正态样本

华为OD机试E卷 - 构成正方形的数量（Java & Python& JS & C++ & C ）

算法大师·2025-01-18 01:20

Taro 源码揭秘：4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序，build 编译打包是如何实现的？

截至目前（2024-08-16），taro4.0正式版已经发布，目前最新是4.0.4，官方4.0正

·2025-01-18 00:26

linux内核态线程详解

头文件：#include//wake_up_process()#include//kthread_create()、kthread_run()#include//IS_ERR()、PTR_ERR()1.创建并启动一个内核线程：方式一：structtask_struct*kthread_create(int(*threadfn(void*data),void*data,constchar*namef

ghx_echo·2025-01-17 23:31

【AI系统】混合并行

数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况，通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来

ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

AI Agent：一场智能革命的开始

在当今科技日新月异的时代，AI（人工智能）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中，AIAgent作为AI领域的一个新兴分支，正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。

TechubNews·2025-01-17 20:02

去中心化社会的崛起：探索区块链对社会结构的影响

随着区块链技术的发展和应用，我们正逐步迈向一个去中心化的社会结构。本文将深入探讨区块链技术如何影响社会结构，从经济、政治到文化等多个方面进行探索和分析，揭示其可能带来的革命性变革。

Roun3·2025-01-17 20:00

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）常用于多类分类问题，即每个样本只能属于一个类别，但总类别数量较多。例如，在手

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

君正ISP记录三：AE与AWB衍生功能“软光敏“

一、软光敏介绍消费类摄像机，一般都存在全彩模式和黑白模式，即环境照度较高画面全彩，环境照度较低画面黑白、开红外补光灯。这时候涉及一个切换问题，如何判断当前的环境照度。最开始使用的都是硬光敏，即光敏电阻，后需便开发完善了软光敏，主要目的就是代替硬光敏实现判断功能。二、软光敏逻辑两大点：①如何判断环境亮度②黑白模式下，如何分辨当前场景这光亮是环境光还是机器自己的红外灯反光。实现这两点软光敏基本就OK了

无敌喵星人·2025-01-17 18:51

电商后台原型 rp_电商管理系统原型分享- E-Market

电商管理系统概述随着电商行业的发展，传统的管理方法正逐步被信息化管理所取代，电商信息管理系统地作用也越来越大。

weixin_39880328·2025-01-17 18:50

鸿蒙征文｜与HarmonyOS NEXT的成长之旅

随着HarmonyOSNEXT的快速发展，我有幸成为这一生态的开发者，见证并参与了它的成长，同时也收获了自己的进步与蜕变。

Milk夜雨·2025-01-17 16:06

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:23

T检验：一种通俗易懂的统计分析方法

T检验正是为此目的而设计的，它基于T分布理论，通过计算样本数据的T值和P值来推断总体均数之间的差异。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

汇聚前沿｜思腾合力邀您共赴可信联邦学习·武汉站

可信联邦学习·武汉站于2024年11月18日-19日在武汉大学举办，其作为隐私计算与数据智能的重要力量，正引领着学术界与工业界的新一轮变革。

·2025-01-17 14:37

【专题】AI市场趋势洞察（2024年）报告汇总PDF洞察（附原数据表）

p=38023当今时代，科技的浪潮汹涌澎湃，人工智能（AI）作为其中的核心力量，正深刻地改变着我们的生活方式和消费模式。在主流电商平台上，AI产品展现出多样化的销售态势。

·2025-01-17 14:05

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注

IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。

KeyPan·2025-01-17 13:35

浅谈云计算05 | 云存储等级及其接口工作原理

云存储设备，恰如应运而生的璀璨新星，正逐步取代传统存储模式，引领数据存储迈向全新未来。云存储设备，简单来说，是依托云计算技术，通过互联网将数据存储于远

时光札记z·2025-01-17 09:26

迎接2025年：人工智能引领的新时代变革

随着科技的飞速发展，我们正站在新时代的门槛上，准备迎接由人工智能（AI）驱动的深刻变革。

海森大数据·2025-01-17 07:41

YashanDB参加“强化信创发展筑稳安全防线”技术交流会共话数据安全之道

在当今企业数字化转型发展改革的浪潮中，信创行业肩负着重大使命，当前的信创产业“2+8+N”战略正有序开展。但随着信

·2025-01-17 05:41

内部知识库的未来展望：技术融合与用户体验的双重升级

在当今数字化飞速发展的时代，企业内部知识库作为知识管理的关键载体，正站在变革的十字路口，即将迎来技术融合与用户体验双重升级的崭新时代，这一系列变化将深度重塑企业知识管理的格局。

·2025-01-17 05:04

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

在科技发展的浪潮中，量子计算与人工智能无疑是两颗璀璨的明星，二者的融合正引领着一场深刻的科技变革.量子计算的独特之处在于其利用量子比特的叠加和纠缠特性，能够实现并行计算，从而在处理复杂问题时展现出超越传统计算的巨大潜力

·2025-01-17 05:02

探秘6-DoF GraspNet：面向对象操纵的变分抓取生成

-DoFGraspNet：面向对象操纵的变分抓取生成项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch_6dof-graspnet在人工智能和机器人领域，我们正逐步接近让机器模拟人类的手部动作

庞锦宇·2025-01-17 04:15

【机器学习：十六、其他的激活函数】

非零中心问题：输出值始终为正，可能

KeyPan·2025-01-17 02:28

C语言优先级是怎么样的?

+（正号）：一元正运算符，一般用在数值前无实际效果，主要用于消除歧义。!：逻辑非运算符，将布尔值取反。~：按位取反运算符，对整数的二进制

dami_king·2025-01-17 01:54

开源多模态推理模型QVQ：视觉推理能力的突破与未来展望

近年来，AI代码生成器等人工智能技术飞速发展，多模态推理模型作为其中一个重要分支，正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据，例如图像、文本、音频等，并进行复杂的推理和决策。

·2025-01-17 00:46

会捡垃圾、能干家务，元萝卜“视觉+机械臂”技术扫地机器人首秀

随着大模型技术和具身智能浪潮汹涌而至，家用机器人正迎来全新发

·2025-01-17 00:15

关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势

2025年，招聘管理领域正站在变革的十字路口，全新的技术浪潮与不断变化的职场生态相互碰撞，促使招聘管理系统成为重塑企业人才战略的关键力量。

yongyoudayee·2025-01-16 23:32

构建云原生后端服务——以Spring Boot + Kubernetes为例

在当今云计算的浪潮中，云原生技术栈以其高度的灵活性、可扩展性和自动化运维能力，正逐步成为构建现代化应用的首选。

ZhShy23·2025-01-16 19:52

《AI赋能光追：开启图形渲染新时代》

而人工智能的加入，更是为光线追踪技术带来了前所未有的变革，主要体现在以下几个方面：降噪传统光线追踪为减少计算量，向场景发射少量光线样本，会产生带噪点的斑点图像，需人工设计降噪器通过多帧累积或空间插值来处理

·2025-01-16 19:25

人工智能时代的岗位变革

随着人工智能技术的飞速发展，它正深刻地改变着就业市场的格局，引发了一系列的岗位变革。一方面，人工智能的兴起使得一些重复性、规律性强的工作岗位面临被替代的风险。

·2025-01-16 18:42

开源多模态大模型架构深度分析 2024

其中，KOSMOS-1是在大规模多模态数据集上重头训练的，该模型具有类似GPT-4的多模态能力，可以感知一般的感官模态，在上下文中学习（即少样本学习）并能够遵循语音指示（即零样本学习）。

AI大模型 lose and dream·2025-01-16 17:36

nfs-ganesha(用户态NFS)编译、安装和使用

本篇介绍使用nfs-ganesha源码编译、安装，客户端使用用户态nfs协议挂载使用Ceph文件存储和对象存储的方法。

沙拉OK·2025-01-16 15:15

Go语言的数据竞争 (Data Race) 和竞态条件 (Race Condition)

Ai 编码·2025-01-16 14:06

后端开发技术

在当今数字化和互联网化的时代背景下，后端开发技术作为连接前端和用户的重要桥梁，正以前所未有的速度发展和演进。

·2025-01-16 14:03

机器学习与深度学习间关系与区别

机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

30天风格练习-DAY2

我注意到/看见一个独行/孤身一人的年轻女孩/，留着一头引人注目/长过腰际的头发，上身穿一件暗红色/比正红色更深的衣服/穿在身体上的东西。

黄希夷·2024-09-16 10:55

我校举行新老教师师徒结对仪式暨名师专业工作室工作交流活动

随后，两位新调入教师陈玉萍、莫正杰分别和他们的师傅鲍元美、刘召彬老师签订了师徒结对协议书。图片发自App图片发自App师徒拥抱、握手。有了师傅就有了目标有了方向，相信两位新教师在师

李蕾1229·2024-09-16 10:25

今日联对0306

耀哥求正2、试对萧老师联:烟销浩月临江浒，雾散乾坤解汉城。秀霞习作请各位老师校正3、自对联：烟销皓月临江浒，水漫金山荡塔裙。

诗图佳得·2024-09-16 10:20

梁文道《尽头:怎样是好的阅读和书写》片段

这时他们会觉得自己正站在时代中心，就像黑格尔说的，要把时代精神掌握在自己的小说（不是哲学）里面。但是这也很危险，当一个作家像一个时代那样书写，可能就会出现问题了。

白夜书摘·2024-09-16 09:21

似乎老是忘记什么东西

虽是初春的好天气，花都开的正鲜艳，行人也都驻足欣赏，还有不少怀着好心情的年轻人在花树下打闹。不过S似乎并不在意这些，连耳机传来的rap也没有调动起她的兴致。

灰台·2024-09-16 09:06

第一四三章：天降奇兵

顺着羽箭飞来的方向望去，却见到一名头戴白色纱笠的女子，正站在山脊上左右开弓。每有羽箭射出，便立时有狄兵应声而倒，端是飒爽无比：“竟不知她技艺如此娴熟！”“她是谁？”听到

逸川·2024-09-16 08:44

渝婧感恩日记第68天

感恩曾正波班主任给我们分享的艾宾浩斯的记忆曲线255学习法，让我蠢蠢欲试，感谢！感谢！感谢！4.哇！我真是太幸福啦！感恩胜利

梁渝婧lydia·2024-09-16 08:43

TDengine 签约前晨汽车，解锁智能出行的无限潜力

在全球汽车产业转型升级的背景下，智能网联和新能源技术正迅速成为商用车行业的重要发展方向。

涛思数据（TDengine）·2024-09-16 08:08

组诗·三国群英颂（周瑜、马超、贾诩、赵云）

但看戎马余生，纵横万里，正英姿勃发。宏图霸业弹指间，惟见涛生云灭。苍天轻狂，妒意猖作，帅将难华发。难忆郎顾，青史相伴别月。古体·西凉天将军大漠狂烟起，孑然佩青锋。神威震羌月，锦袍曜汉空。

颍川荀清·2024-09-16 05:41

苏舜钦与杜有蘅——我的沧浪亭一梦

亭苑中，刚刚及笄的那个小姑娘正同曹玘家的姑

袭香·2024-09-16 04:20

《不要轻易就说男人没有一个好东西》民间作家: 新疆田远仁写现实生活，看人间百态

但凡一个思维正常健全的人，都不会轻易对任何男人说:“男人没有一个好东西”!俗话说，物以类聚，人以群分，因为你自己不是什么好东西，所以遇到的才不是什么好东西。如果一个人离一次婚，有可能是别人的错，离二次婚还是别人的错，我遇到一个离婚已经超过四次的人，这就得想想到底是谁的错了!不从自己身上找原因，老是从别人身上找原因，这样的人人品已经有了问题，交往都要躲远点儿了。所谓苍蝇不叮无缝的蛋，猫不吃发臭的腥。

哥若征服世界老子一统天下·2024-09-16 04:10

3.1 损失函数和优化：损失函数

损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数

做只小考拉·2024-09-16 03:17

Regular Expression 正则表达式

=...正先行断言4.2?!...负先行断言4.3?Thefatcatsaton

Aimyon_36·2024-09-16 02:01

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