最小深度第16页

Java面向对象编程——新手必看

文章目录Java面向对象编程博客一、面向对象编程的四大基本原则二、示例程序：动物类继承与多态1.创建一个新的Java项目2.编写代码3.运行程序三、继承与多态的深度解析四、总结Java面向对象编程博客面向对象编程

_S_Q·2024-09-02 18:59

2017-12-15

在我们选择公司的时候，第一肯定是要看客户的深度，能帮我们带来多大价值的角度去选择。那换位思考一下，我们的客户他需要我们怎么做，做到什么深度是客户最满意的。换位思考！

韩喜文·2024-09-02 18:37

只用一个变量来实现找数组中的最小值

int型数组A[0,…,N-1]中，N为已定义的常量且N≤9，数组A[]的长度为N，另给一个int型变量i，要求只用上述变量（A[0]~A[N-1]与i，这N+1个整型变量〉写一个算法，找出这N个整数中的最小者

程序garbage·2024-09-02 18:26

LeetCode题目笔记——2357. 使数组中所有元素都等于零

在一步操作中，你必须：选出一个正整数x，x需要小于或等于nums中最小的非零元素。nums中的每个正整数都减去x。返回使nums中所有元素都等于0需要的最少操作数。

pip install USART·2024-09-02 17:22

IDEA创建SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)项目-Maven版

数据库的密码password=admin定义初始连接数initialSize=1定义最大连接数maxActive=20定义最大空闲maxIdle=20定义最小空闲minIdle=1定义最长等待时间maxWait

2401_85958214·2024-09-02 16:13

06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？

数据元（DataElement）：就是最小数据单元。数据挖掘：分类、聚类、预测和关联分析K

张九日zx·2024-09-02 15:48

孕期日记 | 黎明前的黑暗

晚上睡得比较晚，入睡困难，中途会醒，大概都没怎么进入深度睡眠。今天早上也是闹钟还没响就醒了。于是干脆去

天边的星·2024-09-02 15:01

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning

Chauvin912·2024-09-02 14:36

HTML表单

:下拉框（下拉列表）selected设置默认值:文本域|多行文本框cols设置宽度rows设置高度:name:设置名字size：设置大小maxlenth：设置最大字符数minlength:设置最小字符数

懒洋洋大魔王·2024-09-02 13:00

【读书】014《引力波》：穿越13亿光年，只为拉长人类世界的10亿分之一纳米——两个"黑洞"的婚礼请柬

翻开一本有深度也有温度的书——《引力波》，重新聆听那来自宇宙深处的布鲁斯，为了浪漫，也为了纪念。

WuNing·2024-09-02 13:35

DAY9：进程与线程 | 并行与并发 | 用户态与核心态（内核态）

线程是程序执行的最小单位，线程是进程的子任务，是进程内的执行单元。一个进程至少有一个线程，一个进程可以运行多个线程，这些线程共享同一块内存。

yachihaoteng·2024-09-02 13:29

深度学习应用 - 大规模深度学习篇

其中，深度学习作为AI领域的璀璨明珠，凭借其强大的数据处理能力和特征学习能力，正引领着一场前所未有的智能革命。大规模深度学习，作为深度学习技术的前沿阵地，更是将这一技术的潜力发挥到了极致。

绎岚科技·2024-09-02 12:54

python协程理论理解

1、概念进程是指一段程序指令的运行活动，是计算机分配资源的最小单元（进程为线程提供资源，可以认为是指开了一块内存区域）线程是计算机中可以被cpu调度的最小单元，一个进程中可以有多个线程，进程为进程中的线程提供资源

python之行·2024-09-02 12:21

深度解读并发安全集合的原理及源码

本节主要介绍J.U.C包中的几种并发安全集合：ConcurrentHashMap,ConcurrentLinkedQueue,和ConcurrentLinkedDeque。所谓并发安全集合，相对于普通集合来说，能够保证在多线程环境下向集合中添加数据时的线程安全性。主要讲ConcurrentHashMap在实现线程安全性方面对性能和安全性的合理平衡。并发安全集合ConcurrentHashMapCo

DougLiang·2024-09-02 11:17

数据图像处理26

分水岭算法可以想象成是模拟水从局部最小值（低地）开始流动并汇聚成河流，最终在不同河流相遇处形成分

逸缘·2024-09-02 11:45

Docker 网络模型深度解析

在本文中，我们将对Docker网络模型进行深度解析，了解其组成部分、主要类型、工作原理以及常见的网络管理策略。一、Docker网络的基本概念在Docker中，网络允许容器彼此之间以及与外部世界进

乌南竹·2024-09-02 10:41

百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）

部署目标检测模型前，需要配置好paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码

代码能跑就可以·2024-09-02 10:09

简单易上手的生成对抗网络

模型原理生成对抗网络是指一类采用对抗训练方式进行学习的深度生成模型，包含的判别网络和生成网络都可以根据不同的生成任务使用不同的网络结构。生成器：通过机器生成数据，最终目的是骗过判别器。

茶冻茶茶·2024-09-02 09:06

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析

———–2损失函数J(θ)=1/2∑mi=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=1/2∑i=1m(hθ(xi)−yi)2—————31/2是为了求导时系数为1，平方里是真实值减去估计值我们的目的就是求其最小值最小二乘法要求较为

SmileySure·2024-09-02 09:33

29-30讲

综合法:喜欢有意义的30讲化整为零，善用拖延“化整为零”就是指：降低难度，把事务分解到每天最小的单位，这也叫“瑞士奶酪法”，大家可以利碎片时间来进行积累。把任务分解到最小，分解到你心甘情愿的

木槿花zls·2024-09-02 09:21

基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法，通过大量玉米病害图片的训练，能够精准识别玉米害虫病害。

FL1623863129·2024-09-02 08:58

引领八亿人的“发现感”，深度旅游时代正式到来

一些人在旅行时渴望探索全新的城市，体验那里独特的风情；而另一些人则被“必住榜”上的苏州平江华府酒店吸引，想要亲身体验其中蕴含的江南园林之美。有人不惜长途驾车至江苏睢宁县的高作服务区，只为一探那些装饰着卡通形象、梦幻般的休息区；还有人远飞深圳，仅仅为了在蛇口市场寻找那家名为嘉华小吃的店铺。这些多样化的旅行动机展示了现代游客需求的演变，为满足旅行需求提供了新的解决策略。随着人们对美食和娱乐活动认识的深

GoppViper·2024-09-02 07:23

C++编程-旅行商问题求解-毕业旅行问题(牛客网)

给定一组城市和每对城市之间的火车票的价钱，找到每个城市只访问一次并返回起点的最小车费花销。输入描述:城市个数n（1S1,S0->S2…S0->Sn。

残心花·2024-09-02 07:22

综合治税的发展前景

主要体现在以下几个方面：-技术应用持续深化：-大数据与人工智能助力精准治税：随着大数据技术的不断发展，税务部门能够整合来自多部门、多渠道的海量数据，包括企业的财务数据、交易数据、银行流水等，通过对这些数据的深度分析和挖掘

alankuo·2024-09-02 06:16

AgumentBST---MaxMinBinarySearchTree

MaxMinBinarySearchTree中的每个节点会存储以他为根结点的子树的最大值最小值，这样可以使得之前介绍的findMax,findMin操作时间复杂度降为O(1)MaxMinNode节点结构如下

nafoahnaw·2024-09-02 06:59

图解数据结构python读书笔记_python cookbook3读书笔记第一章数据结构和算法

pythonheapq模块查询一组序列中最大和最小的数据importheapqnums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,]#获取序列中3个最大值#print(heapq.nlargest

eternal?·2024-09-02 06:42

Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波

应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程

Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。

幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

977.有序数组的平方

：classSolution{publicint[]sortedSquares(int[]nums){//找到绝对值最小的数下标intminIdx=-1;intmin=Integer.MAX_VALUE

小江318·2024-09-02 05:36

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

Ulord深度学习3：区块链应用场景解析

Ulord深度学习第三课对区块链的应用场景做了剖析，让我们对区块链有了更形象的了解。

luckfang·2024-09-02 03:16

FlexSim在物流业中的应用技术教程

FlexSim的核心优势在于其灵活性和深度，能够模拟从制造、物流到服务行业的各种场景，帮助决策者理解系统行为，预测性能，并测试改进措施。FlexSim的建模过程通常包括以

kkchenjj·2024-09-02 03:55

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库，能够大展身手的地方。本文将为你全面介绍FuzzyWuzzy——Python中一个强大的通过算法模糊字符串匹配库，全网最全最新，一看就会，接下来带你走进

长风清留扬·2024-09-02 03:24

Solarflare内核旁路技术深度解析

网络性能的优化对于各种应用场景来说至关重要。尤其对于那些对延迟和吞吐量要求极高的领域，如金融交易和高性能计算，传统的网络处理模式往往成为瓶颈。而Solarflare的内核旁路技术，则以其独特的创新方式，为这些场景带来了革命性的改变。本文将介绍Solarflare内核旁路技术的原理、应用场景和优势，及其在现实中的应用价值。一、Solarflare内核旁路技术原理Solarflare内核旁路技术是一种

FIN技术铺·2024-09-02 03:51

【C++】函数模板特化：深度解析与应用场景

博客主页：https://blog.csdn.net/2301_779549673欢迎点赞收藏⭐留言如有错误敬请指正！本文由JohnKi原创，首发于CSDN未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨文章目录前言️‍一、函数模板特化的基础概念️‍二、函数模板特化的步骤与注意事项❤️（一）特化步骤（二）注意要点（三）特殊情况️‍三、类模板特化❤️类模板特化的实现️‍四、模板特化的综合应用总结前言通常情况

JhonKI·2024-09-02 02:50

python-求最大公约数和最小公倍数

【问题描述】从键盘上输入两个整数，求这两个数的最大公约数和最小公倍数。【输入形式】使用input()函数分别输入两个整数。【输出形式】使用print()函数输出最大公约数和最小公倍数。

闪云-微星·2024-09-02 02:18

深度解析：引用 vs 指针，C++程序员必须掌握的核心概念

引用（Reference）和指针（Pointer）都是C++中非常重要的概念，它们都用于间接访问变量或对象，但在使用方式、语法、内存管理等方面存在显著区别。下面详细解释什么是引用，并展开讨论它与指针的区别。一、什么是引用？引用（Reference）是C++中的一种变量类型，它是已存在变量的一个别名。引用本质上是对某个变量的一个别名，通过引用可以访问和修改该变量，但引用本身无法重新绑定到另一个变量。

shuai_258·2024-09-02 02:46

Java Hibernate深度解析：11步精通ORM框架的艺术与安全

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：引言：JPA与Hibernate的邂逅1.1什么是JPA？Hey，小伙伴们，欢迎来到JPA的奇妙世界！JPA，全称JavaPersistenceAPI，是一个让Java程序和数据库愉快玩耍的桥梁。想象一下，你有一个装满玩具的盒子，JPA就是帮你把玩具（

墨瑾轩·2024-09-02 01:14

对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度

算法day13|226.翻转二叉树、101.对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树101.对称二叉树104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树第一次做没做出来

桃酥403·2024-09-02 01:40

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

晨读《塾长讲话要约集I》感悟分享

这种思考的深度，思维高度，是我们要学习的！不能将眼光只聚集在“利”

行禅者·2024-09-02 00:42

windows系统huggingface连接不上的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-09-02 00:34

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

勇气读书会——《深度思维》打卡（第三百七十七天）

这是我参加勇气读书会打卡第三百七十七天我阅读的书籍：《深度思维》出发日期：2019.11.4/2019.11.24/2019.12.15/2020.01.10/2020.1.31/2020.2.22/2020.4.5

于杰雄·2024-09-01 23:53

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4

在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。

小李学AI·2024-09-01 23:27

深度解析：大模型微调的原理、应用与实践

引言最近在公司落地AI产品的过程中，与团队小伙伴深入探讨和测试了大模型微调，同时也跟多个业内专家进行了交流和学习。相信很多人在实际落地大模型应用的时候都会有个疑问：到底要不要做微调模型？我的结论是在实际落地的过程中绝大多数场景是不需要做的，所以今天主要跟大家分享一下什么是Fine-tuning、Fine-tuning的原理以及Fine-tuning的应用，以帮助大家在工作中更好的理解大模型微调。什

longfei.li·2024-09-01 22:56

什么是Distroless镜像

Distroless镜像是一种特殊类型的Docker镜像，它们不包含完整的操作系统环境，而是仅包含应用程序运行所需的最小依赖。什么是Distroless镜像？

青春不流名·2024-09-01 22:26

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