比赛&训练

MATLAB设计控制系统仿真实验,基于MATLAB的自动控制原理实验仿真系统的设计

传统性实验训练了学生对以传递函数为核心的控制系统与模拟电
stellagugu·2025-01-29 13:55

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性
Limiiiing·2025-01-29 13:54

GEE 训练教程——哨兵2号、Landsat-8以及DEM影像的可视化展示

目录简介1.哨兵2号（Sentinel-2）2.Landsat-83.CGIAR/SRTM90_V4函数visualize(bands,gain,bias,min,max,gamma,opacity,palette,forceRgbOutput)Arguments:Returns:Imageexpression(expression,map)Arguments:Returns:Imageee.Te
此星光明·2025-01-29 11:59

ctf python大法好_【技术分享】记CTF比赛中发现的Python反序列化漏洞

在我们的比赛过程中，有两个挑战中涉及到了能够接受序列化对象的Python库，而我们通过研究发现，这些Python库中存在的安
weixin_39631370·2025-01-29 11:55

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

动态添加/移除层：可以在训练过程中根据需
drebander·2025-01-29 11:24

算法随笔_29:最大宽度坡_方法3

CSDN博客=====题目描述如下:给定一个整数数组nums，坡是元组(i,j)，其中isort_nums[mid][0]:lf=mid+1else:rg=midreturnlfdefmaxWidthRamp
程序趣谈·2025-01-29 10:46

Qwen-VL论文解读

从Qwen-LM开始，我们通过精心设计的（i）视觉受体，（ii）输入-输出接口，（iii）3阶段训练管道，以及（iv）多语言多模态清洗语料库，赋予其视觉能力。
dream_home8407·2025-01-29 09:10

基于Blackwell架构的GPU，用七十二个GPU拼接成性能强大的计算集群，其性能比上一代提升三倍，GPU已成为AI时代的基础设施，可实现各种大模型的训练

英伟达在2024年3月发布了基于Blackwell架构的GPU，这一新一代GPU在性能上相比上一代Hopper架构有显著提升。具体来说，Blackwell架构的GPU拥有2080亿个晶体管，采用台积电4纳米工艺制造，其AI性能达到了20petaflops，是前代H100GPU的五倍。Blackwell架构通过多芯片封装技术（MCM），将两个GPU集成在一起，从而解决了内存局部性和缓存问题，提高了计
百态老人·2025-01-29 08:03

Tensorflow入门——训练结果的保存与加载

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>训练完成以后我们就可以直接使用训练好的模板进行预测了但是每次在预测之前都要进行训练，不是一个常规操作，毕竟有些复杂的模型需要训练好几天甚至更久所以将训练好的模型进行保存
weixin_34087301·2025-01-29 08:32

MySQL 时间和时间戳之间相互转换

将时间转为时间戳SELECTUNIX_TIMESTAMP(STR_TO_DATE(‘2019-02-0309:00:00’,’%Y-%m-%d%H:%i:%s’));–结果1549155600将时间戳转为时间
Liana-Fany·2025-01-29 08:58

mysql日期时间、时间戳与字符串之间相互转换

STR_TO_DATE(字符串，日志格式)SELECTSTR_TO_DATE('2019-01-2016:01:45','%Y-%m-%d%H:%i:%s');3.时间转时间戳selectunix_timestamp
程序猿20·2025-01-29 08:58

使用PyTorch实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PyTorch用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。
Luzem0319·2025-01-29 08:26

MySQL时间戳与日期格式的相互转换

在MySQL数据库中，时间戳（timestamp）和日期格式（dateformat）是常用的数据类型。时间戳表示从1970年1月1日零时到特定日期时间的秒数，而日期格式则以年-月-日的形式表示日期。
DfsnVue·2025-01-29 08:25

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差
刀客123·2025-01-29 07:53

MySQL中日期和时间戳的转换：字符到DATE和TIMESTAMP的相互转换

在MySQL中，经常需要在DATE、TIMESTAMP和字符串之间进行相互转换。
m0_51274464·2025-01-29 07:23

Python with语句

swithstatementprovidesaveryconvenientwayofdealingwiththesituationwhereyouhavetodoasetupandteardowntomakesomethinghappen.Averygoodexampleforthisisthesituationwhereyouwanttogainahand
Stephen102·2025-01-29 05:36

linux lamp环境源码搭建教程,Linux_Lamp环境(源码包)搭建详细教程

LinuxLamp环境源码包搭建详细教程一：软件准备篇Apache:httpd-2.4.7.tar.gzMySql:mysql-5.5.35.tar.gzPHP:php-5.5.7.tar.gzApr:
林文曦·2025-01-29 04:25

蓝桥杯单片机模块练习之AD/DA

蓝桥杯单片机比赛系列6AD/DA转换AD/DA原理相关电路pcf8591器件地址代码解释修改代码AD自写代码ADDAAD/DA原理相关电路通过pcf8591芯片实现ad转换。
我的头绝不是面团捏的·2025-01-29 04:52

linux-LAMP搭建

LAMP1.架构描述LAMP是一个C/S架构的平台：web客户端基于tcp/ip协议，发出http请求，服务端进行回应，用户的请求可能是动态的也可能是静态的。
Theshaye·2025-01-29 04:50

色度采样（4:4:4、4:2:2、4:2:0、4:1:1）详解

色度采样（4:4:4、4:2:2、4:2:0、4:1:1）详解色度采样概述色度采样（ChromaSubsampling）是一种在图像和视频处理中，通过减少色度分量（U、V）的采样量来压缩数据的技术。
又吹风_Bassy·2025-01-29 03:16

Linux（LAMP）

赛题拓扑：题目：安装WEB服务。服务以用户webuser系统用户运行。限制WEB服务只能使用系统500M物理内存。全站点启用TLS访问，使用本机上的“CSKGlobalRootCA”颁发机构颁发，网站证书信息如下：C=CNST=ChinaL=BeiJingO=skillsOU=OperationsDepartmentsCN=*.chinaskills.com客户端访问https时应无浏览器（含终端
Jackson~Y·2025-01-29 03:43

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。
weixin_30777913·2025-01-29 02:02

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展
concisedistinct·2025-01-29 01:27

强化学习中，为什么用AC架构

缺点：相关算法：基于AC架构的算法总结强化学习中，为什么用AC架构在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，AC架构（即Actor-Critic架构）是一种非常常用的架构，用于训练智能体
资源存储库·2025-01-29 01:25

TwoSampleMR 报错解决：Error in r$status_code : $ operator is invalid for atomic vectors

运行以下代码的时候报错：library(TwoSampleMR)ao<-available_outcomes()简单看了下available_outcomes()函数的源码，不是TwoSampleMR的问题
生信碱移·2025-01-29 00:13

There was a problem confirming the ssl certificate: [SSL:CERTIFICATE_ VERIFY_ FAILED]certificate解决方案

曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-01-28 23:12

AI会不会是一个大泡沫

推出后不久，R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了
人机与认知实验室·2025-01-28 23:38

[TriCore][官方例程][TC397以太网例程详解] - 5.IP 地址声明

：KIT-A2G-TC397-5V-TFT所使用的例程：Ethernet_1_KIT_TC397_TFT英飞凌TriCore官方例程下载地址：GitHub-Infineon/AURIX_code_examples
MaoXian_n·2025-01-28 22:05

英飞凌—TC397芯片详解（2）

TC397的特性：FeatureTC39xCPUsTypeTC1.6.2Cores/CheckerCores6/4Max.Freq.300MHzCacheperCPUProgram32KBData16KBSRAMperCPU
零零刷·2025-01-28 21:28

machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类

通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
知识鱼丸·2025-01-28 21:53

linux lamp

linuxlamp1.lamp简介有了前面学习的知识的铺垫，今天可以来学习下第一个常用的web架构了。
山客泛舟游Y·2025-01-28 21:50

git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案

曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-01-28 21:19

linux lamp源码安装包下载,Linux Lamp源码安装

yuminstallgcc和yuminstallgcc-c++2.卸载默认的低版本环境目前发行的Linux操作系统版本中，如果选择默认全部安装，就已经安装了LAMP环境，但是版本相对都比较低。
weixin_39815310·2025-01-28 21:19

Gradio 快速构建机器学习web可视化界面心得

1.操作完成提示try:#对输入的字符串代码进行编译运行exec(get_test_code_example)gr.Info("Modeltestingcompletedsuccessfully.")except
算法小菜鸟成长心得·2025-01-28 20:18

linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案

曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。
herosunly·2025-01-28 20:45

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

重点分析了预训练、后训练、监督微调（SFT）和偏好对齐（PreferenceAlignment）在提升模型性能中的作用，并对比了直接偏好优化（DPO）
XianxinMao·2025-01-28 20:14

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

洛谷【线段覆盖】题解

题目描述现在各大oj上有nnn个比赛，每个比赛的开始、结束的时间点是知道的。yyy认为，参加越多的比赛，noip就能考的越好（假的）。所以，他想知道他最多能参加几个比赛。
R_D_LEGEND·2025-01-28 19:06

WordPress网站选择LNMP环境和LAMP环境哪个好

WordPress网站选择LNMP环境和LAMP环境哪个好【199cloud-艾娜】WordPress建网站选择LNMP环境还是LAMP环境服务更好呢?
zoneidccom·2025-01-28 18:34

ModuleNotFoundError: No module named ‘pywin32_bootstrap‘解决方案

曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-01-28 18:32

lamp or lnmp or lnamp有什么区别？安装哪个好?

lamp的全称是linux+apache+mysql+phplnmp的全称是linux+nginx+mysql+phplnamp的全称是linux+nginx+apache+mysql+phpNginx
weixin_34402408·2025-01-28 18:31

LAMP（Linux、Apache、MySQL、PHP）环境搭建和项目部署 编译安装 全流程！

文章目录LAMP架构LAMP架构组件LAMP架构的工作流程LAMP组件的安装顺序编译安装ApacheHTTP服务器1.关闭防火墙并准备安装所需软件包2.安装环境依赖包3.配置软件模块4.编译及安装5.优化配置文件路径
shyuu_·2025-01-28 18:29

LNMP 和 LAMP 对比 （仅供参考）

Apache是LAMP架构最核心的WebServer，开源、稳定、模块丰富是Apache的优势。
小小先生好无情·2025-01-28 18:58

MicroAI™将人工智能培训引入RENESAS MCU

与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU，并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属
sinat_41698914·2025-01-28 16:16

DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战

文章目录技术突破：从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero：纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1：冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证：推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术
码事漫谈·2025-01-28 16:13

五、BLE Demo目录详解及演示

1、导入、编译、烧录打开之前安装的CCS，如下点击导入工程选择如下工程：simplelink_cc13xx_cc26xx_sdk_7_10_01_24\examples\rtos\CC26X2R1_LAUNCHXL
才才爱烤火·2025-01-28 16:11

Kaggle房价预测

下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。
一名小菜鸟的学习之路·2025-01-28 15:38

C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀

虽然Python被广泛用于模型的训练和开发，但C++却在推理领域独占鳌头，其性能优势和硬件控制能力无可替代。
salsm·2025-01-28 15:07

【Java程序员面试专栏 数据结构】五 高频面试算法题：二叉树

一轮的算法训练完成后，对相关的题目有了一个初步理解了，接下来进行专题训练，以下这些题目就是二叉树相关汇总的高频题目总的来说，前序遍历是自上而下调整或比较节点，中序遍历用来对节点排序，后序遍历是自下而上的寻找或求最值供上层决策
存在morning·2025-01-28 15:36
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