机器学习api图像识别人脸识别第52页

Vue 与 React 深度对比：从代码到原理的全方位解析

本文将从代码风格、底层原理、API设计、性能优化、生态系统等多个维度，对两者进行深度对比，助你在技术选型时做出明智决策。

北辰alk·2025-02-26 08:46

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、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

WebGPU与Web框架集成

目录React集成Vue集成Angular集成Svelte集成React集成将WebGPU与React集成，可以让您在React应用中利用现代Web图形和计算API来创建高性能的3D图形和计算任务。

天涯学馆·2025-02-26 08:13

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

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机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。

山海青风·2025-02-26 07:42

python正态检验_Python检验数据是否正态分布

常用的正态分布检测方法：Shapiro-WilktestShapiro-Wilktest是一种在频率上统计检验中检验正态性的方法。

weixin_39748858·2025-02-26 07:10

QT6开发高性能企业视频会议-6 Linux Video采集和渲染

我们将使用QtMultimedia模块提供的API来访问摄像头设备，并使用QtQuick进行视频帧的渲染。

sqmeeting·2025-02-26 07:09

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2

浪子西科·2025-02-26 07:38

使用 yolov8 进行对象检测

YOLOv8凭借其一流的对象检测将Web应用程序、API和图像分析提升到一个新的水平。在本文中，我们将了解如何利用yolov8进行对象检测。

算法资料吧！·2025-02-26 06:36

golang调用deepseekr1

1.官方文档2.请求看一下因为deepseek官方API的deepssek-r1响应太慢，于是用了腾讯的API来测试funcmain(){cfg:=config.Config{BaseURL:"https

又菜又爱玩呜呜呜~·2025-02-26 06:06

react 实现自定义拖拽hook

前沿最近发现公司的产品好几个模块用到了拖拽功能，之前拖拽组件是通过Html5dragApi实现的但体验并不是很好,顺便将原来的拖拽组建稍做修改，写一个自定义hook，方便大家使用拖拽功能。

丶酸酸·2025-02-26 06:35

langchain-go调用deepseek

代码查看先从llm,err:=openai.New(url,model,token)开始发现New方法可以传option参数，再看一下option参数const(tokenEnvVarName="OPENAI_API_KEY

又菜又爱玩呜呜呜~·2025-02-26 06:32

CSDN 博客文章：Genesis 安装指南与环境配置（Python 3.9+）

引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现，为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。

qq_27492797·2025-02-26 05:25

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。

·2025-02-26 05:01

后端技术栈都有哪些

以下是一些常见的后端技术栈的示例：Node.js：框架：Express.js,Koa.js,NestJS,Hapi.js数据库：MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Redis模板引擎：EJS

python资深爱好者·2025-02-26 04:19

Vue03

会监视data中所有层次的数据如何监测对象中的数据通过setter实现监视，且要在newVue时就传入要监测的数据1.对象中后追加的属性，Vue默认不做响应式处理2.如需给猴添加的属性做响应式，请使用如下API3

memorycx·2025-02-26 04:48

HarmonyOS学习第2天: 解锁语言与框架的无限可能

其丰富的API库涵盖了网络、I/O、图形用户界面等多个方面，为

老三不说话、·2025-02-26 04:48

快速学习Django框架以开发Web API

Django的模块化设计、可复用性和广泛的社区支持，使其成为开发Web应用和API的理想选择。在本文中，我们将探讨如何使用Django开发WebAPI。

百锦再@新空间代码工作室·2025-02-26 04:46

Django实现API配合JWT进行用户验证的方法

在现代Web应用中，API认证是一项至关重要的功能。随着分布式架构和跨平台应用的发展，传统的Session认证方式逐渐难以满足需求。

Mr数据杨·2025-02-26 03:45

【Linux网络编程】socket套接字的基础API接口

目录前言1.网络字节序2.socket编程接口2.1socket2.2bind2.3地址转换函数2.4recvfrom2.5sendto2.6TCPsocketAPI2.6.1listen()2.6.2accept

清水加冰·2025-02-26 03:13

使用django调用deepseek api，搭建ai网站

一、deepseek简介DeepSeek是一家人工智能公司，专注于开发先进的人工智能模型和技术。以下是关于DeepSeek的一些详细介绍：1.公司背景DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，致力于通过创新的技术和算法，推动人工智能领域的发展。2.技术与模型DeepSeek-V3：这是DeepSeek开发的一个大型语言模型，具有超过600B的参数，在多项性能指标上与国际顶尖模

陈王卜·2025-02-26 03:42

第四篇：微信小程序网络请求与API调用：实现数据交互

本文将深入探讨微信小程序的网络请求与API调用，帮助你实现小程序与服务器的数据交互。一、网络请求的基本概念微信小程序提供了wx.requestAPI，用于发起网络请求。通过wx.re

Evaporator Core·2025-02-26 02:40

Python进阶：详解`**kwargs`的底层原理与实战技巧，5大常见错误及解决方案

正文内容一、核心概念剖析定义：**kwargs是Python中用于接收任意数量关键字参数的特殊语法，将参数收集到字典对象中核心目的：增强函数参数处理的灵活性支持动态参数传递实现优雅的API设计基本语法：

燃灯工作室·2025-02-26 02:09

详细理解React的Fiber结构

实现方式是使用了浏览器requestIdleCallback这一API因为需要给用户制造一种应用加载很快的假象，所以不能让一个程序一直霸占着资源，需要通过调度策略来合理分配资源，

芋圆不想圆·2025-02-26 02:38

Vulkan：Vulkan物理模拟与碰撞检测技术教程_2024-07-20_15-47-39.Tex

Vulkan：Vulkan物理模拟与碰撞检测技术教程Vulkan基础与环境搭建Vulkan库的简介与特性Vulkan是一个跨平台的2D和3D图形与计算API。

chenjj4003·2025-02-26 01:58

Vulkan：Vulkan基础架构与环境搭建_2024-07-20_13-37-15.Tex

Vulkan：Vulkan基础架构与环境搭建Vulkan简介Vulkan的历史与发展Vulkan是一个跨平台的2D和3D图形及计算API，由KhronosGroup开发。

chenjj4003·2025-02-26 01:58

API设计原则之显然性(obvious) ：文档与类型系统、语义化类型、使用“零大小”类型

(=･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。

SomeB1oody·2025-02-26 00:25

OPC DA(客户端)源码

OpcCmdPs.dll , 78048OPC_Client/OPC_Client/DLL/OpcRcw/OpcDxPs.dll , 98528OPC_Client/OPC_Client/DLL/OpcRcw/OpcNetApi.Com.dll

yyytucj·2025-02-26 00:54

机器学习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·2025-02-26 00:53

基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加，人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。

2301_79809972·2025-02-25 23:17

面试题-Vue2和Vue3的区别

文章目录1.响应式系统2.组合式API(CompositionAPI)3.Fragment(碎片)4.Teleport(传送门)5.性能改进6.移除或改变的功能7.构建工具8.TypeScript支持Vue2

奶糖肥晨·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备

山海青风·2025-02-25 23:43

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-02-25 22:39

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

文章目录一、核心概念总结（一）机器学习基本定义（二）基本术语（三）假设空间（四）归纳偏好（五）“没有免费的午餐”定理（NFL定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL

珠峰日记·2025-02-25 22:07

PaddleOCR环境搭建(记录)

安装环境(Linux)如果是win系统有一些小的不同安装wget,解压后将wget.exe复制到C:\Windows\System32下如遇到错误Couldnotlocatezlibwapi.dll.Pleasemakesureitisinyourlibrarypath

江木27·2025-02-25 21:04

Spring MVC框架二：创建第一个MVC程序

项目，添加一个web支持2、导入常用的依赖junitjunit4.12org.springframeworkspring-webmvc5.1.9.RELEASEjavax.servletservlet-api2.5javax.servlet.jspjsp-api

嘵奇·2025-02-25 21:32

【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统

空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习

阿里matlab建模师·2025-02-25 21:31

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁