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深度域适配
聊聊,IEEE论文的含金量!
IEEE论文的含金量在学术界被广泛认可,这主要体现在以下几个方面:学术价值:IEEE论文的学术价值体现在其研究内容的
深度
和广度上。这些论文通常涉及前沿的科学技术问题,提出创新性的理论、方法或实验结果。
AC学术中心
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2024-09-08 14:12
IEEE
丰盛日记20201027
换个角度,有些
深度
地去思考和看待问题。4.我欣赏自己的的灵
Hannah3377
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2024-09-08 13:41
后续2
建议一:警惕成为过专过深的筒仓人,要成为既有专业
深度
,又能与多专业对接的hub人。原来我们所入职的企业,商业模式相对稳定,各个岗位分工明确,需要的是职能相对专一、业务精深的螺丝钉。
张文跃
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2024-09-08 13:47
el-table行编辑
需求:单点行编辑并且请求接口更新数据,表格中某几个字段是下拉框取值的,剩下的是文本
域
;展示的时候需要区分下拉框编码还是中文故障模式这个展示的是fault_mode编码,但要显示的文字fault_mode_chn
dy1717
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2024-09-08 12:02
elementui
vue.js
elementui
javascript
深度
学习中的正则化技术:防止过拟合
引言过拟合是
深度
学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳。
Network_Engineer
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2024-09-08 12:31
机器学习
深度学习
人工智能
深度
强化学习:智能体的学习与决策
引言
深度
强化学习结合了强化学习与
深度
学习的优势,通过智能体与环境的交互,使得智能体能够学习最优的决策策略。
深度
强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色,推动了人工智能的快速发展。
Network_Engineer
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2024-09-08 12:58
机器学习
学习
机器学习
深度学习
神经网络
python
算法
微软云技术
深度
解析与实战案例
微软云技术
深度
解析与实战案例在云计算的浪潮中,微软Azure凭借其强大的技术实力和丰富的服务种类,成为了众多企业和开发者首选的云服务平台。
我的运维人生
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2024-09-08 11:26
microsoft
flask
python
运维开发
技术共享
时空地理加权回归_成果案例 | 中国交通碳排放及影响因素时空异质性
中国地域辽阔,不同省
域
经济发展、资源禀赋、交通基础设施存在显著差异,导致交通碳排放水平差异很大。然而,以往关于交通碳排放规律的研究多是基于时间序列的全局分析,忽略了研究单元之间的相互作用及空间异质性。
weixin_39930557
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2024-09-08 11:26
时空地理加权回归
机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
引言在当今人工智能(AI)和
深度
学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。
刷刷刷粉刷匠
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2024-09-08 11:54
机器学习
机器学习
神经网络
rnn
探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章
探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和
深度
学习领域中,3D点云处理是一个至关重要的环节,因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。
尤琦珺Bess
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2024-09-08 11:23
**
深度
融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章**
深度
融合未来——DI-Fusion:开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿,一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。
余靖年Veronica
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2024-09-08 11:22
推歌
后来大家觉得我得跟摇滚还有嘻哈分开,我是走
深度
内涵的。所以之后的民谣变成了,“我知道我很穷,妹子那你愿不愿意跟我走?还是算了吧,他能给你更好的物质生活,我们要不就做个露水情人天亮就分开?
陌上卜如玉
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2024-09-08 11:53
多模态大模型:技术原理与实战 ChatGPT的诞生
多模态大模型:技术原理与实战ChatGPT的诞生作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3
深度
学习的崛起1.2自然语言处理的演进
AI大模型应用之禅
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2024-09-08 10:51
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
深度
学习-OpenCv的运用(4)
文章目录一、图像形态学二、图像形态学的基本概念三、形态学操作的主要类型四、代码实现1.图像腐蚀2.图像膨胀3.开运算-先腐蚀后膨胀4.闭运算-先膨胀后腐蚀5.梯度运算6.顶帽与黑帽五、总结一、图像形态学图像形态学是数学中研究形状、结构和变换的一个分支,在图像处理领域,它主要用于描述和分析图像中的形状和结构。图像形态学通过操作图像中的形状和结构元素(也称为内核或模板),来实现图像的分析、增强、去噪和
红米煮粥
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2024-09-08 10:50
深度学习
opencv
人工智能
网络学习-eNSP配置单交换机VLAN
VLAN隔离广播
域
增加安全提高带宽利用降低数据传递延迟实验1-设置单交换机VLAN#VLAN1表示默认VLAN,默认所有主机在VLAN1system-viewEntersystemview,returnuserviewwithCtrl
丢爸
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2024-09-08 10:18
Linux
网络
网络
学习
linux
yolov8 模型架构轻量化 | 极致降参数量
模型轻量化加速是
深度
学习领域的重要研究方向,旨在减小模型的体积和计算复杂度,从而提高在资源受限设备上的运行效率,模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。
机 _ 长
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2024-09-08 08:05
YOLOv5
YOLOv8
YOLOv9
模型有效涨点改进
YOLO
mindie与mindspore是什么关系?
MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源
深度
学习训练/推理框架。从字面理解,MindIE和MindSpore都能做推理,区别在哪?MindIE未开源,MindSpore已开源,原因是啥?
小乐快乐
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2024-09-08 07:58
python
网络
【关于车载测试的基础知识的认知详解】
自动驾驶技术:3.车联网(ConnectedCars):4.智能化和数字化:5.安全性:6.轻量化:7.个性化和定制化:8.供应链和制造创新:9.法规和政策:10.竞争格局变化:二、汽车域控的介绍1.动力
域
(
@逝水流年轻染尘@
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2024-09-08 07:24
门控循环单元
车载系统
汽车
51单片机
无人车搭载无人机技术详解
无人车搭载无人机技术,是近年来智能交通与无人机技术
深度
融合的产物,旨在通过集成两者的优势,实现更加灵活、高效的作业能力。
无人机技术圈
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2024-09-08 06:51
无人机技术
无人机
【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕
深度
学习多年,熟练掌握PyTorch框架。
高斯小哥
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2024-09-08 06:18
BUG解决方案合集
python
list
新手入门
学习
debug
车载测试| 汽车的五
域
架构 (含线控技术知识)
汽车的五
域
架构是一种将汽车电子控制系统按照功能进行划分的架构模式,主要包括动力
域
、底盘
域
、座舱
域
、自动驾驶
域
和车身
域
。
squirrel快乐敲码
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2024-09-08 06:48
汽车
架构
OPPO 2024届校招正式批笔试题-后端(C卷)
括号嵌套层数是指在一个字符串中,以左括号“(”和右括号“)”形成的括号对的最大嵌套
深度
。输入描述一行两个整数n,r(1≤r≤n≤105)n,r(1≤r≤n≤10^5)n,r(1≤r≤n≤105)。
字节幺零二四
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2024-09-08 05:13
企业真题
算法
深度
学习项目实践——qq聊天机器人(transformer)(二)配置环境与部署
深度
学习项目实践——qq聊天机器人(transformer)(二)配置环境与部署上一节我们讲解了qq聊天的原理和qq机器人的框架以及运行流程,这一节我们来讲怎么配置环境,部署qq机器人。
Linductor
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2024-09-08 05:41
qq聊天机器人项目
深度学习
机器人
人工智能
写不出来时,就多读读书吧
自从觉得应该多写
深度
文章时,就发现自己有时已经跟不上内容的更新了。于是开始调整自己的内容版块,比如加了自己的读书笔记。
心光宝爸
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2024-09-08 04:33
版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系
版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘
深度
学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!
高斯小哥
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2024-09-08 03:58
版本对应关系
python
pytorch
人工智能
新手入门
学习
深度学习
机器学习
【Redis】Windows平台编译调试运行Redis,并附编译问题解决方案
所以就找Windows平台的
适配
源码了。
Michael_Good
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2024-09-08 03:27
redis
redis
数据库
缓存
【408DS算法题】036基础-14年真题_求二叉树的WPL
给定一棵二叉树T,采用二叉链表存储,结点结构如下:其中叶结点的weight
域
保存该结点的非负权值。设root为指向T的根结点的指针,请设计求T的WPL的算法,要求:1-给出算法的基本设计思想。
Owlet_woodBird
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2024-09-08 02:51
算法
二叉树
考研
后序遍历
数据结构
LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手!
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址:https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在
深度
神经网络中,计算效率对于目标检测至关重要
迪菲赫尔曼
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2024-09-08 02:21
YOLOv8改进实战
目标检测
cnn
架构
pytorch
深度学习
轻量化
元学习(meta learning)(一)
大部分的
深度
学习就是在不断的调整超参数,或者在决定网络架构,改变学习率等等。
前行居士
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2024-09-08 02:48
学习
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
元学习
halcon
深度
学习4:
深度
学习在 OCR的用法-deep_ocr_workflow解析
2、deep_ocr_workflow在
深度
学习中,只有一篇例子关于OCR就是这一篇,文中介绍了
深度
OCR模型的建立与使用(如果使用过计量模型的可以较好理解,就是建立模型→设置参数→导入图片→进
mlxg99999
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2024-09-08 01:16
halcon深度学习自学
php-单例模式
//因为:静态变量仅在局部函数域中存在,但当程序执行离开此作用
域
时,其值并不丢失。//比如静态变量a他在函数中增值为1,函数外是访问a是访问不到的,//如果
焚_44b3
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2024-09-08 01:49
深入剖析 RabbitMQ:架构
深度
解析、原理细节与关键特性全面掌握
摘要:本文深入探讨了RabbitMQ这一开源消息代理的各个方面,包括其架构设计、工作原理、关键特性如延迟消息、死信队列、高可用性、消费限流、去重策略、消息持久化和事务性操作等。旨在为开发者和架构师提供全面的RabbitMQ知识,以助其在分布式系统中有效利用该技术。关键词:RabbitMQ,消息队列,分布式系统,延迟消息,死信队列,高可用性,消费限流,消息持久化,事务性操作一、引言在当今复杂的分布式
马丁的代码日记
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2024-09-08 01:43
开发语言
后端
Effective Java 学习笔记--36-38条 枚举类型
目录枚举之前--int常量枚举类型枚举类型的特性自定义方法和
域
的设置实例的统一行为实例的不同行为switch语句抽象方法公共接口策略枚举用实例
域
代替默认序数枚举集合EnumSetEnumMap枚举类型用于定义一组固定的命名常量
Chengweili1202
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2024-09-08 01:12
笔记
java
如何将TRIZ技术融入到智能家居的产品设计流程中?
智能家居作为现代科技与生活
深度
融合的产物,其产品设计不仅关乎技术实现,更需考虑用户体验、市场需求及未来发展趋势。下面,天行健六西格玛顾问将详细阐述如何在智能家居产品设计流程中有效应用TRIZ技术。
天行健王春城老师
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2024-09-08 00:40
TRIZ
智能家居
经验分享
开源项目教程:Serverless Dev Tools
深度
指南
开源项目教程:ServerlessDevTools
深度
指南sls-dev-toolsDevToolsfortheServerlessWorld-Issues,PRsand⭐️welcome!
史恋姬Quimby
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2024-09-08 00:06
『
深度
解析』本金5千回血30万-精选文案
我想帮助更多的人是认真的蹈失425.68.05,所以总结出来了一些经验,也是希望让更多的大家不要在误入歧途了。平台的重要性;如今平台众多,黑的、圈的、跑的多不胜数,更有甚者直接把你的收获以各种理由去掉!从此处可以看出平台的重要性显得尤其重要!心态的重要性;一旦心态奔溃,眼红失去理智,盲目无措,意味着必定错,能控制好自己、不急躁、不乱来、不凭感觉,才是你成的开始。娱乐心态,过分看重,劝你别玩了!技巧
胡力
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2024-09-07 23:10
2024最新前端面试真题-超详细答题思路解析(持续更新ing)
作用
域
:理解每种存储方式的数据访问范围和作用
域
限制。(2)最终答案Cookie:存储机制:以文本形式存储在客户端浏览器中,通过
我的E样人生
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2024-09-07 22:53
前端
面试
职场和发展
C语言设计模式
各章节链接1.3设计模式的分类2.建造者模式2.1模式介绍2.2建造者模式实现2.2.1原始函数样例2.2.2建造者模式函数样例2.3模板方法模式(TemplateMethod)介绍2.4模式实现总结3.
适配
系列模式
Abona
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2024-09-07 22:22
#
计算机编程
设计模式
Pytorch机器学习——3 神经网络(三)
导数优缺点:优点:由于其图形在定义
域
0附近近似线性,并且在整个定义
域
有可导
辘轳鹿鹿
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2024-09-07 21:50
特定领域 RAG 新突破:LlamaPack 实现 RAFT 论文方法
一、前言在上一篇文章《RAFT:让大型语言模型更擅长特定领域的RAG任务》中,我们介绍了RAFT训练方法,RAFT(检索增强微调)是一种训练方法,可以提高大型语言模型(LLM)在开卷、
域
内问答任务中的性能
技术狂潮AI
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2024-09-07 20:43
大模型企业实战
LLM应用实战
AI编程实战
人工智能
RAFT(检索增强微调)
LlamaIndex
LlamaPack
Java语言程序设计基础篇_编程练习题**17.21 (十六进制编辑器)
目录题目:**17.21(十六进制编辑器)代码示例结果展示题目:**17.21(十六进制编辑器)编写一个GUI应用程序,让用户在文本
域
输入一个文件名,然后按回车键,在文本
域
显示它的十六进制表达形式。
2301_78998594
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2024-09-07 20:11
第十七章-Java基础篇习题
java
编辑器
开发语言
学习
前端
人工智能与机器学习原理精解【1】
Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上,但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导
域
v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来,
叶绿先锋
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2024-09-07 19:06
基础数学与应用数学
神经网络
人工智能
深度学习
数字化:金融与实体经济融合的新范式
一味地提升效率,而忽略了金融根本的
深度
改变,所谓的效率提升只不过是一场闹剧而已。当互联网金融的闹剧退场,人们开始将更多地目光
孟永辉
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2024-09-07 19:52
约束优化求解之罚函数法
aligned}\minf(x)\\s.t.x\in\chi\end{aligned}\tag{1}minf(x)s.t.x∈χ(1)这里χ⊂Rn\chi\subset\mathbb{R}^nχ⊂Rn为问题的可行
域
。
姑苏隐士
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2024-09-07 19:33
工程计算与计算物理
数值优化方法
算法
线性代数
机器学习
数值计算
最优化
【图论】虚树 - 模板总结
************/structedge{intto,next;intval;};structVirtual_Tree{intn;//点数intdfn[N];//dfs序intdep[N];//
深度
Texcavator
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2024-09-07 19:32
图论
图论
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘
深度
学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!
高斯小哥
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2024-09-07 18:29
版本对应关系
scipy
python
numpy
新手入门
学习
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛(B题)
深度
剖析 | 建模完整过程+详细思路+代码全解析
问题1(1)解答过程题目要求建立一个基于纯方位无源定位的模型,用来确定某些位置略有偏差的无人机的精确位置。具体来说,编队中位于圆心的FY00无人机和其他两架发射信号的无人机的位置已知,被动接收信号的无人机通过接收到的方向信息(即夹角)来调整自身位置。我们可以通过极坐标系建模,在此过程中利用几何关系和方向信息来确定无人机的位置。整个建模过程包括以下步骤:1.问题几何描述与坐标系定义编队由10架无人机
star数模
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2024-09-07 16:07
数学建模
算法
python
2024年MathorCup高校数学建模挑战赛(C题)
深度
剖析_建模完整过程+详细思路+代码全解析
问题1本问题属于时间序列预测问题,其目标是对未来一段时期内的信息进行预测。因此可以采用基于时间序列的回归模型进行货量预测。具体而言,将首先分析时间序列的性质,然后构建回归模型,最后利用模型对未来30天每天及每小时的货量进行预测。【算法原理】(1)时间序列的性质时间序列实际上是一种随时间变化的连续数据,其特点主要体现在两个方面:趋势性和周期性。趋势性是指时间序列数据在长期内呈现出的增长或减小的趋势,
Unicorn建模
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2024-09-07 15:37
数学建模
python
算法
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛(A题)
深度
剖析 _ 建模完整过程+详细思路+代码全解析
问题1解答过程1.1螺线运动的基本几何模型板凳龙的舞动路径为等距螺线。螺线是极坐标中一类常见曲线,其特点是半径随角度线性增加。我们可以用以下极坐标方程描述这条螺线:r(θ)=p2πθr(\theta)=\frac{p}{2\pi}\thetar(θ)=2πpθ其中,r(θ)r(\theta)r(θ)是螺线在角度θ\thetaθ处的半径,ppp是螺线的螺距。题目中给定螺距为p=55p=55p=55c
Unicorn建模
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2024-09-07 15:05
数学建模
python
算法
活动火热报名中|搜索进化论:基于大模型的企业级AI搜索
时间:2024/9/1313:30-17:30地点:阿里巴巴北京朝阳科技园C区,C-C2-B01圆月山庄本次活动中,我们将——
深度
剖析AI为搜索带来的机遇与挑战;现场演示阿里云如何助力企业构建AI搜索能力
阿里云大数据AI技术
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2024-09-07 15:04
人工智能
阿里云
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