大三下训练第8页

【Qt】23 布局管理器（二） QBoxLayout QGridLayout

一、布局管理器布局管理器中的比例系数默认情况下以等比例的方式更新组件大小可以自定义组件大小更新时的比例系数QBoxLayout中的比例系数设置voidsetStretch(intindex,intstretch

·2025-02-26 00:54

从浏览器渲染原理深入探究一下

在网页开发领域，一个常见的疑问是CSS是否会阻塞文档解析。理解这一问题对于优化网页性能、提升用户体验至关重要。要深入解答这个问题，需要从浏览器渲染网页的原理说起。浏览器渲染网页的基本流程浏览器在接收到HTML文档后，会依次进行以下几个主要步骤：解析HTML：浏览器从网络或本地获取HTML文件，然后开始解析，将HTML代码转换为DOM（DocumentObjectModel，文档对象模型）树。DOM

银之夏雪·2025-02-26 00:54

langchai4j结合zhipu-ai生成图片

序本文主要研究一下怎么通过langchai4j结合zhipu-ai生成图片步骤pom.xmldev.langchain4jlangchain4j-community-zhipu-ai1.0.0-beta1config

·2025-02-26 00:22

分享一款支持二次开发的多语言订货系统

在这样的大背景下，一套功能完备、支持二次开发的多语言订货系统，已然成为企业突破语言障碍、优化业务流程、增强客户满意度的关键。

多用户商城系统·2025-02-26 00:51

Ubuntu显示设置窗口太大显示不全无法修改

问题描述：使用VMware安装Ubuntu后，界面显示不是全屏的，看着别扭，所以想调整一下分辨率，不小心导致窗口太大，显示不出来下面的确认按钮了，就导致改不回来。解决方法：dconfreset-f/

国晶创新·2025-02-26 00:51

BP算法的python实现 + 男女生分类器

模式识别课上学习了BP算法，并用BP算法实现了男女生分类器，之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现，现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题，于是修改了一下Bug，也当做是复习吧。

乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

MATLAB中eraseBetween函数用法

目录语法说明示例删除子字符串之间的文本删除模式之间的文本删除开始和结束位置之间的子字符串在包含或不包含边界的情况下删除文本删除字符向量中两个位置之间的文本eraseBetween函数的功能是删除起点和终点之间的子字符串

jk_101·2025-02-25 23:50

Docker安装nacos-server（单机模式），超详细

这里简单介绍一下docker安装Nacos，这里以2.5.0版本为例，更高版本安装步骤大概也是如此一、拉取nacos-server镜像，这里以2.5.0版本为例dockerpullnacos/nacos-server

拄杖忙学轻声码·2025-02-25 23:20

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

CSS对DOM解析的阻塞作用

这个过程是逐步进行的，浏览器从上到下逐行读取HTML文档，并将每个元素

MggnHaskell·2025-02-25 23:48

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离，而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

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

python安装pyaudio_我不能在我的python上安装pyaudio？怎么做？

方法是在命令提示符下编写python-mpipinstallPyAudio结果是：C:\Users\Waaberi>python-mpipinstallPyAudioCollectingPyAudioUsingcachedhttps

weixin_39613385·2025-02-25 23:45

时序差分(TD)算法:

TD算法：小猴子每走1步，看一下这个路口的V值，还有获得的奖励r；回到原来的路口，把刚刚看到的V值和奖励r进行运算，估算出V值。和蒙地卡罗(MC)不同：TD算法只需要走N步。就可以开始回溯更新。

waski·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

《震撼！“懂哥” 独特形象，世间难寻第二人！》

今天，就带大家全方位领略一下“懂哥”那别具一格、独树一帜的造型风采。一、独特的身姿体态“懂哥”身高刚过170cm，但他习惯性地微微驼背，这个姿势实在是太独特了，就好像他真真切

故障抖机灵大师·2025-02-25 23:14

项目管理的数字化转型：趋势与实践——从工具革新到效率革命

在数字化浪潮的推动下，项目管理正经历一场深刻的变革。传统依赖人工协调、纸质文档和静态计划的管理方式已无法应对日益复杂的项目需求。

小稻草打打打·2025-02-25 23:12

研二自学C++想转码，如何规划才能成功？有什么好的开源项目推荐?

同学提问：你好，我想咨询一下转码相关的问题。

程序员yt·2025-02-25 23:42

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

在AICoding蓬勃发展的大背景下，全球开发者对智能化工具的依赖度攀升。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

c语言代码编译报错：‘for’ loop initial declarations are only allowed in C99 or C11 mode 的解决办法

当你遇到‘for’loopinitialdeclarationsareonlyallowedinC99orC11mode这个错误，是因为在默认情况下，一些编译器（如GCC）使用的是C89/C90标准，而在

喜-喜·2025-02-25 22:10

Springboot集合RabbitMQ运行过程中报错：Channel shutdown: channel error； protocol method解决方法

一、问题现象：消息消费后日志中存在以下ERROR二、产生问题背景：在消息的消费处理逻辑中有手动确认消息的操作：三、问题分析：1、默认情况下spring-boot-data-amqp是自动ACK机制，就意味着

珠峰日记·2025-02-25 22:39

第三讲-神经网络八股

一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构

loveysuxin·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大，权重参数更新变化较大，导致损失函数的上下跳动，导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu，归一化处理，batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内

SylviaW08·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练

珠峰日记·2025-02-25 22:07

Activity 任务栈 taskAffinity 用法

taskAffinity是Activity的一个重要属性，主要用于任务栈管理，通常和singleTask和allowTaskReparenting配合使用；taskAffinity主要作用：1.任务栈分配：-默认情况下，

SunshineBoy的博客·2025-02-25 22:37

【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

PaddleOCR环境搭建(记录)

安装环境(Linux)如果是win系统有一些小的不同安装wget,解压后将wget.exe复制到C:\Windows\System32下如遇到错误Couldnotlocatezlibwapi.dll.Pleasemakesureitisinyourlibrarypath

江木27·2025-02-25 21:04

YoloV8训练参数篇

这个参数用于标识当前训练任务所属的项目，方便管理和组织多个训练任务。name:实验名称。该参数为当前训练任务指定一个名称，以便于标识和区分不同的实验。exist_ok:是否覆盖现有的实验。

江木27·2025-02-25 21:03

GoFly框架中集成Bolt 和badfer两个Go语言嵌入式键值数据库

插件使用说明1.安装插件到busines后台的开发者工具下的代码仓找到“Go语言嵌入式键值数据库”进行安装即可2.代码说明插件安装到utils\plugin目录中，其中在app\busine

GoFly开发者·2025-02-25 21:32

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

架构的演进

作者|许晓斌阿里云高级技术专家传统单体应用架构十多年前主流的应用架构都是单体应用，部署形式就是一台服务器加一个数据库，在这种架构下，运维人员会小心翼翼地维护这台服务器，以保证服务的可用性。

阿里云云原生·2025-02-25 21:00

如何在 Linux 中检查未挂载的磁盘

今天有人说服务器没挂载硬盘，我也登录上系统查看了一下硬盘挂载情况，然后记录一下这个lsblk命令使用lsblk命令运行lsblk命令可以列出系统中所有的块设备，包括已挂载和未挂载的磁盘。

小白糖的狗狗叫鸡蛋·2025-02-25 21:59

easy connect 连接不上网络，本地环境出现异常

easyconnect连接不上网络，本地环境出现异常解决方案：1.打开IE的lnternet选项–高级看看是否勾选了SSL3.0TLS1.0，取消（未解决）2.请先关闭防火墙和杀毒软件3.右击以管理员身份运行测试一下4

玩人工智能的辣条哥·2025-02-25 20:55

四、spark集群架构

架构拆分成了两块内容：1）spark应用程序：即左边的DriverProgram这块;2）spark集群：即右边的ClusterManager和另外两个WorkerNode;这样的结构，我们大概可以猜测一下spark

weixin_34411563·2025-02-25 20:54

python3.8安装lxml库,Python3爬虫利器之lxml解析库的安装

本节中，我们了解一下lxml的安装方式，这主要从Windows、Linux和Mac三大平台来介绍。

Intopia·2025-02-25 20:54

数据库字段类型如何进行设计

（1）针对金额可以使用varchar存储分进行设计（2）针对一个小数保留多位的情况下，可以使用varchar存储。

红豆和绿豆·2025-02-25 20:24

一个普通程序员的27岁

致工作三年即将27岁的自己这是一篇自己的碎碎念、即回顾自己以前的成长经历、也小小的持有一下对未来的期待。

·2025-02-25 20:48

游戏工作室必备：静态IP多开防封技术深度解析

想象一下游戏服务器是个超市保安，IP地址就是你的会员卡。当10个人拿着相同会员卡进场，保安马上知道这是团伙采购。游戏厂商的检测机制更狠：‌IP关

·2025-02-25 20:48

分布式锁有哪些应用场景？

在没有适当的同步机制下，可能会发生超卖（即系统允许超过库存数量的购买）。解决方案：

·2025-02-25 20:46

造成内存溢出（OOM）的原因以及如何快速定位

内存资源未及时释放在高并发环境下，常见的内存

·2025-02-25 20:46

Spark集群架构介绍

在本篇博客中，我将会为你简单介绍一下Spark的底层基础架构。二、S

olifchou·2025-02-25 20:23

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集