深度学习之基础知识第11页

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。

pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision

3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

React 相关插件之 Redux 基本使用入门

引入和定义首先，你需要创建Store实例并暴露出来：//stores/login.store.jsconstloginInstance=(preState,action)=>{switch(action.type){//修改状态case"changeLoginState":preState.isLogin=action.loginFlag=='YES'?true:falsereturnpreSta

·2025-03-20 01:05

努力的搬砖人.·2025-03-20 01:53

软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索

软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索在软件开发领域，数据结构是程序设计的核心基础，其中树和二叉树作为重要的非线性数据结构，在众多场景中都有着广泛应用。

一杯年华@编程空间·2025-03-20 00:46

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

设备树学习（二十三、番外篇-中断子系统之softirq）

既然开始学了，那么还是一次把中断的所有知识都系统的学一下。刚好有蜗窝大神的博客做指引。http://www.wowotech.net/irq_subsystem/soft-irq.html一、前言对于中断处理而言，linux将其分成了两个部分，一个叫做中断handler（tophalf），是全程关闭中断的，另外一部分是deferabletask（bottomhalf），属于不那么紧急需要处理的事情

奔跑的小刺猬·2025-03-20 00:43

http框架核心之ngx_http.c源码分析

ngx_http.c内主要实现了一个模块:ngx_http_module。ngx_http_module是nginx的http框架的一部分，它是所有http模块能够被加载的唯一入口，承担了http块配置解析，合并，以及http框架及其相关数据结构的初始化。它本身是NGX_CORE_MODULE类型，只有一个指令，就是http，如下所示:staticngx_command_tngx_http_com

qiuhui00·2025-03-20 00:13

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。

夏末之花·2025-03-20 00:42

逾越TAO·2025-03-19 23:39

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。一个清晰、规范、易于理解的Schema能够帮助模型更好地理解数据库结构，从而生成更准确的SQL查询。相反，一个混乱、不规范的Schema会增加模型的理解难度，导致生成的SQL查询错误百出。本文将深入探讨NL2SQL任务中Schema的编写标准，详细介绍如何为

kakaZhui·2025-03-19 23:04

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile

FLY_LTL·2025-03-19 22:30

Flink读取kafka数据并写入HDFS

硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021

王知无(import_bigdata)·2025-03-19 22:59

Kafka系列之—向Kafka 写入数据（四）

一，创建Kafka生产者1.1必选的三个属性1.1.1bootstrap.servers指定broker的地址清单，不需要包含所有的broker地址，生产者会从给定的broker里找到其它broker的信息，建议最少提供两个broker的信息。1.1.2key.serializerbroker希望接收到的消息的键和值都是字节数组。1.1.3value.serializer指定的类会将值序列化。1.

葛旭朋·2025-03-19 22:57

机器学习之KMeans算法

文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一，广泛应

知舟不叙·2025-03-19 21:24

Java集合之HashSet集合

文章目录前言一、HashSet集合特点二、HashSet集合的初始化三、HashSet集合中的成员方法1.添加集合元素2.删除集合元素3.查询集合元素4.修改集合元素5、其他成员方法四、集合的遍历总结前言HashSet集合继承了AbstractSet类，实现了Set接口。其框架图如下：一、HashSet集合特点存放单列元素，无序而且不重复。线程不安全，效率高。集合元素可以为null。没有下标，不可

小白的编程日记·2025-03-19 21:51

Java的正则表达式

以下是Java正则表达式的一些基础知识点：1.基本语法字符类:.匹配任意单个字符（除了换行符）。\d匹配任意数字，相当于[0-9]。\D匹配任意非数字。

一朵忧伤的蔷薇·2025-03-19 20:18

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

每日实战：python爬虫之网页跳转-以某博为例

一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口，实现实时热搜数据抓取，重点解决：话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→"雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra"处理流程：1.添加话题标识→#雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra#2.URL编码→%23雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra%233.添加搜索参数→&t=31生成

代码CC·2025-03-19 20:15

华为OD E卷 #30 围棋的气

是指其上下左右方向四个相邻的交叉点中，有几个交叉点没有棋子，由此可知：1、在棋盘的边缘上的棋子最多有3口气（黑1），在棋盘角点的棋子最多有2口气（黑2），其他情况最多有4口气（白1）2、所有同色棋子的气之

时光回响·2025-03-19 20:14

成为编程大佬！！-----＞数据结构与算法（2）——顺序表！！

目录❀简单介绍线性表❀顺序表❀顺序表的存储❀动态存储❀静态存储❀静态存储与动态存储的优缺点❀顺序表操作❀1.初始化顺序表❀2.销毁顺序表❀3.插入数据❀插入数据之判断已满否❀插入操作之尾插❀插入操作之头插

Elnaij·2025-03-19 20:43

基于C语言的数据结构之串——带你熟练掌握串的基本操作！！超级详细！！

目录前言1.数据结构——串1.1基本知识主串、子串、模式串1.2对几个字符串库函数的简单介绍1.2.1strcmp1.2.2strcpy1.2.3strlen1.2.4strcat1.3串的分类1.3.1静态分配内存的串1.3.2动态分配内存的串2.串的基本操作2.1初始化串2.2输出字符2.3插入子串2.4删除子串2.5取子串操作2.6撤销删除操作结束语前言掌握串之前最好先去学习好顺序表和单链表

Elnaij·2025-03-19 20:12

汇川EASY系列之以太网通讯（MODBUS_TCP做从站）

汇川easy系列PLC做MODBUS_TCP从站，不需要任何操作，但是有一些需要知道的东西。具体如下：1、汇川easy系列PLC做MODBUS_TCP从站，，ModbusTCP服务器默认开启，无需设置通信协议（即不需要配置），端口号为“502”。ModbusTCP从站最多支持31个ModbusTCP客户端（ModbusTCP主站）同时连接。2、做为串口通讯的衍生，功能码是应知应会的。具体如下：关于

Amos_ FAT·2025-03-19 19:39

Python 模拟鼠标轨迹算法

AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。

a485240·2025-03-19 19:02

计算机毕业设计之基于Hadoop的热点新闻分析系统的设计与实现

近些年来，随着科技的飞速发展，互联网的普及逐渐延伸到各行各业中，给人们生活带来了十分的便利，热点新闻分析系统利用计算机网络实现信息化管理，使整个热点新闻分析的发展和服务水平有显著提升。本文拟采用PyCharm开发工具，django框架、Python语言、Hadoop大数据处理技术进行开发，后台使用MySQL数据库进行信息管理，设计开发的热点新闻分析系统。通过调研和分析，系统拥有管理员和用户两个模块

微信bishe69·2025-03-19 18:31

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加导出数据功能示例3，TableView15_03导出全部数据示例

创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之添加导出数据功能示例3，TableView15_03导出全部数据示例前言页面效果组件代码代码测试测试代码正常跑通

宝码香车·2025-03-19 18:57

【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？

【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？文章目录【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？

985小水博一枚呀·2025-03-19 17:48

迁移学习基础知识

简介使用迁移学习的优势：1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。原理：对于浅层的网络结构，他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的，将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中，这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力，从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式：1、载入权重后训练所有参数

zhooooooou·2025-03-19 16:44

SQL注入之ORDER BY注入

前言主要介绍本人在学习SQL注过程中遇到关于orderby这个字段的使用心得。一、ORDERBY是什么？orderby在mysql中就是用来对特定字段进行排序的，可以通过字段名进行指定，也可以通过数字1，2，3等进行指定，1就代表第一个字段，2就代表第二个字段，以此类推。因此，我我们就可以通过数字的方式，来判断查询的表格有几个字段，这样就避免了要知道表的字段名称的处境，为后续的sql注入打下基础。

是小七呀呀·2025-03-19 16:42

什么是机器视觉3D引导大模型

机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别

本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念，它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述，而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵，不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去，而且也能够把线性空间中的一个坐标系（基）表换到另一个坐标系（基）去，这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换：定义：基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-19 15:08

Python 机器学习基础之学习基础环境搭建

Python机器学习基础之学习基础环境搭建目录Python机器学习基础之学习基础环境搭建一、简单介绍二、什么是机器学习三、python环境的搭建1、Python安装包下载2、这里以下载Python3.10.9为例3、安装Python3.10.94、检验python是否安装成功，win+R快捷打开运行，输入cmd，打开cmd四、Pycharm环境搭建1、下载Pycharm安装包2、安装Pycharm

仙魁XAN·2025-03-19 15:01

深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索

随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。

Evaporator Core·2025-03-19 15:01

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer

985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

重生之——我用WeakMap和Symbol缔造专属于我的金丝雀~~~【使用WeakMap和Symbol实现属性私有】

#今日份大脑爆炸##看完下面内容包你更进一步理解WeakMap!#不想属性被外人看见？不想是个人都能看见你的属性？那就看看WeakMap，帮你轻松实现你的目标！1.WeakMap：第一版：//WeakMap管理私有属性：consthost=newWeakMap()//这里创建了一个WeakMap实例host,用于存储每个User实例的host属性classUser{constructor(url)

被夏油狠狠爱的悟·2025-03-19 14:57

【SoC基础】单片机之RCC模块

：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载注明出处RCC模块简介RCC（ResetandClockControl）即复位和时钟控制模块，其基本功能总结如下：时钟源管理多源选择：支持多种时钟源，包含内部

望闻问嵌·2025-03-19 14:26

Java基础知识三（运算符）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言更新第三篇文章，这篇文章讲一下Java的运算符相关的知识，对于Java中所有的运算符的种类和内容做一个总结在Java编程中，运算符（Operators）是执行特定操作的符号，它们用于操作变量和数据。本文将详细介绍Java中的运算符种类、用法以及其作用。1.算术运算符（ArithmeticOperators）算术运算符用于执行基本的

浪迹天涯的贺·2025-03-19 13:21

PyTorch 深度学习博客

PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

Linux运维技术之Linux云计算架构

我以下图为基础，说明Linux的架构(architecture)。最内层是硬件，最外层是用户常用的应用，比如说firefox浏览器，evolution查看邮件，一个计算流体模型等等。硬件是物质基础，而应用提供服务。但在两者之间，还要经过一番周折。还记得Linux启动。Linux首先启动内核(kernel)，内核是一段计算机程序，这个程序直接管理管理硬件，包括CPU、内存空间、硬盘接口、网络接口等等

极客事纪·2025-03-19 13:17

制造业数字化转型之工业级远程控制方案选型指南

在“中国制造2025”战略和“双碳”目标的推动下，制造业的数字化转型已经成为了企业提升竞争力、实现高质量发展的关键路径。工业级远程控制方案作为转型的关键支撑技术，通过设备互联、数据驱动和智能运维，正在改变传统的生产管理模式。今天，我们就围绕远程控制技术，结合行业实践和政策导向，为企业提供一份选型指南。一、数字化转型背景下的远程控制需求制造业对远程控制的需求，主要来自三大核心场景：生产设备运维、跨地

2501_90729959·2025-03-19 12:38

3.14学习总结

今天完成了几道关于二叉树的算法题关于二叉树的最小最大深度和数据流中的第k大元素，用到优先队列，学习了有关java的基础知识，学习了双指针法。

2402_88131930·2025-03-19 12:08

【设计模式精讲】开源实战之剖析MyBatis框架：MyBatis中的设计模式之Builder模式

文章目录第七章开源实战7.2剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1MyBatis回顾7.2.1.1MyBatis与ORM框架7.2.1.1MyBatis的基础使用7.2.2MyBatis中使用到的设计模式7.2.2.1Builder模式个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区第七章开源实战7.2剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1MyBatis回顾7.2.1

·2025-03-19 11:37

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的