最小深度第14页

matlab整除方式

1.fix(x)：截尾取整2.floor(x)：不超过x的最大整数3.ceil(x)：大于x的最小整数4.round(x)：四舍五入取整

雅俗共赏100·2025-02-21 05:49

使用shell脚本运行python程序

在训练深度学习模型时，为了解放生产力，避免手动调参等，一般写成shell脚本的形式，执行一次shell就可以把所有的python程序给运行完毕。

GiantGo·2025-02-21 05:15

Linux下安装压缩包版MySQL记录

本次记录使用Centos7.x最小安装版操作MySQL安装包下载下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/操作系统选Linux-Generic，OS版本根据自己系统处理器架构和

蝶衣哦·2025-02-21 05:43

深度解析：使用 Headless 模式 ChromeDriver 进行无界面浏览器操作

一、问题背景（传统爬虫的痛点）数据采集是现代网络爬虫技术的核心任务之一。然而，传统爬虫面临多重挑战，主要包括：反爬机制：许多网站通过检测请求头、IP地址、Cookie等信息识别爬虫，进而限制或拒绝访问。动态加载内容：一些页面的内容是通过JavaScript渲染的，传统的HTTP请求无法直接获取这些动态数据。为了解决这些问题，无界面浏览器（HeadlessBrowser）技术应运而生。无界面浏览器是

亿牛云爬虫专家·2025-02-21 04:39

FaceSwap——人脸的自动交换或替换

一、FaceSwap介绍FaceSwap是一款开源的深度学习应用程序，旨在实现人脸的自动交换或替换。

爱研究的小牛·2025-02-21 04:05

Deepseek整合SpringAI

Deepseek：高性能的深度学习推理框架，用

java技术小馆·2025-02-21 03:41

学习总结2.14

深搜将题目分配，如果是两个题目，就可以出现左左，左右，右左，右右四种时间分配，再在其中找最小值，即是两脑共同处理的最小值#includeints[4];intsum=0;intbrain[25][25]

哇哈哈712·2025-02-21 03:11

马斯克-全球最大算力集群-grok3效果任何

不仅如此，它还配备了如DeepSearch（深度搜索）这般的前沿功能，让信息获取与知识挖掘

数据分析能量站·2025-02-21 03:39

现代游戏音频系统架构深度解析——以AudioSystemController为核心的沉浸式声效管理方案

一、架构全景与设计哲学本文将以重构后的AudioSystemController为核心，深入探讨基于FMOD引擎的高性能音频管理系统设计。该体系采用"分层-事件驱动"架构，通过多轨道混音管理、动态资源加载、空间音频处理三大核心模块，构建了适应复杂游戏场景的声效解决方案。我们将从以下三个维度展开技术分析：二、核心模块技术解析2.1中枢控制器（AudioSystemController）namespa

晴空了无痕·2025-02-21 03:08

Matlab 点云移动最小二乘法（MLS）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介我们要明白MLS是想用一组基函数来局部近似我们的目标函数，它非常类似于我们所学的泰勒公式，只不过它是基于局部的。这里我们以一维的MLS为例，其具体的原理如下所述：假设Ω为范数向量空间，而u为Ω内场变量的标量。为了形成一个近似函数uau^au

大鱼BIGFISH·2025-02-21 03:34

XSS 与 CSRF 攻击你了解多少呢

一、XSS攻击深度剖析（一）概念溯源与攻击本质XSS，即跨站脚本攻击，其核心在于攻击者利用网站对用户输入数据处理的漏洞，将恶意脚本注入网页。

·2025-02-21 02:44

Qt/C++编写自定义控件72-提示进度条

自带的进度条或者操作系统的进度条样式，不够炫，这次索性直接来个自定义绘制实现，至于是继承QWidget类还是QProgressBar类，都无所谓，如果是继承自QWidget类的话，就需要自己设置最大值最小值范围值

feiyangqingyun·2025-02-21 02:26

r语言面板数据回归_R语言之回归分析

本章为R语言回归分析之上部分，主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归的语言编程示例，以及检验回归分析中统计假设的方法。

你的麦克疯·2025-02-21 01:19

企业级RAG开源项目分享：Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow

企业级RAGGitHub开源项目深度分享：Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow及私有化LLM部署建议随着生成式AI技术的成熟，检索增强生成（RAG）已成为企业构建智能应用的关键技术

Ainnle·2025-02-21 00:16

R语言中的偏最小乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和判别分析（Discriminant Analysis,

R语言中的偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression,PLSR）和判别分析（DiscriminantAnalysis,DA）偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression

程序才子·2025-02-21 00:15

AI赋能下的2025商业新契机：AI无人自动直播引领财富增长

如今，随着人工智能技术的深度应用，AI无人自动直播正成为2025年最具潜力的造富新赛道，为广大商家提供了前所未有的发展契机，助力其在激烈的市场竞争中展翅腾飞。

V__17671155793·2025-02-21 00:44

2025年AI技术趋势深度解析：从World Model到智能共生，如何重塑未来？

一、AI从实验室走向物理世界1.WorldModel元年：3D模型开启物理智能时代2025年被视为“世界大模型（WorldModel）”的元年，AI从文本、图像等低维数据处理跃升至理解物理世界规律的3D模型阶段。例如，李飞飞团队主导的LWM（世界模型）将推动自动驾驶、工业仿真等领域的突破，AI可通过虚拟环境模拟复杂物理交互，优化决策效率。应用场景：自动驾驶测试（如Waymo）、工业设计仿真、灾害预

weixin_74887700·2025-02-21 00:42

CCF-CSP 2013-12（前四题）

如果这样的数有多个，请输出其中最小的一个。输入格式输入的第一行只有一个正整数n(1≤n≤1000)，表示数字的个数。输入的第二行有n个整数s1,s2,…,sn(1≤si≤10000,1≤i≤n)。

啦哈拉哈·2025-02-20 22:33

【深度解析】最短路径算法：Dijkstra与Floyd-Warshall

系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构：提升代码效率的必备技能！02-算法复杂度全解析：时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密：数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表：Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解：Python实现与经典应用场景06-深入理解队列数据结构：从定义到Python实现与应用场景07-双端队列（Deque）详解：Python实现与滑动窗口应

吴师兄大模型·2025-02-20 22:26

提升体育用品采购效率的最佳方法：看板管理系统的深度解析

引言体育用品采购管理是体育产业链中至关重要的环节，无论是专业的运动队、体育俱乐部，还是体育用品零售商或电商平台，如何高效地管理采购流程，确保供应链的稳定和及时配送，都是直接影响业务运作和客户满意度的关键因素。在现代化的采购管理中，信息化工具和看板管理逐渐成为提高效率和透明度的重要手段。本文将深入探讨体育用品采购管理的各个环节，分析常见的采购流程、面临的挑战，并重点介绍如何运用看板管理工具，提升采购

·2025-02-20 21:58

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

·2025-02-20 21:26

Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结

Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了，这里概述一下：下载iso制作启动U盘，按f2进入安装，选择语言，键盘布局english，ubuntuserver安装，DHCP自动配置网络（问题1），代理服务器我们没填，配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/，磁盘分区（问题2），设置服务器密码，安装ssh远程工具，重启reboot。可参

蜡笔小祎在线学习·2025-02-20 21:49

教你本地复现Deep Research：DeepSeek R1+ LangChain+Milvus

不久前，OpenAI新推出了一项名叫DeepResearch（深度研究）的功能，迅速风靡全球。我们可以将其理解为大模型+超级搜索+研究助理的三合一。

大模型入门教程·2025-02-20 20:44

基于Linux平台的多实例RTSP|RTMP直播播放器深度解析与技术实现

一、引言在Linux平台上实现一个高性能、高并发的多实例播放器，是许多流媒体应用的核心需求。本文将结合大牛直播SDK的Linux平台RTSP/RTMP播放器功能，深入解析其实现原理、关键技术点以及优化策略。通过对代码的详细分析和实际应用的结合，帮助开发者更好地理解和应用该技术。二、项目概述本文基于以下代码实现了一个多实例播放器：multi_player_demo.cpp：主程序，负责初始化SDK、

音视频牛哥·2025-02-20 19:07

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1

985小水博一枚呀·2025-02-20 19:02

YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进

YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。

金外飞176·2025-02-20 18:58

手机对小孩的影响及应对措施探究

在信息技术日新月异的当下，手机早已超脱了单纯通讯工具的范畴，深度融入现代生活的每一处细节，成为人们日常生活中不可或缺的存在。

China_Mr_Huang·2025-02-20 18:25

DeepSeek爆火背后：AI如何助力GIS发展

这场由低成本+高性能+开源驱动的技术革命，不仅让AI开发门槛大幅降低，更预示着一个全新的产业趋势——AI与GIS的深度融合，正在重塑城市、环境和商业的底层逻辑。

GIS前端嘉欣·2025-02-20 18:22

嵌入式学习DAY28 --- 线程、同步和互斥问题、如何实现同步和互斥？

DAY28概述：一、线程二、同步和互斥问题三、如何实现同步四、如何实现互斥笔记：一、线程1、什么是线程：（1）线程是轻量级的进程（2）线程存在于进程内，不能独立存在（3）线程参与CPU调度，进程是系统资源分配最小单位

楼台的春风·2025-02-20 18:21

MySQL 查询缓存技术深度解析

在现代数据库管理系统中，查询性能优化是提升应用响应速度和用户体验的关键环节。MySQL作为一款广泛使用的开源关系型数据库，提供了查询缓存功能，用于缓存查询结果，从而在后续相同的查询请求时能够快速返回结果，减少数据库的负载和查询时间。本文将深入探讨MySQL查询缓存技术的原理、配置、使用方法以及优化策略。一、查询缓存的基本原理（一）缓存机制概述MySQL查询缓存的核心思想是将查询语句和其对应的查询结

Minxinbb·2025-02-20 17:20

深度学习环境配置——Anaconda安装

目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond

tyyhmtyyhm·2025-02-20 17:46

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

FakeApp 技术浅析（一）

FakeApp是一款早期的深度伪造（Deepfake）工具，最初于2018年发布，用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新，但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。

爱研究的小牛·2025-02-20 17:09

图论篇--代码随想录算法训练营第五十七天打卡| 最小生成树问题

以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。解题

無量空所·2025-02-20 17:09

DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案

deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法

爱吃青菜的大力水手·2025-02-20 17:09

OpenAI 深度研究与 Gemini 深度研究：哪个更好？

目录*什么是OpenAI深度研究？**OpenAI深度研究的关键特性：**OpenAI深度研究的应用：**使用案例：**什么是Gemini深度研究？

知识小报童·2025-02-20 16:38

车载音频开发（三）：对wav音频做定浮点转换（采样深度转换）

的采样格式讨论较多的是定浮点采样基于上一节我们对采样点的理解车载音频开发（二）：对音频数据作音量调节_音频数据的音量控制代码-CSDN博客定点常见的有16bit，24bit，和32bit浮点一般用float(32bit)IEEE754浮点数不同位深度的取值范围

Mr Chris_LI·2025-02-20 16:37

JavaScript 闭包与作用域的深度解析

引言在JavaScript世界里，闭包和作用域是两个核心概念，理解它们对于编写高效、可维护的代码至关重要。本文将深入探讨JavaScript闭包与作用域的原理、应用及注意事项。一、作用域的概念（一）什么是作用域作用域是指变量和函数的可访问范围。在JavaScript中，主要有全局作用域和局部作用域。全局作用域：在代码的任何地方都可以访问到的变量和函数，通常在脚本的最外层或通过全局对象（如windo

小钟H呀·2025-02-20 16:34

深度学习之目标检测的常用标注工具

1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap

小宇爱·2025-02-20 16:32

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.

雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

SQL面试题练习 —— 取出累计值与1000差值最小的记录

题目来源：滴滴目录1题目2建表语句3题解1题目已知有表t_cost_detail包含id和money两列，id为自增，请累加计算money值，并求出累加值与1000差值最小的记录。

夏木夕·2025-02-20 15:27

HarmonyOS全栈开发指南：从入门到精通，构建万物智联的未来生态（一）

一、HarmonyOS基础认知篇1.HarmonyOS发展历程与核心使命内容摘要：HarmonyOS，由华为公司于2019年首次公开发布，标志着华为在操作系统领域的深度布局。

林钟雪·2025-02-20 15:24

SQL面试题集：累计值与1000差值最小的记录

一、题目描述司机累计收入首次接近目标值的订单定位，滴滴平台计划优化司机奖励策略的触发机制，需精准识别司机在接单过程中累计收入首次接近特定目标值1000元的订单节点。该分析用于动态调整奖励发放规则，提升司机接单积极性。样例数据假设表t_sales结构如下：driver_idorder_idincomeorder_time11012002025-02-1909:00:0011023002025-02-

数星星的阿波罗·2025-02-20 14:52

B4158 [BCSP-X 2024 小学高年级组] 质数补全

在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数称为质数请你帮助Alice补全这个质数，若有多解输出数值最小的，若无解输出−1。

wwjjjww·2025-02-20 14:21

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。这一规模远超行业平均水平，例如中国团队DeepSeek-V3的算力消耗仅为Grok-3的1/2634。技术挑战：团队在122天内完成首期10万块GPU部署，克服了散热、电力供应等工程难题1。思维链推理

♢.＊·2025-02-20 14:15

idea error invoking main method （亲测有效）

前一天测试javagc回收，把idea的堆内存调成了28m和56m，导致今天idea无法启动，提示errorinvokingmainmethod二、解决方案把配置文件中的配置调整正常，问题解决-Xms128m最小堆内存

大葱蘸个酱·2025-02-20 14:44

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。

code_stream·2025-02-20 13:12

图像识别与应用

一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

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