深度召回第15页

感恩成功日记2023.6.10

1.我怎么如此幸运并深深地感恩生命中的贵人支持我做了翱鹰老师的合伙人，再次深度捆绑，让我更加验证五大元素的魅力。2.我怎么如此幸运并深深地感恩生命中的一切挑战，只为更好的修炼我的心性，让自己变得强大。

罗文均·2024-08-30 00:49

人脸识别设计

模型介绍OpenFace是一个基于深度神经网络的人脸识别和面部特征提取系统，它主

melonbo·2024-08-29 23:15

月计划｜以周为单位，用提问的方式找到答案

1今年深度阅读了古典老师撰写的《跃迁》一书，不得不说这本书就像一本“行动指南”一样，一直影响着我，书中古典老师分享的“提问式阅读”方法，不仅在读书这一个领域中给予了我很大的影响，同时也让我拥有了提问式的思维模式

伊然Emma·2024-08-29 22:04

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

《写作高手都在用的黄金法则》

三个维度：速度/广度/深度。速度，提高学习效率，取决于人脑接受信息的带宽及人眼识别文字图像的速度

da1b69d3f531·2024-08-29 21:54

JavaScript 深度剖析 - 函数式编程范式

函数式编程范式1.1函数式编程概念函数是一等公民高阶函数闭包1.2纯函数概念功能库lodash优劣纯函数的好处纯函数的副作用1.3柯里化(HaskellBrooksCurry)概念lodash中的柯里化函数总结1.4函数组合(compose)管道函数组合1.5Lodash中的fp模块1.6PointFree模式1.7函子Functor函子MayBe函子Either函子IO函子Task函子Point

时光海丶·2024-08-29 21:58

深度阐述Nodejs模块机制

我们都知道Nodejs遵循的是CommonJS规范，当我们require('moduleA')时，模块是怎么通过名字或者路径获取到模块的呢？首先要聊一下模块引用、模块定义、模块标识三个概念。1CommonJS规范1.1模块引用模块上下文提供require()方法来引入外部模块，看似简单的require函数，其实内部做了大量工作。示例代码如下：//test.js//引入一个模块到当前上下文中cons

语无伦次￥！·2024-08-29 21:57

深度全面讲解fs.readFileSync：Node.js中的同步文件读取

本文将深度全面讲解fs.readFileSync的使用，包括其语法、参数、返回值以及代码示例。

软考鸭·2024-08-29 20:25

npm缓存深度解析：理解、使用与清除指南

npm缓存深度解析：理解、使用与清除指南npm（NodePackageManager）是JavaScript编程语言的包管理器，广泛用于Node.js应用程序。

2401_85762266·2024-08-29 20:49

0基础学习Python路径（27）sys模块

该模块提供了一些接口，用于访问Python解释器自身使用和维护的变量，同时模块中还提供了一部分函数，可以与解释器进行比较深度的交互。

星河漫漫l·2024-08-29 18:09

平淡的爱情（5）

他在那里做施工员，我们约好的时间他恰好被召回现场，我为了见到他，穿着丝袜皮鞋裙子风衣去了施工现场。我在工人的侧目中等着他出来，然后看着他一手提着水壶，一手拎着帆布包，

mengmengjia·2024-08-29 18:13

上门预约小程序适用于这么多行业？

深度保洁：如厨房、卫生间等特殊区域的专业深度清洁服务。2.家电维修家电维修：包括冰箱、洗衣机、空调、电视等各种家用电器的维修服务。家电清洗：提供家电清洗服务，如空调清洗、油烟机清洗等。

新雷阿·2024-08-29 18:06

ElasticSearch索引和搜索词匹配的一些细节

一个item“麦当劳”：被切词成“麦当+劳”那么这个item的索引有2个term：“麦当”，“劳”那么下面代码，能召回这个item的代码：//可以召回这个itemArrayListtokens=newArrayList

埋头苦干1988·2024-08-29 17:00

开始学习大数据

而为什么从Android开发转到Java服务器开发，有如下原因：1.我自己对于做界面不太喜欢，而且也没有足够的耐心去调试界面，而且对于深度，我有足够的畏惧，因为越学到后面，就必须要对面Android的内核

昨天的殇·2024-08-29 16:51

树数据结构（Tree Data Structures）的全面指南：深度解析、算法实战与应用案例

树数据结构（TreeDataStructures）的全面指南：深度解析、算法实战与应用案例引言树数据结构（TreeDataStructures）作为计算机科学中的基石之一，以其独特的层次结构和分支特性，

Chauvin912·2024-08-29 16:24

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。

FL1623863129·2024-08-29 15:52

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识

学客汇·2024-08-29 14:14

Vue+Springboot开发框架下对于参数的深度理解(JSON,数组，对象)

JSON格式=》JavaScriptObjectNotation（对应前端，我觉得使用JSON格式就是啥都能存，然后直接传给后端，让后端去解析，这就很好体现了响应式开发模式，前端不直接对数据进行深度处理

I like Code?·2024-08-29 13:35

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个

不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

2022年高频Java面试题集锦（含答案），让你的面试之路畅通无阻

或许这份面试题还不足以囊括所有Java问题，但有了它，我相信你一定不会“败”的很惨，因为有了它，足以应对目前市面上绝大部分的Java面试了，因为这篇文章不论是从深度还是广度上来讲，都已经囊括了非常多的知识点了

java涛仔·2024-08-29 10:27

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。

FL1623863129·2024-08-29 10:16

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

设计模式深度解析：工厂模式与策略模式的终极对决，谁才是真正的设计之王？

工厂模式和策略模式是两种常见的设计模式，它们在软件开发中有着广泛的应用。尽管它们在某些方面有些相似，但它们的目的和使用场景是不同的。下面将详细解释这两种模式的区别：1.目的不同：工厂模式的主要目的是创建对象。它主要用于封装对象的创建过程，使得对象的创建与使用分离，从而降低系统的耦合度。策略模式的主要目的是选择算法。它主要用于定义一系列的算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互相替换。策略模式让算法

疾风终究没有归途·2024-08-29 09:39

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2

众乐认证·2024-08-29 08:05

TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

用JavaScript实现的5个常见函数

数组扁平化数组扁平化有很多方法，但最终最好的方法就是递归，实现一个指定深度的扁平化方法，这样基本的套路都会了解。1func

强哥科技兴·2024-08-29 07:34

不要有批判的声音，大胆写就够了

老师给出这样的反馈，“不知道写什么时，可以先自由书写，写自己的所思所想，所见所闻，将每天发生的事，自己的心情，做一个深度反思。看看今天，有那些事你没有做好？是什么原因没有做好？带着问题去找答案。

蓝色沫·2024-08-29 07:58

王东伟，中原焦点秦皇岛站第五期，每日分享第112天

SFBT知觉转换的介入方式之一，是应对问句的使用，能把谈话焦点转移至当事人自发的应对策略上，这不仅具有深度同理与鼓舞性，又可协助当事人掌握具体的行动策略，触发当事人动用自身优势重建对情绪与生活的掌控感，

Vivian_c8c7·2024-08-29 07:19

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

【python 已解决】ZeroDivisionError: division by zero —— 深度解析与解决策略

【python已解决】ZeroDivisionError:divisionbyzero——深度解析与解决策略在编程过程中，尤其是使用Python这类高级编程语言时，ZeroDivisionError是一个常见的运行时错误

二川bro·2024-08-29 06:48

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

Visual Basic：企业级应用开发的稳健之选

尽管新兴语言和技术不断涌现，VB.NET以其简洁的语法、易于学习和使用的特点，以及与.NET框架的深度集成，继续在企业应用领域发挥着重要作用。

2401_85760095·2024-08-29 05:45

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。

爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成

高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo

爱研究的小牛·2024-08-29 05:42

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。

玩AI的小胡子·2024-08-29 05:10

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。

liuxin33445566·2024-08-29 03:59

【Rust光年纪】深度解读：Rust语言中各类消息队列客户端库详细对比

选择最佳Rust消息队列客户端库：全面对比与分析前言随着现代应用程序的复杂性不断增加，消息队列成为构建可靠、高性能系统的重要组件。本文将介绍一些用于Rust语言的消息队列客户端库，包括AMQP、ApacheKafka、NSQ、ApachePulsar和RocketMQ，探讨它们的核心功能、使用场景、安装配置以及API概览。欢迎订阅专栏：Rust光年纪文章目录选择最佳Rust消息队列客户端库：全面对

friklogff·2024-08-29 03:27

情报收集技术深度解析（一）：基本信息与域名信息收集技术

在网络安全与情报分析领域，高效的情报收集是确保网络安全、竞争对手分析、威胁狩猎等工作的基础。本文将深入探讨基本信息收集和域名信息收集的两大核心技术模块，包括但不限于GoogleHacking、网络空间搜索引擎、操作系统/中间件/源代码/数据库信息获取，以及域名收集工具的使用方法与实战技巧。一、基本信息收集技术1.GoogleHackingGoogleHacking是一种利用高级搜索语法和特定关键词

Alfadi联盟萧瑶·2024-08-29 02:25

Metasploit漏洞利用系列（一）：MSF完美升级及目录结构深度解读

在信息安全领域，MetasploitFramework（MSF）是一个无处不在的工具，它集合了大量的渗透测试和漏洞利用模块，帮助安全专家识别和利用系统中的弱点。本文将深入探讨如何对Metasploit进行完美升级，以及对其核心目录结构进行详尽解读，为初学者和进阶使用者提供全面指南。MSF完美升级指南1.环境准备确保你的操作系统已安装了Ruby环境，因为Metasploit是基于Ruby编写的。推荐