多类别分割第19页

爆气球电子学会等级考试三级 2024

假设有n只气球被布置在一条直线上，游戏的目标很简单，就是爆掉尽可能多的气球。但是这里我们加一条特殊的规则--你只能跳一次。

weifangoo1·2025-03-02 23:33

深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果

文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化

皮皮冰燃·2025-03-02 23:59

LangChain —— 多模态大模型的 prompt template

文章目录一、如何直接将多模态数据传输给模型二、如何使用mutimodalprompts一、如何直接将多模态数据传输给模型在这里，我们演示了如何将多模式输入直接传递给模型。

Miyazaki_Hayao·2025-03-02 21:19

探索 Mobile-Agent：X-PLUG 推出的创新型移动智能操作代理

目录前言一、项目概述二、主要功能1、操作定位2、自我规划3、自我反思4、多应用操作三、技术原理四、应用场景1、自动化移动设备操作2、移动设备性能评估3、提高移动应用程序适应性五、在线体验六、本地部署1.

寻道AI小兵·2025-03-02 21:17

4.Docker容器命令

IMAGE镜像就好比我们的Java实体工程代码;在服务器上这套Java实体代码可以运行启动多份工程。

钗头风·2025-03-02 21:15

突破传统：用Polars解锁ICU医疗数据分析新范式

传统分析工具在面对这种兼具高维度、多源异构、时序性强特性的数据时，往往陷入性能瓶颈。而Polars这款基于Rust语言构建的高性能数据处理引擎，正在医疗数据分析领域掀起一场静默革命。二、Polars

芯作者·2025-03-02 20:35

SFP+（Enhanced Small Form-factor Pluggable）详解

SFP+模块同样遵循多源协议（MSA）标准，但物理接口和协议栈针对高速场景进行了升级。2.SFP+与SFP的核心区别特性SF

美好的事情总会发生·2025-03-02 20:35

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

曾经卡脖子！现在开源无任何版权风险

可以创建DXF格式的文档，软件大小只有二十多M，比autocad动不动上G的大小要精简的多。安装完成之后，点击桌面的图标就能直接打开使用了。对于那些公司不让用盗版软件，然后限

维度哥·2025-03-02 18:50

[默认管线]sss角色渲染shader

代码暂未优化，多光源着色器：Shader"Common/Skin/SSS_Wet"{Properties{_MainTex("主纹理",2D)="white"{}[HDR]_MakeUpCol("妆容颜色

不吃斋的和尚·2025-03-02 17:49

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

但是，叶子很少的浅树表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。即使是当今最复杂的建模技术也面临着欠拟合和过拟

AZmax01·2025-03-02 17:18

2W8000字 LLM架构文章阅读指北

大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。

·2025-03-02 17:24

1985-2019年上市公司绿色专利申请量数据

1985-2019年上市公司绿色专利申请量数据1、时间：1985-2019年2、来源：国家知识产权局3、指标：证券类别、股市代码、公司名称、行业分类、年份、发明专利申请量（绿色）、实用新型专利申请量（绿色

2501_90487648·2025-03-02 17:46

Airflow和PySPARK实现带多组参数和标签的Amazon Redshift数据仓库批量数据导出程序

PySPARK代码程序，实现根据不同的输入参数，用Airflow进行调度，自动批量地将AmazonRedshift数据仓库的数据导出为Parquet、CSV和Excel文件到S3上，标签和多个参数（以“_”分割

weixin_30777913·2025-03-02 17:45

分割回文串 II （动态规划dp）

题目：132.分割回文串II思路：最大分割次数为n-1,也就是分割为单个字符的次数。通过动态规划dp,可以得出字符串之间的哪段是回文串。

岁忧·2025-03-02 17:43

分割回文串 II + 动态规划】

硕风和炜·2025-03-02 16:35

微信小程序开发中，wxss和wxml写完后页面不显示，可能的原因包括：

4.数据量大或页面元素多：如果数据量很大或页面标签特别多，可能会导致页面加载缓慢或预览困难。这种情

IT_linux·2025-03-02 14:18

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。

不要天天开心·2025-03-02 14:45

nginx+keepalived实现高可用负载均衡

本文介绍了nginx反向代理多虚拟主机节点服务器配合keepalived实现高可用和负载均衡，keepalived除了能够管理LVS软件外，还可以作为其他服务的高可用解决方案软件。

Spike()·2025-03-02 11:15

深入解析 Flutter兼容鸿蒙next全体生态的横竖屏适配与多屏协作兼容架构

目录写在前面1.Flutter的基本适配机制1.1响应式布局1.2逻辑像素2.横屏与竖屏的适配2.1方向感知2.2针对方向的布局优化3.多屏协作的实现3.1适

淼学派对·2025-03-02 08:23

【模型部署】大模型部署工具对比：SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择？

它通过虚拟张量技术优化了内存使用，并支持多GPU加速，适合需要高性能推理的场景。LLaMA.cpp:这是一个针对C++优化的LLaMA模型实现，特别适合在资源受限的环境中

深度求索者·2025-03-02 08:19

《python从入门到实践》笔记第3章列表简介

用方括号（[]）来表示列表，并用逗号分割其中的元素。

镜中人★·2025-03-02 07:11

UART、I2C、SPI的优缺点和区别

、GND）4（CS、CLK、MOSI、MISO）4（VCC、GND、SCL、SDA）同/异步异步同步同步全/半双工全双工全双工半双工传输速度低高中应用场景板内／间板内（不同芯片之间）板内模式一对一一对多一对多

昇柱·2025-03-02 07:10

Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索（路由检索器）

下面是RouterRetriever的检索原理概览：多策略支持：RouterRetriever可以集成多种

泰山AI·2025-03-02 07:39

Mac电脑用Latex论文排版3天速成5天实战de笔记

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言论文常用1.摘要2.页码3.目录与章节4.单图5.多图6.最基本的三线格7.复杂表格8.数学公式$\[...\]公式块9.伪代码

荔枝要赚大钱的luu（养成系）·2025-03-02 06:36

nginx自动续期ssl证书

前言前年，阿里将免费的ssl证书从一年调整成了三个月；去年，腾讯将免费的ssl证书从一年调整成了三个月；以前一年申请一次，都觉得麻烦，现在三个月就得申请一次，尤其是项目比较多，用的子级域名也多的情况下，

穆雄雄·2025-03-02 04:53

netty 与 websocket

目录1.Netty简介2.WebSocket简介3.Netty与WebSocket的关系3.1Netty对WebSocket的支持3.2两者的层级关系3.3常见误解澄清4.Netty的通用性体现4.1多协议支持

JIU_WW·2025-03-02 04:51

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)1.核心思想与流程KNN是一种基于局部相似性的分类算法，核心思想是“近朱者赤”：待测样本的类别由其最近的k个邻居的多数类别决定。

AOIWB·2025-03-02 04:49

前沿计组知识入门（二）

第2页：并行计算与编程硬件：多处理器多内存互连网络系统软件：并行操作系统用于表达和协调并发的编程构造应用软件：并行算法目标：利用硬件、系统和应用软件实现加速（速度提升）：Tp=TspT_p=\frac{

tianyunlinger·2025-03-02 03:14

yolo目标检测项目

目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。目标定位：确定图像中物体的位置，通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。

m0_75047393·2025-03-02 03:12

Datawhale 数学建模导论国赛B学习笔记

贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)（贪婪算法）基本思想：多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial)，具有一定的复杂程度，当前没有有效的解决方法

瓜瓜蛋·2025-03-02 02:06

使用Kettle定时同步数据库的数据（详细实例操作）

同步、迁移数据的工具非常多，比如Navicat、SqlServer等等，甚至很多公司，都是自己写的定时同步软件。今天，我们介绍一款Java开源免费的数据库同步软件，功能非常强大。

故里2130·2025-03-02 02:34

2021年最新社招字节跳动 go 后端开发工程师一二三四五面面经

因为公司原因，所以就换了工作，第一目标就是字节，12月份找朋友内推的上海教育部门，朋友让我多准备准备，过了两周才开始一面。附上新鲜的一二三四五面面经。

AI乔治·2025-03-02 01:30

快收藏，清华出品的DeepSeek:从入门到精通教程pdf

清华专家还分享超多实用技巧，像避免AI幻觉、设计超棒提示语，全是干货AI如今无处不在，不用就真的要落后啦！这份PPT简直是AI入门神器，有它就能变身AI达人别犹豫，赶紧

2501_90570130·2025-03-02 01:58

C语言语法分析器

语言语法分析器的一些介绍以及用简单示例说明其实现思路（以Python实现一个简易的C语言部分语法分析器为例，实际的C语言语法分析器非常复杂）：1.语法分析器的作用在C语言编译流程中，词法分析器先把源程序的字符流分割成一个个单词

czme·2025-03-02 01:57

python学习一

1、通过本课程能够用python写基本的脚本2、在以后工作中多使用熟练使用那么就让我们先了解一下python

星光网络安全社·2025-03-02 00:20

强化学习探索与利用：多臂老虎机的UCB与Softmax策略

目录引言多臂老虎机问题概述ε-贪心算法（ε-Greedy）上置信界（UCB，UpperConfidenceBound）软max策略（Softmax）算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题

海棠AI实验室·2025-03-01 23:42

Webpack构建兼容IE8

但是，如果产品经理非要兼容IE8，或者目标用户就是那些用IE8的群体（暴露年龄的东西），讲道理还是可以解决的，只是要多费些脑细胞。

·2025-03-01 21:02

PHP 杂项函数

PHP杂项函数简介我们把不属于其他类别的函数归纳到杂项函数类别。安装杂项函数是PHP核心的组成部分。无需安装即可使用这些函数。Runtime配置杂项函数的行为受php.ini文件中的设置的影响。

宇哥资料·2025-03-01 21:34

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型

以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素：一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制，每行图像采集时切换光源类型（如明场、暗场、侧光等）或亮度。

视觉人机器视觉·2025-03-01 19:51

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动，找到数据点的密度峰值，从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计（

点云学习·2025-03-01 19:18

【免费】1991-2017年地级以上城市气候数据

20-20时降水量(毫米)、日照时数(时)4、范围：300+地级市5、指标解释：所谓城市气候，就是指在平原、高原、丘陵、山地和盆地等地形中，由于城市中众多建筑物、植被构成了特殊的“地面”，人口密，建筑物多，

2501_90487648·2025-03-01 18:14

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。

万事可爱^·2025-03-01 18:43

Sharding-Sphere vs Mycat vs TiDB

基于内存的存储管理及并发控制，NewSQL数据库那般高效利用中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作，效率相比较低分布式事务相比于XA进行了优化，性能更高基于paxos（或Raft）协议的多副本

木一番·2025-03-01 18:12

揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱

什么是Tokens简单来说，tokens是将文本分割成的一个个基本单元。当我们输入一段文字时，人工智能模型不会

东锋1.3·2025-03-01 16:34

Python | 学习type()方法动态创建类

type()方法常用来判断属性的类别，而动态创建类不常使用，通过如下的几个实例来学习使用：defsay_hello(self):print("Hello,I'maninstanceofadynamicallycreatedclass

胜天半月子·2025-03-01 16:29

环境多介质逸度模型实践技术与典型案例【代码】应用

随着污染物在各种环境中的迁移和转化，多介质污染物模型日益受到关注。在各类多介质模型中，基于逸度概念的逸度模型由于运用范围广，建模数据要求较低而广受欢迎。

科研的力量·2025-03-01 15:56

使用 Vosk 实现语音识别

优势Vosk是一个离线开源语音识别工具包，它的优点在于：轻量：Vosk提供轻量级的模型（小于50MB大小），可以用于低功耗平台（例如Android、树莓派之类）多编程语言、多平台支持：Python、Java

分发吧·2025-03-01 15:26

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