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机器学习之支持向量机
GrandientBoostingClassifier函数介绍
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竞赛中表现出色,是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
浊酒南街
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2025-02-26 18:58
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蓝桥杯集训2014年真题
别人问她们多大了,她们调皮地说:“我们俩的年龄
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积是年龄之和的6倍”。小明又补充说:“她们可不是双胞胎,年龄差肯定也不超过8岁啊。”请你写出:小明的较小的妹妹的年龄。
Bigdata__Lv
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2025-02-26 18:58
【花雕学编程】Arduino FOC
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四旋翼飞行器位置定点控制
Arduino是一个开放源码的电子原型平台,它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板,它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的,你可以使用ArduinoIDE(集成开发环境)来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区,你可以利用它们来扩展Ardui
驴友花雕
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2025-02-26 18:58
嵌入式硬件
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四旋翼飞行器位置定点控制
Java面试题总结
之
Spring高频面试题
一、题目:谈谈你对Spring框架的理解1.Spring是一个开源框架,主要是为简化企业级应用可开发而生,可以实现EJB可以实现的功能,Spring是一个IOC和AOP容器框架。①控制反转(IOC):Spring容器使用了工厂模式为我们创建了所需要的对象,我们使用时不需要自己去创建,直接调用Spring为我们提供的对象即可,这就是控制反转的思想②依赖注入(DI):Spring使用JavaBean对
程恤
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2025-02-26 17:27
java
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面试
Sqlserver安全篇
之
_隐藏实例功能和禁用SQL Server Browser服务
总结:1、隐藏实例功能和禁用SQLServerBrowser服务的功能一样,对应非默认实例(且这个默认实例是1433端口)的情况下,都是需要在连接字符串中提供端口号才能连接到实例2、隐藏实例功能后,就算开启了SQLServerBrowser服务,SQLServerBrowser服务也无法识别计算机上的所有SQLServer实例的端口和命名管道隐藏实例https://learn.microsoft.
lusklusklusk
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2025-02-26 17:25
sqlserver
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安全
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ElasticSearch 数据老化清理
之
Curator
前言随着接入ELK日志分析平台的系统增加,每日海量的日志数据使得磁盘空间越发紧张,从而ES的日志清理也成了一个常规操作。而ES官方也提供了一个很好用的工具——curator来实现这个事情。抽空也部署了一个,以供阅知。Curator简介据官方介绍,curator最早被称为clearESindices.py的python脚本,它的唯一功能就是删除索引清理数据,而后重命名为logstash_index_
思快奇
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2025-02-26 16:43
java
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大数据
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人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才
随着人工智能理论和技术日益成熟,FPGA在人工智能方面的应用也越来越多,特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及
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等研究领域。
墨墨猪
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2025-02-26 15:37
人工智能在fpga的具体应用
正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力
在
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和深度学习中,提高模型的泛化能力至关重要,正则化技术和模型融合是两种有效的手段,以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。
小赖同学啊
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2025-02-26 15:36
人工智能
人工智能
【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习:深入解读矩阵及其运算
矩阵及其运算:人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能(AI)和
机器学习
的数学基础,而矩阵作为其核心概念之一,承担着数据表示、变换和运算的重任。
猿享天开
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2025-02-26 14:33
人工智能基础知识学习
线性代数
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矩阵及其运算
Docker入门
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构建
Docker构建概述DockerBuild实现了客户端-服务器架构,其中:客户端:Buildx是用于运行和管理构建的客户端和用户界面。服务器:BuildKit是处理构建执行的服务器或构建器。当您调用构建时,Buildx客户端会向BuildKit后端发送构建请求。BuildKit解析构建指令并执行构建步骤。构建输出要么发送回客户端,要么上传到注册表,例如DockerHub。Buildx和BuildK
LingRannn
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2025-02-26 14:03
docker
1024程序员节
算法解析
之
去重逻辑
前言:在之前做题中经常被去重问题困扰,其中最常见的去重思想就是使用集合本身的特性进行去重,比如使用set集合或者map集合进行去重,防止相同元素的重复加入,但是在有些问题时,需要去重的不仅仅是元素,可能是一整个数组或者其他集合,这个时候如果进行一一比较,可能就比较繁琐,需要通过代码逻辑来实现避免重复对象的插入。这里有道题可以很好的理解去重的逻辑,给大家展示一下。leetcode之三数之和注意:本题
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2025-02-26 14:48
算法去重
深度学习笔记线性代数方面,记录一些每日学习到的知识
记录一些每日学习到的新知识:torch:Torch是一个有大量
机器学习
算法支持的科学计算框架,是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter:JupyterNotebook的本质是一个
肆——
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2025-02-26 14:58
人工智能
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渗透利器-kali工具 (第二章-4) 信息收集
之
目录扫描 - dirbuster
一:目录扫描的作用1.文件目录:文件目录是指:为实现"按名称存取",必须建立文件名与辅存空间中物理地址的对应关系,体现这种对应关系的数据结构称为文件目录。2.目录扫描:目录扫描可以让我们发现这个网站存在多少个目录,多少个页面,搜索出网站到的整体结构。通过目录扫描我们还能扫敏感文件、后台文件、数据库文件、信息泄露文件等等。3.信息收集的重要部分。二:常见的目录信息泄露1.目录遍历漏洞:目录遍历[路径
网络安全指导员
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网络安全
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《哪吒
之
魔童闹海》迅雷BT磁力下载[HD-5.39GB/6.32GB]百度云1280P资源共享
在2025年的春节档期,一部备受瞩目的动画电影《哪吒
之
魔童闹海》震撼上映,并迅速成为观众热议的焦点。
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2025-02-26 13:43
go
R语言:探索数据的利器
作为一门开源语言,R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能,同时支持大规模数据分析和
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。本文将介绍R语言的基本特性、常用的数据操作和可视化技巧,并提供相应的源代码示例。
ByteWhiz
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2025-02-26 12:48
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Netty
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ByteBuf详解
ByteBuf的结构,如下图所示1.ByteBuf是一个字节容器,容器里面的数据分为三部分,第一部分是已经丢弃的字节,这部分数据是无效的;第二部分是可读字节,这部分数据是ByteBuf的主体数据,从ByteBuf里读取的数据都来自这一部分;最后一部分的数据是可写字节,所有写到ByteBuf的数据都会写到这一段。后面的虚线部分表示该ByteBuf最多还能扩容多少容量。2.以上三部分内容是被两个指针划
非ban必选
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2025-02-26 12:47
netty
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机器学习
安全核心算法全景解析
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安全核心算法全景解析引言
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系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取,攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱,重点解析12类核心算法及其防御价值。
金外飞176
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2025-02-26 12:44
网络空间安全
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机器学习
分类模型
下面将带你通过一个简单的
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项目,使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集,来构建一个
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模型,进行花卉品种的分类。整个过程会包含:原理介绍:
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的基本概念。
可喜~可乐
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2025-02-26 12:14
机器学习
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IDE:深度学习环境安装
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Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)
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详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow
一个处女座的程序猿
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2025-02-26 11:43
精选(人工智能)-中级
深度学习
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tensorflow
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垃圾回收和调优思路
文章目录GC的基础知识1.什么是垃圾2.如何定位(找到)垃圾3.常见的垃圾回收算法4.JVM内存分代模型(用于分代垃圾回收算法)5.常见的垃圾回收器常见垃圾回收器组合参数设定:(1.8)JVM调优第一步,了解JVM常用命令行参数PSGC日志详解调优前的基础概念:什么是调优?调优,从规划开始优化环境解决JVM运行中的问题一个案例理解常用工具jconsole远程连接jvisualvm远程连接jprof
星星都没我亮
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Java虚拟机
jvm
最全redis缓存核心知点(原理+图解)
redis缓存核心知点一、主流应用架构二、缓存知识考点三、多路I/O复用模型四、常用的数据类型五、消息队列六、Redis的持久化6.1BGSAVE原理6.2RBD持久化的缺点6.3持久化方式
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AOF6.4AOF
敲代码的胖虎
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2025-02-26 10:35
数据库
redis
队列
数据库
分布式
深度学习-133-LangGraph
之
应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人
文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
皮皮冰燃
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2025-02-26 10:02
深度学习
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LangGraph
Opencv
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图像SIFT 特征检测与Harris角点检测
图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想**2.3特点2.4函数及参数3角点、特征检测3.1焦点、特征检测代码及结果1SIFT特征检测1.1概念SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理中检测和描述图像中局部结构的算法。它是由D
是十一月末
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opencv
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特征检测
数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理
好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理,涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在
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和深度学习中的应用。
调皮的芋头
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2025-02-26 10:00
数据挖掘
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计算机视觉
深入探索Spark MLlib:大数据时代的
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随着大数据技术的迅猛发展,
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在各行各业的应用日益广泛。
concisedistinct
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建造者模式(C++)
文章目录设计模式
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建造者模式(C++)建造者模式概述建造者模式的结构C++实现建造者模式示例1.产品类(`Computer`)2.抽象建造者类(`Builder`)3.具体建造者类(`MacBookBuilder
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【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种
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加速芯片。
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TVM
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监督线性模型
2、监督学习
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线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种
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任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
rockfeng0
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大数据模型:技术赋能,引领未来
一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和
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技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
大模型教程
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2025-02-26 09:56
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工厂模式(简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式)(C++)
文章目录C++工厂模式引言一、简单工厂模式概念实现步骤示例代码优缺点二、工厂方法模式概念实现步骤示例代码优缺点三、抽象工厂模式概念实现步骤示例代码优缺点C++工厂模式引言在C++编程中,对象的创建是一个常见且基础的操作。然而,当项目规模逐渐增大,对象的创建逻辑变得复杂时,直接在代码中使用new关键字创建对象会带来诸多问题,比如代码的可维护性变差、难以扩展等。工厂模式应运而生,它为对象的创建提供了一
TT-Kun
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设计模式
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设计模式
简单工厂模式
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Qt——Qt控件
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输入窗口-QTextEdit文本编辑框控件的使用总结(例程:文本编辑输入)
【系列专栏】:博主结合工作实践输出的,解决实际问题的专栏,朋友们看过来!《项目案例分享》《极客DIY开源分享》《嵌入式通用开发实战》《C++语言开发基础总结》《从0到1学习嵌入式Linux开发》《QT开发实战》《Android开发实战》《实用硬件方案设计》《结构建模设计》《数据库开发总结》《JAVA入门基础》《JavaWeb开发实战》长期持续带来更多案例与技术文章分享;欢迎商业项目咨询,10年+软
Winter_world
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2025-02-26 08:49
QT开发实战
qt
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QTextEdit控件
Qt文本编辑控件的使用
数据采集技术:selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的
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入门的读者朋友,旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明,使读者朋友快速上手
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及其相关知识体系。
写代码的中青年
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3天入门机器学习
selenium
beautifulsoup
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详细介绍人工智能学习框架
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署
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反正看不懂系列
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从零开始玩转TensorFlow:小明的
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探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的
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方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。
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Python常见库的使用
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防漏电保护,塔能物联运维为城市照明安全“上锁”
而塔能物联运维平台的出现,为城市照明安全带来了全新的解决方案,为城市照明系统牢牢地“上”了一把安全
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“锁”。城市照明系统由于其分布广泛、环境复杂等特点,容易出现各种漏电隐患。
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龙龙内存遍历神器:高效CPU内存检测与数据分析利器
在软件开发与游戏修改领域,一款功能强大的内存遍历工具无疑是每位开发者与修改者的必备
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选。今天,我们为大家隆重介绍一款备受好评的内存遍历神器——龙龙内存遍历工具电脑版。
山峰999
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图论参数计算(BCT工具包)
以下内容一定漏洞百出[求饶.jpg]...作为渣渣小白,一点一点摸索怎么使用BCT工具包,目前只会计算几个参数,原理神马的也没太明白呢。接下来的任务就是从原理公式入手,再对逐个参数的计算代码进行理解...所以内容会不断改进和补充。有错误请尽管指出,感谢~一、计算聚类系数、特征路径长度、小世界参数大概思路:功能连接矩阵--->去除虚假连接的矩阵--->加权矩阵--->计算图论参数1.功能连接矩阵--
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2025-02-26 06:02
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BEV概述
1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
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引言随着人工智能和
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《人工智能之高维数据降维算法:PCA与LDA深度剖析》
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DeepSeek做3D动画,太猛了
DeepSeek+即梦+Tripoai,三个工具5分钟就能做一个类似《哪吒
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魔童闹海》的哪吒的专业级3D模型!
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人工智能
自然语言处理
零售
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解析DeepSeek蒸馏技术
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痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境:GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元,而工业场景往往要求响应速度<200ms。
小叔技研社
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C语言中 二维数组在内存中的存放顺序是,在计算机中二维数组的元素是按行顺序存放的,即在内存中,先顺序存放二维数组第一行的元素,再顺序存放二维数组第二行的元素,以此类推 答案:对...
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2025-02-26 01:31
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用http数据加密和https有什么区别
https可以说是从http演变而来,来自权威统计显示,目前全球互联网中,大约已经有百分
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五十的网站启用了https协议,在欧美国家大部分网站都采用了https安全加密协议,中国目前没有达到这一数量级,
沃通WoTrus
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2025-02-26 01:57
SSL加密
API设计原则
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显然性(obvious) :文档与类型系统、语义化类型、使用“零大小”类型
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(加关注即可阅读全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.9.1.文档与类型系统用户可能不会完全理解API的所有规则和限制。所以你写的API应该让你的用户易于理解,并且难以用错。通过Rust的文档与类型系统,我们可以尽量实现这个需求。2.9.2.文档让API透明化的第一步就是写出好的文档。写出好的文档有这么几点要求:1.清楚的记录清楚的记
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2025-02-26 00:25
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后端
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与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析(实验室环境)
Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而,虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除,但可以加以处理和监测,以减轻损害。因此,采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张,由5种病
@@南风
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2025-02-26 00:53
农作物病害识别与分类
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HFSS入门(一)
HFSS下载与介绍下载介绍基本概念特点工作流程优势下载我下载的版本是ANSYSElectromagneticsSuite2023R1通过这篇文章下载,教程非常详细介绍基本概念HFSS(High-FrequencyStructureSimulator)是由ANSYS开发的一个专业的电磁场仿真软件,广泛用于高频电子工程中的电磁场分析。它主要用于设计和优化电磁设备,如天线、微波元件、射频(RF)设备等,
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2025-02-25 23:47
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支持向量机
(Support Vector Machine,SVM)
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(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。
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2025-02-25 23:15
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