深度之眼文本匹配

C# LINQ扩展方法探索：Enumerable.Except实现集合差集操作

此方法对于从一个集合中移除另一个集合中的所有匹配项非常有用。Enumerable.Except方法有两个主要重载版本：默认比较器：使用默认相等比较器(DefaultEqualityComp
AitTech·2025-01-19 21:30

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布，基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能（AGI），其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能
大模型扬叔·2025-01-19 20:29

6-1.Android 对话框之基础对话框（普通、单选、多选、列表）

对话框对话框（Dialog）是一种常用的UI组件，它主要用于显示信息、接收用户操作反馈对话框可以包含各种元素，但是主要还是以文本、按钮为主，其次是列表其中，基础对话框是Android中最简单的对话框，而后是进度对话框
我命由我12345·2025-01-19 20:59

kafka

Kafka学习之路Kafka必知必会kafka核心原理go操作kafka消息队列之-KafkaKafka分区分配策略或(https://blog.csdn.net/u013256816/article/
宋song一·2025-01-19 20:28

RWKV-7 与 SamOut 的优势和劣势

尽管SamOut也实现了高效的长文本处理能力，但两者在具体实现上有不同的侧重点和技术路径。
东方佑·2025-01-19 20:57

python之str与bytes互转

#-*-coding:utf-8-*-bytes_object =b"example"#strobjectstr_object ="example"#方法（1）#str转bytesbytes(str_object,encoding="utf8")#bytes转strstr(bytes_object,encoding="utf-8")#方法（2）#str转bytesstr.encode(str_ob
ancy_i_cv·2025-01-19 20:56

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技术、造福后来者！一、GAM在时间序列中的应用时间序列
智识小站·2025-01-19 20:23

游戏开发中不容忽视的粘包问题解析

今天，咱们就深入探讨一下粘包问题产生的缘由以及应对之策。一、粘包问题的成因（一）发送端因素缓存机制：TCP协议在传输层运作时，自带一套提升效率的缓存策略。
阿贾克斯的黎明·2025-01-19 19:20

XML格式化

JSON和XML是web传输中常见的两种文本格
YOUO`·2025-01-19 19:20

Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了Fluss与Paimon数据湖的三个相关问题：如何查询Paimon数据湖中的数据？如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”？如何只查询Fluss中的数据？大家可以先去看这一篇文章，其中第二点如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”中还遗留一个问题：在做数据查询的时候Fluss和Paimon数据湖是怎么保证数据一致性的，也就是事务的。还有第三点如何只查询Flu
·2025-01-19 19:58

Linux下比ack更快的ag搜索命令详解

简介ag命令（TheSilverSearcher）是一款用C编写的快速且对开发人员友好的文本搜索工具，针对源代码搜索进行了优化。它与ack类似，但速度更快，因此深受开发人员喜爱，可用于搜索代码库。
·2025-01-19 19:27

后悔呀，自从用了SkyWalking分布式链路追踪，现在睡得越来越香了

上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式：SpringCloudSleuth+ZipKin，这种方案目前也是有很多企业在用，但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术，Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的
Bad_Ape·2025-01-19 18:45

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。
编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。
编程小郭·2025-01-19 18:45

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

在我们的日常工作中，总会有那么一刻，突然间产生强烈的焦虑感：明明有一件重要的事还没做，然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样，让人抓不住。你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现，还是老板交代的琐碎任务，脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境
Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。
SEU-WYL·2025-01-19 17:06

工具链 之 Vite 常见的共享选项配置（二）

这些配置通常包括插件、别名、CSS预处理器设置。1.插件（Plugins）插件是Vite生态系统中的核心部分，用于扩展Vite的功能。一些插件（如@vitejs/plugin-vue对于Vue项目）是项目所必需的，并且在所有环境中都应该被包含。//vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue
**之火·2025-01-19 17:01

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技
智识小站·2025-01-19 17:31

windows驱动开发-inf文件(一)

INF文件是组织成命名节的文本文件。某些节具有系统
程序员王马·2025-01-19 17:29

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。
wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
wit_@·2025-01-19 16:51

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

这一次我们来了解一下假设检验中另一个重要检验-F检验什么是F检验？F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐
雏Carnation·2025-01-19 15:42

算法打卡：第十一章 图论part02

如果满足条件则岛屿数量加1，再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。
菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的
小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

Linux stdin、stdout和stderr详解

当通过交互式shell执行命令时，流通常连接到shell运行的文本终端，但可以通过重定向或管
·2025-01-19 15:13

基于邻接表的深度优先遍历 （非递归）

设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。输入多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。
m0_57741101·2025-01-19 15:38

微信小程序之单选框

微信小程序中的单选框（Radio）是一个常用的输入组件，用于在多个选项中进行选择。常见的应用场景有性别选择、选项过滤、问卷调查等。本文将介绍小程序中单选框的特点和作用及相应示例。一、单选框的特点和作用特点：单一选择：用户只能选择一个选项，适合于互斥项的选择。分组显示：单选框通常是一个选项组的形式，多个单选框的组合，一般会有相同的name属性，以便在选择时实现互斥效果。简洁明了：界面简洁，有助于用户
ch_s_t·2025-01-19 14:06

小猿口算自动PK脚本

我们需要用到Tesseract-OCR文本识别。他的原理就是先截图，之后框选出比较大小的两个数字所在的区域，使用Tesseract-OCR识别出来后进行判断
小黄编程快乐屋·2025-01-19 14:05

精确掌控文本分割——利用CharacterTextSplitter轻松拆解长文档

在处理大型文本文件时，尤其是在自然语言处理和文本分析领域，有时候需要将文档分割成较小的段落以便于处理和分析。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。
翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

力扣9-找出字符串中第一个匹配项的下标

一.题目给你两个字符串haystack和needle，请你在haystack字符串中找出needle字符串的第一个匹配项的下标（下标从0开始）。
情报员007·2025-01-19 14:31

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

mysql mvcc

mysqlMVCCMVVC实现：排他锁+undolog+版本事务链+一致性read-view视图+版本事务链匹配规则一致性非锁定读在InnoDB存储引擎中，多版本控制(multiversioning)openinnewwindow
jie_1024·2025-01-19 13:28

文本编辑器：纯国产的EverEdit是一个不错的选择

世面上文本编辑器各类繁多，开源免费的编辑器更是多不胜数，既然有这么多免费的替代品，为什么还要EverEdit？  
彩虹小黑馬·2025-01-19 13:55

Node.js - HTTP

1.HTTP请求HTTP（HypertextTransferProtocol，超文本传输协议）是客户端和服务器之间通信的基础协议。
蒜蓉大猩猩·2025-01-19 13:24

Node.js+Express 开发之Cookie、Session 使用详解

为什么有cookie和session？因为HTTP协议是没有状态的，当用户再次访问网站时，没法判断之前是否登陆过，于是就有了cookies和session，用来保存用户的一些信息。cookie和session区别？cookie是存放在客户端浏览器的，每个域名下通常限制为50个cookie，每个cookie的值大小限制为4K。session是存放在服务器端的，可以存储无限大的数据，但大量的sessi
MINO吖·2025-01-19 12:23

【python 正则表达式：太复杂了所以通过练习-3(URL 统一资源定位器)】编写常见格式的字符串的正则表达式来由浅入深的认识它

5.URL统一资源定位器编写一个程序，从字符串中匹配URL。URL的格式为：协议名可以是http、https、ftp。域名可以是任意长度。端口号可以是任意数字。路径可以是任意长度。参数可以是任意长度。
flos chen·2025-01-19 12:19

linux文本管理！！！

文章目录第1章文本过滤/查看命令1.echo：输出文本2.cat：合并文件或查看文件内容3.head：显示文件头部信息4.tail：显示文件尾部信息5.wc:统计文本行号6.less：分页显示文件内容7
听风Q·2025-01-19 12:19

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

论C++和Python哪个更优越(一)

一.前言C++,C语言的2.0版本,开发语言中的一把利剑Python,多种开发语言的结晶,代码界的后起之秀------------------------------------------------
UnwaterBreathing·2025-01-19 11:17

矩阵碰一碰发视频之视频剪辑功能开发全解析，支持OEM

在短视频风靡的当下，矩阵碰一碰发视频结合视频剪辑功能，为内容创作与传播带来了全新的活力。本文将深入探讨这一创新功能的源码搭建过程，助力开发者打造出功能强大且用户体验良好的视频处理系统。一、技术选型前端技术框架：选用React作为前端开发框架，其高效的虚拟DOM机制和组件化开发模式，能显著提升开发效率与应用性能。借助ReactHooks，可更便捷地管理组件状态与副作用。UI库：采用AntDesign
余~~18538162800·2025-01-19 11:14

基于Docker官方php:5.6.40-fpm镜像构建支持66个常见模组的php5.6.40镜像

因软件世界之复杂和个人能力之限，难免疏漏和错误，
沉思的归零者·2025-01-19 11:44

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度
熊文豪·2025-01-19 11:14

算力平台环境搭建实操

，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、登录账号二、选择算力平台已有镜像或外部导入镜像创建开发环境三、配置环境1.修改算力平台密码2.配置代理（1）进入bashrc配置文件（2）在文本末尾添加
罗小黑的师傅·2025-01-19 11:43

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43
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