深度+机器学习第5页

卫星网络仿真平台：IPLOOK赋能空天地一体化通信新生态

IPLOOK凭借其深厚的技术积累与创新实践，推出的卫星网络仿真平台（SCEPS），不仅填补了行业技术空白，更通过多维度功能设计与产学研深度合作，为构建空天地一体化网络提供了全栈式解决方案。

爱浦路 IPLOOK·2025-03-24 13:13

深度讨论Python for循环

观智能·2025-03-24 12:35

加州CA 65测试（Proposition 65）的深度解读

以下是关于加州CA65测试（Proposition65）的深度解读，结合法规核心、测试范围及合规影响进行结构化分析：一、法规背景与核心要求1.法规起源-名称：《1986年加州安全饮用水和有毒物质执行法》

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-24 10:53

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

数据安全新纪元——多方安全计算与MySQL结合的隐私预算管理深度解析

在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据泄露事件频发，如何确保数据的安全性和隐私性成为了亟待解决的问题。传统的加密技术虽然能在一定程度上保护静态数据，但在动态数据分析过程中却显得力不从心。为了解决这一难题，隐私计算作为一种新兴的技术应运而生，它允许在不解密原始数据的前提下进行有效的计算和分析。本文将深入探讨如何利用多方安全计算（MPC）与关系型数据库MySQL相结合的方式实

墨夶·2025-03-24 10:48

Open3D 点云DBSCAN聚类算法

目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

MelaCandy·2025-03-24 09:43

Deepseek 个性化决策输出

Deepseek个性化决策输出：基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中，通过构建动态用户画像与智能决策模型，教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度，实现精准化、个性化的学习支持。

meisongqing·2025-03-24 09:43

力扣算法ing(35 / 100)

3.22104.二叉树的最大深度我的思路：dfs,深度优先搜索或者说能不能先根搜索，根层数3192nullmax=2202153nullmax=373nullmax=3我的代码：if(head.next

菥菥爱嘻嘻·2025-03-24 09:39

目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新

随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。

DoYangTan·2025-03-24 08:57

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。

美赛数学建模·2025-03-24 08:27

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新，本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明：计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具

羊不白丶·2025-03-24 07:55

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南

SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet

QQ828929QQ·2025-03-24 07:24

OpenStack 云平台的深度定制与性能优化

因此，对OpenStack云平台进行深度定制，并在此基础上进行性能优化，成为了企业充分发挥OpenStack优势、提升云服务质量的关键。本文将深入探讨如何针对企业特定需求对Ope

算法探索者·2025-03-24 07:24

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全

Fansv587·2025-03-24 06:17

Axios源码深度剖析 - XHR篇

Axios源码深度剖析-XHR篇#Axios源码深度剖析-XHR篇[axios](https://github.com/axios/axios)是一个基于Promise的http请求库，可以用在浏览器和

IT博客技术分享·2025-03-24 06:42

前端请求怎么发送到后端：深度剖析与实用指南

前端请求怎么发送到后端：深度剖析与实用指南在web开发中，前端与后端之间的通信是至关重要的。前端通过发送请求来获取后端的数据或执行某些操作，而后端则负责处理这些请求并返回相应的响应。

dhfnngte24fhfn·2025-03-24 06:40

SAP-ABAP：SAP生产业务（PP模块）全流程深度解析

SAP生产业务（PP模块）全流程深度解析一、生产主数据架构体系1.主数据矩阵物料主数据工艺路线工作中心生产版本MRP运行2.核心主数据表数据对象表结构关键字段事务码物料主数据MARAMATNR,MTART

爱喝水的鱼丶·2025-03-24 06:39

深夜惊魂：当监控告警“撒谎”时，SRE 如何逆风翻盘？

开始一、故障场景深度还原时间：2025年1月3日02:00（GMT+8）环境：•数据库集群：MySQL8.0.35，通过KubeBlocks部署（3节点，跨AZ）•监控架构：•Prometheus-Opera

YAMLMaster·2025-03-24 06:09

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。

2401_87458718·2025-03-24 05:31

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc

欣然～·2025-03-24 04:27

深度剖析linux内核万能--双向链表,Hash链表模版

我们都知道，链表是数据结构中用得最广泛的一种数据结构，对于数据结构，有顺序存储，数组就是一种。有链式存储，链表算一种。当然还有索引式的，散列式的，各种风格的说法，叫法层出不穷，但是万变不离其中，只要知道什么场合用什么样的数据结构，那就行了。那么，标题说的内核万能链表，其实就是内核链表，它到底和我们平常大学学的数据结构的链表有什么不同呢？？内核链表，是在linux内核里的一种普遍存在的数据结构，比如

Engineer-Bruce_Yang·2025-03-24 04:53

无再暴露源站！群联AI云防护IP隐匿方案+防绕过实战

一、IP隐藏的核心原理群联AI云防护通过三层架构实现源站IP深度隐藏：流量入口层：用户访问域名解析至高防CNAME节点（如ai-protect.example.com）智能调度层：基于AI模型动态分配清洗节点

群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

四层协议攻防手册：从SYN Flood到UDP反射的深度防御

一、四层协议攻击类型与特征攻击类型协议层特征SYNFloodTCP大量半开连接，SYN_RECV状态堆积UDP反射放大UDP小请求包触发大响应（如NTP、DNS响应）TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击TCP建立大量空闲连接占用端口资源二、TCP层定制防御方案1.SYNCookie防护（内核参数优化）#启用SYNCookieecho1>/proc/sys/net/ipv4/tc

群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

从边缘到核心：群联云防护如何重新定义安全加速边界？

一、安全能力的全方位碾压1.协议层深度防护四层防御：动态过滤畸形TCP/UDP包（如SYNFlood），传统CDN仅限速率控制。技术示例：基于AI的协议指纹分析，拦截异常连接模式。

群联云防护小杜·2025-03-24 04:48

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域

大富大贵7·2025-03-24 02:35

C# 语法糖：深度解析与代码实例演示

C#作为一种现代、面向对象的编程语言，内置了许多语法糖（SyntacticSugar）特性，旨在简化代码书写、提升代码可读性与编写效率，而不会牺牲程序的语义或性能。语法糖并非语言的新功能，而是对已有功能的封装或简化表示，编译器在编译阶段会将其转换为等效的基础语法。以下是一些C#中常见的语法糖特性，结合详细描述、代码示例和注释进行展示。1.属性（Auto-ImplementedProperties）

墨瑾轩·2025-03-24 02:34

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

Java面试高频问题深度解析：JVM、锁机制、SQL优化与并发处理

问题列表Java中如何实现一个工作流引擎？Bean的作用域有哪些？JVM中的锁机制是如何工作的？三个方法分别被synchronized锁住，方法a调用方法b，b能获取到a的锁吗？会有什么问题？SQL优化时，EXPLAIN中需要关注哪些关键点？什么是覆盖索引？SELECT*一定不会命中索引吗？SELECT*和SELECT全字段在性能上有区别吗？什么是回表？它与索引有什么关系？100万数据分给10个线

Debug Your Career·2025-03-24 00:49

QEMU源码全解析 —— CPU虚拟化（12）

接前一篇文章：本文内容参考：《趣谈Linux操作系统》——刘超，极客时间《QEMU/KVM》源码解析与应用——李强，机械工业出版社《深度探索Linux系统虚拟化原理与实现》——王柏生谢广军，机械工业出版社特此致谢

蓝天居士·2025-03-24 00:18

Stability AI 发布 Stable Virtual Camera：从 2D 图像生成 3D 视频

StableVirtualCamera：从2D图像生成3D视频StableVirtualCamera[4]是由StabilityAI最新发布的一款能够从一张或多张2D图像（最多支持32张）生成具有真实深度和透视感的

三花AI·2025-03-24 00:43

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家

Java老徐·2025-03-23 23:38

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型，能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。

微丽宝·2025-03-23 23:08

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择

编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

秒开WebView Android性能优化全攻略：深度解析与实战策略

秒开WebViewAndroid性能优化全攻略：深度解析与实战策略在Android开发中，WebView作为一个重要的组件，用于在应用中嵌入和展示网页内容。

俊星学长·2025-03-23 22:26

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？