学习介绍第9页

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

chatgpt赋能python：Python降级指南：如何安全地降级Python版本

在这篇文章中，我们将介绍如何安全地降级Python版本。什么是Python降级？Python降级是指将Python的版本从较新的版本降至较旧的版本。在编写Python代码

tulingtest·2025-01-19 08:46

探索 Vue.js 组件开发的新边界：动态表单生成技术

本文将深入介绍Vue.js组件开发中的最新技术之一：动态表单生成技术，并通过具体实例展示如何实现这一高效技术。为什么选择动态表单生成？

桂月二二·2025-01-19 08:45

基于 Linux 的 Ngina-server 通信架构 C++ 实现

文章目录本章内容概述一、项目概述1.项目描述2.项目技术二、项目详解1.项目框架2.项目流程三、项目拓展1.简要介绍一下你的项目？2.项目程序结构？3.线程之间如何同步？

Alkaid3529·2025-01-19 08:15

Nacos深度剖析：配置及高可用方案全攻略

模块参数1.3Config模块参数1.4CMDB模块参数第2章NacosClient配置参数2.1通用参数2.2Naming客户端2.3Config客户端第3章Nacos单机与集群3.1Nacos端口介绍

磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

K210视觉识别模块

K210视觉识别模块是一款功能强大的AI视觉模块，以下是对其的详细介绍：一、核心特性强大的视觉识别功能：K210视觉识别模块支持多种视觉功能，包括但不限于人脸识别、口罩识别、条形码和二维码识别、特征检测

LS_learner·2025-01-19 08:42

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

Python中字符串对齐方法详解

下面将介绍几种常用的字符串对齐方法，并提供相应的源代码示例。左对齐（LeftAlignment）：左对齐是指将字符串靠左边界对齐，剩余的空间用空格填充。

UkyzJava·2025-01-19 07:38

使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程，并研究其在量子计算中的应用

目录基于Simulink的EPR对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在

小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

微信小程序实战教程：如何使用map组件实现地图功能

本文将详细介绍如何在微信小程序中使用map组件，带你轻松掌握地图开发技能。一、map组件概述map组件是微信小程序官方提供的一个地图组件，它支持地图展示、缩放、拖动、定位、标注等功能。

Jiaberrr·2025-01-19 07:08

降低Python版本的操作方法

本文将介绍如何降低Python版本以及相应的操作方法。确定当前Python版本在降低Python版本之前，我们首先需要确定当前Python的版

CodeWG·2025-01-19 07:38

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之一维数组（应用技巧）

前面对数组的定义、初始化、遍历、修改和应用做了介绍，接下来对数组的应用技巧进一步讲解。一、一维数组的应用技巧1：对数组进行初始化数组的初始化方法通常有3种：1、在定义数组时对全部数组元素赋予初值。

ALISHENGYA·2025-01-19 07:36

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

嵌入式硬件篇---代码控制硬件

软件通过系统调用控制硬件4.硬件响应5.中断与轮询：6.数据传输7.额外小知识第二部分：三极管第三部分：MOS管第四部分：GPIO1.GPIO输出模式(1)推挽输出(2)开漏输出第五部分：上拉电阻总结前言本文仅仅简单介绍了软件控制硬件

Ronin-Lotus·2025-01-19 07:04

程序代码篇---C&Python作用域

作用域分类（1）.在所有函数之外的全局变量（2）.在函数内或者块内的局部变量（3）.作为函数参数的形式参数2.数据初始化第三部分：Python作用域1.作用域的分类2.不同作用域的特点总结前言本章首先介绍了内存中的栈

Ronin-Lotus·2025-01-19 07:04

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

设计模式之代理模式

代理模式这里主要是对代理模式中的JDK动态代理、CGLIB代理以代码的形式做简单的介绍1.JDK动态代理代理对象和目标对象必须实现相同的接口。

Code额·2025-01-19 06:53

第八讲 SPU密态引擎

数据是敏感的数据是重要的技术路线：多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战：易用性差，性能差需要：原生AI框架支持，编译器运行时协同优化SPU简介前端：支持主流AI前端，降低学习成本，复用AI前端能力编译器

huang8666·2025-01-19 06:51

25.1.17学习内容

B-迷宫Description给定一个N×M方格的迷宫，迷宫里有T处障碍，障碍处不可通过。在迷宫中移动有上下左右四种方式，每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。给定起点坐标和终点坐标，每个方格最多经过一次，问有多少种从起点坐标到终点坐标的方案。Input第一行为三个正整数N,M,T，分别表示迷宫的长宽和障碍总数。第二行为四个正整数SX,SY,FX,FY，SX,SY代表起点坐标，FX,FY代

The_cute_cat·2025-01-19 05:18

LVDS高速背板总线：打造分布式I/O高效数据传输新境界

本文将为您详细介绍这一组合如何以15M的总线带宽，引领工业自动化领域的数据传输新潮流。MR30分布式I/O模块，作为工业自动化控制系统中的核心设备，主要

明达技术·2025-01-19 05:18

解析一体式IO与分布式IO：从架构到应用

明达技术将为您介绍一体式IO和分布式IO在架构及应用层的主要区别，帮助您更好地理解这两种技术。

明达技术·2025-01-19 05:18

从点云中剔除遮挡点

本文将介绍如何使用MATLAB从点云中移除这些遮挡点。在开始之前，请确保你已经安装了MATLAB和PointCloudProcessingToolbox。接下来，我们将按照以下步骤进行操作。

AuSwift·2025-01-19 05:47

.NET 学习：从基础到进阶的全面指南

.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料在当今软件开发的广阔领域中，.NET是一个备受瞩目的开发平台，以其强大的功能、跨平台的特性以及丰富的生态系统，吸引着众多开发者投身其中。

来恩1003·2025-01-19 05:13

关于我的博客建站经历

也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客，用来记录自己的学习笔记，但是却坚持不下来。而且发现一个奇怪的现象，对于搭建站点的过程我很感兴趣，内容输出却坚持不下来，这是我需要反思的地方。

忆宸_1·2025-01-19 05:12

基于Python读取ZIP和TAR格式压缩包教程

本文将介绍如何使用Python的内置库和第三方库来读取ZIP和TAR格式的压缩包。1、读取ZIP文件Python的zipfile模块提供了处理ZIP文件的功能。

袁袁袁袁满·2025-01-19 05:41

Unity 之预制体（Prefab）的解释以及用法

以下是有关Unity预制体的详细介绍，包括其作用和用法：作用：重用性：预制体允许您创建游戏对象的模板，并在场景中多次使用它们。这使得在游戏中使用相似的对象变得非

JNU freshman·2025-01-19 04:09

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32

shanks66·2025-01-19 04:38

day11备份与恢复

MySQL备份介绍文章目录MySQL备份介绍1.DBA备份与恢复职责2.MySQL备份工具分类mysqldump逻辑备份1.介绍2.重要参数3.备份命令4.分库分表备份5.故障恢复演练5.1模拟环境5.2

Long韵韵·2025-01-19 04:38

vivado生成ltx文件命令_实验室自研工具Vivado Batch Mode Tool介绍！

这里从两个方面分别进行说明，为什么要使用Vivado的Batchmode。1、流程操作效率我所谓的流程操作效率，是指在使用Vivado时，通过键盘输入、鼠标点击以及进行等待等实际外部操作的效率。例如我需要打开一个Vivado工程，并进行Synthesis，那么在GUI下是这样的流程操作：点击打开VivadoGUI并等待----用Vivado点击打开对应的.xpr文件并等待----点击runSynt

电动星球蟹老板·2025-01-19 04:06

202、Python王者归来：Django、Flask、FastAPI框架争霸与应用解析

Python开发框架Django之Django与其他框架：与Flask、FastAPI等框架的比较与集成大家好，今天我将向大家介绍Python开发框架Django，并与其他框架如Flask、FastAPI

多多的编程笔记·2025-01-19 04:01

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。

机器懒得学习·2025-01-19 04:29

阿里p5学习路线图?思维导图代码示例（java 架构)

针对Java架构师的学习路线图，这里提供一个大致的方向以及一些可能的思维导图分支和代码示例主题。请注意，具体的晋升标准和学习路径可能会根据公司的具体要求和个人的职业发展方向有所不同。

用心去追梦·2025-01-19 04:29

Python之Mock数据神器Faker

本文将介绍Faker的基本概念和用法，并通过一个使用MySQL生成千万用户信息表的示例来展示其应用。一、介绍FakerFaker是一个Python库，用于

大唐锦绣·2025-01-19 04:28

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

远程连接排错全流程 - 实战指南

本文将详细介绍远程连接排错的全流程，并结合实际案例和相关代码进行说明，帮助大家更好地应对此类问题。一、问题出现当尝试进行远程连接时，可能会遇到各种错误提示，如连接超时、无法连接到目标主机、身份验证失败

阿贾克斯的黎明·2025-01-19 03:56

Bash 命令：系统操作的得力助手

接下来，我们将详细介绍一些常用的Bash命令及其用法。目录操作命令ls（list）：用于列出目录内容。例如，在终端输入ls，会显示当前目录下的文件和子目录。如果要查看详细信息，可以

阿贾克斯的黎明·2025-01-19 03:56

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

到目前为止，我们已经介绍了大型语言模型（LLMs）的总

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

网络安全学习 day1

前言计算机病毒种类狠毒蠕虫病毒--->具备蠕虫特性的病毒；1.繁殖性特别强（自我繁殖）；2.破坏性木马--->木马屠城故事--->木马本身不具备任何破坏性。用于控制后门的一个程序（后门--->指的是测试人员在目标系统中植入的一种隐藏式访问途径，可以使得在未来未得到授权的情况下重新访问系统）网络安全--->已经不再局限于网络世界，而是提升到了工控安全、网络空间安全。APT攻击--->高级可持续攻击；

whoami-4·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。

好评笔记·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。