梯度回传

React AntDesign中上传图片预览功能

现需求就是上传之后的图片再次进入的时候该组件呈现可预览并且删除之后可以再次上传图片个数限制最多传3张效果如图：图片上传return(setAddItemShow(false)}>getAnnouncementApi
七月_Mo·2025-02-08 06:53

hcia学习笔记day2---传输层协议TCP/UDP

网络层中IP地址是用来进行寻址的，找到这个主机，传输层是为了用端口号来提供不同的服务FTP文本传输协议：用来传输文件端口号是20.21HTTP：超文本传
haf-Lydia·2025-02-08 06:51

react的antd表格数据回显在form表单中

1、首先为table添加编辑按钮{title:'操作',align:'center',render:(_:any,record:any)=>(deitor(record)}style={{marginRight:'10px',backgroundColor:'#F3F9FF'}}color="primary"variant="outlined"icon={}>编辑),},2、然后在用函数接过来数据
恰小面包·2025-02-08 04:08

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

nn.Module会自动管理模型的参数，包括参数的初始化、梯度计算和更新等
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

DS对于多个财务指标的讲解（不错收藏）

以下是**7个财务概念的例子说明**，用通俗案例解释其含义和应用：---###**1.现金购销比率****定义**：采购支付的现金÷销售收到的现金×100%，反映企业用销售回款覆盖采购支出的能力。
jackyrongvip·2025-02-07 22:32

Kafka 和 RocketMQ 对比总结

订阅模型基于主题（Topic）和队列（Queue）模型消息顺序分区内消息有序队列内消息有序延迟较高（适合高吞吐，低延迟场景稍弱）较低（更适合实时场景）事务支持支持（但实现复杂）支持（原生支持分布式事务）消息回
·2025-02-07 21:43

python3.0安装失败_我在npm安装时遇到python2失败错误

我试着降级到Python2.7,但是没有成功,所以我升级回Python3.7仍然没有成功。这是我输出的错误,任何帮助都将不胜感激。
weixin_39640262·2025-02-07 20:51

C# 如何防止反编译？C#程序加密混淆保护方法大全

在C#开发中，由于.NET程序集（assemblies）是基于中间语言（IntermediateLanguage,IL）编译的，这些程序集可以被反编译回接近原始源代码的形式。
猿享天开·2025-02-07 19:49

18.2.索引ICP

自个百度)1.1索引的类型1.1.1根据创建分类1.1.1.1主键索引(聚集索引&特殊索引)1.1.1.2二级索引(非聚集索引)1.1.2根据使用分类1.1.2.1覆盖索引1.1.2.2辅助索引(二级索引+回表
qq_28613081·2025-02-07 17:04

《用DOTS解决实际需求》集锦

思路是先消除使用门槛后，再有梯度挖掘DOTS底层实现，学习过程非常平滑，并精细准备了进度条字幕，想看哪里点哪里
·2025-02-07 13:56

关于el-table调用清除方法clearSelection()时会触发change方法的解决方案

选中行的管理：在切换账户时，理想的操作是先清空当前表格中的选中行，然后根据切换后的账户，手动回显该账户之前保存的选中行。遇到的问题在实现上述
那就可爱多一点点·2025-02-07 13:35

CSP-J第一轮常考知识点

传
CY_1119·2025-02-07 09:39

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

6、BPTT和BP的区别二、LSTM1、LSTM简介2、LSTM如何缓解梯度消失与梯度爆炸？三、GRU四、参考文献RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN？
Curz酥·2025-02-07 02:52

【hot100】189轮转数组

一、思路简单思路，使用将原数组移动到新数组后，然后把新数组移回原数组进阶思路，使用数学特性，将数组整体反转，然后单独反转移动区间和剩余区间二、记忆1.以原数组为基准0移动到新数组和以新数组为基准0从原数组迁移两种思路和写法
鱼力舟·2025-02-07 01:13

网络编程面试题

每次请求都需要新建一个TCP连接，传
信徒_·2025-02-07 01:11

小菜鸟系统学习Python第六天

1.函数:2.全局变量加global(这里博主记混了,global使用的时候不能赋值,然后就错了两回)3.内嵌函数4.闭包存在嵌套函数：在一个函数内部定义另一个函数。
梅羽落·2025-02-06 23:31

雪花算法（Snowflake Algorithm）C# 实现版本

这里采用10位的工作ID，当时间回拔时，采用工作ID增加1来避免生成与旧的ID重复。
caimouse·2025-02-06 19:36

从招聘到离职：HR管理软件全流程优化企业人力资源管理

一、HR行业现状分析数据化与智能化趋势随着大数据和人工智能的不断发展，HR管理工作逐步从传
·2025-02-06 17:21

从招聘到离职：HR管理软件全流程优化企业人力资源管理

一、HR行业现状分析数据化与智能化趋势随着大数据和人工智能的不断发展，HR管理工作逐步从传
·2025-02-06 17:41

C# 不确定参数个数关键字 params

做的时候需要拼接多个字符参数组成字符串，字符参数个数不确定，可能有0到n个，如果不同字符数量都写一个参数重载就不大合理，网上查了C#有params这个参数，可以实现传不同参数个数的功能。
不射之射·2025-02-06 12:49

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）
辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein
盼小辉丶·2025-02-06 09:29

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM规模化1.4本文结构2.核心概念与联系2.1模型规模与性能的关系2.2模型并行化：数据并行、模型并行和流水线并行2.3混合精度训练2.4梯度累积
AI天才研究院·2025-02-06 01:59

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn
怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

LLM 算法工程师的速成指南：微调、强化学习微调与偏好微调

PreferenceFine-Tuning,PFT)：采用直接偏好优化(例如DirectPreferenceOptimization,DPO)算法，通过比较不同的模型输出，让AI能够学习并区分“更好”的回
大模型玩家·2025-02-05 16:24

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

在机器学习中，常用的模型包括线性回归、逻辑回
苹果酱0567·2025-02-05 16:23

设计模式学习（六）——《大话设计模式》

客户端只需要传
秋月霜风·2025-02-05 16:51

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

MongoDB简介

NoSQL的思路是打破关系数据库的传
白菜4220·2025-02-05 11:39

C++类的初始化列表是怎么一回事?哪些东西必须放在初始化列表中进行初始化,原因是什么?

目录01-C++类的初始化列表的概要介绍语法为什么使用初始化列表？示例代码小结02-初始化列表是写在构造函数的函数体之前的代码的**1.结构分析****2.示例：基类+成员变量****输出****3.初始化列表vs构造函数体****(1)使用初始化列表****(2)在构造函数体赋值**03-必须放在初始化列表中进行初始化的东西常量成员引用成员没有默认构造函数的类成员类的基类没有默认构造函数01-C
昊虹AI笔记·2025-02-05 09:28

MySQL 索引优化

减少CPU和IO负担优化点方法选择合适的索引列WHERE、JOIN、ORDERBY、GROUPBY频繁使用的列最左前缀原则组合索引的查询字段顺序需匹配索引顺序覆盖索引SELECT仅查询索引中的字段，避免回表避免索引失效不使用计算
纠结哥_Shrek·2025-02-05 09:27

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

攻防世界web进阶_Web_php_unserialize

攻防世界web进阶_Web_php_unserialize解题思路打开之后是一段代码审计file=$file;//构造函数把里面的参数变成传进来的参数}function__destruct(){echo
Cxxxik·2025-02-05 03:51

股票量化交易进阶 - 使用回测框架backtrader

在本文中，我们将介绍一种常用的回测框架backtrader，并展示如何使用它来开发和测试自己的股票量化交易策略。backtrader是一个功能强大且灵活的
NisyPhilosophy·2025-02-05 02:41

股票量化交易进阶004_回测框架backtrader（四）

目录前言一、构建双均线策略1.双均线概念2.双均线的优点3.使用backtrader回测双均线策略4.得出双均线最优参数5.可能碰到到问题总结前言写一个双均线策略，使用backtrader进行回测，并选出双均线的最佳参数一
Johnny2004·2025-02-05 02:40

python 量化回测框架生成器

各位朋友们，小编在这里要分享，量化回归测试平台设计python量化交易策略回测，一起体验不同地域的风土人情，拓宽视野！
2401_85969422·2025-02-05 02:40

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

GRU是门控循环单元是什么？

GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

分布式消息队列ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ Kafka

7、保证消息的顺序性8、MQTT与重量级消息队列的区别1、消息队列的主要的应用场景：解耦异步削峰（1）解耦传
zxm8513·2025-02-04 12:23

共模干扰详情

共模干扰‌共模干扰（Common-modeinterference）是指干扰电压在信号线及其回线（一般称为信号地线）上的幅度相同，以附近任何一个物体（如大地、金属机箱、参考地线板等）为参考电位，干扰电流回路在导线与参考物体构成的回路中流动‌
_Csharp·2025-02-04 08:25

传华为2025年新品更新 用上超声波指纹nova上红枫

超声波指纹技术引领安全便捷新体验据爆料，华为2025年Pura80系列正在测试两套生物识别方案，其中Pro系列可能采用屏下超声波指纹技术。超声波指纹技术通过超声波脉冲穿透屏幕捕捉指纹的三维信息，实现高精度识别。与传统指纹识别技术相比，超声波指纹技术不受手指污垢、油脂及汗水影响，能够在各种复杂环境下保持精准识别，极大提升了手机的安全性和使用便捷性。早在2023年7月，华为就已申请相关专利，并经过长时
2501_90444774·2025-02-04 07:12

JavaSE-IO

（磁盘）个人理解：程序员操作的是程序，数据到了程序中，也就是到了我们可以操作的范围内，就是输入流，反之就是输出流常用文件操作创建文件的几种方式总结：三种方式只是创建文件时的构造器传入参数不同，方式1是传路径加文件
无敌的小周·2025-02-04 06:05

UE4安卓真机调试(AGDE)

插件用于直接编译安卓项目并且真机调试的功能，特别说明此功能只有4.27以上版本才可使用，老版本可使用AndroidStudio进行调试，麻烦是麻烦了点，但是也可以使用，AS调试方式也会放在下面链接，下面说回正题使用
NoCodeWorld·2025-02-04 05:58

机器学习笔记20241017

torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸
tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Android 进程间通信

常见的AndroidIPC机制包括：Intent通过发送Intent对象在不同组件间传
消失的旧时光-1943·2025-02-04 00:52

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

原理：SIFT通过在不同尺度的空间内寻找极值点来检测关键点，并利用梯度方向的直方
极客代码·2025-02-03 21:23

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度
欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在
Remoa·2025-02-03 14:53
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