深度可分离卷积详解第10页

java中IO流详解

java中IO流详解转载：https://www.cnblogs.com/biehongli/p/6074713.html

一路向上的桃子·2024-09-10 14:16

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

Java中的IO流详解

Java的输入输出（IO）流是处理数据读写的基础。它们允许程序与外部设备（如文件、网络等）进行数据交互。Java中的IO流主要分为字节流和字符流，每种流都有其特定的用途和类结构。IO流的基本概念IO流是Java提供的一种用于处理输入输出的机制。它提供了一种统一的方式来处理不同类型的输入输出设备。输入流（InputStream/Reader）：用于从外部设备读取数据到程序中。输出流（OutputSt

Bro_cat·2024-09-10 12:38

听书收获

在这本书中，她深入探讨亲子教育核心问题，提供了一个真正可行的善意养育方案，更深度剖析了六大维度构建儿童友好的养育环境。我们应该为孩子创造一个怎样的成长环境？李小萌提出了儿童友好和善意养育。

果冻乐不乐·2024-09-10 12:30

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成

亚图跨际·2024-09-10 11:30

Spring MVC 架构详解

SpringMVC（Model-View-Controller）是Spring框架中用于构建Web应用程序的模块。它通过分离应用程序的不同方面（输入逻辑、业务逻辑和UI逻辑）来简化开发工作。本文将详细介绍SpringMVC架构及其基本组件，包括DispatcherServlet、HandlerMapping、Controller和ViewResolver。SpringMVC架构SpringMVC架

firepation·2024-09-10 10:26

socket多线程和Ringbuffer详解

走别人不走的路·2024-09-10 10:24

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

第三章-数据预处理

3.1.1缺失值处理处理缺失值的方法可分为三类：删除记录、数据插补和不处理常用的插补方法如下图插值法：拉格朗日插值法，牛顿插值法拉格朗日插值法详解：https://www.zhihu.com/questio

moke冲冲·2024-09-10 08:11

AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘example‘ 详解与解决方案

AttributeError:'str'objecthasnoattribute'example'详解与解决方案在Python编程中，AttributeError是一个常见的异常类型，它通常表明尝试访问或调用一个对象的属性或方法时失败了

二川bro·2024-09-10 07:07

【微服务】springboot 整合 SA-Token 使用详解

目录一、前言二、认证与授权介绍2.1什么是认证2.1.1认证的目的2.1.2认证基本步骤2.2什么是授权2.2.1常用的授权模型三、微服务中常用的认证安全框架3.1SpringSecurity3.1.1SpringSecurity特点3.2JWT(JSONWebTokens)3.2.1JWT特点3.3其他认证安全框架四、SA-Token介绍4.1SA-Token是什么4.2SA-Token特点4.

小码农叔叔·2024-09-10 06:01

Python搭建自己的VPN

VPN工作机制深度解析加密通信协议：数据的保护神VPN的首要任务是确保数据的机密性

用数据说话用数据决策·2024-09-10 06:31

深度图解Redis Cluster原理

不想谈好吉他的撸铁狗，不是好的程序员，欢迎微信关注「SH的全栈笔记」前言上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构，了解了Redis基于读写分离的主从架构，同时也知道当Redis的master发生故障之后，Sentinel集群是如何执行failover的，以及其执行failover的原理是什么。这里大概再提一下，Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控，一

SH的全栈笔记·2024-09-10 06:30

Macaca 面向多端的自动化测试工具基于Python搭建详解 --Android、IOS搭建步骤

Macaca是一套完整的自动化测试解决方案。同时支持多端Android、iOS、web、桌面浏览器运行，并且提供标准化的驱动层。多语言支持：支持node.js、Java、python。官方地址：https://macacajs.com/zh/这次选取Python作为开发语言主要是因为Python扩展能力强，便于开发。InstallMacacaonMac安装/更新node$node-v清理npm缓存

丢丢是一只喵·2024-09-10 06:28

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

Python Pandas将 DataFrame 转换为列表详解

概要在数据分析和处理过程中，经常会使用到Pandas库来处理和操作数据。Pandas提供了灵活强大的数据结构DataFrame，它可以存储和处理各种类型的数据，并提供了丰富的方法和函数来进行数据操作。有时候，我们需要将DataFrame转换为列表形式，以便进一步处理或者与其他库进行集成。本文将详细介绍如何使用Pandas将DataFrame转换为列表，并提供丰富的示例代码来帮助读者更好地理解和应用

Rocky006·2024-09-10 05:22

【学习笔记】透视HTTP协议（八）：请求方法详解

本文是一篇学习笔记，学习的课程是极客时间的《透视HTTP协议》。透视HTTP协议_HTTP_HTTPS-极客时间(geekbang.org)HTTP的请求方法（也称为HTTP动词或HTTP方法）定义了客户端如何与服务器进行交互。HTTP协议为这些请求方法提供了一套标准的语义，以便客户端可以明确地告诉服务器它想要执行的操作。以下是HTTP/1.1规范中定义的几种主要的请求方法及其用途。目录一、标准请

叶阿猪·2024-09-10 05:21

详解 JuiceFS sync 新功能，选择性同步增强与多场景性能优化

JuiceFSsync是一个强大的数据同步工具，支持在多种存储系统之间进行并发同步或迁移数据，包括对象存储、JuiceFS、NFS、HDFS、本地文件系统等。此外，该工具还提供了增量同步、模式匹配（类似Rsync）、分布式同步等高级功能。在最新的v1.2版本中，针对Juicesync我们引入了多项新功能，并对多个场景进行了性能优化，以提高用户在处理大目录和复杂迁移时的数据同步效率。新增功能增强选择

Juicedata·2024-09-10 05:51

【WebKit深度解析】HTML5支持全景与实践指南

标题：【WebKit深度解析】HTML5支持全景与实践指南WebKit作为许多现代浏览器的核心技术，对HTML5的支持程度直接关系到Web应用的性能和体验。

2401_85812026·2024-09-10 05:50

工作机制详解搭建VPN的步骤）

工作机制详解搭建VPN的步骤）Python搭建自己的VPN一、VPN是什么？

Python老吕·2024-09-10 05:49

Nginx 负载均衡详解

Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，拥有丰富的功能和模块，负载均衡就是其中之一。负载均衡是一种技术，用于在多台服务器之间分配工作负载，以确保高可用性和可靠性。本文将详细介绍Nginx的负载均衡算法、工作原理、配置方法和实际应用。一、负载均衡概述负载均衡是指将用户的请求分配到多个后端服务器上进行处理，以达到优化资源利用率、提高响应速度和增加系统的可靠性的目的。负载均衡器通常位于用户和服

大家都说我身材好·2024-09-10 04:16

关于深度森林的一点理解

TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络

Y.G Bingo·2024-09-10 03:10

【统计学习方法读书笔记】（四）朴素贝叶斯法

终于到了贝叶斯估计这章了，贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位，不过发现书中只用了不到10页介绍这一章，深度内容后，发现贝叶斯估计的基础公式确实不多，但是由于正态分布在生活中的普遍性，贝叶斯估计才应用的非常多吧

Y.G Bingo·2024-09-10 03:40

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

Python爬虫基础总结

学习日记目录学习日记一、关于爬虫1、爬虫的概念2、爬虫的优点3、爬虫的分类4、重要提醒5、反爬和反反爬机制6、协议7、常用请求头和常用的请求方法8、常见的响应状态码9、url的详解二、爬虫基本流程三、可能需要的库四

醉蕤·2024-09-10 03:07

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

FastAPI 深度指南：使用依赖注入处理分页和过滤逻辑

在FastAPI框架中，Depends是一个关键的功能，它允许开发者通过依赖注入来管理和重用代码。这在处理API的分页和过滤逻辑时尤其有用，因为它可以将这些逻辑抽象化，从而减少冗余代码并提高效率。通过Depends，我们可以定义一个函数，该函数负责获取和验证分页参数（如skip和limit）以及过滤参数（如基于名称或价格的筛选）。在路由函数中，我们通过Depends将这些参数作为依赖项注入，Fas

黑金IT·2024-09-10 02:03

AI模型：追求全能还是专精？

目录引言一、全能型AI模型的诱惑1.1通用智能的愿景1.2资源整合的优势1.3应对未知挑战的能力1.4挑战与不足二、专精型AI模型的魅力2.1深度与精度的提升2.2成本控制与效率优化2.3易于监管与解释性增强

小周不想卷·2024-09-10 02:02

Vue2组件间通信的14种方式详解

（本篇以Vue2为主，Vue3在写啦）开始（引用一张举例图，全文依据下图关系进行举例说明）A组件==1.props/$emit//父向子传值importaaafrom'./aaa.vue'{{msg}}---------------------------------//子向父组件传值send(val){val为接收的参}改变字符串change(){this.$emit('send','我是参数'

SqCheese·2024-09-10 02:32

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生点击：知存科技相关课程推荐知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。针对AI应用场景，在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。

汀、人工智能·2024-09-10 02:00

Vue 中的 Vuex：全面解析与使用教程

Vuex提供了响应式的数据存储，与Vue组件深度集成，这意味着当状态发生变化时，所有依赖该状态的

NMY112·2024-09-10 02:00

Vue.js 路由守卫详解

Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式框架。在大型应用中，路由是管理页面间导航的关键部分。VueRouter提供了一系列的路由守卫，帮助开发者在用户导航到新页面时执行特定逻辑。本文将详细介绍Vue.js中的全部路由守卫，包括如何使用、适用场景以及一些补充说明。一、路由守卫分类VueRouter中的路由守卫主要分为以下几类：全局守卫beforeEachbeforeResolveafterEach

NMY112·2024-09-10 02:59

Android混淆(Proguard)详解

目录：1、混淆的作用及好处2、混淆的原理3、混淆的具体使用---3.1、混淆的基本语法---3.2、去除日志信息4、更详细的语法及demo1、混淆的作用及好处混淆属于整个应用程序开发生命周期偏后期阶段的技术了，所以要考虑应用的安全性及性能的问题，混淆就是为了这种需求产生的一种技术，简单说，混淆就是将关键字和关键类名，修改为无意义的字符以起到迷惑试图反编译去查看源码的人。在一定程度上能过滤掉起码95

JuliusL·2024-09-10 02:02

深度好文：若不努力，我的世界将黯淡无光

与其说这是一篇鸡汤文，倒不如说这是用我的真实经历换来的感悟，与君共勉。我常常在想，为什么身边的所有人都在跟我说你要努力。我想选择努力的原因很简单，我想通过自己的努力换来自己想要的生活，而不只是受困于现实而止步不前。原来的我不懂努力的重要性，每天沉迷各种言情小说无法自拔，论追剧没有人能够超过我，每天醒来的第一件事不是洗漱，而是看手机。纵然手机里没有什么吸引我的东西，可我还是机械的翻阅着它，直到眼睛发

奔跑的小格子·2024-09-10 01:39

Nginx部署前端Vue项目的深度解析

目录一、准备工作1.1开发环境1.2服务器环境1.3Nginx安装二、构建Vue项目三、上传静态文件到服务器四、配置Nginx五、测试并重新加载Nginx六、访问Vue应用七、高级配置7.1启用HTTPS7.2启用Gzip压缩7.3缓存控制八、常见问题与解决方案8.1404错误8.2权限问题8.3跨域问题九、总结在现代Web开发中，Vue.js因其组件化、响应式数据绑定和易于上手的特点，成为了前端

小周不想卷·2024-09-10 01:41

万字详解PHP+Sphinx中文亿级数据全文检索实战（实测亿级数据0.1秒搜索耗时）

Sphinx查询性能非常厉害，亿级数据下输入关键字，大部分能在0.01~0.1秒，少部分再5秒之内查出数据。Sphinx官方文档：http://sphinxsearch.com/docs/sphinx3.html极简概括：由C++编写的高性能全文搜索引擎的开源组件，C/S架构，跨平台（支持Linux、Windows、MacOS），支持分布式部署，并可直接适配MySQL。解决问题：因为MySQL的l

小松聊PHP进阶·2024-09-10 00:39

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

【LeetCode每日一题】【2021/12/7】1034. 边界着色

文章目录1034.边界着色前言方法1：广度优先搜索方法2：深度优先搜索（非递归）1034.边界着色LeetCode:1034.边界着色中等\color{#FFB800}{中等}中等给你一个大小为mxn的整数矩阵

亡心灵·2024-09-09 23:03

为什么我会感到委屈和难过

既然如此，我就深度解剖下，理性解剖下是什么原因所致，以及怎么做可以摆脱低落情绪。委屈，内心深层意思应是承受了本不该属于我来承受的东西。那么什么是我应该承受或者是所得的？

神奇文字·2024-09-09 23:02

iftop：实时流量监控利器（使用方法）

二、参数详解-i：监控特定接口。-B：设置显示单位（b、Kb、Mb）。-F""：应用过滤规则。-n：不解析主机名，仅显示IP。-N：不

云夏之末·2024-09-09 23:31

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

java将json字符串转换成对象，看这篇足矣了！

20个二叉树面试高频0.几个概念1.求二叉树中的节点个数2.求二叉树的最大层数(最大深度)3.先序遍历/前序遍历4.中序遍历5.后序遍历6.分层遍历7.求二叉树第K层的节点个数8.求二叉树第K层的叶子节点个数

imtokenmax合约众筹·2024-09-09 22:27

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

Flink的时间与watermarks详解

当我们在使用Flink的时候，避免不了要和时间(time)、水位线(watermarks)打交道，理解这些概念是开发分布式流处理应用的基础。那么Flink支持哪些时间语义？Flink是如何处理乱序事件的？什么是水位线？水位线是如何生成的？水位线的传播方式是什么？让我们带着这些问题来开始本文的内容。时间语义基本概念时间是Flink等流处理中最重要的概念之一，在Flink中Time可以分为三种：Eve

大数据技术与数仓·2024-09-09 21:44

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

Windows 环境nginx安装使用及目录结构详解

一、Windows环境nginx安装及基本使用1、下载nginx-1.27.1最新的主线版本安装nginx/Windows，请下载1.27.1最新的主线版本，nginx的主线分支包含所有已知的修复程序。2、解压缩nginx-1.27.1版本nginx/Windows作为标准控制台应用程序（而不是服务）运行，可以使用以下命令对其进行管理：nginx-sstop快速关闭nginx-squit正常关闭n

w风雨无阻w·2024-09-09 21:17

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