深度学习之Caffe笔记

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

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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）

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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）

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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）

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青云交·2025-01-16 20:39

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：应对海量复杂数据的挑战（上）（7/30）

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青云交·2025-01-16 20:09

大数据新视界 -- 大数据大厂之优化大数据计算框架 Tez 的实践指南

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青云交·2025-01-16 20:09

大数据新视界 -- 大数据大厂之 AI 驱动的大数据分析：智能决策的新引擎

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青云交·2025-01-16 20:08

大数据新视界 --大数据大厂之 从 Druid 和 Kafka 到 Polars：大数据处理工具的传承与创新

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青云交·2025-01-16 20:07

大数据新视界 --大数据大厂之 DataFusion：超越传统的大数据集成与处理创新工具

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青云交·2025-01-16 20:07

大数据新视界 --大数据大厂之深度优化 Alluxio 分层架构：提升大数据缓存效率的全方位解析

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青云交·2025-01-16 20:37

大数据新视界 --大数据大厂之 Alluxio：解析数据缓存系统的分层架构

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 20:36

大数据新视界 --大数据大厂之 Druid 实时数据分析平台在大数据中的应用

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 20:35

为AI聊天工具添加一个知识系统 之32 三“中”全“会”：推理式的ISA（父类）和IOS（母本）以及生成式CMN （双亲委派）之1

本文要点和问题要点三“中”全“会”：推理式的ISA的（父类-父类源码）和IOS的（母本-母类脚本）以及生成式CMN（双亲委派-子类实例）。数据中台三端架构的中间端(信息系统架构ISA：proxyserverAPI（消解-回收代理的应用程序接口）)，业务中台三层结构(智能操作系统：brokerserviceSPI（消费者-生产者代理的服务提供者接口）)的中间层和技术中台三方模块的中间块（带伺服跟随控
一水鉴天·2025-01-16 20:03

Obsidian 与其他生产力工具集成

介绍Obsidian是一款功能强大的笔记和知识管理工具，但与其他生产力工具集成时，其真正潜力才会得到释放。
MaximusCoder·2025-01-16 20:32

Java使用JDBC开发 之 SQL注入攻击和解决方案

一、注入攻击======在用户登录的时候，我们往往需要输入账号和密码，通过账号和密码和数据库中保存的账号密码进行匹配，匹配成功则登录成功，但是在匹配的时候会存在注入攻击的安全隐患，在输入账号和密码的时候，在末尾加上“or”再接上任何为真的语句，这样一来，有真就为真，这样也能登录成功。现有mylogon数据库，里面有users数据表，存储了账号和密码，使用Java通过JDBC操作数据库来模拟一下注入
2401_85958150·2025-01-16 20:01

Cherno C++学习笔记 P53 模板

这篇文章我们会讲一下C++模板，这个是一个非常有意思的且有用的东西，我们平时使用的STL其实就是基于模板编写的。它几乎就像一个宏，可以去做我们想做的任何事情。模板也可以称其为泛型，但是它比泛型要强大得多。模板是一个非常非常大的话题，所以这里我们只会讲解它简单的应用。它的本质是可以根据我们自己的用途，为其定义一个模板，然后编译器会根据我们给出的规则来帮助我们编写代码，可以让我们省去很多麻烦。所以使用
14_11·2025-01-16 19:21

ASP.NET Core - 配置系统之配置读取

ASP.NETCore-配置系统之配置读取1.配置读取一个应用要运行起来，往往需要读取很多的预设好的配置信息，根据约定好的信息或方式执行一定的行为。
啊晚·2025-01-16 18:51

整理了一些上课学dw的笔记

整理了一下上课学dw的资料第一章：网页概述怎样查看网页的源代码：在网页的空白处右击，选择查看源代码，就可以看到网页的HTML代码文件，若表示是用HTMLS版本开发的网站。网页的相关概念：IP地址是：主机66.124.34.560-255之间域名：对应IP地址的www.sdcit.cnURL：网页的地址http://www.sdcit.cn/xyzx/jindex.htmlhttp:传输协议。HTM
臨鱼羡上天·2025-01-16 18:17

《CPython Internals》阅读笔记：p151-p151

《CPythonInternals》学习第9天，p151-p1510总结，总计1页。一、技术总结无。二、英语总结(生词：1)1.marshal(1)marshalingMarshallingormarshaling(USspelling)istheprocessoftransformingthememoryrepresentationofanobjectintoadataformsuitablef
·2025-01-16 18:14

《CPython Internals》阅读笔记：p118-p150

《CPythonInternals》学习第8天，p118-p150总结，总计33页。一、技术总结补充一些本人整理的关于Context-FreeGrammar(CFG)的知识。1.symbol(符号)Amathematicalsymbolisafigureoracombinationoffiguresthatisusedtorepresentamathematicalobject（符号是一个数字或数
·2025-01-16 18:09

6. NLP自然语言处理（Natural Language Processing）

随着深度学习技术的发展，NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展，推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语
啊波次得饿佛哥·2025-01-16 18:44

人工智能在医疗领域的应用

医疗机器人是其中之一，如智能假肢、外骨骼等可修复受损身体，IBM的达・芬奇手术系统等则能承担手术或医疗保健功能.智能药物研发借助深度学习技术，可快速准确挖掘筛选化合物或生物，缩短新药研发周期、降低成本、
·2025-01-16 18:36

《CPython Internals》阅读笔记：p97-p117

《CPythonInternals》学习第7天，p97-p117总结，总计21页。一、技术总结1.词法分析(lexicalanalysis)根据《Compilers-Principles,Techniques,andTools》(《编译原理》第2版)第5页：Thefirstphaseofacompileriscalledlexicalanalysisorscanning.Thelexcicalan
·2025-01-16 18:03

HTML专题之DOCTYPE

前言石匠敲击石头的第1次有一道经典的前端面试题：DOCTYPE是什么？这个问题在网上一搜有很多相关的文章，如果让我自己回答竟然让我脑子里一片空白，我的印象里加了就表示这个网页的版本是HTML5，但是这样的回答在面试时肯定是不行的，看了很多网上的文章，决定写一篇文章来梳理一下，第一次写文章，如果有哪里讲的不对或者不完整，欢迎大家指出错误。DOCTYPE是什么DOCTYPE翻译成中文的话表示“文档类型
·2025-01-16 18:02

《CPython Internals》阅读笔记：p96-p96

《CPythonInternals》学习第6天，p96-p96总结，总计1页。一、技术总结1.parser-tokenizerp92,Creatingaconcretesyntaxtreeusingaparser-tokenizer,orlexer.p96,CPythonhasaparser-tokenizermodule,writteninC.当做这在92页提到parser-tokenizer的
·2025-01-16 18:01

深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理
大地之灯·2025-01-16 18:11

Spring Cache自定义过期时间

使用caffeine简单举个例子，主要依赖有：org.springframework.bootspring-boot-starter-web2.7.18org.springframework.bootspring-boot-starter-cache2.7.18c
·2025-01-16 17:53

大数据学习笔记——zookeeper在hadoop集群中的作用

zookeeper主要是用来搭建高可用的Hadoop集群，即HighAvailability，简称(HA)测试中集群是可以不需要高可用的，即使用一个namenode即可。但是在生产环境中为了提高集群的可靠性，需要增加一个namenode备用，当active的namenode挂了之后，系统会启动standby的namenode。这就需要zookeeper监控namenode的状态。
鹅鹅鹅呢·2025-01-16 17:08

应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】

数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域：数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具：Python/
拉勾科研工作室·2025-01-16 17:36

云原生之使用Docker部署Mysql数据库

云原生之使用Docker部署Mysql数据库一、检查本地系统环境1.检查系统版本2.检查docker版本3.检查docker状态二、使用Docker部署mysql1.下载mysql镜像2.创建数据目录3
江湖有缘·2025-01-16 17:04

【云原生之Docker实战】使用docker部署Homebox内网测速工具

【云原生之Docker实战】使用docker部署Homebox内网测速工具一、Homebox介绍1.Homebox简介2.Homebox特点二、检查本地系统环境1.检查系统版本2.检查系统内核版本三、检查
江湖有缘·2025-01-16 17:34

【云原生之Docker实战】使用Docker部署Lsky Pro个人图床平台

【云原生之Docker实战】使用Docker部署LskyPro个人图床平台一、LskyPro介绍1.LskyPro简介2.LskyPro特点二、检查宿主机系统版本三、检查本地docker环境1.检查docker
江湖有缘·2025-01-16 17:34

Linux内核源码剖析之TCP保活机制（KeepAlive）

TCP保活机制（KeepAlive）详解在网络通信中，TCP保活机制（KeepAlive）是一种用于检测空闲连接状态的重要技术。它通过定期发送探测报文，确保连接的双方仍处于活跃状态，从而提高连接的可靠性并节省系统资源。本文将深入解析TCP保活机制的实现原理及其在Linux内核中的具体实现方式。1.TCP保活机制概述TCP保活机制旨在通过周期性地发送探测报文，检测长期空闲的TCP连接是否仍然有效。当
·2025-01-16 16:35

MySQL之show profile相关总结

MySQL中的SHOWPROFILE性能分析详解在数据库优化过程中，SHOWPROFILE是MySQL提供的一个强大工具，用于分析查询的执行性能。通过展示查询在不同阶段的执行时间和资源消耗，开发人员可以精准定位性能瓶颈，从而进行有效优化。本文将详细介绍如何使用SHOWPROFILE进行性能分析，并结合实例解释其应用方法。1.SHOWPROFILE概述SHOWPROFILE用于分析单条查询语句的执行
·2025-01-16 16:35

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- 大数据大厂之 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:55

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:25

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）

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青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：索引优化的秘籍大揭秘（上）（3/30）

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青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之Cassandra 性能优化策略：大数据存储的高效之路

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青云交·2025-01-16 16:53

智创 AI 新视界 -- AIGC 背后的深度学习魔法：从原理到实践

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青云交·2025-01-16 16:23
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