常用图像绘制在线实验闯关第3页

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力，但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融

竹木有心·2025-03-10 19:16

C++ STL 算法竞赛常用模板归纳汇总

向量vector(相当于可变长数组）/*STL库vector、deque、list、set、map、multiset、multimap、unordered_set、unordered_map、unordered_multiset、unordered_multimap、stack、queue、priority_queue、string、pair*/#include#includeusingnames

小桥儿流水人家·2025-03-10 19:15

算法竞赛C++常用STL（自用收藏！！！！！！）

①vectorvector：又称变长数组，定义在头文件中，vector容器是动态空间，随着元素的加入，它的内部机制会自动扩充空间以容纳新的元素。因此vector的运用对于内存的合理利用与运用的灵活性有很大的帮助。vector的定义方式vectorv;//定义一个vector，其中的元素为int类型vectorv[N];//定义一个vector数组，其中有N个vectorvectorv(len);/

gusiler·2025-03-10 19:13

Hutool DateUtil 工具类用法详解：简化Java日期操作

嘵奇·2025-03-10 19:12

ONNX GraphSurgeon详细介绍

ONNXGraphSurgeon常用于TensorRT中，用来优化和调整ONNX模型，以便于模型可以高效地在GP

Lntano__y·2025-03-10 19:12

benchmark和baseline的联系与区别

在深度学习算法中，benchmark（基准）和baseline（基线）是两个常用的概念，用于评估算法的性能和进行比较。尽管它们有一些相似之处，但它们在定义和使用上有一些区别。

Lntano__y·2025-03-10 19:41

github中branches和tags的区别

@github中branches和tags的区别在GitHub中，“branches”（分支）和"tags"（标签）是两个常用的概念，用于管理和组织代码库的版本控制。

Lntano__y·2025-03-10 19:41

网络入侵的几种常用方法

我认为这是一套适合初学者由浅到深的文章，所以强烈推荐给大家，作者从基础讲到最近比较火的漏洞，可能有些人看来是浅了些，但是的确很适合想干点啥但又不知道怎么办的菜鸟们。第一节，伸展运动。这节操我们要准备道具，俗话说：“工欲善其事，必先利其器”（是这样吗？哎！文化低……）说得有道理，我们要学习黑客技术，一点必要的工具必不可少。1，一台属于自己的可以上网的电脑。这样你可以有充分的支配权，上网不用说，否则你

遇见火星·2025-03-10 18:41

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

C++算法竞赛常用STL知识笔记

最后更新于2024-11-15下标访问vector,deque,map可以用下标访问vectorstd::vectorv={1,2,3,4,5};intelement=v[2];//访问下标为2的元素，这里将得到3。dequestd::dequedq={21,22,23,24,25};intitem=dq[1];//访问下标为1的元素，这里将得到22。map特殊：1：如果下标对应的键已经存在于ma

a东方青·2025-03-10 18:37

架构设计：负载均衡层设计方案（2

如果您使用prefix设置了安装目标目录，那么可能您还需要在/etc/profix文件中设置环境变量：2.3、安装验证和启动下面介绍几个nginx常用的命令，如果您可以正常使用这些命令，那么说明nginx

xjdwlq2022·2025-03-10 18:36

MPPT与PWM充电原理及区别详解

MPPT（最大功率点跟踪）和PWM（脉宽调制）是太阳能充电控制器中常用的两种技术，它们在原理、效率和适用场景上有显著区别。

·2025-03-10 18:27

Java集合

集合1.Collection接口1.1List接口1.1.1ArrayList常用方法CollectionListArrayList常用方法：add(Ee)添加元素添加在末尾add(intindex,Ee

ok！不当人·2025-03-10 18:34

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。

qq_29790801·2025-03-10 17:33

数学建模与优化算法在确定X和Y值时，如何处理实验数据的不确定性？

在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值，可以参考以下方法和步骤：建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述，其中X表示挡板厚度与总厚度的比值，Y表示间隔器宽度与总宽度的比值

学术乙方·2025-03-10 17:03

【一文学会 HTML5】

目录HTML概述基本概念HTML发展历程HTML基本结构网页基本标签标题标签（``-``）段落标签（``）换行标签（``）水平线标签（``）注释（``）特殊符号图像标签基本语法主要属性图像的对齐和样式响应式图像链接标签基本语法重要属性

熬夜超级玩家·2025-03-10 17:33

python爬虫项目（十二）：爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势

人工智能_SYBH·2025-03-10 17:03

2025年大模型AI产品经理学习路线图：零基础到精通，一篇收藏，开启学习之旅！悄悄努力然后惊艳所有人

一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法：理解基本的数据结构（如数组、链表、树、图等）和常用算法（如排序

AGI大模型老王·2025-03-10 17:30

Nginx高性能负载均衡：算法与策略详解

本文将深入探讨如何利用Nginx实现高效、可靠的负载均衡，涵盖常用负载均衡算法、配置

墨夶·2025-03-10 17:30

tcp udp区别

TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是两种常用的传输层协议，它们在数据传输方式、可靠性和应用场景等方面有显著区别。以下是它们的主要区别：1.连接方式TCP：面向连接的协议。

C18298182575·2025-03-10 17:29

人机交互进化论：解码智能手机81种交互方式背后的用户体验革命

一、基础交互三剑客：支撑数字生活的基石1.点击（Tap）——数字世界的敲门砖小米实验室数据显示：用户平均点击准确率高

Julian.zhou·2025-03-10 17:59

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、

小艳加油·2025-03-10 16:57

opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程

linux/201704/70863.html此网页，仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作

weixin_44602056·2025-03-10 16:27

【Javascript网页设计】在线图片画板案例

代码如下：在线画板body{text-align:center;font-family:Arial,sans-serif;margin:20px;}.toolbar{margin-bottom:10px

Netsuite + 影刀·2025-03-10 16:26

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数（如图像分辨率等

SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

本文将介绍18种常用的图像数据增强策略，并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

【无标题】

1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。

东东就是我·2025-03-10 16:54

Spring Boot整合MinIO对象存储教程

嘵奇·2025-03-10 16:54

2.1《声音的产生与传播》

教会什么：声音的产生、传播（速度）的物理知识培养什么：与学过物理知识相联系的意识（与第一章节）课标：（二）运动和相互作用2.3声和光2.3.1通过实验，认识声的产生和传播条件。

耶柴·2025-03-10 16:54

Git常用命令全面分类总结

Git常用命令全面分类总结以下是Git常用命令的全面分类总结，以及gitreset--hard的详细解析，结合结构化的说明和示例，便于我们理解和记忆：一、Git核心命令分类速查表1.仓库初始化与克隆命令作用示例

向贤·2025-03-10 16:51

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

我们将探索不同的保存选项，以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先，

PixelEnigma·2025-03-10 15:21

技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线

实测数据：某985实验室的AI生成稿经处理，知网AIGC率从38%→9.7%（检测截图已脱敏），维普重复率从24%→8.3%。

LL06210721·2025-03-10 15:50

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。

大模型应用场景·2025-03-10 15:50

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。鸢尾花数据集的介绍https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php大家可以通过这个网站下载鸢尾花数据集，里面有各种经典数据集供大家使用。附：本来想给大家具体讲一讲的，但发现网站里面讲的已经很详细了，大家想用的自己去了解

侠之大者231·2025-03-10 15:49

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观

七七Seven～·2025-03-10 15:19

CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用

OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。

byxdaz·2025-03-10 15:48

数据结构--【栈与队列】笔记

栈的应用【实验题】使用栈实现后缀表达式计算，其中，在后缀表达式中，输入的数字为整数，且为正数，数字、符号之间用空格隔开，整个后缀表达式用“#”表示结束。

ianozo·2025-03-10 15:47

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化

北辰alk·2025-03-10 14:42

大模型交互-超拟人合成

2、唤醒的持久运行--->合成能力加持（唤醒成功后语音答复：主人我在）--->调用在线或离线听写能力（建议用讯飞在线效果好）--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型-

定制开发才有价值·2025-03-10 14:12

手机租赁平台开发核心技术解析

不过千万别以为技术堆砌就能高枕无忧，关键是如何让这些模块像交响乐团般默契配合：建议企业先绘制清晰的业务流

红点聊租赁·2025-03-10 14:09

101.华为企业组网实例：VRRP+MSTP典型组网配置

实验拓扑一、VLAN配置SW3配置sysw3uninenvlanbatch10203040interfacee0/0/3portlink-typeaccesspo

亦良Cool·2025-03-10 14:08

Java 常用命令总结（完）

更新了版本，请移步Java常用命令总结持续更新中！！！

羊不白丶·2025-03-10 13:34

“面面俱到”！人脸活体检测让应用告别假面攻击

在投资理财、在线支付等高风险金融服务场景中，通过检测用户的组合动作等来验证用户为真实活体操作，抵御攻击，提高安全性，降低业务风险，全方位保障用户体

·2025-03-10 13:45

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法（如SVM）的性能，探

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

用OpenCV写个视频播放器可还行？（C++版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？

程序员Linc·2025-03-10 12:57

Python main的典型应用

__main__的典型应用在Python编程中，if__name__=='__main__'结构常用于控制程序的执行流程，确保某些代码仅在脚本直接运行时执行，而在模块被导入时不执行。

大数据张老师·2025-03-10 12:27

使用JAVA上抓取Socket服务端和客户端通信TCP数据包

但是常用的Jcap和Pcap4j都是依据libpcap/winpcap实现的。但是这俩又抓不到本地127网段的数据包。所以选择在局域网中使用

螺旋大西瓜·2025-03-10 12:56

k-Shape：高效准确的聚类方法

常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

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