机器学习及深度学习第16页

智能化业财融合的数字化转型与整合：企业财务信息规划设计与实现(4)

目录2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述2.5.2“三层架构”划分及功能内容2.5.3“三域架构”划分及功能内容2.5.4“三层三域”技术集成与协同2.5.5“三层三域”架构优势

数据工坊·2025-03-21 00:08

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。

智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

【DevOps工具篇】Keycloak安装配置及脚本化

目录脚本化要求步骤步骤1：安装并启动Keycloak服务器[](#step-1-installing-and-starting-the-keycloak-server)分发文件进行安装Docker映像进行安装在OpenShift内的Docker映像中安装步骤2：连接管理CLI[](#step-2-connecting-the-admin-cli)步骤3：配置[](#step-3-configuri

小涵·2025-03-21 00:33

解释 TypeScript 中的类型保护（type guards），如何使用类型保护进行类型检查？

五大实现方式及实战案例1.类型谓词（TypePredicates）interfaceCat{purr():void;}interfaceDog{bark():void;}fun

程序员黄同学·2025-03-21 00:31

熔断和降级的区别，具体使用场景有哪些？

熔断与降级的核心区别在于触发条件和应用目标，具体差异及使用场景如下：一、核心区别对比维度熔断降级触发原因下游依赖服务故障（如超时、异常率过高）触发系统整体负载过高或流量洪峰管理目标层级框架级保护（无业务优先级区分

蒂法就是我·2025-03-20 23:58

网络设备带内管理与带外管理：应用场景、区别及优缺点详解

目录引言什么是带内管理与带外管理？带内管理与带外管理的应用场景带内管理的应用场景带外管理的应用场景带内管理与带外管理的区别数据传输路径管理接口安全性可靠性带内管理与带外管理的优缺点带内管理的优缺点带外管理的优缺点如何选择带内管理与带外管理？总结1.引言在网络管理中，带内管理（In-BandManagement）和带外管理（Out-of-BandManagement）是两种常见的管理方式。它们分别适

网络小白不怕黑·2025-03-20 23:28

基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战（完整技术解析）

项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型（LLM），需实时采集以下数据：全球30+主要证券交易所（NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等）的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据

海拥✘·2025-03-20 23:57

php 高性能，高并发，有哪些框架，扩展，推荐一下，或者技术的实现有哪些

以下是针对PHP高性能、高并发场景的框架、扩展及技术实现推荐，结合最新技术趋势和行业实践进行总结：一、高性能框架推荐1.C扩展类框架YAF(YetAnotherFramework)特点：由C语言编写，直接嵌入

行思理·2025-03-20 23:26

如何做好性能测试

一、性能测试的基本概念与重要性性能测试是指通过模拟用户操作及系统负载，对软件系统的响应时间、吞吐量、资源利用率等

·2025-03-20 23:45

数据结构与算法——栈和队列

目录第三章：栈和队列第一节：栈（Stack）1.1：栈的基本运算：1.2：栈的存储结构和基本运算第二节：队列2.1：定义及基本运算2.2：队列的存储结构和基本运算本章小结：第三章：栈和队列第一节：栈（Stack

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-20 23:23

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

人工智能之数学基础：线性子空间

在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:53

mysql vs oracle

MySQL：定位：轻量级开源数据库，适合中小型应用及Web开发。授

HBryce24·2025-03-20 22:51

ci如何做才能做到每秒rps 为3000+

但其默认配置和传统PHP-FPM模式的性能天花板较低（通常RPS在500-800左右），需通过以下优化策略突破性能瓶颈：一、核心优化方向1.升级PHP版本与启用OPcachePHP8+：使用PHP8.0及以

行思理·2025-03-20 22:19

详解离线安装Python库

爱编程的喵喵·2025-03-20 22:17

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。

一勺汤·2025-03-20 22:46

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。

清风AI·2025-03-20 22:14

MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点

1.索引原理与MySQL8.0新特性答案：自适应哈希索引：MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引，加速等值查询（如WHEREid=1）。全文索引优化：支持布尔模式（MATCH()AGAINST()）和自然语言模式，且索引更新更高效。InnoDB页压缩：支持ZSTD压缩算法，减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引：可对虚拟列（ComputedColumns）创建索引，减少存储冗余。2.事务

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-20 22:43

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。

清风AI·2025-03-20 21:11

基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统（python-计算机毕设）

摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现

计算机程序设计(接毕设)·2025-03-20 21:10

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。

lmtealily·2025-03-20 21:37

ESG证书：AI预测未来十年职场人的黄金入场券

当ChatGPT开始撰写ESG报告，当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹，一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。

ESG学习圈·2025-03-20 21:06

巨人学术搜索官网入口，免费参考文献论文及学术搜索引擎

巨人学术搜索自2024年上线以来，迅速成为学术界不可或缺的重要工具，尤其受到研究人员、教师及学生的青睐。

黄豆匿zlib·2025-03-20 21:36

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析

林聪木·2025-03-20 21:35

【新能源集成热管理系统的开发与优化】

新能源集成热管理系统的开发与优化涉及多阶段的试验、标定和策略调整，需结合实验室仿真、环境仓测试及实车道路验证，以应对高低温、极端气候等复杂工况。

新能源汽车--三电老K·2025-03-20 20:34

React中useEffect和useLayoutEffect的区别

以下是两者的核心差异及使用场景：公众号：Code程序人生，个人网站：https://creato

CreatorRay·2025-03-20 20:30

前端面经真题解析10-字节/抖音电商/前端/超详细记录

4.说下项目里面前后端交互过程及设计？5.怎么处理切换分页请求数据的，优化手段？6.说下你爬取别人网站数据的时候，别人如果设置了拦截，你的解决方案是？7.你说下http请求的refer字段？

浪里个浪zxf·2025-03-20 20:28

深入解析：C# 中 `Task.Delay` 与 `Thread.Sleep` 的对比与实战

让我们通过这篇文章来详细解析Task.Delay和Thread.Sleep的区别，并涵盖以下内容：基本概念Thread.Sleep的用法Task.Delay的用法对比分析实战示例注意事项与最佳实践常见面试题及答案正

墨夶·2025-03-20 20:57

Java泛型

以下是对泛型的详细介绍及使用指南：一、泛型核心概念泛型允许在类、接口、方法中使用类型参数（如），使得代码可以处理多种数据类型，而无需重复编写逻辑。

lgily-1225·2025-03-20 20:57

【数学建模】TOPSIS法简介及应用

文章目录TOPSIS法的基本原理TOPSIS法的基本步骤TOPSIS法的应用总结在多目标决策分析中，我们常常需要在多个选择中找到一个最优解。TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）法是一个广泛应用的决策方法，基于理想解与负理想解的距离来评估各个选项的优劣。本文将简要介绍TOPSIS法的基本原理、步骤以及其在实际决策

烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:56

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域

Donvink·2025-03-20 19:24

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验

进取星辰·2025-03-20 19:52

【考研计算机网络】课堂笔记1 第一章概述

计算机网络的基本概念2.计算机网络的组成3.计算机网络的功能4.计算机网络的分类4.1分布范围分类4.2传输技术分类4.3按照拓扑结构分类4.4按照使用者分类4.5按照传输介质分类二：计算机网络的标准化工作及相关组织三

刘鑫磊up·2025-03-20 19:22

使用fastapi部署stable diffusion模型

使用vscode运行stablediffusion模型，每次加载模型都需要10+分钟，为算法及prompt调试带来了极大麻烦。

明晚十点睡·2025-03-20 19:52

OSPO Summit 2025 正式定档！议题征集同步开启

会议信息时间：2025年6月12日地点：北京议题征集，期待你的声音现在，我们面向全球开源社区决策者、企业技术管理者、学术机构研究者及一线开发者，发起议题征集！诚邀您分享OSPO如何

·2025-03-20 19:04

FPGA——DDS原理及代码实现

FPGA——DDS原理及代码实现一、DDS各参数意义如图，一个量化的32点的正弦波，也就是说一个ROM里存了32个这样的数据，每次读出一个数据要1ms，分别读出1,2,3...30,31,32,共32个点

·2025-03-20 19:34

https证书获取的方法及好处

获取HTTPS证书的多种方法及其优势✨在现代互联网环境中，HTTPS已成为保障网站安全的基本标准。获取HTTPS证书不仅能提升网站的安全性，还能增强用户信任度和提升搜索引擎排名。本文将详细介绍获取HTTPS证书的几种常见方法及其各自的优势，并通过图表和流程图帮助理解其工作原理。获取HTTPS证书的方法️1.购买商业证书购买商业证书是获取HTTPS证书的传统方式，适用于需要高信任度和额外保障的企业和

·2025-03-20 18:03

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。

PersistDZ·2025-03-20 18:47

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型

AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景

近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。

Liudef06·2025-03-20 18:12

【C语言】交换函数

一、利用第三个变量交换1.错误的交换函数及原因voidswap1(intx,inty){intz=0;z=x;x=y;y=z;}inta=10;intb=20;printf("交换前：a=%d,b=%d

Peter_chq·2025-03-20 17:06

Django系列教程（13）——Cookie和Session应用场景及案例

目录什么是cookie，cookie的应用场景及缺点Django中如何使用cookieCookie使用示例什么是session及session的工作原理Django中如何使用会话sessionSession

l软件定制开发工作室·2025-03-20 17:05

华为新系统鸿蒙手机8月发布,华为将发布鸿蒙手机操作新系统

6月2日的HarmonyOS2及华为全场景新品发布会上，华为常务董事、消费者业务CEO余承东如是说。HarmonyOS是

许逸YIXU·2025-03-20 16:01

UNI-APP+VUE3+VITE+VSCode开发经验及填坑记录（持续更新ING）

uni-app是一个使用Vue.js开发所有前端应用的框架，开发者编写一套代码，可发布到iOS、Android、Web（响应式）、以及各种小程序（微信/支付宝/百度/头条/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝）、快应用等多个平台。快速开发模板unibest：最好的uniapp开发框架，由uniapp+Vue3+Ts+Vite5+UnoCss+VSCode(可选webstorm)+uni插件+wot-ui（

集成显卡·2025-03-20 16:30

大模型时代的知识焦虑

信息获取前所未有的便捷，知识创造空前高效，人机交互焕然一新，一个充满无限可能的智能化未来似乎触手可及。然而，在这令人眼花缭乱的技术盛景之下，一股无形的焦虑

机载软件与适航·2025-03-20 16:29

合并 K 个升序链表的算法思路及python代码

23.合并K个升序链表给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。示例1：输入：lists=[[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]输出：[1,1,2,3,4,4,5,6]解释：链表数组如下：[1->4->5,1->3->4,2->6]将它们合并到一个有序链表中得到。1->1->2->3->4->4->5->6示例2：输入：lists=[

pljnb·2025-03-20 16:58

近期计算机领域的热点技术

一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。

0dayNu1L·2025-03-20 15:21

【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建

SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG

un_fired·2025-03-20 15:20

关于STM32如何选择：HAL与标准库的抉择及初学者建议

STM32是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一系列基于ARMCortex-M内核的32位微控制器，因其高性能、多功能性和成本效益而广受嵌入式系统开发者的欢迎。对于初学者而言，学习STM32编程时面临的第一个重要抉择往往是如何选择编程方式：是使用硬件抽象层（HAL），还是选择标准外设库（StandardPeripheralLibrary）？本文将围绕这一问题展开，详细比较HA

笑靥藏情.·2025-03-20 15:50

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