多视图深度估计

算法-二叉树：平衡二叉树

和求深度不同。
蒲公英干草怪·2025-01-17 06:29

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

开头先配两张ER图一张不带字段，一张带字段，剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称：智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能：智能视频分析与识别功能介绍：该系统集成先进的人工智能大模型，能够实时对视频流进行深度分析
大霸王龙·2025-01-17 05:55

Java开发-深入理解Redis Cluster的工作原理

RedisCluster深度解析RedisCluster是Redis提供的分布式解决方案，旨在实现高可用性和横向扩展。
·2025-01-17 05:36

内部知识库的未来展望：技术融合与用户体验的双重升级

在当今数字化飞速发展的时代，企业内部知识库作为知识管理的关键载体，正站在变革的十字路口，即将迎来技术融合与用户体验双重升级的崭新时代，这一系列变化将深度重塑企业知识管理的格局。
·2025-01-17 05:04

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
·2025-01-17 05:02

Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测

使用YOLOv8（YouOnlyLookOnce）和OpenCV实现车道线和车辆检测，目标是创建一个可以检测道路上的车道并识别车辆的系统，并估计它们与摄像头的距离。
old_power·2025-01-17 05:50

OpenCV相机标定与3D重建(59)用于立体相机标定的函数stereoCalibrate()的使用

它通过一组已知的3D点及其在两个相机中的对应2D投影，来估计两个相机之间的相对位置和方向（旋转矩阵R和平移向量T），
jndingxin·2025-01-17 04:17

每天五分钟深度学习框架pytorch:快速搭建VGG网络的基础模块VGG块

本文重点前面我们介绍了VGG神经网络，我们知道VGG是由许多的VGG块构成，那么本文我们将使用pytorch搭建VGG块代码实现：importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padd
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-17 04:16

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

【C++指南】模板 深度解析

博客主页：倔强的石头的CSDN主页Gitee主页：倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《C++指南》期待您的关注目录1.引言2.模板的基本概念3.函数模板3.1定义和语法3.2函数模板实例化3.3隐式实例化3.4显式实例化3.5模板函数的匹配规则4.类模板4.1定义和语法4.2成员函数的定义4.3模板参数的默认值5.模板的高级用法5.1模板特化5.2模板模板参数6.实战案例6.1函数模板示例6.
倔强的石头_·2025-01-17 03:08

OpenCV相机标定与3D重建(54)解决透视 n 点问题（Perspective-n-Point, PnP）函数solvePnP()的使用

cv::solvePnP是OpenCV库中的一个函数，用于解决透视n点问题（Perspective-n-Point,PnP），即通过已知的3D点及其对应的2D图像点来估计物体的姿态（旋转和平移）。
jndingxin·2025-01-17 03:37

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

前端必备：Node.js中child_process模块深度解析

文章目录一、Node.js与child_process初相识二、child_process核心方法全解析2.1spawn：强大的进程启动器2.2exec：简洁的命令执行者2.3execFile：直接执行文件的利器2.4fork：专为Node.js子进程而生三、实际场景中的应用实例3.1执行外部脚本3.2任务并行处理四、使用过程中的注意事项4.1资源管理4.2错误处理4.3安全考量五、总结与展望一、
前端没钱·2025-01-17 03:04

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。
任义礼智信·2025-01-17 02:01

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。
KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

但随着深度学习的发展，Sigmoid函数逐渐被替代，主要原因包括：梯度消失问题：当输入绝对值较大时，梯度趋近于零，导致权重更新困难。非零中心问题：输出值始终为正，可能
KeyPan·2025-01-17 02:28

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。
肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

Hive 窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度

Hive窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度在当今大数据蓬勃发展的时代，Hive作为一款强大的数据仓库工具，其窗口函数和分析函数犹如一把把精巧的手术刀，助力数据分析师们精准地剖析海量数据，
自节码·2025-01-17 02:25

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

背景与动机在深度学习领域，如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。
呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15/ 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-17 01:14

PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

从基础到深入，适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
屿小夏·2025-01-17 00:12

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题
盼小辉丶·2025-01-17 00:10

【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法：基于原型引导的领域感知渐进表示学习（一）

【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法：基于原型引导的领域感知渐进表示学习（一）【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习
努力学习的大大·2025-01-17 00:38

【GreatSQL优化器-10】find_best_ref

的表需要根据行数和cost来确定最后哪张表先执行哪张表后执行，这里面就涉及到预估满足条件的表数据，在keyuse_array数组有值的情况下，会用find_best_ref函数来通过索引进行cost和rows的估计
·2025-01-17 00:06

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork
盼小辉丶·2025-01-16 23:03

关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势

一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析，彻底颠
yongyoudayee·2025-01-16 23:32

搜广推日常实习面经一

唯品会广州—搜索算法实习生一、手撕二叉树的最大深度_力扣104深度优先遍历+递归#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__in
Y1nhl·2025-01-16 23:32

主动降噪技术：原理、方法与应用的深度解析

目录一、主动降噪的原理二、主动降噪的技术分类三、主动降噪中的核心算法四、主动降噪的应用领域五、主动降噪技术的挑战与未来发展六、结论主动降噪（ActiveNoiseCancellation，ANC）是当前音频技术中的重要应用，广泛用于耳机、车辆、工业环境及航空等场景。与被动降噪（通过物理结构隔绝噪音）不同，主动降噪通过电子系统发出与噪声相位相反的声音信号来抵消噪音，从而达到降噪效果。随着电子元件和音
Crazy learner·2025-01-16 23:29

JAVA 二叉树面试题

@[TOC]摘要问题1：求二叉树的最大深度问题2：求二叉树的最小深度问题3：求二叉树中节点的个数问题4：求二叉树中叶子节点的个数问题5：求二叉树中第k层节点的个数（不是求第k层叶子节点个数）问题6：判断两棵树是否相同问题
·2025-01-16 23:41

【精选】基于RFCBAMConv与YOLOv8优化的杂草分割系统 农业智能检测平台、深度学习图像分割与注意力机制融合 杂草智能识别与分类系统、深度学习目标分割优化改、进型YOLOv8杂草图像分割系统

博主介绍：✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。技术范围：我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nod
程序员阿龙·2025-01-16 21:46

大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构：提升大数据缓存效率的全方位解析

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 20:37

深度解析 React 中 setState 的原理：同步还是异步

在React框架的核心机制里，setState是实现动态交互与数据驱动视图更新的关键枢纽。深入理解setState的工作原理，尤其是其同步与异步的特性，对于编写高效、稳定且可预测的React应用至关重要。一、setState的基础认知在React组件中，状态（state）是驱动组件行为与渲染结果的核心数据。setState作为更新状态的唯一官方途径，负责触发组件的重新渲染，从而反映出状态的变化。以
·2025-01-16 18:51

6. NLP自然语言处理（Natural Language Processing）

随着深度学习技术的发展，NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展，推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语
啊波次得饿佛哥·2025-01-16 18:44

人工智能在医疗领域的应用

医疗机器人是其中之一，如智能假肢、外骨骼等可修复受损身体，IBM的达・芬奇手术系统等则能承担手术或医疗保健功能.智能药物研发借助深度学习技术，可快速准确挖掘筛选化合物或生物，缩短新药研发周期、降低成本、
·2025-01-16 18:36

深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理
大地之灯·2025-01-16 18:11

开源 多模态 大模型架构深度分析 2024

1.典型开源多模态大模型（1）KOSMOS-2KOSMOS-2是微软亚洲研究院在KOSMOS-1模型的基础上开发的多模态大模型。其中，KOSMOS-1是在大规模多模态数据集上重头训练的，该模型具有类似GPT-4的多模态能力，可以感知一般的感官模态，在上下文中学习（即少样本学习）并能够遵循语音指示（即零样本学习）。KOSMOS-2采用与KOSMOS-1相同的模型架构和训练目标对模型进行训练,并在此基
AI大模型 lose and dream·2025-01-16 17:36

应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】

数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域：数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具：Python/
拉勾科研工作室·2025-01-16 17:36

百万架构师第五课：设计模式：深度分析代理模式

代理模式作用：AOP实现拦截器中介黄牛媒婆解耦专人做专事自己不想做，又不得不做的事增强代理：静态代理动态代理角色代理角色被代理的角色（目标对象）由被代理的角色来做最终的决定代理角色通常来说会持有被代理角色对象引用（以便于代理角色完成工作之前或者之后能够找到被代理的对象，能够通知被代理对象）静态代理动态代理的区别：静态代理：在代理之前所有的东西都是已知的（人工）动态代理：在代理之前，所有的东西都是未
·2025-01-16 16:34

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据与虚拟现实的深度融合之旅

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:53

智创 AI 新视界 -- AIGC 背后的深度学习魔法：从原理到实践

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:23

深度剖析 JavaScript 变量提升与暂时性死区：原理、实战与避坑指南

接下来将从底层原理、实际场景案例以及最佳实践全方位展开深度剖析。变量提升：JavaScript引擎背后的“隐形重构”JavaScript在执行代码前，引擎会率先开启编译流程，其中变量提升堪称关键一环。
·2025-01-16 16:20

大数据新视界 --大数据大厂之HBase深度探寻：大规模数据存储与查询的卓越方案

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
青云交·2025-01-16 15:19

教你玩转JavaScript元编程

JavaScript元编程：深度解析Proxy、Reflect和对象属性控制JavaScript元编程超越了典型编程的范畴，为开发人员提供了一套创建高度灵活、高效和响应式代码库的工具。
·2025-01-16 15:40

iOS 概述

iOS的开源、开发生态和与硬件的深度整合，使其成为移动设备的核心操作系统。1.历史背景与发展起源：iOS最早是作为
大邳草民·2025-01-16 15:44

销售易、用友、销帮帮CRM：优势特色与适用企业深度总结

一、销售易CRM优势特色全渠道客户互动：整合线上线下多个渠道，实现客户信息的统一管理。销售自动化：自动化销售流程，提高销售效率，减少人为错误。智能分析与报告：提供深入的数据分析和定制化报告，帮助企业做出数据驱动的决策。高度定制化：根据企业需求定制CRM功能，满足不同业务场景的需求。移动办公支持：移动应用支持销售人员随时随地访问CRM系统，提高工作效率。集成能力：能够与ERP、OA等企业管理系统集成
·2025-01-16 14:47

狂飙 50 倍丨TiDB DDL 框架优化深度解析

导读在多租户大规模部署场景下，传统单机数据库的管理复杂性问题仍困扰着用户。在TiDBv6-v7版本中，我们成功将TiDBDDL创建索引的性能提升了10倍，为用户带来了显著的体验改善。在TiDBv8版本中，我们对TiDBDDL语句执行流程进行了进一步的优化和重构，显著提升了框架的可扩展性和语句的执行效率，为未来实现TiDBDDL的真正分布式执行奠定了坚实基础。本系列文章将从原理解析、技术实现和应用实
·2025-01-16 14:00

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

腾讯云技术深度探索：构建高效云原生微服务架构

腾讯云技术深度探索：构建高效云原生微服务架构在当今快速发展的技术环境中，云原生技术已成为企业数字化转型的关键驱动力。
我的运维人生·2024-09-16 10:23

将cmd中命令输出保存为txt文本文件

最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。
落难Coder·2024-09-16 10:21
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