深度学习——旧坛新酒系列第42页

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

女子植入戒酒芯片后称「现在看到酒就像看到白开水」，之前每日要喝 1-3 斤白酒，这是什么原理？

根据搜索结果中关于“戒酒芯片”的描述，该技术的核心原理是通过植入缓释型盐酸纳曲酮（一种阿片受体拮抗剂），阻断酒精依赖者对酒精的心理渴求，从而降低复饮风险。以下是具体机制和案例背景的详细分析：一、技术原理药物作用机制阻断快感反馈：酒精进入人体后会刺激阿片受体，产生愉悦感和依赖性。纳曲酮作为阿片受体拮抗剂，可占据这些受体，阻止酒精与受体结合，使饮酒后无法获得快感，从而减少心理渴求。抑制渴求信号：长期酗

日记成书·2025-03-10 10:42

MySQL忘记密码，如何重置

3.再打开一个新的cmd，输入命令：mysql-

青衫一笔墨·2025-03-10 10:41

探索未来SaaS开发的新范式：AWS + React SaaS 模板

探索未来SaaS开发的新范式：AWS+ReactSaaS模板saas-templateSaaStemplateforAWS,Amplify,React,NextJSandChakra项目地址:https

潘俭渝Erik·2025-03-10 10:10

IoT边缘计算软件：AWS Greengrass二次开发_AWSGreengrass安全机制与最佳实践

AWSGreengrass作为边缘计算平台，提供了一系列的安全机制来保护设备、数据和通信。

chenlz2007·2025-03-10 10:09

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas

Wis4e·2025-03-10 09:09

Java基础系列：深入解析抽象类、接口与Lambda表达式及避坑指南

目录一、抽象类：半成品的艺术1.核心特征解析2.典型应用场景3.三大经典陷阱陷阱1：尝试实例化抽象类陷阱2：未实现全部抽象方法陷阱3：构造方法调用可覆盖方法二、接口：行为契约的进化1.接口的现代形态（Java8+）2.接口与抽象类对比3.五大核心陷阱陷阱1：默认方法冲突陷阱2：常量隐藏陷阱3：静态方法陷阱陷阱4：函数式接口误用陷阱5：接口演化风险三、Lambda表达式：简洁之美与暗礁1.核心语法全

JouJz·2025-03-10 09:39

新范式：人机协作与AI时代的胜利（Kyndryl赞助）

新范式：人机协作与AI时代的胜利（Kyndryl赞助）关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2024，亚马逊云科技，KindrelVital，HumanExperienceDesign

出海指南针·2025-03-10 09:38

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试3.6添加新示例

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

AWS AppStream 2.0：开启云端应用交付新范式（实战解决方案剖析）

导言：数字化转型中的"最后一公里"挑战当企业加速上云进程时，CAD设计软件、财务系统等专业工具受制于终端性能、数据安全与跨平台难题。AWSAppStream2.0作为全托管应用流服务，正为2000+企业破解这一困局——无需代码改造，将Windows应用转化为云服务。一、为什么AppStream2.0成为技术决策者新宠？1.1技术架构革命（对比传统VDI）去终端化部署：3D渲染/CAD等GPU应用在

AWS官方合作商·2025-03-10 09:06

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

告别繁琐！Vue3 组合式函数解锁 Echarts 封装新姿势

Composables）来封装Echarts，提供一套可复用、易维护的图表解决方案在这里你能够学到Echarts封装的思路与最佳实践，理解Echarts的特性与使用技巧本文也是《通俗易懂的中后台系统建设指南》系列的第六篇文章

·2025-03-10 09:40

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

鸿蒙开发API 12 完全解析：核心技术升级与开发实战

2.1.13D组件基础结构2.1.2物理引擎集成2.2新增组件库三、分布式能力增强3.1超级终端协同框架3.2分布式数据管理3.2.1跨设备数据库3.2.2设备能力发现四、硬件服务扩展4.1外设统一管理框架4.2新硬件

北辰alk·2025-03-10 08:00

C++中erase函数的用法

在C++中，erase函数用于从容器中删除一个或一系列元素。它通常用于删除容器中的指定位置的元素或特定值的元素。

电摇小人·2025-03-10 08:00

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

物联网核心技术M2M的构成、基本特征和应用类别

现阶段，许多公司都在引进新的面向客户的相关产品和服务以改善现有的产品，增加收益并且创造新的收益机会。

一抹斜阳尽余辉·2025-03-10 08:29

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

注意：因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建，所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标，后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示：我们大概所需要的功能包如下：importnumpyasnpimpor

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

【项目实战】使用Apache Curator分布式锁服务实现分布式锁

ApacheCurator是ZooKeeper的一个高级Java客户端库ApacheCurator提供了一系列分布式锁服务，这些服务可以帮助开发人员在分布式系统中实现可靠的同步和协调。

本本本添哥·2025-03-10 08:55

ARM Cortex-M 内存映射详解:如何基于寄存器直接读写寄存器映射方式编码程序直接操作硬件寄存器来控制 MCU

ARMCortex-M的系统映射空间在STM32等ARMCortex-M系列MCU中，内存地址空间按照存储功能进行了严格划分，包括Flash（程序存储）、RAM（数据存储）、外设寄存器（GPIO、UART

电科周杰伦·2025-03-10 08:25

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。

境心镜·2025-03-10 08:54

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

DeepSeek通过深度学习算法，能够从课堂数据中

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

mysql 存储过程和自定义函数详解

以下是一些常见的存储过程的关键字：存储过程1.存储过程的定义CREATEPROCEDURE:用于创建一个新的存储过程。

angen2018·2025-03-10 07:21

linux修改系统时间的两种方式

以root或具有管理员权限的用户身份执行以下命令来修改系统时间：date-s“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”将"YYYY-MM-DDHH:MM:SS"替换为您想要设置的新时间。

encoding-console·2025-03-10 07:19

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

Linux Shell中的for循环用法

在LinuxShell编程中，for循环是一种非常有用的结构，用于迭代执行一系列命令或操作。它允许我们在一定范围内重复执行特定的任务，例如遍历一个数组、处理文件列表或执行一组命令。

PixelLancer·2025-03-10 07:19

SAP MM 物料主数据配置

客户通常需要将一个或多个历史系统的数据根据规则转换成SAP的主数据一个实施项目的成功与否的基本就是，数据是否被正确的导入1.配置一个新的物料类型（事物代码：OMS2）ROH:原材料HALB:半成品FERT

ABAP_RUN·2025-03-10 07:49

Java必知必会系列：Web框架与Spring MVC

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍在企业级应用开发中，采用前后端分离模式和RESTfulAPI风格的Web服务架构逐渐成为主流。基于这些技术，前端可以采用JavaScript、HTML、CSS等多种技术进行开发，而后端则可以通过各种Web框架构建出高性能、可扩展性强的应用系统。在本章节中，我将介绍Java最具代表性的Web框架SpringMVC，并结合实际案例，展示如何利用SpringMVC

AI天才研究院·2025-03-10 06:45

sklearn 支持向量机实践总结

转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践的角度对scikit-learnSVM

可爱的红薯·2025-03-10 06:15

Gateway网关分布式微服务认证鉴权

文章目录学习链接微服务认证方案学习链接【OAuth2系列】SpringCloudGateway作为OAuth2Client接入第三方单点登录代码实践实战干货！

NaughtyBo·2025-03-10 06:44

Java直通车系列20【Spring MVC】（拦截器）

目录拦截器概述拦截器的工作原理拦截器的使用步骤拦截器接口方法解释场景示例1.创建拦截器类2.配置拦截器3.创建控制器4.测试拦截器其他常见场景拦截器概述在SpringMVC中，拦截器（Interceptor）是一种可以在请求处理的不同阶段进行预处理和后处理的组件。它类似于Servlet中的过滤器（Filter），但拦截器是SpringMVC框架特有的，主要用于对控制器方法的调用进行拦截和处理。拦截

浪九天·2025-03-10 06:11

Java直通车系列14【Spring MVC】（深入学习 Controller 编写）

目录基本概念编写Controller的步骤和要点1.定义Controller类2.映射请求3.处理请求参数4.调用业务逻辑5.返回响应场景示例1.简单的HelloWorld示例2.处理路径变量和请求参数3.处理表单提交4.处理JSON数据5.异常处理基本概念Controller是SpringMVC架构中的核心组件之一，它负责接收客户端的请求，调用相应的业务逻辑进行处理，并将处理结果返回给客户端。通

浪九天·2025-03-10 06:40

BOSMA博冠携8K讯道方案亮相2024 UWA SUMMIT暨世界超高清视频产业联盟会员大会

大会聚合超高清产业资源和各方面力量，推进超高清视音频技术创新和产品应用，培育超高清视音频新业态、新模式，打造国际先进的超高清视音频产业生态，促进行业交流合作。

8K超高清·2025-03-10 06:09

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存

2401_84123077·2025-03-10 05:38

Centos 7.9内核升级

elrepo.x86_64.rpm安装开发包（编译eBPF必需）sudorpm-ivhkernel-ml-devel-5.15.148-1.el7.elrepo.x86_64.rpm配置GRUB引导设置新内核为默

TransPlus·2025-03-10 05:08

Java直通车系列15【Spring MVC】（ModelAndView 使用）

目录1.ModelAndView概述2.ModelAndView的主要属性和方法主要属性主要方法3.场景示例示例1：简单的ModelAndView使用示例2：使用ModelAndView处理列表数据示例3：使用ModelAndView处理异常情况1.ModelAndView概述在SpringMVC中，ModelAndView是一个非常重要的类，它用于封装模型数据和视图信息，是控制器（Control

浪九天·2025-03-10 05:08

【openAI库】Python语言openAI库详解：从入门到精通（从0到1手把手教程）

导航-人工智能系列：包含OpenAIAPIKey教程,50个Prompt指令,Midjourney生成攻略等更多教程…-常用开发工具：包含AI代码补全工具,Vscode-AI工具,IDERorPycharm-AI

ChatGPT-千鑫·2025-03-10 05:07

【Git】远程仓库

1远程仓库的使用1.1查看远程仓库在Gitee上创建一个新的仓库git_demo_04，并配置SSH免密登录。

@Lagrange·2025-03-10 05:36

FIWARE：开源的物联网平台，支持设备虚拟化和数据管理

FIWARE提供了一系列通用的API和组件，支持设备管理、数据采集、数据处理、数据共享和安全通信等功能，使得开发者能够快速构建和扩展物联网解决方案。

小赖同学啊·2025-03-10 05:06

VC----实现汉字简繁转换

blog.csdn.net/yf210yf/article/details/7850472不知道会不会写的很多，总之先补一下知识：（1）计算机汉字编码简介关于汉字编码为进行信息交换，各汉字使用地区都制订了一系列汉字字符集标准

iteye_13045·2025-03-10 05:04

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调自己的自定义模型。

闯江湖50年·2025-03-10 05:02

Java知识点——IO流

Reader）与字符输出流（Writer）2.常用实现类3.实例四、字节流1.字节输入流（InputStream）与字节输出流（OutputStream）2.实例一、IO流基础概念在Java中，IO流被抽象为一系列类和接口

小布不吃竹·2025-03-10 05:31

Tomcat服务器

目录一、bin目录二、conf目录三、lib目录四、logs目录五、temp目录六、webapps目录七、work目录Tomcat，作为JavaWeb应用的首选容器，其安装包内包含了一系列精心设计的目录和文件