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深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

React + TypeScript 实现 SQL 脚本生成全栈实践

React+TypeScript实现数据模型驱动SQL脚本生成全栈实践引言：数据模型与SQL的桥梁革命在现代化全栈开发中，数据模型与数据库的精准映射已成为提升开发效率的关键。

i建模·2025-03-01 19:17

每日一题之屏蔽信号

问题描述在与三体文明的对抗中，人类联邦探测到了两个重要的信号源，分别用非负整数aa和bb来表示。

Ace＇·2025-03-01 19:47

基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析

基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python

AI智能涌现深度研究·2025-03-01 19:17

【第八节】C++设计模式(结构型模式)-Decorator(装饰器)模式

目录一、问题引出二、模式选择三、代码实现四、总结讨论一、问题引出装饰器模式：动态扩展对象功能的设计模式在面向对象（OO）设计与开发中，我们常面临为已有类添加新职责的需求。

攻城狮7号·2025-03-01 19:46

Redis---LRU原理与算法实现

文章目录LRU概念理解LRU原理基于HashMap和双向链表实现LRURedis中的LRU的实现LRU时钟淘汰策略近似LRU的实现LRU算法的优化RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的配置参数RedisLRU的优缺点RedisLRU的优缺点LRU概念理解LRU（LeastRecentlyUsed）最近最少使用算法，是一种常用的页面置换算法，广泛应用于操作系统

lh_freak·2025-03-01 19:46

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

我，一个对人工智能充满热情的程序员，带着对麻将策略的浓厚兴趣，踏上了开发AI麻将服务器的征程。这不仅仅是一次技术挑战，更是一次对思维方式和问题解决能力的深度探索。麻将，这个看似简单的游戏，实则蕴含着无穷的策略和变化。AI需要在瞬息万变的牌局中，做出最优的决策，这需要它：洞察牌局：精准分析手牌，评估牌型的潜在价值。预判风险：计算打出某张牌可能带来的风险。布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为

fxrz12·2025-03-01 19:46

磁力链接那些事：开源工具大盘点

与传统的HTTP链接不同，磁力链接并不直接指向文件存储位置，而是包含了文件的哈希值、跟踪器信息等元数据。这种方式使得文件分享更加高效、安全，也更难以被审查。为什么选择开源磁力工具？

fxrz12·2025-03-01 19:15

Ollama 本地GUI客户端：为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具

Ollama本地GUI客户端：为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具相关资源文件已经打包成EXE文件，可双击直接运行程序，且文章末尾已附上相关源码，以供大家学习交流，博主主页还有更多Python

探客白泽·2025-03-01 18:15

解锁Java在客户旅程映射中的无限潜力：从数据收集到优化的全方位指南

通过客户旅程映射（CustomerJourneyMapping,CJM），企业能够识别出客户在与品牌互动过程中遇到的痛点，并据此改进服务。

墨夶·2025-03-01 18:14

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-

万事可爱^·2025-03-01 18:43

Sharding-Sphere vs Mycat vs TiDB

木一番·2025-03-01 18:12

高性能PHP框架webman爬虫引擎插件，如何爬取数据

5IDEA必装的插件：SpringBootHelper的使用与功能特点6Aiassistant,又是一个写代码神器7Cursor

Ai 编码·2025-03-01 18:11

Spring中如何优雅的使用策略模式

定义结构二、策略模式的优缺点与使用场景优缺点使用场景三、在Spring中使用策略模式1.抽象策略类2.具体策略类3.环境类4.枚举5.服务类使用策略模式前先回顾一下策略模式是什么，只想看在spring中如何使用

齐飞·2025-03-01 18:41

LeeCode 322-零钱兑换（经典动态规划）

322.零钱兑换（经典动态规划）前言博主是前大厂程序猿，不定期分享前端知识与算法。

等风来0212·2025-03-01 18:41

DeepSeek突袭公布成本利润率：545%

重点包括，优化吞吐量和延迟的方法：跨节点EP驱动的批量扩展计算与通信重叠负载均衡还公布了DeepSeek的在线服务数据统计：每个H800节点每秒有73.7k/14.8k个输入/输出token成本利润率545%

·2025-03-01 18:29

解锁数字艺术新玩法：NFT潮玩藏品的商业潜力与创新机遇

引言：在数字化浪潮的推动下，艺术与收藏的边界正在被重新定义。NFT潮玩数字藏品，作为一种全新的艺术表达和收藏形式，正在全球范围内掀起热潮。

·2025-03-01 18:29

农场游戏源码：打造虚拟田园的数字基石

它不仅让人们在虚拟世界中体验到田园生活的宁静与乐趣，还激发了玩家的创造力和经营智慧。而这一切的背后，都离不开精心编写的农场游戏源码。

·2025-03-01 17:27

MySQL中的锁与MVCC

）意向锁（IntentionLocks）记录锁（RecordLocks）临键锁（Next-KeyLocks）MVCC机制MVCC的核心概念MVCC在InnoDB中的实现MVCC的工作原理MVCC的优势与局限隔离机制读未提交

秋意钟·2025-03-01 17:39

Terser 与 Esbuild 比较

参考链接1.esbuild2.terser前言Terser为什么比esbuild压缩体积更小？原理分析terser之所以比esbuild产生的打包体积更小，主要是因为它提供了更高级的优化手段，包括作用域折叠（ScopeHoisting）、变量提升、代码混淆、AST级别优化、更多高级压缩策略，而esbuild的压缩主要是简单的语法转换和删除无用空格/换行符，缺少深入的AST级别优化。下面我们从代码优

TE-茶叶蛋·2025-03-01 17:38

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

代理 IP 行业现状与未来趋势分析

它在数据采集、网络营销、隐私保护等多个方面发挥着重要作用，其行业现状与未来发展趋势值得深入探讨。目前，代理IP行业呈现出以下几个显著特点。一是市场需求持续增长。

跨境Kevin·2025-03-01 17:38

【Java学习】内部类

面向对象系列六一、类级别1.静态成员2.非静态成员与方法二、类的创建与成员管理1.类的创建2.类的成员管理三、常见的内部类1.非静态内部类2.静态内部类3.匿名内部类4.局部内部类一、类级别1.1静态成员静态成员是类级别的是能一路直属都是在类层面的

Brookty·2025-03-01 17:07

代理服务器与内网穿透/打洞

内网穿透简单来说内网穿透就是让一个在私人IP的设备，能在公网上被别的主机访问到资源。中间经过服务器将获取的数据转发给主机。内网打洞内网打洞，也叫P2P穿透或NAT穿越，是一种用于实现位于不同内网中的设备之间直接建立连接的技术正向代理正向代理（ForwardProxy）是一种常见的网络代理方式，它位于客户端和目标服务器之间，代表客户端向目标服务器发送请求。正向代理服务器接收客户端的请求，然后将请求转

小丑西瓜666·2025-03-01 17:37

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

Kubernetes容器平台架构之道

Kubernetes中的应用被打包成与环境完全分离的容器镜像，并且自动配置应用并维护跟踪资源分配。Kubernetes是以应用为中心的技术架构

巨子嘉·2025-03-01 17:36

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

引言近年来，大型语言模型（LLM）取得了显著的进展，并在各个领域展现出强大的能力。然而，LLM也存在一些局限性，尤其是在知识库方面。由于训练数据的局限性，LLM无法获取最新的知识，也无法涵盖所有领域的专业知识。为了克服这些局限性，LLM需要依赖外部搜索来增强性能和保证输出结果的可靠性。本文将深入探讨搜索技术如何增强LLM的能力，并分析不同搜索引擎对LLM输出结果的影响。大型语言模型知识库的局限性L

听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

如何配置HTTP代理及SOCKS代理的工作原理

目录一、HTTP代理的配置与应用二、SOCKS代理的工作原理与应用三、HTTP代理与SOCKS代理的比较四、总结在探讨如何配置HTTP代理以及SOCKS代理的工作原理时，我们将通过简洁的语言、具体的代码示例和实际案例

傻啦嘿哟·2025-03-01 17:06

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学

阿克兔·2025-03-01 17:34

冒泡排序法

分析：冒泡排序（bubblesort）通过连续地比较与交换相邻元素实现排序。这个过程就像气泡从底部升到顶部一样，因此得名冒泡排序。在代码实现中，需要两个循环嵌套，外层循环用来进行控制比较的范围。

小成喝橙汁补维C·2025-03-01 16:34

自由软件与Linux:一段共同的革命性旅程

自由软件与Linux:一段共同的革命性旅程摘要本文深入探讨了自由软件运动和Linux操作系统的发展历程、关系及其对现代技术世界的影响。

寒水馨·2025-03-01 16:33

Arduino OLED 动画全攻略：UNO、u8g2、Adafruit GFX、SSD1306 教程

通过它，我们可以轻松实现炫酷的图形与动画效果，简直让人忍不住想要一展身手。本文将详细介绍如何使用Arduino与OLED屏幕结合，打造动感十足的显示效果。

星际编程喵·2025-03-01 16:32

华硕ROG电脑开机无法进入系统？这些方法或许能帮到你

这些方法或许能帮到你在日常使用电脑的过程中，我们难免会遇到各种故障问题，尤其是当我们满怀期待地打开电脑，却发现它无法正常进入系统时，那种焦虑与无助感简直让人难以忍受。

nntxthml·2025-03-01 16:02

RxJava使用和原理(一)

定义与原理RxJava是一个在JavaVM上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。它扩展了传统的观察者模式，增加了对事件序列的丰富操作和变换能力。在RxJava中，被观察

linwq8·2025-03-01 16:31

Git 分支策略详解: 助力团队高效协作与快速交付!

一套合理的分支策略，不仅能够帮助团队高效协作，还能确保代码集成与发布过程的规范性和可控性。

DevOps探索者·2025-03-01 16:30

虚拟机可以ping通本地，但是本地ping不通虚拟机，java.net.ConnectException: Connection refused

finallshelljava.net.ConnectException:Connectionrefused经过查阅，需要检查虚拟机防火墙（关闭）、电脑防火墙（关于虚拟机网段等部分要关闭，例：VMwarenetwork等）、虚拟机ip（与虚拟机网虚拟网络编辑器中

YDXD_C·2025-03-01 16:30

芯麦GC1277与0CH477驱动芯片对比分析：电脑散热风扇应用的性能优势与替代方案

芯麦GC1277与0CH477/灿瑞的详细对比性能参数：工作电压范围：GC1277的工作电压范围为2V-6V，而0CH477/灿瑞的工作电压范围为2.5V-5.5V

青牛科技实业01·2025-03-01 16:29

机器学习与深度学习资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

MyBatis 深度解析：MyBatis是如何简化 JDBC的？

一、JDBC的痛点与MyBatis的诞生传统JDBC开发虽然灵活，但存在诸多痛点，导致开发效率低下且易出错：样板代码冗余：每次操作需重复编写连接管理、try-catch-finally块、资源释放等代码

以恒1·2025-03-01 16:28

头文件和源文件

避免代码臃肿多人协作时降低代码冲突概率代码复用通过头文件声明接口，避免重复编写声明（后续会发布如何如何将函数声明放在头文件）示例：math.h声明数学函数，多个文件可调用编译效率修改源文件时只需重新编译对应模块大型项目避免全量编译的耗时问题二、头文件(.h)与源文件

刘慈欣让你写·2025-03-01 16:58

Python实用技巧：轻松上手自动化数据爬取与存储

目录一、准备阶段：确定目标与安装工具1.确定目标网站2.安装Python及必要库二、编写爬虫程序：发送请求与解析网页1.发送HTTP请求2.解析网页内容三、处理反爬虫机制：应对挑战与策略1.设置请求头2

傻啦嘿哟·2025-03-01 16:58

dify基础之prompts

摘要：在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt（提示词）是连接用户意图与模型输出的核心工具。

SNOWPIAOP·2025-03-01 16:58

企业微信里可以使用的企业内刊制作工具，FLBOOK

现在让我来教你该怎么制作企业内刊吧1.登录与上传访问FLBOOK官网，注册账号后上传排版好的文档2.选择模板FLBOOK提供了丰富的模板库，你可以选择适合你的企业风格的模板。

2401_89139014·2025-03-01 16:57

An Iterative Technique for the Rectification of Observed Distributions 论文阅读

AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析

青铜锁00·2025-03-01 16:27

Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读

AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2