机器学习+神经网络1000案例第14页

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。

·2025-02-08 19:57

【AIGC提示词系统】基于 DeepSeek R1 + ClaudeAI 小欧占卜系统：“小欧“的神秘艺术设计与实现

本文将详细介绍这个系统的设计理念、实现方法和实际应用案例。设计理念1.视觉美学"小欧"的设计基于

AI小欧同学·2025-02-08 18:24

Nginx 的 proxy_pass 使用简介

代理2.1.1基本示例2.1.2绝对根路径vs相对路径2.2Stream代理3.高级用法3.1正则匹配3.2变量使用3.3重定向3.4精确匹配3.5`if`语句3.6`limit_except`4.实际案例

m0_74823317·2025-02-08 18:53

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

@心都·2025-02-08 18:53

【学习总结|DAY036】Vue工程化+ElementPlus

本文将结合学习内容，详细介绍Vue工程化开发流程以及ElementPlus的使用，助力开发者快速上手并应用到实际项目中，且会包含丰富的代码案例以便更好地理解和实践。

123yhy传奇·2025-02-08 18:21

python代码练习3:空气质量查询工具

****提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、代码实现:代码如下（示例）：1.多封装函数2.输入输出提示信息，完善3.测试方法*临界值测试"""defair_qu

未末0902·2025-02-08 17:46

jmeter参数化——函数

一、时间参数化${__time(,)}：获取当前时间的毫秒数；${__time(,time_ms)}：获取当前时间的毫秒数并存入参数time_ms中；${__time(/1000,)}：获取当前时间的秒数

玛格永利·2025-02-08 17:16

于冬恋·2025-02-08 16:12

亚远景-案例分享：某车企如何通过ASPICE认证提升软件成熟度

以下是该车企通过ASPICE认证提升软件成熟度的具体案例分享。（要明确的是：在ASPICE行业中专业来说，ASPICE项目是

亚远景aspice·2025-02-08 16:11

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

从ROS包中提取全部图像帧（命令行版本，非代码！）

我们将以一个实际案例为例，展示整个过程。

RobotsRuning·2025-02-08 15:33

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术

小小小小祥·2025-02-08 15:31

互联网分布式ID解决方案

美团Leaf(DB-Segment、zk+SnowFlake)7.百度uid-generator()基于UUID生成唯一IDUUID生成策略推荐阅读DDD领域驱动与微服务架构设计设计模式与技术组件大厂案例

fajianchen·2025-02-08 15:30

深度剖析 DNS 劫持

又有哪些实际案例和常见场景？我们该如何解决这一问题呢？想要深入了解这些，我们首先需要清楚DNS解析过程。一、DNS解析过程当我们

·2025-02-08 14:49

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

事关 LED 驱动电路稳定二极管选择攻略

例如，在一些常见的AC/DC转换的LED驱动电路中，若输入交流电压峰值为310V，经过整流后可能产生的反向电压较高，就需要选择反向耐压值在465V-620V以上的二极管，如常用的耐压值为600V或1000V

GR4337·2025-02-08 14:57

JVM调优及举例

以下是JVM调优的一般步骤和一些具体案例：一、调优步骤分析需求和瓶颈分析现状：通过监控工具（如JVisualVM、JConsole、Prometheus+Grafana）查看应用的运行情况。

夜深微雨醉初醒·2025-02-08 13:48

架构是怎样练成的-楼宇监控系统案例

目录概要项目背景原系统设计方案改进后的设计方案小结概要绝大多数人掌握的架构都是直接学习，慢慢地才能体会到一个架构的好处。架构是一种抽象，是为了复用目的而对代码做的抽象。通过一个项目的改造，理解架构是如何产生的，是因何产生的。项目背景这是一个楼宇集中监控系统，目的是对楼宇中感兴趣的设备进行集中监控，如门磁、配电柜、空调、温度湿度传感器、火警等各类安防、消防、能效、计算机设备，在中央控制室就可以尽在掌

workflower·2025-02-08 13:47

‌双非硕士的抉择：自学嵌入式硬件开发还是深入Linux C/C++走软开？

粉丝提问：老师好，我是双非硕研一电子信息专业,导师搞的神经网络。但我想找好就业的方向，打算自学嵌入式单片机什么的。之前也咨询过别人建议研究生走Linux方向。

程序员yt·2025-02-08 13:16

css3过渡动画

根据过渡动画的触发方式不同，可分为以下几点：1.光标移过动画最常用的过渡动画触发方式是使用：hover伪类案例：设计当光标经过菜单项时，以过渡动画形式从中文界面缓慢翻转到英文界面，或

王博玉-·2025-02-08 12:13

python基础语法(4) ----- 学习笔记分享

目录Python使用库以及实战的一些案例1.标准库1.1认识标准库1.2使用import导入模块1.3代码示例:日期及结算1.4代码示例:字符串操作1.5代码示例:文件查找工具2.第三方库2.1认识第三方库

秋筠557·2025-02-08 12:42

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor

段智华·2025-02-08 11:07

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

【山石网科防火墙实现域名封禁配置案例】

1需求分析通过防火墙实现域名封禁（以常见公网域名：www.baidu.com为例）。1.1软硬件信息软件版本SG6000-M-3-5.5R10-v6.bin

weixin_43276226·2025-02-08 11:05

机器学习3--numpy

importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。ndarray的优势：内存块风格，一体式存储，数据类型一样（存储数据地址连续，直接存取，不需要找地

乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^

@心都·2025-02-08 11:31

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。

python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

本文将通过一个完整的项目案例，从数据收集、模型训练到部署，展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战：情感分析系统（一）数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。

俞兆鹏·2025-02-08 10:25

输出商品的名称和单价

，使用循环遍历输出商品信息，要求对商品的编号进行格式化为6位，单价保留2位小数，并在前面添加人民币符号输出'''lst=[['01','电风扇','美的',500],['02','洗衣机','格力',1000

print('name')·2025-02-08 09:52

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现

辰尘_星启·2025-02-08 09:16

AI编程工具合集

)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-08 09:12

ChatGPT入门- GPT 4.0 新手使用手册（结合案例讲解）

ChatGPT4.0的功能特点1.自然语言理解与生成：ChatGPT4.0能够理解复杂的自然语言指令，并生成与人类相似的文本。无论是撰写文案、回答问题，还是创作故事，它都能表现得游刃有余。2.上下文保持与逻辑推理：相比于前几代模型，GPT4.0在对话过程中能够更好地保持上下文的连续性，并进行逻辑推理。这意味着用户可以与它进行更深入的对话，而不必担心模型丢失之前的上下文信息。3.多语言支持：GPT4

玩AI的小胡子·2025-02-08 09:42

docker常用命令及案例

以下是Docker的所有常用命令及其案例说明，按功能分类整理：1.镜像管理1.1拉取镜像命令:dockerpull:案例:拉取官方的nginx镜像dockerpullnginx:latest1.2列出本地镜像命令

狂爱代码的码农·2025-02-08 08:40

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

强化学习作为机器学习的一种重要方法，已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用，包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。

AI天才研究院·2025-02-08 07:28

微信小程序框架探究和解析

微信小程序官方公开课：框架解析，官方小程序案例解析等等干货：微信小程序框架全解脑图，一张图看清组件构造，学习必备！微信小程序框架解析PPT--渠宏伟微信小程序框架详解（直播分享）小程序底层框架实

极乐叔·2025-02-08 07:27

什么是AIOps?

它结合了机器学习、数据分析、自动化等技术来实时监控、分析和优化IT系统的运行，进而帮助运维团队更快地响应问题并做出决策。AIOps的关键特点：自动化问题检测与诊断：AIOps可以自动化地分析大量的

GHY我与春风皆过客·2025-02-08 06:55

hive 连接Datagrip失败

在hive目录下使用beeline命令：bin/beeline-ujdbc:hive2://hadoop102:10000-nsxr具体的报错信息如下所示：解决办法：在hadoop的core-site.xml

都给我吃吧·2025-02-08 06:55

2025 年 Vue 的下一步是什么？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读随着我们迈入2025年，掌握Vue生态系统的最新动态已经不仅仅是跟上时代步伐，更是获取竞争优势的关键。

·2025-02-08 06:31

【AI原理解析】— Gemini模型

.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制（Self-Attention）8.1.2前馈神经网络

coolkidlan·2025-02-08 06:49

Spring设计模式-实战篇之模板方法模式

模板方法模式的案例？RestTemplate:在Spring框架中，RestTemplate是用来发送REST请求的模板工具类。它使用了模板方法模式，提供了一些通用的方法和工具，使得发送R

每天一个java小知识·2025-02-08 05:49

电商选品/分析| 亚马逊常见插件爬虫实战之-helium插件

说明插件爬虫相当于二次爬虫,二次加工信息,因为大部分插件信息也是从正规网上去获取数据,这次列举helium插件爬虫案例,其他插件爬虫也是类似这个方式.需求1、⽤⾕歌浏览器，下载chromeextension

程序猿阿三·2025-02-08 05:15

冯诺依曼计算机发展瓶颈,冯诺依曼瓶颈

计算速度的提高，必然会让人感觉到智能的提高，而人脑神经网络传递信号的速度，是否也有可能提高呢？所谓“冯诺依曼瓶颈”，是冯诺依曼架构本身带来的一些限制。

weixin_39747595·2025-02-08 05:14

Elasticsearch 解决只能查询10000条数据方案

es官方默认限制索引查询最多只能查询10000条数据，查询第10001条数据开始就会报错，如下示例所示：但是很多时候10000数据不能满足项目的需求，所以我们就要解除这个限制。

沿途欣赏i·2025-02-08 05:13

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

以下是对这些核心内容的简要概述：MobileNetV2架构设计：提出了一种新的神经网络模块——倒残差结构（InvertedResiduals），其中的快捷连接位于瓶颈层之间。使用轻量级

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

Java类字节码详解深入浅出面试题用verbose工具查看字节码

目录出处参考图解案例编译指令字节码内容面试题deepseek字节码分析-publicintfoo();方法基础信息正常执行流程分析异常处理流程异常表结构场景1：捕获java.lang.Exception

朱道阳·2025-02-08 03:36

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu

*pprp*·2025-02-08 03:32

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