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学习收集链接
vue REF 和 Reactive区别、特点、优势
下面是它们之间的对比以及各自的优势劣势和特点:REF(可变状态编程):优势:易于理解和
学习
:REF编程模型更贴近传统的命令式编程,因此对于大多数开发者来说更容易理解和
学习
。
摸鱼的张三
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2025-02-14 05:32
vue
vue3
vue.js
前端
javascript
学习
ubuntu 24.10系统目录架构
Ubuntu系统的目录架构是一种标准化的文件系统布局,它按照特定的目录结构组织文件和目录,使得系统管理和维护更加简便。以下是Ubuntu系统目录的用途简单介绍:1、/bin:全名是"binary",二进制1-1、用途:存放目录包含二进制可执行文件,包含系统中最基本的可执行命令,如ls、cp和mv等。这些命令对所有用户可用,是系统运行所必需。1-2、Ubuntu24.10版本中,/bin目录是一个符
owerm
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2025-02-14 05:02
学习
ubuntu
linux
Golang
学习
笔记_29——抽象工厂模式
Golang
学习
笔记_26——通道Golang
学习
笔记_27——单例模式Golang
学习
笔记_28——工厂方法模式文章目录抽象工厂模式一、抽象工厂模式核心概念1.解决的问题2.关键角色3.类图二、模式特点三
LuckyLay
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2025-02-14 05:31
golang
学习
笔记
抽象工厂模式
精益六西格玛入门:从理论到实践的全面解析——张驰咨询
对于初次接触六西格玛的质量人来说,如何
学习
、学到何种程度才算入门,以及是否应该同时
学习
精益六西格玛,这些问题无疑会成为他们探索之路上的重要疑问。
张驰课堂
·
2025-02-14 05:31
精益六西格玛
计算机视觉四大任务模型汇总
4-关键点检测任务文章1:一文读懂计算机视觉4大任务文章2:图像的目标分割任务:语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同,因此不同的任务最好选择相应的模型,话不多说,看表:(注:表中github
链接
并不一定是模型的正式版本
Zero_one_ws
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2025-02-14 05:59
《神经网络与深度学习》理论
计算机视觉
人工智能
深度学习
图像分类
图像目标检测
目标分割
关键点检测
计算机视觉(Computer Vision,CV)四大基本任务--分类、检测、定位、分割
:目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门研究如何让机器具备“看”的能力的学科,以人或动物的视觉能力为参照,通过计算机对视觉数据(图像、视频等)的处理、
学习
明月光舞
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2025-02-14 05:29
计算机视觉
计算机视觉
目标检测
深度学习
AI赋能:构建你的个性化前端开发
学习
路径
在竞争激烈的程序员职业发展道路上,持续
学习
和提升技能至关重要。尤其对于前端开发者而言,技术的日新月异要求我们不断适应新的框架、工具和理念。而个性化
学习
路径,则成为提升
学习
效率,快速掌握新技能的关键。
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2025-02-14 05:05
前端
AI人工智能深度
学习
算法:在缺陷检测中的应用
AI人工智能深度
学习
算法:在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。
AI天才研究院
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2025-02-14 05:59
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
AI大模型企业级应用开发实战
计算
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
ALBERT:轻量级的BERT,用于语言表征的自监督
学习
ALBERT:轻量级的BERT,用于语言表征的自监督
学习
阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎
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2025-02-14 05:05
人工智能
Python网络爬虫
本视频资料仅供
学习
参考,任何基于该资料进行的实际操作,使用者需自行承担相关责任。
凯迪不拉克
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2025-02-14 05:58
资源分享
python
NodeJS 简介
NodeJS简介Node.js简介Node.js示例程序
链接
Node.js简介Node.js是一款开源的跨平台JavaScript运行时环境,可以说是各类项目的热门之选!
qichengzong_right
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2025-02-14 05:57
VS
Code
软件架构
node.js
vscode
【腾讯TMQ】【浅谈Chromium中的设计模式(一)】——Chromium中模块分层和进程模型
笔者重点
学习
了Chromium产品是如何从代码和设计层面来保证快速高效的工程生产力。本文就是基于此背影下关于Chromium的设计模式的一部分总结。
腾讯移动品质中心TMQ
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2025-02-14 04:55
测试分析
Chromium Design Document
学习
及翻译之Multi-process Architecture
ChromiumDesignDocument
学习
及翻译之Multi-processArchitecturehttp://www.chromium.org/developers/design-documents
lail3344
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2025-02-14 04:55
browser
chromium
【Chromium】多进程架构(Multi-process Architecture)
原文
链接
:http://www.chromium.org/developers/design-documents/multi-process-architecture问题创造一个从来不会崩溃或者挂起的渲染引擎是几乎不可能
余亖爷
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2025-02-14 04:54
Chromium
chromium
多进程架构
编译原理第五章——自下而上分析——LR(1)超详细分析!
本文中内容整理西安交通大学软件学院吴晓军老师的ppt中,仅供
学习
使用,请勿转载或他用参考教材:《程序设计语言编译原理》(第3版)陈火旺等国防工业出版社编译原理第五章——自下而上分析目录一、复习:语法分析的两种方式二
爱吃芝麻汤圆
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2025-02-14 04:22
#
编译原理
汇编
Android音视频开发实战系列教程
Android音视频开发实战系列教程指南在这篇文章中,我们将通过一个逐步流程,帮助刚入行的小白
学习
如何进行Android音视频开发。
Stark T
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2025-02-14 04:51
android
音视频
Win7本地化部署deepseek-r1等大模型详解
参考
链接
在Windows7操作系统,基于llama.cpp本地化部署deepseek-r1模型的方法2025-02-082G内存Windows7运行deepseek-r1:1.5b这两个
链接
写的可能不够详细
mygodalien
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2025-02-14 04:20
语言模型
Windows7
本地化部署
大模型
llama
一、C#上位机语法篇
学习
笔记
0、基础中的基础Write和WriteLine方法对比#region1Write和WriteLine方法对比staticvoidTest1()//方法{stringemal1="915992026@qq.com";stringuserName=emal1.Substring(0,7);Console.WriteLine(userName);//输出后换行stringuserName1=emal1.
飞翔的老宫本
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2025-02-14 04:47
C#上位机
c#
visual
studio
windows
笔记
学习
使用OpenAI的API构建聊天机器人
核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型(GPT),它通过大量文本数据训练,
学习
语言模式和上下文关联,从而能够生成
dgay_hua
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2025-02-14 04:16
机器人
python
使用Dependency Walker对模块进行故障排除
此问题的错误信息是“无法在指定的路径中找到动态
链接
库BAR.DLL...”。2、检测无效文件。这包括不符合Win32或Win64的文件以及损坏的文件。
SimpleForest
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2025-02-14 03:02
dependency
walker
翻译
dependency
walker
【个人
学习
日志-前端】浏览器窗口大小改变后,超出视窗部分的导航栏div标签背景色丢失问题
项目场景:复刻小米商城前端html。问题描述浏览器窗口宽度改变后,导航栏div标签超出视图的部分背景色丢失。问题如图:原因分析:导航栏的宽度是基于其子元素的宽度计算的,当窗口宽度较小时,子元素可能会换行或超出视窗,导致背景色无法覆盖整个导航栏。如果导航栏的布局没有正确处理响应式设计,当窗口宽度较小时,布局可能会塌陷,导致背景色丢失。min-width属性用于设置元素的最小宽度,确保元素在窗口宽度较
雲海夢
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2025-02-14 03:30
学习
css
html
vscode
前端
机器
学习
·逻辑回归
前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
AAA顶置摸鱼
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2025-02-14 03:00
python
深度学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
Meta AI 最近推出了一款全新的机器
学习
框架ParetoQ,专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化
订阅:https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器
学习
框架——ParetoQ,专门用于大型语言模型的4
新加坡内哥谈技术
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2025-02-14 03:00
人工智能
语言模型
自然语言处理
论文笔记《基于深度
学习
模型的药物-靶标结合亲和力预测》
基于深度
学习
模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。
I_dyllic
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2025-02-14 03:57
深度学习
论文阅读
深度学习
人工智能
python票务系统_python基础
学习
:模拟火车订票系统
2020-12-20str1=["车次","出发站-到达站","出发时间","到达时间","历时"]train_numbers=["T40","T298","Z158"]train_place=["长春-北京","哈尔滨-北京","青岛-北京"]train_outTime=["00:12","00:06","12:48"]train_arriveTime=["12:20","10:50","21:
一愫
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2025-02-14 03:27
python票务系统
Andrej Karpathy:计算范式的变革者
他以其深刻的技术见解,对深度
学习
和自然语言处理领域的贡献,以及对计算范式的革新性思考,成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个
AI天才研究院
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2025-02-14 03:57
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
AI大模型企业级应用开发实战
大厂Offer收割机
面试题
简历
程序员读书
硅基计算
碳基计算
认知计算
生物计算
深度学习
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程序员实现财富自由
Web前端第一次作业
主页登录页面注册页面效果展示:总结:主页点击登录或者注册能直接跳转到新页面,登录页面,输入账号密码,就可以跳转到对应主页,注册页面也是如此,该次作业运用了表格标签修饰页面,用表单标签做出要求,最后运用超
链接
实现页面跳转
unfeeling_
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2025-02-14 03:57
前端
力扣(leetcode)第455题分发饼干(Python)
455.分发饼干题目
链接
:455.分发饼干假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。
十八子是李
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2025-02-14 02:26
Python题集
leetcode
python
算法
开发语言
代码随想录 Day 30 | 【第七章 回溯算法part 03】93.复原IP地址、78.子集、90.子集II
一、93.复原IP地址本期本来是很有难度的,不过大家做完分割回文串之后,本题就容易很多了题目
链接
/文章讲解:代码随想录视频讲解:回溯算法如何分割字符串并判断是合法IP?
Accept17
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2025-02-14 02:54
算法
人生的转折点反而迷失了方向
自己反而陷入了深深的困境,没有了斗志,原因也找不出来,白天在公司没有很大量的产出,晚上回去是想学一学,或者看看书;也静不下心来,变得浮躁,眼高手低,看上去有很多路子,但实际上又感觉无路可走;静下心来坐在电脑面前安心
学习
的日子一去不复返
苏木樨
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2025-02-14 02:23
笔记
【Leetcode】416. 分割等和子集
题目
链接
:分割等和子集题目描述:给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。思路:将数组分割成两个等和的子集。
promise_yaner
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2025-02-14 02:22
背包
动态规划
leetcode
动态规划
算法
一杯咖啡的时间
学习
大模型(LLM):LLaMA解读之旋转编码RoPE(含代码实现)
文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码(RoPE)2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构,LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进:位置编码升级:采用旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)归一化革新:对每个
Bug_makerACE
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2025-02-14 02:52
llama
python
人工智能
nlp
pytorch
深度学习
transformer
【LeetCode 刷题】单调栈(1)-下一更大元素
此博客为《代码随想录》单调栈章节的
学习
笔记,主要内容为单调栈下一更大元素问题的相关题目解析。
Bran_Liu
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2025-02-14 02:51
LeetCode
leetcode
算法
职场和发展
python
DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦
学习
架构
目录1.知识图谱与语料库的联邦
学习
架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦
学习
架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦
学习
架构
9命怪猫
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2025-02-14 02:51
知识图谱
架构
人工智能
linux
学习
第六十篇:Linux监控平台介绍,zabbix监控介绍,安装zabbix,忘记Admin密码如何做_adminstartor密码
Linux监控平台介绍常见开源监控软件:cacti、nagios、zabbix、smokeping、open-falcon等等cacti、smokeping偏向于基础监控,成图非常漂亮cacti、nagios、zabbix服务端监控中心,需要php环境支持,其中zabbix和cacti都需要mysql作为数据存储,nagios不用存储历史数据,注重服务或者监控项的状态,zabbix会获取服务或者监
2501_90339150
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2025-02-14 02:20
linux
学习
zabbix
人工智能之自然语言处理技术演进
近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度
学习
和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。
香橙薄荷心
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2025-02-14 02:50
AI
人工智能
自然语言处理
网络安全(黑客)——自学2025
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶
学习
资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、
网安大师兄
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2025-02-14 02:19
web安全
安全
网络
网络安全
密码学
分发饼干(力扣455)
从这道题开始我们就进入贪心算法的
学习
了。这个算法没有固定的套路,甚至题目之间的联系也很少,基本上每一道题都要当新题来写。我们能做的只有见多识广,这样才有机会在考试中根据以往经验解决贪心的题目。
qy发大财
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2025-02-14 01:49
leetcode
算法
职场和发展
利用gensim生成词袋模型(基于频次和基于TF-IDF)
前言参考文献:胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在
学习
文本表示的一种最简单方式——词袋模型,书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码,原代码就来自于这本书,我加了一些注释
weixin_50291342
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2025-02-14 01:17
文本表示
自然语言处理
python
机器学习
2019 - Web开发技术指南和趋势
这是一个2019年你成为前端,后端或全栈开发者的进阶指南:你不需要
学习
所有的技术成为一个web开发者这个指南只是通过简单分类列出了技术选项我将从我的经验和参考中给出建议首选我们会介绍通用的知识,最后介绍
编程鸭
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2025-02-14 01:47
互联网
JavaScript
编程语言
前端
前端
IT
编程
程序员
书籍-《机器
学习
数学基础》
MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器
学习
数学基础
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2025-02-14 01:30
机器学习深度学习数学
R 语言 必备 十大资源
如果你是R的新手或希望提升你的R技能,这里有一些核心资源可以助你一臂之力,无论是从基础学起还是提高现有水平,包括官方站点、知名学府和互动式
学习
平台。
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2025-02-14 01:30
后端
运行游戏出现directx runtime问题的解决
(免费有效)
链接
:https://pan.baidu.com/s/1n078BSfOPlysG_1TLF6Psw?pwd=jd4p提取
CS_Dr.Deng
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2025-02-14 01:45
游戏
windows
经验分享
笔记
零基础入门机器
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-- 第三章第一个机器
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模型——线性回归
线性回归(LinearRegression)是机器
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中最基础的算法之一,它用于研究两个变量之间的线性关系,即一个变量(自变量)如何影响另一个变量(因变量)。3.2线性回归的数学直觉线性
山海青风
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2025-02-14 01:45
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机器学习
人工智能
机器学习
回归
线性回归
python
零基础入门机器
学习
-- 第二章机器
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的基本流程
1.机器
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的五个基本步骤在机器
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项目中,我们通常遵循以下步骤:
收集
数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。
山海青风
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2025-02-14 01:14
#
机器学习
机器学习
python
人工智能
SRE体系17----复盘与定责
尽可能的把所有的细节信息
收集
起来。这一步
收集
的信息是下一步分析的基础分析1).分析
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2025-02-14 01:58
运维
深度
学习
-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息
文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序,例如聊天机器人,模型需要直接用自然语言响应用户。然而,在某些情况下,我们需要模型以结构
皮皮冰燃
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2025-02-14 01:44
深度学习
深度学习
语言模型
langchain
数学到底在哪里支撑着编程
在这篇文章中,我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用,包括算法设计、数据结构优化、机器
学习
、图
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2025-02-14 00:26
数学
真正通俗易懂的Langchain入门
学习
(六)
五、下一步行动:从
学习
者到创造者的跃迁1.启动你的第一个项目(3天实践计划)行动指南:graphTDA[第1天:选择方向]-->B{{三选一}}B-->C[客服助手]B-->D[论文分析]B-->E[数据助手
caridle
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2025-02-14 00:43
智能体
langchain
学习
真正通俗易懂的Langchain入门
学习
(四)
三、核心模块深入:像搭积木一样组装AI能力1.Models(模型层):给你的AI换个“大脑”场景需求:需要更高精度的回答?→换GPT-4数据敏感必须本地部署?→用开源模型想节省成本?→选择按量付费的模型实操演示:#使用OpenAI的GPT-4(需账户有访问权限)fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIgpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4
caridle
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2025-02-14 00:13
智能体
langchain
学习
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