深度学习之点滴第15页

Java之微信 APIv3 商家转账到零钱SDK版

1、测试类TransferTest：importcom.alibaba.fastjson.JSON;importcom.wechat.pay.java.core.RSAConfig;importcom.wechat.pay.java.core.exception.HttpException;importcom.wechat.pay.java.core.exception.MalformedMess

相思比梦长·2025-03-14 22:41

经典落梯问题

也就是说，如果在柱子i和i+1之

海大超级无敌暴龙战士·2025-03-14 22:41

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接

羊小猪~~·2025-03-14 22:08

「QT」布局类之 QHBoxLayout 水平布局类

✨博客主页何曾参静谧的博客（✅关注、点赞、⭐收藏、转发）文章专栏「QT」QT5程序设计全部专栏（专栏会有变化，以最新发布为准）「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「UG/NX」BlockUI集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」NX定制开发「Py」Python程序设计「Ma

何曾参静谧·2025-03-14 21:28

谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、

二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca

*Major*·2025-03-14 20:27

AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理

数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习

Robin_Pi·2025-03-14 20:25

Qt常用控件之垂直布局QVBoxLayout

垂直布局QVBoxLayoutQVBoxLayout是一种垂直布局控件。1.QVBoxLayout属性属性说明layoutLeftMargin左侧边距。layoutRightMargin右侧边距。layoutTopMargin顶部边距。layoutBottomMargin底部边距。layoutSpacing相邻元素间距。2.QVBoxLayout方法方法说明addWidget把控件添加到布局管理器

laimaxgg·2025-03-14 20:54

LeetCode详解C++版

35.搜索插入位置53.最大子数组和64.最小路径和70.爬楼梯74.搜索二维矩阵82.删除排序链表中的重复元素II88.合并两个有序数组153.寻找旋转排序数组中的最小值162.寻找峰值167.两数之

纵深·2025-03-14 20:18

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过

进取星辰·2025-03-14 19:47

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

智享三代实景无人直播：实景呈现+智能互动，以科技之力稳抓流量与商机

智享三代实景无人直播则反其道而行之，着重强调实景呈现。无论是实体店铺的内部环境，还是工厂的生产车间，亦或是户外产品的实际使用场景，都能通过高清摄像头真实、全面地展示在观众面前。

x13257272926·2025-03-14 18:03

React篇之three渲染

需求：拖拽右侧面板，里面的three模型能够自适应import{useEffect,useState,useRef}from'react'import'./App.css'import*asTHREEfrom'three';import{GLTFLoader}from'three/addons/loaders/GLTFLoader.js';import{debounce}from'lodash';

这个一个非常哈·2025-03-14 17:57

再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖

宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技

移远通信·2025-03-14 17:56

Linux系统之部署记忆配对网页小游戏

Linux系统之部署记忆配对网页小游戏一、小游戏介绍1.1小游戏简介1.2项目预览二、本次实践介绍2.1本地环境规划2.2本次实践介绍三、检查本地环境3.1检查系统版本3.2检查系统内核版本3.3检查软件源四

江湖有缘·2025-03-14 16:18

深入理解信息检索之BM25算法

1.BM25算法简介BM25算法，全称为"BestMatching25"，是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型（如二元独立检索模型）发展而来。它通过一种概率论的方法来衡量文档与用户查询之间的相关性。2.BM25的核心原理BM25算法的核心在于两个主要的概念：逆文档频率（IDF）和词频（TF）调整。逆文档频率（IDF):IDF用

Lunar*·2025-03-14 15:10

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

【2025年35期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股当天分价成交占比数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据，亦或是基本面信息，这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息，从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中，我尝试运用了多种方法，涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数

不会写代码的码农农·2025-03-14 13:55

普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手

普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为一种强大的语言模型，正在改变我们的生活和工作方式。

贫苦游商·2025-03-14 12:53

搞定leetcode面试经典150题之链表

系列博客目录文章目录系列博客目录理论知识单向链表双向链表例题206.反转链表92.反转链表II27.回文链表141.环形链表21.合并有序链表2.两数相加19.删除链表的倒数第N个结点138.随机链表的复制82.删除排序链表中的重复元素II61.旋转链表86.分隔链表理论知识链表是数据结构中一种非常常见且基础的结构，在Java中，链表被广泛应用于解决动态数据存储问题。与数组不同，链表的元素（节点）

醒了就刷牙·2025-03-14 12:52

搞定leetcode面试经典150题之双指针

系列博客目录文章目录系列博客目录理论知识例题125.验证回文串392.判断子序列167.两数之和Ⅱ-输入有序数组283.移动零简单非面试经典150题11.盛最多水的容器中等15.三数之和中等很多内容借鉴B站蜜糖，他讲的很好理论知识双指针虽然是直接用它的理论知识来命名，但是使用两个指针的这一点只是它的表象。双指针:由于数据特征的有序性(大小或者正负)，所以可以证明当前节点一定是优于过往节点，从而可以

醒了就刷牙·2025-03-14 12:22

搞定leetcode面试经典150题之哈希算法

系列博客目录搞定leetcode面试经典150题之哈希算法搞定leetcode面试经典150题之双指针搞定leetcode面试经典150题之滑动窗口文章目录系列博客目录理论知识1.哈希函数（HashFunction

醒了就刷牙·2025-03-14 12:51

超详细Python教程——SQL详解之DDL

SQL详解之DDL我们通常可以将SQL分为四类，分别是DDL（数据定义语言）、DML（数据操作语言）、DCL（数据控制语言）和TCL（事务控制语言）。

月流霜·2025-03-14 12:21

HTML 样式之 CSS 全面解析

在网页开发的世界里，HTML负责搭建页面的结构，而CSS（CascadingStyleSheets，层叠样式表）则承担着渲染HTML元素标签样式的重任，赋予网页丰富的视觉效果。一、CSS的魅力展现CSS能够实现诸如改变文字的样式与颜色（Look!Stylesandcolors）、灵活操控文本（ManipulateText）、设置元素的颜色和盒子模型（Colors,Boxes）等诸多功能，极大地提升

烂蜻蜓·2025-03-14 12:51

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。

IT古董·2025-03-14 12:50

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。

V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

深度学习模块缝合教程：从理论到实践

深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。

RockLiu@805·2025-03-14 12:46

ComfyUI之“注入间隔”（Injection Interval）对生成过程进行控制

含义“注入间隔”通常指的是在生成图像的过程中，某些特定的控制信号或者参数被注入到生成流程中的时间间隔或者步数间隔。在ComfyUI的图像生成流程里，尤其是使用扩散模型生成图像时，整个过程会被拆分成多个步骤逐步迭代，每一步都会对图像进行一些细微的调整和更新。“注入间隔”决定了在这些步骤中，额外的控制信息（如提示词、控制网等带来的影响）在哪些步骤起作用。具体作用1.控制网（ControlNet）应用当

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

linux bash 取得命令执行的结果,Linux的Bash特性之：命令的执行结果以及状态结果...

linux中的命令执行的状态结果：bash通过状态返回值来输出此结果：成功：0失败：1-255命令执行完成之后，其状态返回值保存于bash的特殊变量$?中；命令正常执行时，有命令的返回值：根据命令及其功能不同，结果各不相同；引用命令的执行结果(命令结果)：$(COMMAND)或COMMAND(反引号)例如：ll/tmp/命令运行后返回的结果为命令的执行结果，命令执行成功后的状态结果返回在特殊变量$

寻书人·2025-03-14 11:09

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练

文弱_书生·2025-03-14 11:38

Linux之bash常用命令

第1关：linux之bash常用命令基本知识任务描述本关任务：根据基本知识点，回答一些选择题。

Ssaty.·2025-03-14 11:35

从代码民工到架构大师：为什么顶尖程序员的价值是普通人的100倍？

与之形成鲜明对比的是，隔壁工位的王工总能优雅地抿着咖啡，在系统监控大屏前用几行脚本化解危机。这两个场景每天都在互联网公司的各个部门上演——这就是普通程序员与顶尖技术人才之间的真实差距。

苏师兄编程·2025-03-14 08:20

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。

yueguang8·2025-03-14 08:19

深度学习常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(

Humingway·2025-03-14 07:13

HarmonyOS NEXT应用开发之Web组件预览PDF文件实现案例

介绍本案例通过Web组件实现预览本地PDF文件和预览网络PDF文件，代码为Tabs容器组件包含了两个独立的TabContent子组件，分别标示为预览本地PDF文件和预览网络PDF文件。每个子组件内部构建一个Web组件。第一个Web组件利用resource协议关联本地PDF文件路径以预览本地存储的PDF资源；第二个Web组件则通过配置网络链接属性，实现从互联网加载并预览远程PDF文件内容。效果图预览

AIGC小哈·2025-03-14 06:06

线程中断

一般使用interrupt停止线程，这里有几个与之相关的方法：publicvoidinterrupt(){}//中断线程publicbooleanisInter

Orange#·2025-03-14 06:35

mysql之清理binlog

mysql之清理binlog自动清理手工清理mysql主从开启时，会产生大量如mysql-bin.000***log的文件，当磁盘空间较小时，会大量耗费硬盘空间，所以对mysql进行合适的配置，能够定期清理

hanruiding·2025-03-14 06:00

Wind Framework - PHP Web开发框架

如果您正在寻找一个易于上手、功能全面且富有创新的PHP框架，那么WindFramework就是您的不二之选。功能特

孔岱怀·2025-03-14 05:59

RxSwift 学习笔记第二篇之Observables

目录前言一、什么是Observables二、创建Observable的几种方式1.just1.含义2.实用场景2.of1.含义3.from4.create5.interval三、订阅Observable四、取消订阅（DisposeBag）五、常见操作符六、总结前言这篇博客主要介绍Observables的用法。一、什么是ObservablesObservables是Rx的核心。在Rx中我们看到“Ob

我叫柱子哥·2025-03-14 05:51

Spring设计模式-实战篇之责任链模式

什么是责任链模式？责任链模式是一种行为设计模式，它允许你创建一系列对象，使每个对象都有机会处理请求。在该模式中，请求沿着对象链传递，直到最后一个责任链对象为止，责任链模式包括以下几个要点：Handler接口：定义了处理请求的接口，通常包含一个处理请求的方法。ConcreteHandler具体处理者类：实现了处理请求的方法，并决定是否自行处理请求或将请求传递给下一个处理者。Client客户端：创建责

每天一个java小知识·2025-03-14 04:20

Java设计模式之责任链模式

责任链模式（ChainofResponsibilityPattern）1.概述责任链模式是一种行为型设计模式，它使多个对象都有机会处理请求，从而避免请求的发送者和接收者之间的耦合关系。将这些对象连成一条链，并沿着这条链传递请求，直到有对象处理它为止。责任链模式的核心思想是将请求的处理职责沿着对象链传递，而不明确指定具体哪个对象处理。2.适用场景多个对象可以处理同一个请求：但具体哪个对象处理该请求是

愿时光不负.·2025-03-14 04:49

HarmonyOS NEXT-Flutter混合开发之鸿蒙-代码实践

在Flutter三端分离模式下完成纯血鸿蒙混入的过程中，虽然官方文档提供了一定的指导，但实际操作中可能会遇到一些坑。以下是我在适配过程中的一些经验总结，供各位开发者参考如果有帮助点个赞。在混入过程中是基于咸鱼团队flutter_boost（这里不讨论和其他方案的差别）和自定义FlutterPlugin实现的。主要涉及内容：环境搭建Fluttermodule创建Futter引入flutter_boo

·2025-03-14 04:10

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

常见的深度学习优化器

一直用优化器解决问题，但是没有对它进行一个系统的总结。。不对，系统的总结进行过，只是时过境迁，早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD，只是学着学着就忘记了。后来呢，接触到网上介绍的几种常用的优化器，看着原理挺给力，可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，

青灯剑客·2025-03-14 04:46

深度学习 bert与Transformer的区别联系

TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti

Humingway·2025-03-14 03:14

STL之vector类的模拟实现

博客主页：C-SDN花园GGbond⏩文章专栏：玩转c++目录1.vector的成员变量2.vector的成员函数2.1.vector的迭代器2.2.vector的初始化与销毁2.2.1.构造函数与拷贝构造2.2.2.赋值重载与析构函数2.3.vector的容量操作2.3.1.有效长度与容量大小2.3.2.容量操作2.4.vector的访问操作2.5.vector的修改操作2.5.1.常见的修改操

C-SDN花园GGbond·2025-03-14 03:14

PyTorch 和 Python关系

1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-14 03:13

Python与人工智能：为何它们是天作之合？

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。

纪至训至·2025-03-14 02:10

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