开集第2页

Less CSS 预处理器

目录安装注释嵌套变量操作命名空间和访问器扩展Extend混合Mixins传递规则集给混合函数Guards导入import转义字符合并父选择器Less用法Less插件程序化使用安装安装lessc以供全局使用

安之若素づ·2025-02-14 15:45

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短，我⽤MATLAB。

唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

LLM大模型中文开源数据集集锦（三）

文章目录1ChatGLM-Med:基于中文医学知识的ChatGLM模型微调1.1数据集1.2ChatGLM+P-tuningV2微调1.3Llama+Alpaca的Lora微调版本2LawGPT_zh：

悟乙己·2025-02-14 13:01

3.3.2 VO-O语法- 算子-原子算子

其界面的表达如下：数据输入端口：数据集通过该端口传入算子。每个算子可以有[0,n]个数据输入端口，这要视算子的功能而定。数据处理类

colorknight·2025-02-14 13:58

挖洞经验 | 构造基于时间的盲注漏洞（Time-Based SQLi）

当时，我根本没想着去测试SQL注入漏洞，因为我觉得开

是叶十三·2025-02-14 12:53

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。

小宇爱·2025-02-14 10:39

大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

2024-2025年主流的开源向量数据库推荐

以下是2024-2025年主流的开源向量数据库推荐，涵盖其核心功能和应用场景：1.Milvus特点：专为大规模向量搜索设计，支持万亿级向量数据集的毫秒级搜索，适用于图像搜索、聊天机器人、化学结构搜索等场景

大囚长·2025-02-14 09:32

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器

wendy_ya·2025-02-14 08:56

数据湖和数据仓库的区别？

简介数据湖这个概念和数据仓库这两个概念一直搞不清楚，之前感觉区别就是数据湖是数据仓库的父集。数据湖是个伪命题，平时生活中也用不到，然后今天听了我的一个师哥的讲解，然后简单总结下。

春风不会绿大地·2025-02-14 08:25

通过 `ResultSet` 对象的方法来获取其中的行和列的数据

在JDBC中，使用ResultSet对象来存储从数据库查询返回的结果集。你可以通过ResultSet对象的方法来获取其中的行和列的数据。

有人给我介绍对象吗·2025-02-14 06:13

Java中文乱码浅析及解决方案

基本概念在解决这个问题之前，我们需要先理解几个基本概念：字符编码（CharacterEncoding）：是一套用于字符集（CharacterSet）的编解码规则，决定了计算机如何使用数字来表示特定字符。

南方淮竹·2025-02-14 06:43

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

使用LangChain与OpenAI API进行向量嵌入和搜索的实战教程

技术背景介绍LangChain是一个用于构建大型语言模型(LLM)应用的强大工具集，能够帮助开发者快速构建智能应用。结合Ope

bBADAS·2025-02-14 06:06

Web前端三大主流框架：Angular、React与Vue的对比与解析

Angular、React和Vue作为三大主流前端框架，各自拥有独特的特点和优势，为开发者提供了强大的工具集和灵活的解决方案。

生活的方式简单点·2025-02-14 06:35

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

简介 AMD zen 系列 cpu zen zen+ zen2 zen3 zen4 特性

zen系列cpu，几代之间，指令集又什么区别？AMD的Zen系列CPU在不同代之间引入了多种指令集扩展和架构改进。

Eloudy·2025-02-14 04:16

图的基本操作【严蔚敏】

图的基本操作：ADTGraph{数据对象V：V是具有相同特性的数据元素的集合，称为顶点集。

MooMLu·2025-02-14 03:31

2024年编写软件需求规格说明(SRS)的指南

软件开

reddishz·2025-02-14 02:26

【python Pandas】读取与存储hdf5文件

文章目录Pandas读取与存储HDF5文件1.HDF5文件简介通俗的介绍：学术概念：2.读取HDF5文件2.1读取简单的HDF5文件2.2读取多个数据集2.3使用过滤条件读取数据2.4读取HDF5文件的所有数据集

人才程序员·2025-02-14 02:24

AI大模型

工欲善其事必先利其器软件开发也要与时俱进，了解下AI大模型的工具上点黑科技干货开整~背景介绍天工AI通义灵码KIMI通义灵码免费，功能强大通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级

东坡大表哥·2025-02-14 02:53

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，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·2025-02-14 01:14

ESP8266 使用步骤

5：串口I2C等功能都有6：型号ESP-01S7：波特率：115200bis/s7:AT指令：具体可看官网（安信可）指令集与使用实例。

官子无敌刘小路·2025-02-14 00:41

COCO数据集

官网地址：http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。

是小果果蛋儿啊·2025-02-13 23:37

告别繁琐的路径配置：带你写一个让 Monorepo 项目模块导入更优雅的 Webpack 插件

路径别名的解析和转换4.添加所有包的支持5.测试插件6.使用方法总结手把手带你写一个Webpack提效插件前言大家好，今天我想和大家分享如何从零开始写一个实用的Webpack提效插件(完整源码在文章最后).作为前端开

真的很上进·2025-02-13 23:31

【语义分割专题文章】

一、数据篇【遥感】【道路】篇：【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015)：【语义分割】【专题系列】二、Unet

BoostingIsm·2025-02-13 22:59

重磅：中国开源首个百万级机器人数据集，具身智能迎来ImageNet时刻

智元机器人携手上海人工智能实验室等机构，重磅发布AgiBotWorld数据集，这是全球首个基于真实场景的百万级机器人数据集。

吴脑的键客·2025-02-13 19:08

2025年实体店破局新方案，碰一碰发视频高效做营销

目前集星云推推出的"碰一碰"短视频裂变方案，完善解决了这些难题。NFC技术让宣传变得更简单通过手机NFC近场通讯技术，顾客只需轻碰店内碰一碰卡片，即可一键发布商家短视频。

hy14762_·2025-02-13 17:26

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。

奋进小青·2025-02-13 17:25

深度学习-情感分析

以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析，这里以影评的情感分析为例，数据集使用IMDB影评数据集。

小赖同学啊·2025-02-13 17:52

R-CNN架构

这些提议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复

释迦呼呼·2025-02-13 15:07

Java高级特性（基础知识点总结）

Map面试题面试题2：面试题3Map接口：HashMap的数据结构面试题：面试题面试题包装类：JavaApi输入流和输出流会使用File类操作文件或目录File类的构造方法IO流的分类4大顶级抽象父类字符集基础知识

杰—·2025-02-13 15:06

Linux如何压缩或解压文件到指定目录

压缩文件到指定目录命令格式：tar-zcvf【目录】/【压缩包文件名.tar.gz】【源文件】例如：tar-zcvf/tmp/test.tar.gzjapan/注意：一次压缩多个文件时，直接在源文件后用空格格开即可

S1901·2025-02-13 14:35

Dav_笔记12：Automatic SQL Tuning 之 3 SQL-Tuning

要调整多个语句，必须创建SQL调优集（STS）。SQL调优集是一个数据库对象，它存储SQL语句及其执行上下文。您可以使用命令行API或企业管理器创建SQL调优集。

Dav_2099·2025-02-13 14:03

高等代数复习：线性空间

爱吃白饭·2025-02-13 14:32

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

东京奥运会后体育赛事app定制开发功能解析

有不少企业和创业者把目光看向了体育赛事app开

董技叔软件开发公司·2025-02-13 12:19

模型应用管理的成功之道：策略、工具与团队协作

●训练与验证：使用训练数据训练模型，并通过验证集评估模型性能。●超参数调优：通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型超参数。2.模型部署●

·2025-02-13 11:28

使用亚马逊针对 PyTorch 和 MinIO 的 S3 连接器进行模型检查点处理

适用于PyTorch的AmazonS3连接器提供了专为S3对象存储构建的PyTorch数据集基元（数据集和数据加载器）的实现。

MinIO分布式存储·2025-02-13 11:37

JVS-智能BI一键导入导出，轻松实现数据共享和无缝迁移

功能介绍与使用场景图表、报表、大屏、数据集、数据源新增导入导出

·2025-02-13 11:23

服务化应用架构演进

团队协作效率差，部分公共功能重复开

火炉lu·2025-02-13 09:22

Kivy教程大全之使用 NumPy 和 Kivy 对 Android 设备进行图像分类

这里不深入讨论准备数据集、构建、训练和优化ANN的步骤。在本教程中将仅对它们进行简要讨论。但不要担心——在不了解这些细节的情况下遵循本教程中的想法是可以的。如果您想了解它们，请查看我之

知识大胖·2025-02-13 08:48

Adobe软件全家桶：从平面到视频再到音频的创意之旅

在创意设计的广阔天地里，Adobe公司旗下的系列软件无疑是设计师们手中的魔法棒，它们串联起平面设计、视频剪辑直至音频处理的每一个环节，成为跨越视觉创意门槛的必备工具集。

垚哥说·2025-02-13 08:16

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集，

AI量金术师·2025-02-13 08:11

AI前端开发与传统前端开发的差异化竞争：拥抱AI代码生成器，迎接未来

过去，前端开

·2025-02-13 07:49

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

它的分类决策是基于输入特征的加权和，即：由于逻辑回归是线性模型，因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的，逻辑回归可能无法有效地分类，因为

江河地笑·2025-02-13 07:01

推荐频道

开集