日更学习第8页

RocketMQ学习-Springboot整合RocketMQ

SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时，要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供，迭代比较快，版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同，就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程，

wechatt_fee1024·2025-03-23 23:12

回答我！！！如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型？

刚开始学习计算机网络时，会比较难理解计算机网络的五层协议，毕竟确实挺抽象的，接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议（物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层），帮助大家理解每一层的功能和作用

茫忙然·2025-03-23 23:39

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

【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

【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

快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用

快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用一、Pinia简介Pinia是Vue3的状态管理库，类似Vue2中的Vuex，但使用更简洁高效二、subscribe方法简介subscribe方法是

MXN_小南学前端·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

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

Linux内核同步机制之（八）：mutex

和mutex更类似的机制（无法获得锁时都会阻塞）是binarysem

ikt4435·2025-03-23 21:55

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日

一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。同时，英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡，拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克

小亦编辑部·2025-03-23 21:55

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

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

更准确的来讲，能直接运行的文本都可以称之为脚本语言，按这个标准，python也是。但是python同样用于做系统。我们今天讲的脚本语言纯粹用于系统维护邻域。

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

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

使用AIOps进行更好的事件管理

AIOps可以帮助DevOps团队自动化工作流程，以实现更智能、更高效的事件管理，从而腾出时间让IT运营团队成员专注于创新以改善用户体验。

茵赛飞3D CAD数据转换软件·2025-03-23 20:11

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

Transposed convolution（2016 IEEE）

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文作者EvanShelhamer,JonathanLong,TrevorDarrell发表日期2016年05月01日GB

刘若里·2025-03-23 19:39

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

先验地图--slam学习笔记

先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展

1987年9月20日：中国发出第一封电子邮件《越过长城，走向世界》，标志着中国首次接入国际互联网。

xiao--xin·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析

接下来是核心功能设计，我们需要考虑如何让用户更方便地找到、租赁商品，同时优化用户体验，让每一位潜在用户都能心甘情愿地停留与互动。为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率

红点聊租赁·2025-03-23 18:24

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯

系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux

贾saisai·2025-03-23 17:50

（如果你没装office，只装了WPS也可以，只不过更麻烦一些）

文章目录第一步:安装包第二步：写代码，运行第三步：如果你是Office，现在已经搞定了。但我是WPS，会报错：第四步：直接去包里改代码第五步：保存对包中代码的修改，重新运行咱最开头的代码第六步：成功了第一步:安装包pipinstallpython-office第二步：写代码，运行#安装库：pipinstallpython-officeimportoffice#单页转图片office.ppt.ppt

几道之旅·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

深入理解 <；和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

本文将聚焦<（小于号）和>（大于号）这两个HTML实体，解析它们的核心作用、使用场景及避坑技巧，助你写出更安全、更健壮的代码！一、❓为什么需要转义？

小丁学Java·2025-03-23 17:48

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