学习效率第10页

深度学习中的Channel，通道数是什么？

%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

大模型工程师学习日记（五）：基于LangServe的AI服务架构深度解析

1.概述LangServe️帮助开发者将LangChain可运行和链部署为RESTAPI。该库集成了FastAPI并使用pydantic进行数据验证。Pydantic是一个在Python中用于数据验证和解析的第三方库，现在是Python中使用广泛的数据验证库。它利用声明式的方式定义数据模型和Python类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化，使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。。它还可

MMMMMMMay Love Code·2025-03-19 02:09

远程调试Python脚本之ptvsd

深度学习文章目录深度学习前言前言有时候需要远程调试Python脚本，怎么办呢…以下这段代码用于远程调试Python脚本，特别是通过VisualStudioCode（VSCode）的远程调试功能。

工头阿乐·2025-03-19 02:38

yolo模型coco数据集详解

深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images

工头阿乐·2025-03-19 02:38

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

【重回基础】理解CPU Cache及缓存一致性MESI

前言二、为何需要CPUCache三、L1、L2、L3Cache三级缓存结构四、CacheLine：与内存数据交换的最小单位五、MEIS：缓存一致性5.1底层操作5.2MESI协议参考一、前言原打算重新学习一下

Patrick_Lam·2025-03-19 01:05

快速绘制数据库E-R图：教你一键绘制! ! ! !

今天，在时间紧迫的情况下，我意外发现了一个神器——MermaidLiveEditor，它可以通过代码的方式快速生成数据库E-R图，大幅提高效率。

来自星星的坤·2025-03-19 01:34

从零精通机器学习：线性回归入门

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-19 01:03

lxml学习笔记

问题1：有一个XML文件，如何解析问题2：解析后，如果查找、定位某个标签问题3：定位后如何操作标签，比如访问属性、文本内容等fromlxmlimportetree->导入模块，该库常用的XML处理功能都在lxml.etree中requests+lxml解析小from lxml import etree import requests page = 1 url = 'http://www.

weixin_33843409·2025-03-19 01:01

lxml模块的学习

1.lxml的认识在前面学习了xpath的语法，那么在代码中我们如何使用xpath呢，对应的我们需要lxm博文链接：xpath和lxml类库安装方式：pipinstalllxml2.lxml的使用1.导入

bad kid's cute·2025-03-19 01:00

python技巧之下划线

‍♂️个人主页@老虎也淘气个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持我们一起进步！

老虎也淘气·2025-03-19 01:30

AI学习第二天--监督学习半监督学习无监督学习

目录1.监督学习（SupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：3.半监督学习（Semi-SupervisedLearning

iisugar·2025-03-19 01:59

JavaScript 性能优化实战：数据结构选择对性能的影响

合理的数据结构能显著提升代码执行效率，减少资源消耗，反之则可能导致性能瓶

deying0865423·2025-03-19 01:29

聊聊Python都能做些什么

、Python简介二、Python都能做些什么1.Web开发2.数据分析和人工智能3.自动化运维和测试4.网络爬虫5.金融科技三、Python开源库都有哪些1.Web开发2.数据分析和科学计算3.机器学习和深度学习

·零落··2025-03-19 00:27

基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）

目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类

电力程序小学童·2025-03-19 00:55

软件设计师之编译原理核心知识深度剖析：从词法到语法分析

我写这篇博客的目的，是希望和大家一起学习进步，深入剖析编译原理中的词法分析和语法分析等核心知识，让这些复杂的概念变得通俗易懂，助力大家在软件设计领域更上一层楼。

一杯年华@编程空间·2025-03-19 00:55

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

HTML入门

HTML的概述什么是HTML:HyperTextMarkupLanguage超文本标记语言超文本:比普通文本更加强大,能够定义许多文本样式标记语言:通过一组标签来对内容进行标记,并且修饰-标签:为什么要学习

Yeauty·2025-03-19 00:53

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献

TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

《Python实战进阶》No26: CI/CD 流水线：GitHub Actions 与 Jenkins 集成

No26:CI/CD流水线：GitHubActions与Jenkins集成摘要持续集成（CI）和持续部署（CD）是现代软件开发中不可或缺的实践，能够显著提升开发效率、减少错误并加速交付流程。

带娃的IT创业者·2025-03-19 00:50

机器学习Pandas_learn4

importpandasaspddefcalculate_goods_covariance():#定义商品销售数据字典goods_sales_data={"时期":["一期","二期","三期","四期"],"苹果":[15,16,3,2],"橘子":[12,14,16,18],"石榴":[11,8,7,1]}#将字典转换为DataFrame对象goods_dataframe=pd.DataFra

XW-ABAP·2025-03-18 23:18

Browser Use开启AI辅助网页操作新时代

这些工作不仅耗费精力，还容易因疲劳而出错，严重影响了工作效率。而现有的自动化工具，要么需要掌握专业的编程知识才能使用，要么在功能上存在局限性，让普通技术用户望而却步。

CodeJourney.·2025-03-18 23:47

光学工程师中年危机

AR/VR光学模组‌：参与超表面透镜（Metasurface）设计，结合波导与全息技术提升显示效率，掌握LightTools或LucidShape光场仿真‌37。‌

光学设计培训·2025-03-18 23:46

用 AI 提高开发效率：自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例

1.AI代码生成：提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，可以

Js_x·2025-03-18 22:11

蓝桥杯Python赛道备赛——Day8：动态规划（基础）案例分析

每一个问题都给出了其求解方法的示例代码，以供低年级师弟师妹们学习和练习。如有不懂，欢迎在评论区提问。

SKY YEAM·2025-03-18 22:10

如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理？

在数据分析和机器学习项目中，数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的，这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。

Python 集中营·2025-03-18 22:09

AI：188-利用Python进行自然语言生成和文本摘要

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 21:36

理解深度学习1-简介

机器学习是AI的一个分支，它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展，现在几乎（虽不完全准确）与AI同义。

shangjg3·2025-03-18 21:35

Spring Boot自动装配原理

自动装配通过分析类路径下的依赖、Bean的定义以及其他配置信息，自动配置Spring应用程序的配置类和Bean，以减少开发人员的配置工作，提高开发效率。

咸阳彭于晏·2025-03-18 21:35

使用 CryptoJS 实现 AES 解密：动态数据解密示例

它的安全性高、效率好，适合用于各种加密任务。今天，我们将通过一个实际的示例，展示如何使用CryptoJS实现AES解密，解密动态数据。

木觞清·2025-03-18 21:34

【实习经历Two:参与开源项目，学习并应用Git】

前端参与开源项目中使用过的git1.参与开源项目（必备技能——git)参与开源项目首先需要进入自己想参加的项目页面点击右边的Fork即可复制到自己的仓库像个人开发时常用的add、commit和push等命令就不过多介绍了，在这里主要是想记录一下自己作为从未参与过开源项目的初学者遇到的一些常用知识点，很感谢本人这次实习的mt老师很有耐心地帮助我解决使用Git过程中遇到的一些问题。a.如何在commi

学前端的小乐子·2025-03-18 21:03

【Python】Flask与Django对比详解：教你如何选择最适合你的Web框架

Django的核心特点Flask与Django的详细对比架构设计功能与扩展性性能与效率模板系统ORM（对象关系映射）详细对比表格适用场景总结案例分享：如何选择适合的框架小李的博文项目：选择Flask??

小芬熊·2025-03-18 21:33

从入门到精通： C#100个关键技术关键词

让我们一起开始这段精彩的C#学习之旅吧！基础概念C#-一种面向对象的编程语言，由Microsoft在2000年创建，

_老码·2025-03-18 21:33

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

一、DeepSeek技术新突破：程序员效率革命（开篇结合最新技术动态）2025年2月25日，DeepSeek接连放出两大技术王牌：全球首个面向MoE模型的全栈通信库DeepEP开源，以及深度思考R1模型的全面升级

AI创享派·2025-03-18 20:59

25_3_17 python进阶学习

学习内容：1.1函数的定义在python中函数是指可以重复执行的语句块，可以重复调用，作用是为了封装语句块,提高代码的重用性，函数是面向过程编程的最小单位1.1.1def语句def语句的作用是用来定义（

契合qht53_shine·2025-03-18 20:57

前端架构师具备什么能力？前端性能优化全链路指南

运行时：提升渲染效率（虚拟列表、WebWorker）。监控与诊断：用工具定位问题（ChromePerformance、Lighth

kerwin_1727·2025-03-18 20:25

【资料分享】标准规范汇总(2025.3.13更新)

引言学习标准规范不仅是测试人员的基本职责，也是确保测试质量、提升产品竞争力和降低风险的关键。通过掌握和应用标准规范，测试工作可以更加规范、高效和权威，为产品和项目的成功提供有力保障。

交换机路由器测试之路·2025-03-18 20:24

【Java】已解决：`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL`

屿小夏·2025-03-18 20:24

springboot一课一得

SpringBoot学习之路：从基础到进阶SpringBoot是基于Spring框架的一个开源项目，它通过简化配置、自动化功能以及集成多种开箱即用的技术，使开发者能够更快地开发、测试和部署Java应用程序

POlse·2025-03-18 20:54

智慧社区2.0

MySQL+Redis+HDFS+OSS）核心亮点：不仅仅是单一数据库，而是根据数据特性使用MySQL（结构化数据）+Redis（缓存）+HDFS（大数据存储）+OSS（对象存储），提高了系统的数据存储效率和查询速度

陈陈爱java·2025-03-18 19:53

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

文章目录一、R语言的基础特性1.1R语言的起源与发展1.2R语言的核心优势二、R语言在AIGC中的应用场景2.1数据预处理与清洗2.2文本分析与生成2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、

程序边界·2025-03-18 19:22

Pandas与PySpark混合计算实战：突破单机极限的智能数据处理方案

PySpark虽能处理PB级数据，但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。

Eqwaak00·2025-03-18 19:52

5大陷阱+实战：C#日志分析，从‘日志迷宫’到‘监控神殿’的逆袭全攻略！

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣你的日志还在‘打哑谜’吗？“错误日志像‘天书’读不懂？监控告警像‘哑巴’不发声？”——别慌！

墨瑾轩·2025-03-18 19:51

Spring Boot + Spring-Security实现前后端分离双重身份认证初学者指南（手机号密码JWT + 短信验证码）

总算对spring-security有了一个大概的认识，写一点学习心得，希望能帮到初学者，同时以备自己未来复习。spring-security

Iceroki·2025-03-18 19:49

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。

进取星辰·2025-03-18 19:17

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。