学习分析

图像分割基础：使用Python和scikit-image库

图像分割是图像处理中的一项重要技术，它允许我们将图像划分为多个部分或对象，这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。
0dayNu1L·2025-03-18 02:30

scikit-image（Scikit-image 是用于图像处理的 Python 包，使用原生的 NumPy 数组作为图像对象）

Scikitimage中文开发手册-开发者手册-腾讯云开发者社区-腾讯云昨天搜索一个函数时无意间发现这个网站，今天来学习一下，仅作学习笔记。
Clark-dj·2025-03-18 02:58

二叉树非递归遍历算法分析

以前没有学习过树的相关算法，只是了解一些皮毛，最近开始认真学习它。看视频或者网上查资料，可以知道怎么去遍历一棵树，但是算法为什么是这样的呢？少有讲到。
小瓶子36·2025-03-18 02:24

DeepSeek使用教程

一、教育行业：个性化学习与智能辅导机会点：智能作业批改：教师上传学生作业，DeepSeek自动识别答案并生成批改报告，节省80%人工时间。
rider189·2025-03-18 02:24

在数字化时代重构人际关系：探索真实连接的创新方式

本文旨在探讨在数字化时代重构人际关系的创新方式，通过分析数字化工具对人际关系的影响，探索真实连接的要素及其在数字化环境下的实现路径。文章从核心概念、创新方法、
AI天才研究院·2025-03-18 02:53

(每日一题) 力扣 2418. 按身高排序

文章目录LeetCode2418.按身高排序｜双解法对比与下标排序的精妙设计问题描述解法思路分析方法一：Pair打包法（直接排序）方法二：下标排序法（当前实现）关键代码解析索引初始化优化自定义排序规则结果重构复杂度对比表性能实测数据扩展应用多条件排序实现总结
誓约酱·2025-03-18 02:53

C语言之链表

在本文中，我们将学习如何使用C语言实现链表，包括
小辉同志·2025-03-18 02:53

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

作为覆盖语言、代码、视觉的多模态技术矩阵，DeepSeek不仅实现了与ChatGPT相媲美的能力，还通过强化学习驱动的架构创新，解决了大模型落地中的成本与效率瓶颈。
formerlyai·2025-03-18 02:21

031-Linux 网络诊断工具 nmap：网络扫描与漏洞检测

本文将介绍nmap的基本功能及其常用用法，帮助你更好地进行网络诊断和安全分析。1.nmap
程序员--青青·2025-03-18 01:20

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合，为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础（一）量子比特（Qubit）量子比特是量子计算的基本信息单位，与传统的比特不
盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

【linux 内存管理】mmap.c文件代码分析do_mmap() 和 do_mmap_pgoff()

mmap.c文件代码分析do_mmap和do_mmap_pgoff当某个程序的映像开始执行时，可执行映像必须装入到进程的虚拟地址空间。
ElisabethSissi·2025-03-18 01:50

Python, Java 开发鱼类养殖大全APP

---###**功能需求分析**1.**鱼类信息展示**：-提供常见鱼类的基本信息（如名称、图片、生活习性、适宜水温、
Geeker-2025·2025-03-18 01:19

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1))=−∑i=1Nyil
从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

奥威BI多数据源融合分析

BI（商业智能）数据可视化分析正是解决这一挑战的关键技术之一。在众多BI数据可视化工具中，奥威BI以其对接多数据源、多维度动态分析、智能化可视化分析的功能特点，为众多企业提供了强大的数据支持。
qq_43696218·2025-03-18 01:48

Python物联网与传感器数据分析

Python物联网与传感器数据分析开场白：连接物理世界与数字宇宙物联网的魅力：让物体开口说话Python：编织万物互联的魔法传感器：感知世界的触角数据捕获：从现实世界到数字领域传感器类型概览：温度、湿度
master_chenchengg·2025-03-18 01:16

产品经理知识体系学习与实践指南

新产品开发管理：从流程到体系0.3产品经理：角色与知识体系产品经理对产品生命周期的各个阶段，产品的孕育、创意、概念、开发、上市负责，以及对产品线和产品组合负责；不仅对实体产品负责，还要对服务、解决方案负责，对客户体验负责，对产品的运营和迭代负责。1.产品责任人2.迷你CEO3.客户代言人2.产品经理与项目经理的区别项目经理主要负责产品生命周期的某个阶段，如开发、上市、需求调研，最常见的是产品开发阶
liuyuanfeng_7·2025-03-18 01:16

Blender学习方法与技巧

以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结，结合了多个优质资源整理而成，帮助快速入门：一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标（如掌握基础操作）和长期目标（
自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

市场波动中的风险管理与策略优化

本文将探讨市场波动的影响因素、如何通过合理的资金管理降低风险，以及如何利用数据分析提升交易稳定性。一、市场波动的核心影响因素1.供需关系变化市场价格的波动主要受到供需关系的影响。
Q3990385023·2025-03-18 01:16

【算法学习之路】11.并查集

并查集前言一.简介二.基础并查集三.基础并查集题目12四.种类并查集（扩展域并查集）五.种类并查集的题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，题单正在更新，其他的也会陆陆续续的更新，希望大家点赞收藏我会尽快更新的！！！一.简介查找两个元素是否在一个（树形）集合中二.基础并查集一开始：所有的元素相互独立，每个元素单独成树给
零零时·2025-03-18 01:16

前端知识点---一行代码检测数据类型(javascript)

function_typeof(value){returnObject.prototype.toString.call(value).slice(8,-1).toLowerCase();}结果是一个全为小写的字符串下面来一步一步分析这段代码
*星之卡比*·2025-03-18 01:15

9种Python数据可视化方案，让财务数据焕发生命力

场景：财务分析的可视化挑战李总是一家快速成长的科技公司CFO，每月需要向董事会汇报公司的财务状况。尽管他精通Ex
IT小本本·2025-03-18 01:45

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。
一键难忘·2025-03-18 00:13

从零开始开发微信小程序：全面指南

学习制作微信小程序，希望通过这次学习能够实现跨平台的统一开发，从而提高自己的编程和开发能力。第一部分需要事先准备的工具和环境：一、工具：1、微信开发者工具：用于开发、调试和预览微信小程序。
百态老人·2025-03-18 00:42

macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区

系统的最新版本为例，自带的python版本都是2.X版本，虽然不影响老版本项目的运行，但是python最新的3.X版本的一些语法与2.X版本并不相同，网上的教程大神们也肯定都更新出了最新版的教程，我们不论是学习还是使用
郑丢丢·2025-03-18 00:42

useSelector的第二个参数shallowEqual

先学习useSelector的含义与用法useSelector是React-Redux库提供的一个钩子（Hook），它允许函数组件从Reduxstore中提取数据。
BBbila·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托
·2025-03-18 00:02

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

ROS一键安装参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1：Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

Unreal Engine开发：Unreal Engine基础入门_静态网格物体与材质基础

现在，我们将深入学习静态网格物体（StaticMesh）和材质（Material）的基础知识，这是构建游戏世界的重要组成部分。静态网格物体什么是静态网格物体？
chenlz2007·2025-03-18 00:09

SvelteKit 最新中文文档教程（4）—— 表单 actions

为了帮助大家学习Svelte，我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习，也可以入手我
·2025-03-18 00:00

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

GBase 8c慢日志启用和查询

GBase8c可以通过慢日志定位问题、归因诊断分析。
GBASE数据库·2025-03-17 23:07

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

二、解法一：直接分割转换（新手友好）思路分析分割日期：按-拆分
雾月55·2025-03-17 23:06

Biobank genetic data探析（三）

三）——GenotypingprocessandsampleQC一.总览Category100313这类数据包含了Affymetrix做Genotypecalling的pipeline的流程信息（后续分析中可能用不到
想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

Python在生物信息学中的应用：基因组学与蛋白质组学

我们将探讨如何利用Python分析基因组数据，解析蛋白质序列，以及进行比对分析等。
PyTechShare·2025-03-17 23:34

40岁重启人生学python，今天搞明白了，啥是循环结构？

今天学习了循环结构，其实说心里话，不是太明白，尤其是老师讲了那些高深的理论之后，就更加糊涂了。
飞哥知行录·2025-03-17 23:02

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
XW-ABAP·2025-03-17 23:29

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

【CSDN】java使用POI&EasyExcel操作文件学习笔记

文章目录1.Apachepoi参考CSDNurl:[CSDNPOI文档](https://blog.csdn.net/fgghhfg574/article/details/103343030)参考B站视频:[B站POI视频](https://www.bilibili.com/video/BV1cG411M7ut?p=6&vd_source=31d376c1e57cf8a26a31cd3b47080
骑鱼过海的猫123·2025-03-17 22:55

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集

‘>本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！二、项目目的和意义本项目的主要目的是通
小L工程师·2025-03-17 21:18

从零开始学习鸿蒙系统

1.移动通讯技术的发展-1G时代：1980年摩托罗拉开发出了第一部手机，使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。-2G时代：1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机，增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话，还可以数据收发的功能，最开始的速度只有9K/S。如果我想收发一些图片或者音频技术是不可能的，因为速度太慢了。后来随着互联网多媒体的流行，多了图片，视频等，所以
Ning.L·2025-03-17 21:18

嵌入式开发之STM32学习笔记day06

基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统中。STM32F103C8T6是其中非常受欢迎的一款，凭借其强大的性能、丰富的外设接口和低廉的价格，成为了开发者的首选之一。本文将通过实例，详细介绍如何基于STM32F103C8T6进行开发，并带领读者完成从简
小程同学>o<·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17
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