对自己学习要求

通过动态内存管理实现在VS2022中实现变长数组

目录一、malloc函数和free函数二、calloc函数三、realloc函数不知道大家在使用vs2022编译器时有没有遇见过这样一个问题，当我们用一个变量来作为数组的大小时，编译器会报错，要求我们使用常量
Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
Java老徐·2025-03-23 23:38

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。
petrel2015·2025-03-23 23:37

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。
lynn-66·2025-03-23 23:37

要求换正好40张，且每种票子至少一张。问：有几种换法？（C语言）

一、首先分析题目有两点1、总和是100元。2、一共分为四十张且每种至少有一张。二、思路分析。10元的为s张，5元的为w张，2元的为e张，1元的为y张。n为有几种换算法首先，每个至少有一张a>=1,b>=1,c>=1,d>=1。#includeintmain(){inttotal;for(ints=1;s<=10;s++){for(intw=1;w<=20;w++){for(inte=1;e<=40
热心市民小汪·2025-03-23 23:06

线上一个隐匿 Bug 的复盘

前言之前负责的一个项目上线好久了，最近突然爆出一Bug，最后评估影响范围将Bug升级成了故障，只因为影响的数据量有10000条左右，对业务方造成了一定的影响。
Wu_Candy·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

weixin089校园综合服务小程序+ssm(文档+源码)_kaic

校园综合服务小程序的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑，确定所要实现的功能后进行界面的设计，在这中间还要考虑如何
开心毕设kaic_kaic·2025-03-23 22:03

【软考论文】论软件系统架构评估

对一个系统架构进行评估，是为了：分析现有架构存在的风险，检验设计中提出
罗小爬EX·2025-03-23 22:03

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。
寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成
LittleNyima·2025-03-23 22:02

【指标对比】SMA 和 EMA区别

以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均
T-I-M·2025-03-23 22:02

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人·2025-03-23 22:01

香港站群服务器租用应该怎么选？

以下是一些关键的选择要点：香港站群服务器就找莱卡云‌IP资源数量和质量‌：‌数量‌：站群服务器一般需要多个独立IP，以便将每个站点分布在不同的IP上，避免搜索引擎对同IP站点的关联性判断‌1。‌
莱卡云（Lcayun）·2025-03-23 22:00

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

秒开WebView Android性能优化全攻略：深度解析与实战策略

实现WebView的“秒开”体验，不仅需要开发者对WebView的工作机制有深入的理解，还需要掌握一系列性能优化策略。本文将从多个维度深入探讨AndroidWebView的性能优化，
俊星学长·2025-03-23 22:26

2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划

2025年，网络安全领域将继续发展并面临新的挑战，包括不断变化的技术、法规要求以及日益复杂的威胁环境。
教网络安全的毛老师·2025-03-23 21:55

2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划

2025年，网络安全领域将继续发展并面临新的挑战，包括不断变化的技术、法规要求以及日益复杂的威胁环境。
教网络安全的毛老师·2025-03-23 21:53

L2-050懂蛇语c++（pta天梯赛。测试点1。）

这个题目看上去还挺简单的，但是自己做的时候就超时了一开始只有19分。我自己stl学的不是很好，然后一开始自己用的pair和vector一起写的发现了一些小问题改了之后才得19。。。
zzy678·2025-03-23 21:23

网络空间安全专业培养方案及学习建议

一、网络空间安全专业培养方案（示例）本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例，列举本科期间学习的课程。
菜根Sec·2025-03-23 21:52

网络安全证书培训机构有哪些

当前笔者的主要任务还是通过学习来增强自己的能力，后续看看是否有机会既能让读者享受物美价廉的考试认证服务，又能让培训机构及时找到生源，实现双赢。如果找到合适的培
菜根Sec·2025-03-23 21:22

有奖直播 | NXP S32K31X 系列 ASIL-B 车身应用方案介绍

随着汽车智能化、电动化的快速发展，车身控制模块（BCM）作为汽车电子系统的核心组成部分，正面临着更高的功能安全要求和更复杂的系统集成需求。
WPG大大通·2025-03-23 21:51

盘泰UV种植体：抗老化新科技，焕发种植牙新活力

UV照射，激活种植体表面活性盘泰UV种植体采用特殊波长的UV光对种植体表面进行照射处理，这种处理方式能够有效去除种植体表面
互联网之声·2025-03-23 21:21

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式
坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

开发语言漫谈-脚本语言

我们重点将编程语言，对这些脚本语言就打包一起介绍了bash：
大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

C语言_数据结构总结8：链式队列

头结点是链式队列中的特殊结点，通常不存储实际的队列元素数据，其主要作用是方便对队列的操作，例如在进行入队、出队操作时，可以统一操作逻辑，无需特殊处理队列为空的情况。
*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-异或和之差

①题目要求我们选择两个不相交的子段，我们可以枚举一个分界线i，子段1在i的左边，子段2在i的右边，分别找到子段1和子段2的最大值、最小值。②怎么确定这两个子段呢？
好好学习^按时吃饭·2025-03-23 20:17

流浪地球 - 华为OD机试真题(E卷、Java)

针对刷题难，效率慢，我们提供一对一算法辅导，针对个人情况定制化的提高计划（全称1V1效率更高）。有兴趣的同学可以扫码添加我们的微信（code5bug）了解，免费试课一下。
什码情况·2025-03-23 20:44

三维点云重建的原理及代码

点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的
晚风微凉～·2025-03-23 20:44

Android端ReactNative环境搭建——上

同时，自己对rn相关的技术有了不少理解。因此，想要分享一些知识点，希望可以帮助到大家。我会以一个专栏的方式述说在这一年当中使用rn开发需求遇到的困难。大家可以借鉴参考下，共同进步！！！使用
hzulwy·2025-03-23 20:43

autojs之乐旅商城自动报名自动约

自己测试吧。
恶猫·2025-03-23 20:43

pyspark学习rdd处理数据方法——学习记录

python黑马程序员"""文件，按JSON字符串存储1.城市按销售额排名2.全部城市有哪些商品类别在售卖3.上海市有哪些商品类别在售卖"""frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosimportjsonos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r"D:\anaconda\envs\py10\python.exe"#创建Spark
亭午·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均
旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

同时对DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude
黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

React Native 迁移的阵痛

我在《ReactNative技术选型分析》中，阐述了对现有原生工程集成ReactNative的
Ethan. L·2025-03-23 20:41

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。
XRC2231·2025-03-23 20:11

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织）提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标：PLCC、SROCC、KROCC和RMSE，也是目前最常用的I
可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的
ThinkPet·2025-03-23 20:10

计算机基础：编码01，无符号数编码

专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。
水饺编程·2025-03-23 19:09

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战
城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述  在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换
点云侠·2025-03-23 19:35

SSLTLS加密传输与数字证书的前世今生

对，你没听错，这个世界上还真就有这么别扭的设定，尤其是你折腾了一整天，发现你需要到一个CA服务器上去申请证书的时候，那种绝望你晓得吧？数字证书、HTTPS、SSL/TLS、加密……无数的词汇在
云来雁去·2025-03-23 19:34

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点
haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

数字签名与数字证书

发送报文时，发送方用一个哈希函数从报文文本中生成报文摘要，然后用发送方的私钥对这个摘要进行加密生成数字签名，之后将数字签名和报文一起发送给接收方，即数字证书。接收方首先用
TABE_·2025-03-23 19:03
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