Redis(软件安装，Linux下和Windows下)，NoSQL（简单了解）

(缓存)+MySql+垂直拆分(读写分离)3.分库分表+水平拆分+MySql集群4.如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1.NOSQL2.特点3.3v+3高3.NoSQL的四大分类

.墨迹.·2025-03-24 05:37

Java进阶——常用类及常用方法详解

//不推荐：会创建多

1加1等于·2025-03-24 05:36

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化

程序员老舅·2025-03-24 05:03

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

数据结构——链表专项

树型结构：元素之间一对多的关系（

seven——seven·2025-03-24 04:22

协议层攻防战：群联AI云防护为何比传统方案更精准？

SYNFlood、UDP反射依赖硬件清洗，误封合法流量七层HTTPCC、SQL注入规则静态，无法适应新型攻击二、群联的协议层定制防御技术1.四层协议防护：智能动态指纹技术原理：基于AI分析TCP/UDP流量特征

群联云防护小杜·2025-03-24 04:21

四层协议攻防手册：从SYN Flood到UDP反射的深度防御

一、四层协议攻击类型与特征攻击类型协议层特征SYNFloodTCP大量半开连接，SYN_RECV状态堆积UDP反射放大UDP小请求包触发大响应（如NTP、DNS响应）TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击

群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

新能源智慧路灯：点亮城市未来之路

这种多

2501_91106766·2025-03-24 03:12

Java高频面试之集合-08

它适用于读多写少的高并发场景，如事件监听器列表、配置

牛马baby·2025-03-24 03:42

加快推进工业互联网，图扑“智”绘发展新蓝图

当前，智能制造已成为我国实现从制造大国走向制造强国的战略目标，在迈向“钢铁强国”的征程上，“智慧”正成为钢铁产业的鲜明特征。

智慧园区·2025-03-24 03:11

Jarslink 是一个 SOFA 方舟插件，用于管理多应用部署

前言大家好，我是老马。sofastack其实出来很久了，第一次应该是在2022年左右开始关注，但是一直没有深入研究。最近想学习一下SOFA对于生态的设计和思考。sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技？SOFABoot-02-模块化隔离方案SOFABoot-03-sofaboot介绍SOFABoot-04-快

·2025-03-24 03:56

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一

eahba·2025-03-24 01:54

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