导入C

MobileNet 改进：添加inception模块

目录1.inception模块2.MobileNet+inception3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.inception模块Inception
听风吹等浪起·2025-03-13 14:11

STM32F103的APB1和APB2时钟总线外设

APB2负责ADC，串口1,SPI1，高级TIMI/O，EXTI和AFIO。APB1负责DAC，USB，I2C，CAN，串口2345，SPI23,普通TIM
dlhto·2025-03-13 14:11

像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通Pixel2Pixel全部源码，包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等，
十小大·2025-03-13 14:11

Leetcode之随机数索引

示例:int[]nums=newint[]{1,2,3,3,3};Solutionsolution=newSolution(nums);solution.pick(3);solution.pick(1)
一只荣·2025-03-13 14:11

base64加密解密

packagecom.github.util;importorg.apache.tomcat.util.codec.binary.Base64;publicclassBase64Util{//加密publicstaticStringgetBase64
架构师成长进阶空间·2025-03-13 13:41

mybatis plus

//根据ID查询TselectById(Serializableid);//根据entity条件，查询一条记录TselectOne(@Param(Constants.WRAPPER)WrapperqueryWrapper
架构师成长进阶空间·2025-03-13 13:11

Java线程池如何合理设置核心线程数

线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用CPU和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，先判断是CPU密集型任务还是IO密集型任务：CPU密集型任务和IO密集型任务：比如像加解密，压缩、计算等一系列需要大量耗费
寻烟的衣袖·2025-03-13 13:40

C++设计模式-中介者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

一、基本介绍：对象世界的"通信指挥官"1.1模式定义与价值中介者模式（MediatorPattern）是一种行为型设计模式，其核心思想是通过中介对象封装一组对象的交互规则，使各对象不再显式相互引用。如同现实中的机场塔台调度飞机起降，该模式将原本复杂的网状通信结构转化为星型结构，很大程度上降低了对象的耦合度。1.2模式演进历程从早期GUI事件处理到现代微服务架构，中介者模式始终扮演着关键角色。在Qt
牵牛老人·2025-03-13 13:10

【JVM实践】（6）full gc分析与实战

FullGC全解析教程，涵盖触发机制、问题诊断、调优策略和实战案例：FullGC终极指南：深度解析与调优实践[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nsRlZAi8
xiyubaby.17·2025-03-13 13:40

Vue：其他指令

例如：constvm=newVue({el:"#app",data:{message:"这是一段包含HTML标签的文本"}});在上述代码中，页面显示的将是这是一段包含HT
真der~啊·2025-03-13 13:39

图像去雾常见数据集

1.RESIDE数据集RESIDE（REalisticSingleImageDEhazing）数据集是目前最常用的图像去雾数据集之一。
梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。
m0_61360701·2025-03-13 13:09

分布式训练中的参数local_rank

local_rank是一个常用于分布式训练中的参数，用于指示当前进程的本地编号。它帮助在分布式环境中区分不同的进程。
挨打且不服66·2025-03-13 13:09

【云原生之Docker实战】使用Docker部署MongoDB数据库管理工具Mongo-Express

【云原生之Docker实战】使用Docker部署MongoDB数据库管理工具Mongo-Express一、Mongo-Express介绍1.Mongo-Express简介2.MongoDB简介二、检查本地系统环境
江湖有缘·2025-03-13 13:39

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法
格图素书·2025-03-13 13:08

探索水下视觉新境界：基于Retinex理论的水下图像增强项目

探索水下视觉新境界：基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。
葛冉忱Edith·2025-03-13 13:08

Deepsearch 、Rag 、RraphRag

文章目录前言一、Ai-Search1.DeepSearch2.RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）3.GraphRAG（Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration
kse_music·2025-03-13 13:08

使用Unity中Microphone类进行用户自由时长音频录制

使用Unity中Microphone类进行用户自由时长音频录制主录音脚本AudioRecord.csmaxClipLength：音频最大长度，真正录音时长不要超过这个长度，或者把maxClipLength
沉醉东风·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。
一只小铁柱·2025-03-13 13:08

使用Argostranslate模型进行翻译（python）

1.环境准备：#创建虚拟环境python-mvenvmyenv#激活虚拟环境#Windowsmyenv\Scripts\activate#macOS/Linuxsourcemyenv/bin/activate
一只小铁柱·2025-03-13 13:38

关于std::vector＜std::string＞的操作

知识点1std::vectorstd::string作为返回参数voidGetConfigState(std::vectorstd::string&vtTemp)2对于std::vectorstd::string
android framework·2025-03-13 13:07

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。
码农三叔·2025-03-13 13:37

8.孤岛的总面积

储备：代码随想录问题重点：最后：深搜版：#includeusingnamespacestd;intd[4][2]={1,0,0,1,-1,0,0,-1};//不是要把整个岛搜出来，而是要陆地变海洋。
三二一一二三·2025-03-13 13:07

Python爬虫：从人民网提取视频链接的完整指南

一、爬虫技术概述网络爬虫（WebCrawler）是一种自动化的程序，用于在互联网上浏览网页并收集信息。它通过模拟浏览器的行为，发送H
小白学大数据·2025-03-13 13:37

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接
彩旗工作室·2025-03-13 13:37

Unity3D 批处理与Draw Call减少（Batching & Reducing Draw Calls）

前言在Unity3D中，批处理（Batching）是优化渲染性能的核心手段，主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。
Thomas_YXQ·2025-03-13 13:37

docker安装eclipse-mosquitto记录（实践可用）

背景：由于课程设计需要在服务器上安装mqtt，选择先搭建docker环境，再安装eclipse-mosquitto应用。
丶Navy·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计
天机️灵韵·2025-03-13 13:36

Systemd 服务文件（service）

systemd服务文件（以.service为后缀）是定义服务行为的核心配置文件。本文档将详细介绍如何编写一个systemd服务文件，包括文件结构、常用配置项、操作步骤以及注意事项。
比奇堡派星星·2025-03-13 13:36

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别，以下是对两者的详细比较：一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标：主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成，特别是在要求提供真实人类经验的领域
真不二价825·2025-03-13 13:06

Anaconda与Jupyter Notebook入门级详细使用教程_anaconda jupyter notebook

Anaconda简介我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
2401_84165919·2025-03-13 13:06

前部分知识复习01

#pragmamulti_compileA2.
太妃糖耶·2025-03-13 13:35

HTML&CSS绘制三角形

1.代码：01triangle.box{width:0px;height:0px;/*background-color:red;*/border:50pxsolidtransparent;border-left
南枝异客·2025-03-13 13:05

利用微软的 HTML 应用程序宿主程序的攻击

mshta.exe是微软的HTML应用程序宿主程序（MicrosoftHTMLApplicationHost），属于Windows系统组件。
zhaoyong631·2025-03-13 13:05

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

）YOLOX（3）YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce
LeeZhao@·2025-03-13 13:34

【零基础入门unity游戏开发——进阶篇】Unity Microphone类处理麦克风相关信息，录制音频并实时处理或保存录制的音频数据

考虑到每个人基础可能不一样，且并不是所有人都有同时做2D、3D开发的需求，所以我把【零基础入门unity游戏开发】分为成了C#篇、unity通用篇、unity3D篇、unity2D篇。
向宇it·2025-03-13 13:04

Java线程池怎么调整线程大小最合适

案例1：CPU密集型任务（计算素数）案例2：IO密集型任务（模拟网络请求）怎么调整线程大小最合适？核心线程数、最大线程数是不是越大越好？
兮动人·2025-03-13 13:04

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#
一只小铁柱·2025-03-13 12:04

npm run dev原理

1、npmrundev会启动根目录下的package.json里的scripts字段指定的命令。
black^sugar·2025-03-13 12:03

axios 实现 无感刷新方案

实现思路首次登录前端通过接口获取到两个token；分别是accessToken、refreshToken;accessToken：正常请求需要传递的token；refreshToken：当某个请求401
清云随笔·2025-03-13 12:03

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征
yuweififi·2025-03-13 12:33

Codeforces Round 995 (Div. 3)

A.PreparingfortheOlympiad题解：#includeusingnamespacestd;intmain(){intt;cin>>t;vectora;vectorb;vectorans
polarours·2025-03-13 12:33

解决 java.lang.RuntimeException: org.codehaus.plexus.component.repository 错误的全面指南

java.lang.RuntimeException:java.lang.RuntimeException:org.codehaus.plexus.component.repository是一个常见的错误
梦幻南瓜·2025-03-13 12:33

Windows Wise Care 365 PRO-中文便携版

WindowsWiseCare365PRO链接：https://pan.xunlei.com/s/VOL9UE-i-GLXYr-6KhdyghHOA1?
私人珍藏库·2025-03-13 12:03

Centos7 下 安装 MongoDB

目录一、使用YUM的方式安装一、使用YUM的方式安装1、sudovi/etc/yum.repos.d/mongodb-org.repo修改为如下内容保存：[mongodb-org-5.0]name=MongoDBRepositorybaseurl
Amo Xiang·2025-03-13 12:02

NodeJs中npm国内慢的问题解决

方法一：更改npm配置文件：$npmconfigsetregistryhttp://registry.npm.taobao.orgURL即为需要设置的镜像站点地址，如淘宝镜像:http://registry.npm.taobao.org
夏木炎·2025-03-13 12:32

模型训练和推理

计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

PIMPL模式

PIMPL（PointertoImplementation，指向实现的指针）是一种C++设计模式，也称为“编译防火墙”或“OpaquePointer”模式。
我要进步！·2025-03-13 12:32

详解Spring事务失效的八种常见场景

1.事务方法访问修饰符非public，导致事务失效：当事务方法的访问修饰符为非public时，SpringAOP无法正确地代理该方法，从而导致事务失效。
玦尘❀·2025-03-13 12:32

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch
WHCIS·2025-03-13 12:02
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