深度因子分解机第2页

基于单片机的智能家居控制系统设计及应用

摘要：智能家居控制系统包括对家电实现远距离控制和近距离控制的一种控制型系统，通过系统内的TC35模块对控制信息进行采集，并将这些控制信息发送到STC89C52模块中去，由单片机发出系统控制指令，从而实现家居家电的控制

电气_空空·2025-01-20 04:51

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和

转角再相遇·2025-01-20 04:17

用C语言找完数

完数：一个数的所有因子（除本身外）之和等于这个数，称这个数为完数intmain()//{//inti,j,sum;//for(i=1;i<=1000;i++)//寻找1000之内的完数//{//sum=

回响N·2025-01-20 03:37

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

::v-deep的理解

vue样式穿透在刚开始使用element-ui组件库时，想要修改其内部的样式，但总是不生效，通过查询资料，了解到了深度作用选择器。

记得早睡~·2025-01-20 03:27

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化

OpenSani·2025-01-20 01:13

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

标题：解锁SQL递归查询：WITHRECURSIVE的深度解析在数据的层级结构中探索，犹如穿梭于迷宫，每个节点都可能隐藏着通往更深层次的路径。

2401_85762266·2025-01-20 01:10

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一

ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1

码字仙子·2025-01-20 00:03

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

MAC安装Cloudera QuickStart VM+incubator-griffin相关配置过程

2.在虚拟机配置中增加共享文件夹路径。

youyouiyiy·2025-01-19 22:14

单片机静态数码管显示

在嵌入式系统学习中，51单片机是经典入门选择，而静态数码管是常用显示设备。本文深入探讨51单片机与静态数码管的结合应用，带你从原理到代码实现，全方位掌握这一技术。

Uitwaaien54·2025-01-19 21:33

传统架构下应用部署

目标为在传统架构下搭建LAMP（Linux+Apache+MySQL/MariaDB+PHP,流行的开源软件组合）环境并部署WordPress服务，本次模拟在安装好的openEuler22.03系统虚拟机实现

aherhuo·2025-01-19 21:03

JVM加载

JVM（Java虚拟机）并不是在工程启动时就将所有类都加载到内存中，而是采用按需加载的方式，即在需要使用某个类时才会加载该类。JVM的类加载机制包括了加载、验证、准备、解析和初始化五个阶段。

影࿐ེ·2025-01-19 20:56

手机实时提取SIM卡打电话的信令声音-智能拨号器的SIP线路-双卡双待单通方案

手机实时提取SIM卡打电话的信令声音--智能拨号器的SIP线路-双卡双待单通方案一、前言蓝牙电话的技术方案最初是从蓝牙耳机和车机蓝牙的使用领域延伸出来的技术方式。

limingade·2025-01-19 19:49

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

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

求质因数个数

1.从最小的质数开始尝试分解最小的质数是2，我们先看2024能否被2整除。2024/2=

程序猿小假·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

wpa_cli命令使用记录

具体来说，它可以显示当前的认证状态、选择的安全模式、dot11和dot1xMIB等，并可以配置一些变量，如EAPOL状态机参数。

大大菜鸟一枚·2025-01-19 17:32

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

认知架构 cognitive architecture

认知架构应用的两个组件：（1）如何提供上下文给应用（2）应用如何推理不同级别的认知架构：（1）单个LLM、仅得到输出（2）一连串LLM、仅得到输出（3）LLM作为路由、选择要使用的操作（工具、检索器、提示）（4）状态机、

谁怕平生太急·2025-01-19 16:20

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

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

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

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

基于单片机的开关电源设计(论文+源码)

本次基于单片机的开关电源节能控制系统的设计中，在功能上设计如下：（1）系统输入220V；（2）系统.输出0-12V可调，步进0.1V;（3）LCD液晶显示实时电压，并且可以通过按键设定；（4）采用BUCK

沐欣工作室_lvyiyi·2025-01-19 12:21

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

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

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

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

计算机密码体制分为哪两类,密码体制的分类.ppt

密码体制分类(1)换位与代替密码体制序列与分组密码体制对称与非对称密钥密码体制数学理论数论信息论复杂度理论数论--数学皇后素数互素模运算，模逆元同余方程组，孙子问题，中国剩余定理因子分解素数梅森

约会师老马·2025-01-19 11:10

【Lua源码分析系列】1. 概述

分析的重点在编译原理和虚拟机的部分，而不是相关的库的实现部分。写这系列文章，最初是因为想要设计一门编程语言以及它的虚拟机，为此参考现有的优秀的实现。为何选择Lua？

·2025-01-19 11:07

Java项目重构总结

简单例子如下：比如，一道参差不齐的墙，怎么变成整齐的墙，一般来说有以下两种方案方案一：直接推到，新买砖，重新砌墙，通常会遇到难以找到适合砌墙边的砖头，砌墙工通常会破坏新砖来到达目的方案二：拆墙，把墙砖一个个分解

Dson2020·2025-01-19 10:39

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列

小小的博客·2025-01-19 10:05

Java 归并排序算法详解

具体步骤如下：分解：将序列分成两个子序列。解决：递归地对两个子序列进行归并排序。合

licy__·2025-01-19 10:33

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