深度学习之点滴

JavaEE之常见的锁策略

前面我们学习过线程不安全问题，我们通过给代码加锁来解决线程不安全问题，在生活中我们也知道有很多种类型的锁，同时在代码的世界当中，也对应着很多类型的锁，今天我们对锁一探究竟！1.常见的锁策略注意:接下来介绍的锁策略不仅仅是局限于Java.任何和"锁"相关的话题,都可能会涉及到以下内容.这些特性主要是给锁的实现者来参考的.我们普通的程序猿也需要了解⼀些,对于合理的使用锁也是有很大帮助的.1.1乐观锁v
所待.383·2025-01-17 06:04

大数据框架之kafka详解

目录1kafka介绍1.1kalka是什么？1.2Kafka内部原理1.3为什么需要消息队列？2Kafka的消息系统语义3Kafka生产过程分析3.1写入方式3.2分区（Partition）3.3副本（Replication）3.4Producer写入流程3.5消费者组3.6消费方式扩展：纠删码技术1kafka介绍1.1kalka是什么？可以简单的将kafka看做是一种消息队列，启动生产者与消费者
xingchensuiyue·2025-01-17 06:30

python html解析查找字符串_python爬虫之html解析Beautifulsoup和Xpath

BeautiifulsoupBeautifulSoup是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取HTML/XML数据。BeautifulSoup用来解析HTML比较简单，API非常人性化，支持CSS选择器、Python标准库中的HTML解析器，也支持lxml的XML解析器。BeautifulSoup3目前已经停止开发，推荐现在的项目使用BeautifulSoup4。Beautii
邓凌佳·2025-01-17 05:27

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
·2025-01-17 05:02

Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测

该项目结合了计算机视觉技术和深度学习物体检测。1、系统主要功能车道检测：使用边缘检测和霍夫线变换检测道路车道。汽车检测：使用YOLOv8模型识别汽车并在汽车周围绘制边界框。
old_power·2025-01-17 05:50

鸿蒙数据可视化系列之使用McCharts框架代码bug记录

1.目前发现在折线图里面series的data数据类型定义有bug，应该是data：Array，代码位置oh_modules/.ohpm/[email protected]/oh_modules/@mcui/mccharts/src/main/ets/utils/chartInterface.ts//数据层的特征接口interfaceSeriesInterface{name:string,color?
比较好记·2025-01-17 04:19

每天五分钟深度学习框架pytorch:快速搭建VGG网络的基础模块VGG块

本文重点前面我们介绍了VGG神经网络，我们知道VGG是由许多的VGG块构成，那么本文我们将使用pytorch搭建VGG块代码实现：importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padd
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-17 04:16

网络安全、Web安全、渗透测试之笔经面经总结

本篇文章涉及的知识点有如下几方面：1.什么是WebShell?2.什么是网络钓鱼？3.你获取网络安全知识途径有哪些？4.什么是CC攻击？5.Web服务器被入侵后，怎样进行排查？6.dll文件是什么意思，有什么用？DLL劫持原理7.0day漏洞8.Rootkit是什么意思9.蜜罐10.ssh11.DDOS12.震网病毒：13.一句话木马14.Https的作用15.手工查找后门木马的小技巧16.描述O
网络安全Ash·2025-01-17 04:10

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

CDP中的Hive3之Hive Metastore（HMS）

CDP中的Hive3之HiveMetastore（HMS）1、CDP中的HMS2、HMS表的存储（转换）3、HWC授权1、CDP中的HMSCDP中的HiveMetastore（HMS）是一种服务，用于在后端
对许·2025-01-17 02:31

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。
任义礼智信·2025-01-17 02:01

Oracle SQL每日一问之ORA-01723:zero-length columns are not allowed

我：CREATETABLETABLE_1PARALLEL8ASSELECT/*+parallel(8)*/t1.emp_no,NULLemp_nameFROMtemp1t1;[AI机器人bot:]在你的SQL语句中，错误"zero-lengthcolumnsarenotallowed"可能是由于在创建表时没有为`NULLemp_name`指定数据类型。即使在`CREATETABLE...ASSEL
yan han·2025-01-17 02:29

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。
KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

但随着深度学习的发展，Sigmoid函数逐渐被替代，主要原因包括：梯度消失问题：当输入绝对值较大时，梯度趋近于零，导致权重更新困难。非零中心问题：输出值始终为正，可能
KeyPan·2025-01-17 02:28

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。
肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

JAVA之装饰模式

装饰模式是一种结构型设计模式，允许在不改变对象接口的前提下，动态地给对象添加新的功能。通过创建装饰器类，可以灵活地扩展对象的行为，而无需修改原有的类结构。装饰模式的核心思想是使用组合关系来替代继承关系，从而提高系统的灵活性和可扩展性。装饰模式的组成部分Component（组件）接口：定义一个对象的接口，可以给这些对象动态地添加职责。ConcreteComponent（具体组件）类：实现Compon
程序研·2025-01-17 01:21

JAVA之原型模式

原型模式（PrototypePattern）属于创建型模式，它允许一个对象通过复制自身来创建一个新的对象，而无需通过构造函数创建。这种模式特别适用于创建复杂对象时，避免构造函数的复杂性，同时提高性能。以下是关于原型模式的详细介绍、JAVA代码实现、运行结果及注释。一、原型模式概述定义原型模式：用原型实例指定创建对象的种类，并通过复制这些原型创建新的对象。主要角色（1）抽象原型（Prototype）
程序研·2025-01-17 01:21

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

背景与动机在深度学习领域，如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。
呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

Java设计模式之单例模式

单例模式(SingletonPattern)：确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例，这个类称为单例类，它提供全局访问的方法。单例模式是一种对象创建型模式。单例模式有三个要点：一是某个类只能有一个实例；二是它必须自行创建这个实例；三是它必须自行向整个系统提供这个实例。对单例的实现可以分为两大类——懒汉式和饿汉式，他们的区别在于：懒汉式：指全局的单例实例在第一次被使用时构建
倚-天-照-海·2025-01-17 01:46

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-17 01:14

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15/ 30）

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青云交·2025-01-17 01:14

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）

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青云交·2025-01-17 01:43

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之数据脱敏技术在大数据中的应用与挑战

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之 Apache Beam：统一批流处理的大数据新贵

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青云交·2025-01-17 01:43

大数据新视界 --大数据大厂之 Volcano：大数据计算任务调度的新突破

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之 GraphQL 在大数据查询中的创新应用：优化数据获取效率

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合：开创智能未来的新篇章

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青云交·2025-01-17 00:42

PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

从基础到深入，适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
屿小夏·2025-01-17 00:12

vue3中的provide和inject实用案例之基于el-dialog的命令式弹框，直接一行js代码打开

需求场景某些情况下，我们要使用一个弹框组件的时候一般都是这样使用：Thisisadialogimport{ElDialog}from'element-plus'import{ref}from"vue";constdialogVisible=ref(false)constopen=()=>{dialogVisible.value=true}也就是说，每次想要有一个弹框打开功能都需要引入ElDialo
·2025-01-17 00:44

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题
盼小辉丶·2025-01-17 00:10

【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法：基于原型引导的领域感知渐进表示学习（一）

【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法：基于原型引导的领域感知渐进表示学习（一）【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习
努力学习的大大·2025-01-17 00:38

单例模式的几种实现方式

/***@author:dlwlrma*@data2025年01月15日16:34*@Description单例模式之懒汉单例*/publicclassSingleton{//私有静态
dlwlrma-IU·2025-01-17 00:36

JAVA之单例模式

单例模式（SingletonPattern）是一种设计模式，用于确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来获取该实例。在软件设计中，单例模式常用于控制对资源的访问，例如数据库连接、线程池等。以下是单例模式的详细介绍及JAVA代码实现。一、单例模式的优点控制资源的使用，避免资源的多重占用。提供全局访问点，方便资源的管理。系统中只有一个实例，减少内存开销。避免对资源的多重占用，提高系统的性能。二、
程序研·2025-01-16 23:04

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork
盼小辉丶·2025-01-16 23:03

关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势

一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析，彻底颠
yongyoudayee·2025-01-16 23:32

数据驱动决策：企业如何利用ScriptEcho优化市场策略和产品开发

引言：数据驱动决策的重要性与市场挑战在数字化时代，数据是企业的重要资产之
·2025-01-16 23:53

五天市值蒸发 2000 亿美元 ｜ Swift 周报 issue 35

是站在生命之巅，嘲笑死神的无能？还是跪在生活边缘，寻求生存的可能？Swift社区始于渺小，行至辽阔！周报精选新闻和社区：五天市值蒸发2000亿美元，苹果公司怎么了
·2025-01-16 23:40

python pycharm 书籍_一份超级完整实用的 PyCharm 图解教程，8K 字赶紧收藏起来

转载自今日头条：Python之眼PyCharm是一种PythonIDE，可以帮助程序员节约时间，提高生产效率。那么具体如何使用呢？
weixin_39841717·2025-01-16 22:26

线程池参数的动态化原理及集成nacos实践

❃博主首页：「码到三十五」，同名公众号:「码到三十五」，wx号:「liwu0213」☠博主专栏：♝博主的话：搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基Java
码到三十五·2025-01-16 22:19

Spring核心面试题汇总

❃博主首页：「码到三十五」，同名公众号:「码到三十五」，wx号:「liwu0213」☠博主专栏：♝博主的话：搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基文章目录
码到三十五·2025-01-16 22:18

YOLOV8涨点技巧之MCA多维协作注意力模块

1.算法设计：基于MCA的YOLOv8优化1.1总体架构YOLOv8的优化算法在原有架构的基础上，引入了MCA模块，以增强特征提取能力和目标定位精度。MCA模块被嵌入到YOLOv8的主干网络（Backbone）和特征金字塔网络（FPN）中，用于捕捉多维度的上下文信息。1.2MCA模块设计MCA模块的核心思想是通过多维度的注意力机制（如通道注意力、空间注意力和尺度注意力）来增强特征表示。其结构如下：
呆头鹅AI工作室·2025-01-16 21:18

【精选】基于RFCBAMConv与YOLOv8优化的杂草分割系统 农业智能检测平台、深度学习图像分割与注意力机制融合 杂草智能识别与分类系统、深度学习目标分割优化改、进型YOLOv8杂草图像分割系统

博主介绍：✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。技术范围：我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nod
程序员阿龙·2025-01-16 21:46

SMBus 协议详解

尽管SMBus和I2C协议有相似之
憧憬一下·2025-01-16 21:10

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量监控：实时监测异常数据（下）（18/ 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 21:10

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量保障：数据清洗与验证的策略（上）（17/ 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 21:40

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：集群资源动态分配的智慧（上）（23 / 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 21:09

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：优化数据加载的实战技巧（下）（16/30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 20:39
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