深度学习之网络结构笔记

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。
Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在
Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

mysql学习笔记(八):分页查询

应用场景：当要显示的数据，一页显示不全，需要分页提交sql请求语法：select查询列表from表【jointypejoin表2on连接条件where筛选条件groupby分组字段having分组后的筛选orderby排序的字段】limit【offset,】size;offset要显示条目的起始索引（起始索引从0开始）size要显示的条目个数特点：①limit语句放在查询语句的最后②公式要显示的页
代码魔法师Sunny·2025-01-19 23:22

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用，通过feature_importances_属性，您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要，从而可以进行特征选择或特征工程，以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
一叶_障目·2025-01-19 23:21

Spring Security(maven项目) 3.0.2.5版本中改

实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度本期目标《对上一期的内容进行一波改革，迭代》原因：写的太烂内容回顾：我们对DeleatingFilterProxy
严欣铷·2025-01-19 22:16

学习笔记081——如何备份服务器中MySQL数据库数据？

方法：可以通过编写sh脚本的方式，结合Linux中的crontab定时任务来实现定时备份数据的功能。sh脚本如下：#!/bin/bash#要备份的数据库DB_NAME="wms"#数据库账号DB_USER="root"#数据库密码DB_PASSWORD="123456"#数据备份存放目录BACKUP_DIR="/home/htl/backup"mkdir-p$BACKUP_DIR#备份文件名BAC
上下求索.·2025-01-19 22:46

隐语课程 隐语架构概览学习笔记

隐语架构包含：产品层、算法层、计算层、资源层和硬件层隐语产品：定位：通过可视化产品，降低终端用户的体验和演示成本。通过模块化API降低技术集成商的研发成本。人群画像：作为隐语的直观入口，隐语保护计算从业者均应该关注产品：SecretPad：轻量化安装、快速验证POC、可定制集成；多部署形态：中心模式、P2P模式全栈产品：MPC、TEE、SCQLSecretNote：Notebook形式、交互式建模
皓月雪·2025-01-19 22:43

AI 在播客领域的应用

播客以语言交谈为主，是大语言模型AI可以大展拳脚的地方，比如播客简介，播客节目笔记（shownotes）的自动化生成，播客节目单自动化推荐等等。
姚家湾·2025-01-19 21:00

【JVM】—G1 GC日志详解

G1GC日志详解⭐⭐⭐⭐⭐⭐Github主页https://github.com/A-BigTree笔记链接https://github.com/A-BigTree/Code_Learning⭐⭐⭐⭐⭐
一棵___大树·2025-01-19 20:30

6-1.Android 对话框之基础对话框（普通、单选、多选、列表）

对话框对话框（Dialog）是一种常用的UI组件，它主要用于显示信息、接收用户操作反馈对话框可以包含各种元素，但是主要还是以文本、按钮为主，其次是列表其中，基础对话框是Android中最简单的对话框，而后是进度对话框、自定义对话框等基础对话框使用4步走创建AlertDialog.Builder对象，它用于构建对话框AlertDialog.Builderbuilder=newAlertDialog.
我命由我12345·2025-01-19 20:59

kafka

Kafka学习之路Kafka必知必会kafka核心原理go操作kafka消息队列之-KafkaKafka分区分配策略或(https://blog.csdn.net/u013256816/article/
宋song一·2025-01-19 20:28

python之str与bytes互转

#-*-coding:utf-8-*-bytes_object =b"example"#strobjectstr_object ="example"#方法（1）#str转bytesbytes(str_object,encoding="utf8")#bytes转strstr(bytes_object,encoding="utf-8")#方法（2）#str转bytesstr.encode(str_ob
ancy_i_cv·2025-01-19 20:56

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技术、造福后来者！一、GAM在时间序列中的应用时间序列
智识小站·2025-01-19 20:23

游戏开发中不容忽视的粘包问题解析

今天，咱们就深入探讨一下粘包问题产生的缘由以及应对之策。一、粘包问题的成因（一）发送端因素缓存机制：TCP协议在传输层运作时，自带一套提升效率的缓存策略。
阿贾克斯的黎明·2025-01-19 19:20

《Spring微服务实战》读书笔记

福利置顶，PDF版本电子书下载地址：百度网盘，密码:e45d。还是比较习惯中文阅读，因为速度足够快，毕竟我这样的菜逼要看的书籍太多，啃英文不知道得啃到什么时候（读英文文档不是问题，毕竟小硕毕业）。百度下载的这个中译本是迷途书童翻译的，很感谢。但是，这翻译的水平明显有待提高啊，很多地方明显感觉就是机器翻译的结果。Areyoukiddingme？另：本书基于Camden.SR5版本，略显过时。第一章欢
johnny233·2025-01-19 19:50

MyBatis学习笔记

MyBatis学习笔记MyBatis绪论功能：访问数据库相当于增强版JDBC官网：mybatis–MyBatis3|简介MyBatis环境JDK1.8MySQL5.7/8.0（经典！）
繁星依月·2025-01-19 19:16

sed学习笔记1

0.引用《Linux命令行与shell脚本编程大全.第3版by布鲁姆，布雷斯纳汉》第19章，第21章1.今晚回家学习总结
我要精通C++·2025-01-19 19:16

后悔呀，自从用了SkyWalking分布式链路追踪，现在睡得越来越香了

上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式：SpringCloudSleuth+ZipKin，这种方案目前也是有很多企业在用，但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术，Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的
Bad_Ape·2025-01-19 18:45

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。
编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。
编程小郭·2025-01-19 18:45

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。
SEU-WYL·2025-01-19 17:06

工具链 之 Vite 常见的共享选项配置（二）

这些配置通常包括插件、别名、CSS预处理器设置。1.插件（Plugins）插件是Vite生态系统中的核心部分，用于扩展Vite的功能。一些插件（如@vitejs/plugin-vue对于Vue项目）是项目所必需的，并且在所有环境中都应该被包含。//vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue
**之火·2025-01-19 17:01

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技
智识小站·2025-01-19 17:31

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。
wit_@·2025-01-19 16:53

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

golang学习笔记08——如何调用阿里oss sdk实现访问对象存储？

os框架使用案例，欢迎star案例：基于golang开发的一款超有个性的旅游计划app经历golang实战大纲golang优秀开发常用开源库汇总想学习更多golang知识，这里有免费的golang学习笔记专栏首先确保安装了阿里云
GoppViper·2025-01-19 16:17

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

Matplotlib教程

它也可以用于Python和IPythonshell，Jupyter笔记本和Web应用程序服务器。面向读者本教程专为希望获得数据可视化基础知识的学员而
weixin_30905133·2025-01-19 15:12

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

这一次我们来了解一下假设检验中另一个重要检验-F检验什么是F检验？F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐
雏Carnation·2025-01-19 15:42

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的
小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

芝法酱学习笔记（2.5）——elastic-search 8.x初探（自用）

一、elastic-search的下载官网的下载地址在这里。官网文档地址在这里访问路径是doc/search让人惊呆了，新版的elastic-search竟然需要JDK23。ThelocaledatabaseusedbyElasticsearch,usedtomapfromvariousdateformatstotheunderlyingdatestorageformat,dependsonthe
芝法酱·2025-01-19 14:07

ESP32学习笔记_FreeRTOS(6)——Event and Notification

博客提供了多个代码示例，展示了如何使用事件组和任务通知在多任务环境中实现任务同步，特别适用于任务间的依赖关系和信号传递前言：本文档是本人在依照B站UP：Michael_ee的视频教程进行学习时所做的学习笔记
flashier·2025-01-19 14:07

微信小程序之单选框

微信小程序中的单选框（Radio）是一个常用的输入组件，用于在多个选项中进行选择。常见的应用场景有性别选择、选项过滤、问卷调查等。本文将介绍小程序中单选框的特点和作用及相应示例。一、单选框的特点和作用特点：单一选择：用户只能选择一个选项，适合于互斥项的选择。分组显示：单选框通常是一个选项组的形式，多个单选框的组合，一般会有相同的name属性，以便在选择时实现互斥效果。简洁明了：界面简洁，有助于用户
ch_s_t·2025-01-19 14:06

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

2024年软考信息安全工程师备考学习笔记汇总

信息安全工程师分属“信息系统”专业，位处中级资格，2016年下半年，第一次开考信息安全工程师（中级）考试。目前每年考试一次。已开考六次，2016年11月12日，2017年5月20日，2018年5月26日，2019年5月25日，2020年11月7日，2021年11月6日，2022年11月5日，2023年11月4日为第八次考试。第五次至第八次考试，采用第二版教材。信安精品课|月梦工作室(moondre
月梦工作室·2025-01-19 13:59

自强学堂mysql_Django ——自强学堂学习笔记

(一)、启动服务器E:\ScienceSoft\Python\Django\Django_project>pythonmanage.pyrunserver0.0.0.0:8000Performingsystemchecks...Systemcheckidentifiednoissues(0silenced).July22,2017-17:00:33Djangoversion1.11.3,using
weixin_39792049·2025-01-19 13:27

Node.js+Express 开发之Cookie、Session 使用详解

为什么有cookie和session？因为HTTP协议是没有状态的，当用户再次访问网站时，没法判断之前是否登陆过，于是就有了cookies和session，用来保存用户的一些信息。cookie和session区别？cookie是存放在客户端浏览器的，每个域名下通常限制为50个cookie，每个cookie的值大小限制为4K。session是存放在服务器端的，可以存储无限大的数据，但大量的sessi
MINO吖·2025-01-19 12:23

django笔记

init:初始化执行方法setting:配置文件urls:路由刚创建出来的项目分为两级：第一级：项目文件夹manage.py第二级是我们的关键：settings项目的总配置文件urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分
幸福诗歌·2025-01-19 12:20

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

Django几条命令，一定要牢记(Python学习笔记)

Django项目搭建流程流程（切记使用中文）安装包安装下载安装包，解压运行pythonsetup.pyinstall命令安装python-mpipinstalldjango新建一个djangoprojectdjango-admin.pystartprojectproject_name特别是在windows上;如果报错，尝试用django-admin代替django-admin.py试试JetBra
代码帮·2025-01-19 11:48

论C++和Python哪个更优越(一)

一.前言C++,C语言的2.0版本,开发语言中的一把利剑Python,多种开发语言的结晶,代码界的后起之秀------------------------------------------------
UnwaterBreathing·2025-01-19 11:17

矩阵碰一碰发视频之视频剪辑功能开发全解析，支持OEM

在短视频风靡的当下，矩阵碰一碰发视频结合视频剪辑功能，为内容创作与传播带来了全新的活力。本文将深入探讨这一创新功能的源码搭建过程，助力开发者打造出功能强大且用户体验良好的视频处理系统。一、技术选型前端技术框架：选用React作为前端开发框架，其高效的虚拟DOM机制和组件化开发模式，能显著提升开发效率与应用性能。借助ReactHooks，可更便捷地管理组件状态与副作用。UI库：采用AntDesign
余~~18538162800·2025-01-19 11:14

基于Docker官方php:5.6.40-fpm镜像构建支持66个常见模组的php5.6.40镜像

因软件世界之复杂和个人能力之限，难免疏漏和错误，
沉思的归零者·2025-01-19 11:44

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43
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