深度可分离卷积详解

kong插件详解之Basic Authentication

1.3、BasicAuthentication支持基于用户名和密码的基本认证，通常用于简单的身份验证场景。1.3.1、环境准备1.3.1.1、创建一个服务，basic-auth-servicecurl-i-s-XPOSThttp://localhost:8001/services\--dataname=basic-auth-service\--dataurl='http://localhost:8
张声录1·2025-02-15 01:01

mysql8.0参数优化_Mysql 8.0 参数调优

此配置是生产线上使用的配置，对各参数添加了中文说明这配置已经优化的不错了，如果你的mysql没有什么特殊情况的话，可以直接使用该配置参数MYSQL服务器my.ini配置文档详解，硬件：内存16G（可根据各自的服务器内存大小自行调整
chaojilibing·2025-02-15 00:26

C++，STL容器适配器，priority_queue：优先队列深入解析

文章目录一、容器概览与核心特性核心特性速览二、底层实现原理1.二叉堆结构2.容器适配器架构三、核心操作详解1.容器初始化2.元素操作接口3.自定义优先队列四、实战应用场景1.任务调度系统2.合并K个有序链表五
智驾·2025-02-15 00:56

iOS—RunLoop详解

文章目录什么是RunLoop获取runloopRunLoop结构CFRunLoopModeRef五种ModeCFRunLoopSourceRefCFRunLoopTimerRefCFRunLoopObserverRefRunLoop的内部逻辑RunLoop回调RunLoop在实际开发中的应用解决NSTimer在滑动时停止工作的问题线程保活RunLoop启动方法RunLoop关闭方法什么是RunLo
Fttt.·2025-02-15 00:22

NSLock 详解

NSLock是Objective-C提供的一种轻量级互斥锁，用于保证多线程访问共享资源的安全性。相比@synchronized，它的性能更好，并且提供了更灵活的锁管理方法。1.NSLock的基本使用1）lock和unlock@interfaceSafeCounter:NSObject@property(nonatomic,strong)NSLock*lock;@property(nonatomic
gp103·2025-02-14 23:21

【OpenCV】双目相机计算深度图和点云

双目相机计算深度图的基本原理是通过两台相机从不同角度拍摄同一场景，然后利用视差来计算物体的距离。本文的Python实现示例，使用OpenCV库来处理图像和计算深度图。
AI大权·2025-02-14 23:51

Shell 脚本：环境变量使用详解

Shell脚本：环境变量使用详解在编写脚本和执行Shell命令的过程中，你可能已经发现了环境变量的存在。
IT策士·2025-02-14 23:16

64个数据分析常用术语详解【数分必备干货】

目录一、基础统计指标1.绝对数2.相对数3.百分比和百分点百分比百分点4.频数和频率频数频率5.比例与比率比例比率6.倍数和番数倍数番数7.同比和环比同比环比二、变量相关概念1.变量2.连续变量3.离散变量4.定性变量三、数据集中趋势与离散程度指标1.均值2.中位数3.缺失值4.异常值5.方差6.标准差7.皮尔森相关系数四、网站分析指标1.PV（PageView）页面浏览量2.UV（UniqueV
扫地僧009·2025-02-14 23:45

一个基于python的简化版深度学习框架，包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计，适用于中小型项目的开发和实现

一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务，需要具备多方面的基础知识。
大懒猫软件·2025-02-14 22:43

详解AI作画算法原理

这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术，让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。
Jimaks·2025-02-14 22:10

用大模型学大模型02-数学基础 微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧
wyg_031113·2025-02-14 22:39

用大模型学大模型03-数学基础 概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。
wyg_031113·2025-02-14 22:39

数字孪生遭遇 “DeepSeek 之问”：谁在批量制造昂贵玩具？

我们以DeepSeek的“深度分析”方法论，结合技术实力、场景落地
wlsjdszls·2025-02-14 22:09

▌告别无效搜索！GitHub三维精准检索开源项目！实测匹配度高得爆炸

下面我要隆重介绍–GitHubCopilot深度体验过GitHubCopilot后发现：当我要找与预期功能错位的开源项目时（比如我在情人节想获取和女朋友的聊天记录的一个项目：
夜信431·2025-02-14 22:39

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

焦损函数（FocalLoss）与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容
·2025-02-14 22:31

江苏地区纺织机械行业首选的设备运行监测系统基于SKF IMAX-8与开源DuodooBMS的纺织机械预测性维护全流程方案

然而，如何实现从边缘数据采集到云平台分析的深度融合，仍是技术落地的难点。本文将结合SKFIMAX-8边缘计算盒子与开源DuodooBMS（基于Odoo的设备数采方案）
邹工转型手札·2025-02-14 22:07

江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护

然而，实现这一目标需要解决设备数据采集、边缘实时计算、平台深度融合等关键问题。本文将结合SKFIMAX-8
邹工转型手札·2025-02-14 22:07

Junit4使用详解（一）

我们写单元测试，一般都会用到一个或多个单元测试框架，在这里，我们介绍一下JUnit4这个测试框架。这是Java界用的最广泛，也是最基础的一个框架，其他的很多框架，包括我们后面会看到的Robolectric，都是基于或兼容JUnit4的。然而首先要解决的问题是。。。为什么要使用单元测试框架呢或者换句话说，单元测试框架能够为我们做什么呢？从最基本的开始说起，假如我们有这样一个类：publicclass
weixin_34194702·2025-02-14 22:06

多模态模型详解

多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型，通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。其核心在于利用不同模态之间的互补性，增强模型的鲁棒性和准确性。如何融合多个模型以下是多模态模型的融合方法及关键技术的详细解析：一、多模态模型的核心概念模态定义：单模态：单一类型的数据（如纯文本或纯图像）。多模态：多种类型数据的组合（如“图像+文本”“音频+
换个网名有点难·2025-02-14 22:36

变分边界详解

起因当时看VAE论文时有这么一段，但是看完直接一头雾水，这都那跟哪，第一个公式咋做的变换就变出那么一堆。网上搜了很多博客都语焉不详，只好自己来写一篇，希望能解答后来人的疑惑。公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x∣θ)和logpθ(x)
半度、·2025-02-14 21:27

wordpress模板文件结构超详解

wordpress网站建设中，主题的制作是最为核心的环节。了解模板文件结构是模板制作的第一步，本文所讲的模板文件结构包括两部分，一是指以文件名为概念的文件结构，二是指文件内容的代码结构。一、如何使模板文件起作用↑wordpress模板文件夹放置于/wp-content/themes/下，开发者只需将自己的模板文件全部置于一个文件夹中，将文件夹置于该目录下，wordpress系统就会自动检测，发现模
still·2025-02-14 21:27

JUnit 4与JUnit 5的差异详解

SpringBoot中JUnit4与JUnit5的差异详解一、核心差异概述特性JUnit4JUnit5架构单一JAR包模块化设
程序员谷美·2025-02-14 21:56

微信AI客服：34.4K Star的 chatgpt-on-wechat 开源工具

chatgpt-on-wechat是一款开源的智能对话机器人框架，基于ChatGPT大语言模型深度定制，可无缝接入微信（个人号/公众号）、企业微信、飞书等主流社交平台，实现自动回复、多轮对话、插件扩展等功能
码农在失业·2025-02-14 21:56

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI
weixin_39778582·2025-02-14 20:54

【Java基础-44.7】Java 中的 Map 集合接口：实现类、继承关系及常用方法详解

在Java中，Map是一种非常重要的集合接口，用于存储键值对（Key-ValuePair）。它提供了高效的键值查找和操作能力，广泛应用于各种场景中。本文将深入探讨Map接口的实现类、继承关系以及常用方法，帮助读者更好地理解和使用Map。1.Map接口概述Map是Java集合框架中的一员，位于java.util包中。它表示一组键值对的集合，其中每个键（Key）都是唯一的，而值（Value）可以重复。
AllenBright·2025-02-14 20:54

三角测量——用相机运动估计特征点的空间位置

三角测量和对极几何中的对极几何约束描述类似：z2x2=R(z1x1)+tz_2x_2=R(z_1x_1)+tz2x2=R(z1x1)+t经过对极约束的求解，现在已知R,t，我们想求解两个特征点的深度z1
徐行tag·2025-02-14 20:21

Python排序算法详解

一、简单排序算法1.冒泡排序（BubbleSort）算法思想：通过相邻元素的比较和交换，逐步将最大元素“冒泡”到数组末尾。时间复杂度：平均：O(n²)最优（已排序）：O(n)稳定性：稳定代码实现：#定义一个名为bubble_sort的函数，该函数接受一个列表arr作为参数#此函数的目的是使用冒泡排序算法对传入的列表进行升序排序defbubble_sort(arr):#获取列表arr的长度，存储在变
重生之我要成为代码大佬·2025-02-14 20:49

C语言OPEN函数详解

open是一个非标准的低级文件I/O函数，返回的是文件的低级句柄，原型：intopen(char*path,intaccess,...);open是一个可变参数的函数实现，后面的可变参数通常表示unsignedmode，mode参数是否存在要看access的值，path是文件的路径。access和mode的可取值通常在FCNTL.h里面定义，access的可取值如下：#defineO_RDONLY
乘风而来的思绪·2025-02-14 19:12

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。
BuluAI·2025-02-14 19:10

DeepSeek与Python语言关系深度探索

实现智能问答系统****案例2：使用Python微调DeepSeek垂直领域模型****案例3：基于DeepSeek与Python的多模态应用开发**三、技术挑战与优化方向四、总结从技术角度看，DeepSeek（深度求索
学堂在线·2025-02-14 18:08

Linux 清空文件夹：详解 rm 命令的使用与注意事项

在Linux系统中，rm命令是删除文件和目录的主要工具。无论是清理临时文件还是彻底删除无用数据，rm命令都扮演着重要角色。然而，由于其强大的删除能力，使用不当可能会导致数据丢失。本文将详细介绍如何使用rm命令清空当前文件夹中的所有文件，并探讨其常见用法和注意事项，帮助你安全高效地管理文件。rm命令简介rm（Remove）命令用于删除文件或目录。它支持多种选项，可以灵活地处理不同类型的删除任务。以下
梦幻南瓜·2025-02-14 18:38

DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统

随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。
Coderabo·2025-02-14 18:38

Unity的ECS框架详解与代码，火爆的最新框架，超越OOP设计模式

在传统的OOP(Object-OrientedProgramming)架构中，游戏对象通常是由一个类表示，该类包含所有与对象相关的行为和属性。然而，随着游戏的复杂性增加，这种设计方法可能会导致代码的冗余和性能问题。ECS的目标是提供一种更高效和灵活的方式来管理游戏对象。它通过将对象的行为和属性分离成不同的组件，以实现更好的代码重用和性能优化。在ECS中，游戏对象由实体(Entity)表示，实体本身
深度学习兼Unity开发·2025-02-14 18:05

【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛
应有光·2025-02-14 17:03

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!
·2025-02-14 17:24

从选品到售后！5个AI工具打通电商全链路自动化

像JungleScout这类智能选品工具，深度运用AI大数据分析
·2025-02-14 17:54

Linux 下aria2 下载神器使用详解

简介aria2是一个轻量级的多协议命令行下载实用工具。它支持各种协议，如HTTP，HTTPS，FTP，SFTP，BitTorrent和Metalink。它以使用多个连接同时从多个来源下载文件的能力而闻名，从而提高了下载速度。安装Debian/Ubuntusudoaptupdatesudoaptinstallaria2CentOS/RHELsudoyuminstallaria2Fedorasudod
我是唐青枫·2025-02-14 17:31

Linux find命令详解

一、命令介绍Linuxfind命令是类unix操作系统中最重要和最常用的命令行实用程序之一。find命令用于根据指定的条件搜索和定位与参数匹配的文件和目录列表。find命令提供了广泛的选项，允许用户在不同的条件下使用它。它使个人能够根据多种标准搜索文件，包括权限、用户、组、文件类型、日期、大小和各种其他参数。find作为程序员工作台项目的一部分出现在Unix版本5中，由DickHaight与cpi
我是唐青枫·2025-02-14 17:31

Linux ps命令详解（不是PS）

一、命令介绍ps命令是ProcessStatus的缩写，是一个命令行实用程序，用于显示或查看与Linux系统中运行的进程相关的信息。命令原理：ps是通过读取虚拟文件：/proc拿到进程数据的，不需要给ps设置任何的权限就可以运行。更深层次的后面再分析。ps可以接受几种不同的选项：UNIX选项，带有前导-风格的，也叫Standard-Style(标准风格)。BSD选项，不带前导-风格的，也叫BSD-
我是唐青枫·2025-02-14 17:31

Spring Boot全局异常处理详解

SpringBoot全局异常处理详解引言在开发过程中，异常是不可避免的。SpringBoot提供了一种简单而强大的机制来处理应用程序中的异常，即全局异常处理。
一休哥助手·2025-02-14 17:28

Python中的//, /, % 运算符详解与区别

更多资料获取个人网站：ipengtao.com在Python中，//,/,%是常用的数学运算符，用于执行整除、除法和取余操作。本文将深入探讨这三个运算符的作用、用法以及区别，并通过丰富的示例代码帮助大家更好地理解它们的用途。整除运算符//整除运算符//用于执行两数相除并返回不大于结果的最大整数。这与常规的除法有所不同，它丢弃小数部分，只保留整数部分。result=10//3print(result
Sitin涛哥·2025-02-14 16:26

Spring Boot的实用内置功能详解

SpringBoot作为一款备受欢迎的Java框架，以其简洁、高效和易用的特点，赢得了广大开发者的青睐。其内置的多种功能更是为开发者提供了极大的便利，本文将详细介绍SpringBoot中记录请求数据、请求/响应包装器、特殊的过滤器Filter以及Controller接口定义等实用内置功能。一、记录请求数据在SpringBoot中，记录请求数据是一项非常重要的功能，它有助于开发者在调试和监控应用程序
Deh0rs·2025-02-14 16:26

Spring 的 ResponseEntity 包装器使用详解

简介在Spring中，ResponseEntity是HTTP响应的包装器。它允许自定义响应的各个方面：HTTP状态码响应主体HTTP请求头使用ResponseEntity允许完全控制HTTP响应，并且它通常用于RESTfulWeb服务中从控制器方法返回响应。基本语法ResponseEntityresponse=newResponseEntitygetPost(@PathVariableLongid
我是唐青枫·2025-02-14 16:26

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。
机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

KMP算法和next数组详解

KMP算法主要是用来求解子串在主串中第一次出现的位置，并返回这个子串的位置的一种提高效率的方法。在讲解KMP算法之前，我们先来看看求子串在主串中位置的一般解法，即暴力解法。1.暴力解法publicstaticintBF(Stringstr,Stringsub){if(str==null||sub==null){return-1;}intlenStr=str.length();intlenSub=s
蓝莓味营养快线·2025-02-14 16:55

探索序列数据的奥秘：LSTM Python代码资源库全面解析

LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中
霍列领Hector·2025-02-14 16:50

紫外纳秒风冷激光器市场：增长潜力与技术创新并驱的深度剖析

在高科技日新月异的今天，紫外纳秒风冷激光器作为激光技术的前沿代表，正以其独特的优势和广泛的应用领域，引领着市场的新一轮增长浪潮。本文将深入探讨紫外纳秒风冷激光器的重要性、市场增长趋势、显著优势、全球市场规模、主要市场参与者、地区市场特点以及未来发展机遇与挑战，为您揭示这一领域的无限可能。一、市场增长趋势：科技浪潮中的璀璨新星紫外纳秒风冷激光器，以其高能量密度、短脉冲宽度和优异的冷却性能，在材料加工
QYR_11·2025-02-14 15:19

北京青蓝智慧科技:软考高项vs考研，谁更胜一筹？

本文将从多个角度进行深度分析，以期为读者提供有价值的参考。从职业发展的角度来看，软考高项作为计算机技术与软件工程领域的专业认证，具有很高的含金量和影响力。
马133-9150-9126·2025-02-14 15:48

蓝桥杯之分支限界算法

回溯算法以深度优先搜索解空间树，而分支限界是以广度优先搜索（以最小耗费优先）分支限界法长以广度优先或以最
LittleLionlion·2025-02-14 15:47

「Vue3系列」Vue3 Axios详解

文章目录一、Vue3Axios二、Vue3Axios请求配置项三、Axios响应结构四、Axios拦截器请求拦截器响应拦截器拦截器的移除拦截器的应用场景五、相关链接一、Vue3Axios在Vue3中，你可以使用axios来执行AJAX请求。axios是一个流行的基于Promise的HTTP客户端，它可以在浏览器和node.js中使用。它提供了一种简单的方法来发送GET和POST请求，并处理响应。首
·零落··2025-02-14 15:16
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