极限学习机ELM 第4页

前端极限革命：AI加速企业级超级引擎的崛起

在数字化浪潮与智能化趋势的推动下，前端工程化正从简单的页面展示转变为企业高效运转的核心引擎。传统开发模式存在重复劳动、沟通断层和质量失控等问题，而企业级前端体系的构建则旨在解决这些痛点，实现标准化、自动化和智能化升级。本文在原有内容基础上，经过全新优化与改造，为您呈现一套覆盖需求规划、开发联调、测试优化、构建部署、运维监控等全环节的前端工程化全景图，并着重探讨了AI在各阶段的创新应用。一、需求与规

Coder_Kevin_Vans·2025-02-21 13:47

c语言迷宫小游戏350行（源码）

在极限逃脱模式中，玩家需操控角色"A"在三个精心设计的关卡中躲避追踪者"B"，通过WASD键在100步限制内抵达终点"@"，关卡包含特殊地形和动态敌人机制。

迷茫&&前行·2025-02-20 22:55

cocos creator从零开发简单框架(14)-Panel遮罩

·2025-02-20 17:19

深度学习之目标检测的常用标注工具

2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

【CUDA】Pytorch_Extensions

中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA扩展可以获得接近硬件极限的性能

joker D888·2025-02-20 15:28

《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4：AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》

本文从架构设计、场景适配、性能极限三大维度，揭示两大模型的真实战力图谱。

Athena-H·2025-02-20 10:08

labelme汉化以及打包为.exe

一，安装labelme下载anaconda一直点击下一步安装，安装完成后在开始菜单找到AnacondaPrompt(anaconda3)并打开，运行下列代码condacreate-nlabelme_py27python

xxbghh·2025-02-20 00:51

win11 labelme 汉化菜单

替换app.py,再重启#labelme汉化菜单#-*-coding:utf-8-*-importfunctoolsimportosimportos.pathasospimportreimportwebbrowserimportimgvizfromqtpyimportQtCorefromqtpy.QtCoreimportQtfromqtpyimportQtGuifromqtpyimportQtWi

不喝可乐_·2025-02-20 00:19

Redux-Loop 教程：将Elm架构的力量带入Redux

Redux-Loop教程：将Elm架构的力量带入Reduxredux-loopAlibrarythatportsElm'seffectsystemtoRedux项目地址:https://gitcode.com

柯兰妃Jimmy·2025-02-19 08:05

解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归”

今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。

紫雾凌寒·2025-02-19 02:21

鸿蒙Next 图片高斯模糊处理

鸿蒙next中对图片的高斯模糊处理，主要是使用effectKit实现针对的pixelMap,代码处理如下所示importeffectKitfrom'@ohos.effectKit'import{image

anthonyzhu·2025-02-18 21:50

helm部署jenkins及使用pipeline流水线

helm部署jenkins及使用pipeline流水线1.安装helm略，请参考本专栏helm文档2.创建存储类storageClass请参考《helm搭建NFS的StorageClass》，本专栏可以查看到

意海还念か·2025-02-18 19:23

【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码

标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。

默默科研仔·2025-02-18 18:09

基于ImageEffect实现图片编辑

方案描述在arkts侧解码resources下的图片，获取image.pixelMap，并设置图片滤镜亮度、对比度、裁剪等参数，调用napi接口将image.PixelMap和滤镜参数传递到native

·2025-02-17 20:28

红队视角出发的k8s敏感信息收集——Kubernetes API 扩展与未授权访问

针对Kubernetes第三方组件与Operator的详细攻击视角分析，涵盖ServiceMesh、HelmReleases和DatabaseOperators的潜在风险及利用方法。

周周的奇妙编程·2025-02-17 15:32

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

《Python与C#：虚拟机与元宇宙的次元战争》

但当尝试将ECS架构推至理论极限时，发现GC的标记-清除算法会破坏拓扑结构，必须切换到UnityDOTS的Burst编译器实现量子退火优化。

虫洞没有虫·2025-02-17 02:14

建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2816标注数量(json文件个数)：2816标注类别数：5标注类别名称:["minor-damage

FL1623863129·2025-02-16 20:03

学习使用Elm架构的JavaScript项目

学习使用Elm架构的JavaScript项目learn-elm-architecture-in-javascript:unicorn:LearnhowtobuildwebappsusingtheElmArchitecturein"vanilla"JavaScript

陈昊和·2025-02-16 18:46

学习Elm架构在JavaScript中的应用

学习Elm架构在JavaScript中的应用learn-elm-architecture-in-javascript:unicorn:LearnhowtobuildwebappsusingtheElmArchitecturein"vanilla"JavaScript

萧书泓·2025-02-16 18:46

探索 Elm 的 Material Design 组件库：elm-mdl

探索Elm的MaterialDesign组件库：elm-mdlelm-mdlElm-portoftheMaterialDesignLiteCSS/JSlibrary项目地址:https://gitcode.com

薄垚宝·2025-02-16 18:16

推荐开源项目：Flame —— 构建PureScript Web应用的轻量级框架

simpleframeworkforbuildingwebapplications项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pu/purescript-flame项目介绍Flame是一个受Elm

贾彩知Maura·2025-02-16 18:15

探索Elm架构：用纯JavaScript构建优雅的Web应用

探索Elm架构：用纯JavaScript构建优雅的Web应用learn-elm-architecture-in-javascript:unicorn:LearnhowtobuildwebappsusingtheElmArchitecturein"vanilla"JavaScript

邵瑗跃Free·2025-02-16 17:43

软件方法论--课程笔记（整理中）

SoftwareProcesses（1）软件过程的模型（2）改进C3：敏捷开发AgileSoftwareDevelopment（1）敏捷开发vs传统开发（2）敏捷宣言的4句话（3）敏捷方法适用的情况（4）极限编程

给bug两拳·2025-02-16 11:01

Python实战：解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式

在计算机视觉中，标注数据是非常重要的，而Labelme是一个简单易用的自由标注工具，被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域，然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在，因此需要进行适当的转换，

程序员杨弋·2025-02-16 11:24

labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式标注数据

前言本文分析将labelme的标签，转为YOLOv8、YOLOv5的格式，实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式，然后了解labelme标签格式，最近实现数据格式转换。

一颗小树x·2025-02-16 10:20

k8s集群离线安装kuberay operator

1,安装方式采用helm安装方式，首先下载对应的helmchart，这里采用v1.2.2版本，下载地址：https://github.com/ray-project/kuberay-helm/releases

thinkerCoder·2025-02-16 10:19

redis的哨兵模式和集群模式

Redis的哨兵模式（SentinelMode）和集群模式（ClusterMode）是两种常见的高可用部署方式，它们各有优缺点，适用于不同的场景。

阿湯哥·2025-02-15 20:33

智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1115标注数量(json文件个数)：1115标注类别数：7标注类别名称:["plate

FL1623863129·2025-02-15 14:49

Redis Sentinel（哨兵）模式介绍

为了保证Redis的高可用性（HighAvailability,HA），Redis提供了哨兵模式（SentinelMode）。本

WeiLai1112·2025-02-15 07:56

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

例如，ZS-DeconvNet方法在Nature上发表，展示了其在极低训练数据需求下，将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。

沃恩智慧·2025-02-15 03:15

OpenAPM：构建开源应用性能管理的新时代

OpenAPM：构建开源应用性能管理的新时代landscape-modelModelfortheopen-sourceapplicationperformancemanagementlandscapepresentedonthehttps

龙天林·2025-02-14 16:20

vue写一个axios的拦截器

方便直接带入项目的工具类importaxios,{AxiosResponse}from'axios'importqsfrom'qs'import{ElMessage}from'element-plus'import

蓝胖子不是胖子·2025-02-14 15:43

Vue使用Axios以及拦截器配置

axios.tsimportaxios,{AxiosRequestConfig,AxiosResponse}from'axios'importVueAxiosfrom'vue-axios'import{ElMessage

_何同学·2025-02-14 14:11

大脑神经网络与机器神经网络的区别

大脑神经网络（生物神经网络）与机器神经网络（人工神经网络，ANN）虽然名称相似，但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。

天机️灵韵·2025-02-14 10:40

PS-UI设计规范

表示每英寸所拥有的点数量，点数密度，密度越高，显示器显示的画面就越真实，越清晰PPI：ios所特有的像素密度单位，表示每英寸所拥有的像素数量，像素密度越高，显示器显示的画面就越真实，越清晰视网膜屏幕：分辨率超过人眼识别极限的分辨率屏幕

jimoluoluo1989·2025-02-14 08:56

《哪吒》的成功之道：影视创作项目管理的“核心技巧”

然而，鲜为人知的是，这部现象级作品背后，是一场“逆天改命”的极限挑战——4000人团队：制作规模是第一部的2-3倍，涉及160余家外包公司9；19

·2025-02-13 21:51

使用 Python 和 LabelMe 实现图片验证码的自动标注

文章目录使用Python和LabelMe实现图片验证码的自动标注环境准备必备工具安装依赖实现自动标注核心代码实现核心逻辑解析图像预处理OCR识别生成标注文件运行结果扩展与优化模型适配批量处理标注类型扩展总结测试使用

XMYX-0·2025-02-13 05:51

AnyPlace：学习机器人操作的泛化目标放置

25年2月来自多伦多大学、VectorInst、上海交大等机构的论文“AnyPlace:LearningGeneralizedObjectPlacementforRobotManipulation”。由于目标几何形状和放置的配置多种多样，因此在机器人任务中放置目标本身就具有挑战性。为了解决这个问题，AnyPlace，一种完全基于合成数据训练的两阶段方法，能够预测现实世界任务中各种可行的放置姿势。其

硅谷秋水·2025-02-13 04:15

更符合DeepSeek的提问方式，学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词！

例如不要问“如何学习机器学习？”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题，可将其拆解为多个小问题，逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗？”

AIWritePaper官方账号·2025-02-13 01:23

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 解决方法

在跑python和OpenCV时有时安装一个新库后就会报错：IntelMKLFATALERROR:Cannotloadmkl_intel_thread.dll。

Hjw_52·2025-02-12 08:20

自主学习ai 版本0.01

以下是一个简单的自主学习AI示例代码框架，使用Python和在线学习机制实现。

pps-key·2025-02-12 06:35

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机，是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽，也是拉起异构硬件，将物理电能转换为人类知识的变形金刚。大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为，接收包括输入prompt和采样参数的并发请求，分词并且组装成batch输入给引擎，调度GPU执行前向推理，处理计算结果并转为词元返回给用户。和人类大脑处理语言的机制类似，大模型首

·2025-02-11 11:44

极狐GitLab 正式发布最新版本 17.6

17.6容器镜像registry.gitlab.cn/omnibus/gitlab-jh:17.6.0-jh.017.6HelmCharth

·2025-02-11 11:10

python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

将语义分割结果进行转换为labelme标注后，可用再次进行调整，然后重新生成标注数据。

万里鹏程转瞬至·2025-02-11 10:15

光学分辨率转换公式

文章目录一、光学分辨率（OpticalResolution）1.1、光学显微镜的分辨率极限（理论-公式-计算）1.2、光学误差1.3、放大倍率与分辨率的关系二、光学分辨率转换2.1、技术方法2.2、挑战与注意事项

胖墩会武术·2025-02-11 08:52

26考研|数学分析：重难突破—间断点的类型

前言连续函数是数学分析中着重分析的一类函数，而关于对连续函数在某一点的判断，简而言之，便是判断在该点处的极限值是否等于该点的函数值，若等于，函数便在这点连续。

Always_away·2025-02-11 00:17

从DeepSeek上线亚马逊云科技，看大模型争霸背后的隐形战场

DeepSeek的横空出世，并没有改变模型争霸的本质——顶尖模型不断刷新性能、成本、速度的极限，不断为全球头部大模型的比拼按下快进键。在用户端，使用Deep

AImatters·2025-02-09 16:34

ArgoCD实战指南：GitOps驱动下的Kubernetes自动化部署与Helm/Kustomize集成

本文将介绍ArgoCD的架构、安装步骤，以及如何结合Helm和Kustomize进行Kubernetes自动化部署。引言为什么选择ArgoCD？

网罗开发·2025-02-09 11:31

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