深度学习之经典神经网络第24页

【花雕学编程】Arduino FOC 之DRV8313单路BLDC电机驱动板

Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用ArduinoIDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Ardui

驴友花雕·2025-03-12 21:36

k8s之calico网络

环境介绍在一个物理server上安装三个VM，VM操作系统如下:root@master:~#lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu19.10Release:19.10Codename:eoan一个VM作为master，另外两个VM作为worker:root@master:~#kubec

分享放大价值·2025-03-12 20:00

顺序结构双语言征服：C++与Python秒杀洛谷三大经典入门题

小鱼的游泳时间题目描述解题思路代码实现题目三：P1421小玉买文具题目描述解题思路代码实现顺序结构四步心法常见问题与避坑指南实战扩展（LeetCode真题）顺序结构核心思想输入→处理→输出本文精选洛谷顺序结构题单中三大经典问题

三流搬砖艺术家·2025-03-12 19:58

排序算法终极指南：从冒泡到快排，手把手教你玩转所有排序技巧

8大排序算法全家福一、经典排序算法详解1.冒泡排序（BubbleSort）2.插入排序（InsertionSort）二、高效排序算法3.快速排序（QuickSort）4.归并排序（MergeSort）三

三流搬砖艺术家·2025-03-12 19:57

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

2025年北京市海淀区信息奥赛真题解析（小学组）

专栏特色1.经典算法练习：根据信息学竞赛大纲，精心挑选经典算法题目，提供清晰的代码实现与详细指导，帮助您夯实算法基础。

热爱编程的通信人·2025-03-12 19:53

web前端面试之——原型与原型链

原型与原型链（一）原型理解与记忆核心：F.prototype===f.__proto__===原型对象（原型）f.constructor===F.prototype.constructor===F===f.__proto__.constructor解释：每个函数F（也是对象，js中一切皆对象）在初始化时都拥有一个prototype属性，该属性指向原型对象（即原型）F=newFunction();F

tsuyoii·2025-03-12 18:18

前端面试：原型和原型链

什么是原型对象每一个JavaScript对象(null除外)在创建的时候就会与之关联另一个对象，这个对象就是我们所说的原型对象，每一个对象都会从原型"继承"属性。

啃火龙果的兔子·2025-03-12 18:16

JS面试题之原型

1.什么是原型？答：每一个对象都有它的原型对象，它可以使用自己原型对象上的所有属性与方法。2.获取原型的方法？答：一是通过对象的__proto__获取letcat={name:'猫'}cat.__proto__.eat=function(){console.log('我爱吃鱼')}cat.eat()二是通过构造函数的prototype属性拿到原型functionCat(name,age){this

下一站是未知·2025-03-12 18:46

面试之《前端常见的设计模式》

前端开发中运用多种设计模式可以提高代码的可维护性、可扩展性和可复用性。以下是一些常见的前端设计模式：创建型模式1.单例模式定义：确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。应用场景：在前端中，像全局状态管理对象、数据库连接对象等通常使用单例模式。例如，在React项目中使用Redux管理全局状态，Redux的store就是一个单例，整个应用只有一个store实例。示例代码（JavaScript）

只会写Bug的程序员·2025-03-12 17:45

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck

CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

网络安全之RSA算法

1978年就出现了这种算法，它是第一个既能用于数据加密也能用于数字签名的算法。它易于理解和操作，也很流行。算法的名字以发明者的名字（RonRivest，AdiShamir和LeonardAdleman）命名。但RSA的安全性一直未能得到理论上的证明。RSA的安全性依赖于大数分解。公钥和私钥都是两个大素数（大于100个十进制位）的函数。据猜测，从一个密钥和密文推断出明文的难度等同于分解两个大素数的积

网安-轩逸·2025-03-12 17:11

网络安全之数据加密（DES、AES、RSA、MD5）

刚到公司时，我的工作就是为app端提供相应的接口。之前app使用的是PHP接口，对数据加密方面做得比较少。到使用java接口时，老大开始让我们使用DES加密，进行数据传输，但是后来觉得DES是对称加密，密钥存在客户端不安全，后来就让使用RSA加密：将公钥存在客户端，私钥存放在服务端.这样也就产生了一个问题：虽然客户端发送的加密数据，服务端可以解密，但服务端返回的加密数据，我们客户端没有找到公钥解密

网安-轩逸·2025-03-12 17:11

面试之《原型与原型链》

在JavaScript中，原型（Prototype）和原型链（PrototypeChain）是实现对象继承和属性共享的核心机制。以下是详细介绍：一、原型（Prototype）基本概念每个函数（包括构造函数）都有一个prototype属性，指向一个对象，称为原型对象。当使用new调用构造函数创建实例时，实例内部会有一个隐藏属性__proto__（ES6规范中称为[[Prototype]]），指向构造

只会写Bug的程序员·2025-03-12 17:40

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

广东扑克之锄大地

今年新年没怎么出去玩，跟老婆他们家人一起玩锄大地，广东这里的一种扑克玩法，上到90岁的奶奶，小到10岁的小朋友都知道规则，今天来说说这个玩法，通常如果有人可以被翻倍，自己就算输牌也比赢了赚的多。大小规则花色有大小，从大到小依次为：黑桃、红桃、梅花、方块单次出牌有5种方式：1张、2张、3张、4张、5张，只有跟别人张数一样多，才能大牌单张从大到小依次为：2、A、K、Q、J、10、9、8、7、6、5

真相很简单·2025-03-12 16:08

[转载]快速学习的黄金法则——公开你的学习

许多人只是在"单独学习"，并不断为之付出努力。他们自己不生产任何东西，而是消费内容。你这样做也没什么，

啾啾大学习·2025-03-12 16:05

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=

Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

神经网络探秘：原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-12 14:56

【QwQ-32B-Preview】阿里通义QwQ登场MATH测试超OpenAI o1,开源AI推理新王,为数不多可以与OpenAI o1媲美的模型之一

阿里通义千问今天（11月28日）发布《QwQ:思忖未知之界》博文，推出了QwQ-32B-Preview实验性研究模型，在数学和编程领域，尤其在需要深度推理的复杂问题上，具备卓越的AI推理能力。

Yukuii_0v0·2025-03-12 14:26

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

设计模式之建造者模式：原理、实现与应用

引言建造者模式（BuilderPattern）是一种创建型设计模式，它通过将复杂对象的构建过程分解为多个简单的步骤，使得对象的创建更加灵活和可维护。建造者模式特别适用于构建具有多个组成部分的复杂对象。本文将深入探讨建造者模式的原理、实现方式以及实际应用场景，帮助你更好地理解和使用这一设计模式。1.建造者模式的核心概念1.1什么是建造者模式？建造者模式是一种创建型设计模式，它将复杂对象的构建过程与其

wenbin_java·2025-03-12 13:21

WBC已形成“东亚-美洲双中心”格局·棒球1号位

世界棒球经典赛（WBC）作为全球最高水平的国家队棒球赛事，参赛队伍按实力、地域和历史表现可分为多个“阵营”。

棒球1号位·2025-03-12 13:18

spring源码之源码之单例bean的创建流程

单例bean是什么用人话讲就是你无论在哪调用这个bean注入这个bean，都是同一个bean。因此需要确保其线程安全。这通常通过无状态设计、同步机制或线程局部变量等方式实现在哪开始创建Bean？在刷新容器的时候，在刷新完成的前一步（finishBeanFactoryInitialization方法）创建Bean（非懒加载的单例bean）今天就从finishBeanFactoryInitializa

zangs_zangsheng·2025-03-12 13:47

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14基础固定表头示例

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）之添加列宽调整功能,示例Table14基础固定表头示例页面效果指令输入

宝码香车·2025-03-12 13:17

git常见问题之git pull时Automatic merge failed; fix conflicts and then commit the result.

Administrator@PC-20151117FT04MINGW64/e/AsWorkspace/AndroidStudy(master)$gitpulloriginmaster--allow-unrelated-historiesFromgithub.com:nonfuxinyang/android-study *branch master ->FETCH_HEADAuto-m

信阳农夫·2025-03-12 13:46

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

算法学习系列（四十五）：DFS之剪枝与优化

目录引言DFS之剪枝与优化一、小猫爬山二、木棒三、数独四、总结引言关于这个DFSDFSDFS的剪枝和优化确实难度是非常的大，从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度，而且难度不亚于DPDPDP

lijiachang030718·2025-03-12 12:10

当量子计算遇上互联网安全：挑战与革新之路

这项技术以其超越经典计算机的计算能力，为科学、医药和物流等领域带来了颠覆性变革。然而，对于互联网安全来说，量子计算却像是一把双刃剑。

Echo_Wish·2025-03-12 12:09

算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解

在算法学习中，广度优先搜索（BFS）适用于解决最短路径问题、状态转换问题等。深度优先搜索（DFS）适合路径搜索等问题。本文将介绍如何利用广度优先搜索解决寻找3个3、5、8升水桶均分8升水的最优解及深度优先搜索寻找可以解决此问题的所有解决方案。问题描述我们有三个水桶，容量分别为3升、5升和8升。初始状态下，8升的水桶装满水，其他两个水桶为空。我们的目标是通过一系列倒水操作，最终使得8升水桶中的水被均

修己xj·2025-03-12 11:39

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

蒸馏：主要思想是，通过大模型指导小模型学习。剪枝：网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调。紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量，后者促进信息在不同组之间流转

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

计算机网络之应用层（电子邮件）

一、电子邮件的基本概念电子邮件（ElectronicMail，简称E-mail）是一种用电子手段提供信息交换的通信方式，它通过互联网上的电子邮件系统，使用户能够以非常低廉的价格和非常快速的方式，与世界上任何一个角落的网络用户联系。这些电子邮件可以是文字、图像、声音等各种方式，同时用户还可以得到大量免费的新闻、专题邮件，并实现轻松的信息搜索。二、电子邮件的起源与发展电子邮件的历史可以追溯到20世纪6

DKPT·2025-03-12 11:34

Vue:class与style绑定

Class绑定之字符串形式.static{border:1pxsolidblack;background-color:aquamarine;}.big{width:200px;height:200px;

真der~啊·2025-03-12 11:33

P1784 数独(搜索与回溯)

这道题是一道经典的搜索与回溯问题，由于数独时空复杂度有限，所以搜索与回溯也可以解决问题，我们从数独的性质入手，满足每一行、每一列、每一个粗线宫内的数字均含1−9，不重复，那么我们需要

I AM_SUN·2025-03-12 10:59

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

Android15音频进阶之快速解析tombstones(一百一十)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课

Android系统攻城狮·2025-03-12 10:23

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

现有的机器学习模型保存方法有三种，分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5（存储深度学习模型的权重）二.Python保存模型的三种方式1.方式一：pickle模块【通用】pickle

福葫芦·2025-03-12 09:22

JSON-RPC-CXX深度解析：C++中的远程调用利器

JSON-RPC以其简洁的JSON数据格式，使得不同的系统之

极地星光·2025-03-12 09:22

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。

赵大仁·2025-03-12 09:48

OTP单片机调试工具之—应广单片机ADC调试案例

上一篇文章说到了‘OTP单片机调试工具’的大概使用方法，现在做一个案例来说明情况。这个案例是使用应广单片机ADC对可调电阻中间抽头电压值进行采样，分别用12bit和8bit进行显示，使用vdd做参考，采样数据没有进行滤波，通过串口进行传输，直接输出到‘OTP单片机调试工具’进行显示目标Mcu应广pfs122测试程序也很简单，在一个while循环里面，有空就进行采样，然后每隔50ms向‘OTP单片机

zhongvv·2025-03-12 08:45

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

linux下热插拔事件的产生是怎样通知到用户空间，kobject_uevent_env之uevent【转】...

转自：http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/82598881．kobject,ktype,kset1)kobject:代表sysfs中的目录。2)ktype:代表kobject的类型，主要包含release函数和attr的读写函数。比如，所有的bus都有同一个bus_type；所有的class都有同一个class_type。3)kset:包含了s

weixin_33935777·2025-03-12 08:42

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

人工智能机器学习算法分类全解析

ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型

power-辰南·2025-03-12 07:08

深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐

在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。

芯作者·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

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Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。

无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

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