机器学习——变分贝叶斯自编码

Qt学习之路学习笔记3

2、事件中的继承自QLabel的鼠标事件label->setMouseTracking(true);设置后才能允许就跟踪，否则需要点击一次，才跟
delphi863·2025-03-24 08:29

程序员晋升架构师实战指南

以下是为程序员量身定制的晋升架构师实战指南，结合行业案例与可落地路径，助你完成技术跃迁：一、晋升路径拆解（从Code到Architecture）程序员→高级工程师核心任务：独立完成模块开发（需求分析+方案设计+编码实现
甘苦人生·2025-03-24 08:58

Linux 启动Jar脚本&&设置开机自启【超级详细】

Linux启动Jar脚本&&设置开机自启【超级详细】概要服务器开机自启服务重启脚本概要最近在Linux服务器中部署了一个项目（单机版），每次更新服务的时候需要用到好几个命令，停止服务，再重启，并且服务器突然重启后
黑taoA·2025-03-24 08:26

Appdata\Local Roaming LocalLow文件夹

自Vista及Win7开始，微软更改了原有的应用程序存储目录结构，（XP是ApplicationData）C\用户\用户名\Appdata,并分为Roaming,Local,及LocalLow三个文件夹
ynchyong·2025-03-24 07:22

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

洛谷 P3228 [HNOI2013] 数列

题目传送门前言这道题最难的其实是想到把【构造一个上升序列】转化为【构造一个差分序列】（当然我是想不到的，所以看了题解的一部分）。
syzyc·2025-03-24 07:19

利用ffmpeg库实现音频AAC编解码

AAC‌（AdvancedAudioCoding）是一种音频编码技术，出现于1997年，基于MPEG-2的音频编码技术。AAC具有高效的数据压缩能力和较高的音质，适用于各种音频应用场景。
byxdaz·2025-03-24 06:14

过滤器Filter

过滤器一般完成一些通用的操作，比如：登录校验、统一编码处理、敏感字符处理等。下面我们
" 微笑·2025-03-24 06:12

k8s--集群内的pod调用集群外的服务

每种方法都有不同的适用场景，需要逐一分析。例如，ClusterIP是默认的，只能在集群内部访问，所以可能需要其他方式。NodePort会在每个节点
IT艺术家-rookie·2025-03-24 06:11

前端请求怎么发送到后端：深度剖析与实用指南

本文将分四个方面、五个方面、六个方面和七个方面，深入剖析前端请求是如何发送到后端的，并为你提供实用的指南。四个方面：请求与响应的基础首先，我们需要了解前端请求与后端响应的基础概念。
dhfnngte24fhfn·2025-03-24 06:40

k8s运维 设置Pod实现JVM内存根据容器内存动态调整

适用场景‌：动态根据Pod内存限制自动分配堆内存，无需硬编码参数Java要求：Java8u191+或Java11+Java8u191+或Java11+支持通过-XX:InitialRAMPercentage
风行無痕·2025-03-24 05:38

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

MCS51指令系统及汇编程序设计

按所占字节分，MCS-51指令分三种：（1）单字节指令49条：（2）双字节指令45条；（3）三字节指令17条。
cxz204986·2025-03-24 05:32

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为
盼小辉丶·2025-03-24 05:32

华为云计算产品系列 | 云上迁移工具RainBow实战详解

Rainbow是华为自研迁移工具，支持X86架构下主流的Linux、Wi
降世神童·2025-03-24 05:29

如何用Pyhton实现成绩等级转换（初学者教程）

（代码如下）#成绩等级转换.py'''将同学的百分制成绩转化等级：score>=90-->'优秀'，score>=80-->'良好'，score>=70--
笼中鸟·世间人·2025-03-24 04:25

深度剖析linux内核万能--双向链表,Hash链表模版

当然还有索引式的，散列式的，各种风格的说法，叫法层出不穷，但是万变不离其中，只要知道什么场合用什么样的数据结构，那就行了。
Engineer-Bruce_Yang·2025-03-24 04:53

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。
shuoac·2025-03-24 03:17

MotionLayout（二）：MotionLayout是什么？MotionLayout调试技巧、KeyFrame关键帧等等

●定位：AndroidJetpack中的高级布局容器，继承自ConstraintLayout。
前期后期·2025-03-24 03:16

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

CentOS7 安装Supervisor

安装epel-releaseyum-yinstallepel-release安装supervisoryum-yinstallsupervisor开机自启systemctlenablesupervisord
IChen.·2025-03-24 02:29

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

一、Python入门基础

自其诞生以来，Python已从一个简单的系统管理工具发展成为一种广泛应用于多个领域的编程语言。Python的特点1.简单易学：Python的语法简洁明
MeyrlNotFound·2025-03-24 01:53

众多主播都在用的超有趣桌面小宠物！

萌系的猫咪造型以及键盘映射的交互动画，十分适合游戏主播、绘画主播、音游主播在直播时使用的虚拟造型插件，可以给你的直播间或视频带来无限的元气。
开开心心_Every·2025-03-24 01:23

深入理解C++中的std::string::substr成员函数：子串操作的艺术

std::string类作为C++标准库中的一部分，提供了丰富的成员函数来支持字符串的各种操作，其中substr成员函数在获取字符串子串方面扮演着关键角色。
星途码客·2025-03-24 01:53

JDK8新特性

本文将介绍编码过程中常用的一些新特性。
陈天在睡觉·2025-03-24 00:19

计算机基础：编码04，认识反码和补码

（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无本节前言在前两节，
水饺编程·2025-03-24 00:15

form的表单序列化

随着Ajax的出现，表单序列化成为一种常见需求序列化应满足以下几点要求：1、对表单字段和值进行url编码，使用&符号分割2、不发送表单的禁用字段3、只发送选则的复选框和单选按钮4、不发送type为“reset
码田里的小白菜·2025-03-24 00:43

深入理解指针（1）

指针，一般是代指针变量，指针是C语言中至关重要的一部分。由于内容较多，且较难，所以我们掰开了揉碎了慢慢讲，今天我们开始先讲解字符指针，指针数组，数组指针。
Dust-Chasing·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

【软考论文】论软件系统架构评估

基础知识3.2评估方式综合对比3.3SAAM基于场景的架构分析方法3.4ATAM架构权衡分析方法3.5质量属性一、题目对于软件系统，尤其是大规模的复杂软件系统来说，软件的系统架构对于确保最终系统的质量具有十分重要的意义
罗小爬EX·2025-03-23 22:03

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

几何条件编码Cross-attention：针对顺序数据，适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch：对于地图等网络状规则数据，能够有效保留空间结构。
寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “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

【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

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

华为OD机试统一考试D卷C卷 - 机器人仓库搬砖 py

平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，平安寿险北分和飞鹤职能哪个强度好一些呀，两个offer纠结经营分析应该属于什么序列#数据分析#在牛客搜经营分析貌似只有字节有这个单独岗位名字，其他大厂都是在从属于数据分析
愤怒的小青春·2025-03-23 22:56

2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划

第一部分：网络安全行业概述1.1网络安全的现状与未来网络安全已经成为全球企业和政府的
教网络安全的毛老师·2025-03-23 21:55

2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划

第一部分：网络安全行业概述1.1网络安全的现状与未来网络安全已经成为全球企业和政府的
教网络安全的毛老师·2025-03-23 21:53

L2-050懂蛇语c++（pta天梯赛。测试点1。）

这个题目看上去还挺简单的，但是自己做的时候就超时了一开始只有19分。我自己stl学的不是很好，然后一开始自己用的pair和vector一起写的发现了一些小问题改了之后才得19。。。
zzy678·2025-03-23 21:23

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。
菜根Sec·2025-03-23 21:21

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。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
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

计算机基础：源码、反码、补码 、位运算。盘点源码常见的位运算操作，祝您源码阅读更上一层楼。

源码、反码、补码计算机中对数字的编码表示有三种方式：「原码」，「反码」，「补码」：「原码」：原码表示法在数值前面增加了一位符号位（即最高位为符号位）：正数该位为0，负数该位为1。
pumpkin的玄学·2025-03-23 20:45

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

转自博客。
旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

第十八章：模板的多态力量_《C++ Templates》notes

模板的多态力量一、动态多态vs静态多态二、奇异递归模板模式（CRTP）三、策略模式（编译期策略选择）关键要点总结第一部分：多选题(10题)第二部分：设计题(5题)答案与详解多选题答案：设计题参考答案1.
郭涤生·2025-03-23 20:11

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的Skia自渲染引擎和
ThinkPet·2025-03-23 20:10
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