机器学习及深度学习第14页

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

LVS的NAT及DR模式

DR模式：原理：负载均衡器接收到客户的请求数据包时，根据调度算法决定将请求发送给哪个后端的真实服务器（RS）。然后负载均衡器就把客户端发送的请求数据包的目标MAC地址改成后端真实服务器的MAC地址（R-MAC）。真实服务器响应完请求后，查看默认路由，把响应后的数据包直接发送给客户端，不需要经过负载均衡器。优点：负载均衡器只负责将请求包分发给后端节点服务器，而RS将应答包直接发给用户。所以，减少了负

..Move...·2025-02-13 13:56

QT-自定义模型/视图（Tree）结构代码分析

（本例中不涉及代理信息）首先附上一张代码框架图示根据上图，可以大致了解本案例的框架，及核心数据的存储方式，采用的数据结构等，便于理解代码，同时也反应了模型视图结构的信息在图中。

神游玄境·2025-02-13 13:55

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。反向梯度传播：当输出值大于0，那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0，那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是，如果输入值是0或小于0，那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0，那么输出值的方向增强就有。

小宇爱·2025-02-13 13:22

自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析

最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建，随后进入了数据处理和算法的优化阶段，如今，随着人工智能和机器学习技术的快速应用，自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。

智能计算研究中心·2025-02-13 12:50

基于联邦学习的政务大数据平台应用研究

首先，介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状；然后，分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战；接着，阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决

宋罗世家技术屋·2025-02-13 12:50

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

摘要随着半导体产业的持续发展，深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

计算机视觉国内外研究现状（综述）

（1）传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久，现阶段比较成熟，是深度学习算法出来之前研究

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

一、系统分析师考试介绍

科目1考点考试介绍考试报名、考试科目、大纲及考点分析、证书价值、常见问题。视频课程规划、推荐资料、学习方法。计算机组成与结构数据的表示：进制转换、编码表示、逻辑运算、浮点数。

Rainbow酱·2025-02-13 12:43

第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究

目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.

格图素书·2025-02-13 12:13

数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略

本章介绍如何通过微分方程稳定性理论，结合再生资源管理、种群竞争等案例，分析系统的平衡点及稳定性，为实际决策提供数学依据。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

深入剖析 Apache Shiro550 反序列化漏洞及复现

目录前言一、认识ApacheShiro二、反序列化漏洞：隐藏在数据转换中的风险三、Shiro550漏洞：会话管理中的致命缺陷四、漏洞危害：如多米诺骨牌般的连锁反应五、漏洞复现：揭开攻击的神秘面纱（一）准备工作（二）复现过程六、总结与防范：筑牢安全防线结语前言在网络安全的复杂版图中，漏洞的挖掘与研究始终处于核心位置。今天，我们将聚焦于臭名昭著的ApacheShiro550反序列化漏洞，深入探究其背后

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-13 11:07

python 学习路线

学习顺序《python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《

Coding Happily·2025-02-13 11:05

oracle数据库如何用语句同时查询，某个用户下每个表数据条数，及占空间大小（gb为单位）

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-02-13 11:35

Redis主从复制高延迟问题解决思路

详细阐述：短视频评论系统的高延迟问题及解决思路针对短视频评论系统中用户遇到的高延迟问题，以下是详细的分析与解决方案：1.理解现状主节点角色：负责处理所有写入操作（发布评论），吞吐量高达每秒10万次以上（

WeiLai1112·2025-02-13 11:04

Linux创建两个生产者进程,操作系统——Linux进程创建及同步实验

子进程显示"daughter…"及"son……"，父进程显示"parent……"，观察结果，分析原因。3.再调用exec()用新的程序替换该子进程的内容，并利用w

范世明·2025-02-13 10:33

政务数据标识技术研究进展及下一代政务数据标识体系

对数据标识技术的研究进展进行了总结，比较了不同数据标识技术编码规则的异同，并进一步总结了政务数据标识及应用进展。

宋罗世家技术屋·2025-02-13 10:02

【ElasticSearch】Es 启动流程初始化流程源码分析

2.1.1关闭过程分析2.2execute方法2.3Bootstrap.init2.4INSTANCE.setup方法2.5创建节点2.5.1创建PluginsService2.5.2创建ThreadPool及ThreadContext

九师兄·2025-02-13 10:31

科普：“URL”与“URI”（及URN）

“URL”与“URI”是两个在Web开发中经常提到的概念，它们之间存在一定的联系和区别。一、定义URL（UniformResourceLocator）：统一资源定位符，用于在互联网上完整地描述网页和其他资源的位置。它提供了访问资源所需的全部信息，包括协议、主机名、端口号（可选）、路径、查询字符串（可选）和片段标识符（可选）。URI（UniformResourceIdentifier）：统一资源标识

人工干智能·2025-02-13 10:31

Docker中访问宿主机：host.docker.internal

这一特性在Docker版本18.03及以上版本中可用，它允许容器内的应用程序通过这一域名来访问宿主机上运行的服务或资源。host.docker.internal确实解析为宿主机的IP地址。

人工干智能·2025-02-13 10:31

接口和抽象类之间有什么区别

只能包含抽象方法（在Java8之前）或默认方法（有方法体的普通方法，Java8及以后引入）和静态方法。可以包含常量，这些

chengxuyuan1213_·2025-02-13 10:28

联想Y7000 2024版本笔记本 RTX4060安装ubuntu22.04双系统及深度学习环境配置

目录1..制作启动盘2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项3.四个设置4.安装ubuntu5.ubuntu系统配置1..制作启动盘先下载镜像文件，注意版本对应。Rufus-轻松创建USB启动盘用rufus制作时，需要注意选择正确的分区类型和系统类型。不然安装的系统会有问题！2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项手把手教你调整电脑磁盘的分区大小_调整分区大小-CS

七七@你一起学习·2025-02-13 10:27

【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪】

鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

萌虎不虎·2025-02-13 09:25

主流国产数据库存储架构层的差异分析

本文将从金融行业出发，通过聚焦信创数据库主流产品的存储架构，探讨信创国产数据库的本地存储和集中式存储在产品设计上的异同分析、难点分析、面临挑战及当前解决方案。

宋罗世家技术屋·2025-02-13 09:25

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

年龄与修复历史：楼梯的建造时间及是否经过修复。材料来源：验证材料是否与已知采石场或木材来源匹配。核心挑战：数据采集

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

4年前端开发面试题，Vue方向，10道题，包括答案和释疑（1）

以下是针对4年前端经验（Vue方向）的10道高频面试题，涵盖核心原理、高级特性及优化策略，答案与解析结合Vue2主流版本（兼顾Vue3对比）：1.Vue2的响应式原理是什么？Vue3有何改进？

繁若华尘·2025-02-13 09:21

使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成

在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。

qq_37836323·2025-02-13 09:50

精通LangChain：如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档

#引言随着人工智能和深度学习的快速发展，文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而，处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。

hshahtjtbh·2025-02-13 08:47

PySide6 QMessageBox 详解

以下是其核心功能、参数说明及完整示例。

诚信爱国敬业友善·2025-02-13 08:47

《深入了解Unstructured包：在LangChain中使用Unstructured.IO提取干净文本》

本文将包含安装与设置指南、详细教程、代码示例、常见问题及解决方案，并提供进一步学习的资源。主要内

cgsayuclv·2025-02-13 08:47

计算机视觉工业相机、镜头、接口、光源概览及选型参考

一、相机1、分类按芯片类型分类：CCD相机、CMOS相机按传感器的结构特性分类：线阵相机、面阵相机按输出信号方式分类：模拟相机、数码相机按输出色彩方式分类：黑白相机、彩色相机2、重要参数芯片尺寸芯片尺寸表示图像传感器感光区域的面积大小，直接决定了整个系统的物理放大率。相机的芯片尺寸如图所示。分辨率分辨率表示每英寸包含的像素数。对于图像来说，分辨率是非常重要的，决定了图像是否能够清晰地呈现：相机的分

坐望云起·2025-02-13 08:16

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中，优化器起着至关重要的作用，它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。

蒙娜丽宁·2025-02-13 08:13

JAVA高级工程师-面试经历（含面试问题及解答）

经过了几个公司的面试，谈谈我这次找工作的面试经历。工作快五年了，所以给自己定位是找一份Java高级工程师的工作。由于疫情原因基本都是先电话面试（PS:更多的原因是me在上海，想要找重庆或成都的工作）。再废话一句，今年真的能不换工作就不换工作吧，因为基本都会被面试官压制。Java高级工程师的岗位对应聘者的任何一门技术都必须要求知晓其原理，并能够针对性的提出相应的改进方案。经过几轮面试主要总结了以下常

web_13233421436·2025-02-13 08:40

Hive数据库及表操作

数仓原理以及Hive入门：数仓原理：数仓（DataWarehouse）是用于支持企业决策的数据存储和分析系统。数仓原理包括以下几个方面：1.数据抽取（Extraction）：从各个业务系统中抽取数据，并进行清洗和转换，以适应数仓的数据模型。2.数据存储（Storage）：将清洗和转换后的数据存储到数仓中，通常使用关系型数据库或大数据存储技术来存储大量的数据。3.数据整合（Integration）：

亦576·2025-02-13 07:09

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的。注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

红队攻防渗透技术实战流程：云安全之云原生安全：K8s搭建及节点漏洞利用

红队云攻防实战1.云原生-K8s安全-名词架构&各攻击点1.1云原生-K8s安全-概念1.2云原生-K8s安全-K8S集群架构解释1.2.1K8s安全-K8S集群架构-Master节点1.2.2K8s安全-K8S集群架构-Node节点1.2.3K8s安全-K8S集群架构-Pod容器1.3云原生安全-K8s安全-K8S集群攻击点`(重点)`2.云原生安全-K8s安全-K8S集群环境搭建3.云原生安全

HACKNOE·2025-02-13 07:38

【Python自动化测试25】接口自动化测试实战五_数据库断言、接口关联及相关管理优化

文章目录一、前言二、校验数据库、接口关联及项目优化一、前言本文章主要会讲解接口自动化测试中Python的数据库断言以及相关的接口关联的测试，除此之外下方有系列文章的传送门，还在持续更新中，感兴趣的小伙伴也可以前往查看

萌笑天·2025-02-13 07:08

接口自动化测试实战之Python操作数据库、接口关联及相关管理优化

一、前言本文章主要会讲解接口自动化测试中Python如何操作数据库、为何要操作数据库，有哪些利弊，以及数据库断言、相关的接口关联的测试二、自动化数据库理论与操作2.1接口自动化为何要操作数据库接口自动化中操作数据库主要是根据业务层面决定的，部分情况例如查询手机号、或个人信息时需要操作数据库，有时候也有可能需要删除某个内容，通常而言不会这么做罢了。2.2接口自动化操作数据库的利弊"""利：1、能够根

程序员潇潇·2025-02-13 07:37

MySQL8.0 innodb Cluster 高可用集群部署（MySQL、MySQL Shell、MySQL Router安装）

InnoDBCluster组件：MySQLGroupReplication,简称MGR,是MySQL的主从同步高可用方案,包括数据同步及角色选举MysqlShell是InnoDBCluster的管理工具

m0_74824687·2025-02-13 07:06

【AI】人工智能没那么神秘！

AI人工智能不是简单的应用程序，而是一类技术，包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成，其中代码用于实现算法，数据用于训练模型，最终形成智能决策能力。

仇辉攻防·2025-02-13 07:04

机器学习: 逻辑回归

概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型，其核心思想是将线性组合通

小源学AI·2025-02-13 07:04

大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求

1、大语言模型概念及作用大语言模型：（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习的人工智能模型，它能够理解和生成自然语言[1]。

Kelaru·2025-02-13 07:01

金蝶云星空和金蝶云星空接口打通对接实战

多地点、多组织、多税制应用框架等，有效支持企业的运营管理；K/3Cloud提供了标准的业务建模：35种标准ERP领域模型、1046种模型元素、21243种模型元素属性组合，288个业务服务构件，让企业及伙伴可快速构建出行

系统集成-冰皇18175716035·2025-02-13 06:26

Ubuntu系统认识--推荐书本《完美应用Ubuntu》-何晓龙

内容简介本书是一本以实践为主的图书，Ubuntu18.04应用及实践导引贯穿了本书始终，从桌面到服务器的热门高频应用一应俱全，主要解决大家重理论轻实践和眼高手低的学习误区，并辅以必要的理论，帮助大家将所学理论和实践联系起来

Diana_Tao·2025-02-13 05:52

临水逸·2025-02-13 05:50

AUTOSAR从入门到精通-【应用篇】基于动态数据压缩算法的车载CAN总线安全协议设计

目录前言国内外研究现状CAN总线及加密与认证算法2.1引言2.2常用车载总线网络2.3CAN总线相关理论2.3.1CAN总线2.3.2CAN总线的网络安全属性2.4网络攻击模型2.5数据压缩算法2.6数据加密技术

格图素书·2025-02-13 05:49

C#中ASP.NET Web API的详细介绍及示例代码

ASP.NETWebAPI是一种用于构建基于HTTP协议的服务的框架，它可以使用C#编程语言进行开发。在本文中，我们将详细介绍ASP.NETWebAPI的特点和用法，并提供一些示例代码。ASP.NETWebAPI的特点：开放性：ASP.NETWebAPI是开源的，可以在GitHub上找到它的源代码。这意味着开发人员可以根据自己的需求进行自定义和扩展。轻量级：ASP.NETWebAPI是一种轻量级的

独行侠WU·2025-02-13 04:47

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