深度学习之Caffe 第13页

基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系

sj52abcd·2025-03-16 11:32

芯谷78M05：三端正电压调节器的稳定之选

在电子电路设计中，稳定的电源供应是确保系统正常运行的关键因素之一。78M05作为一款经典的三端正电压调节器，以其简单、可靠和高效的特性，成为了众多工程师在5V电源设计中的首选。本文将深入探讨芯谷78M05的特性、电气参数、典型应用电路以及使用注意事项，帮助读者全面了解这一经典芯片。一、产品概述芯谷78M05是一款三端正电压调节器，属于78MXX系列固定电压调节器集成电路的一员。该芯片能够提供稳定的

青牛科技实业01·2025-03-16 11:32

WebRTC的ICE之STUN协议

WebRTC的ICE之STUN协议WebRTC的ICE之STUN协议WebRTC的ICE之STUN协议前言一、STUN协议二、STUN协议头格式三、STUNHeader四、STUNMessageType1

chen_song_·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延的加权平均RTT计算机制‌详解

WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制‌的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制‌的详解WebRTC中音视频服务质量

chen_song_·2025-03-16 10:30

Android Framework 之了解系统启动流程二

AndroidFramework源码阅读系列篇章有：系统启动流程一之init进程和zygote进程启动分析系统启动流程二之SystemServer进程启动分析1.SystemServer进程启动分析在系统启动流程一之

Bonnie_cat·2025-03-16 10:00

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

metasploit内网篇之域控内信息收集(十一)

常用信息收集模块auxiliary/scanner/discovery/arp_sweep#基于arp协议发现内网存活主机，这不能通过代理使用auxiliary/scanner/portscan/ack#基于tcp的ack回复进行端口扫描，默认扫描1-10000端口auxiliary/scanner/portscan/tcp#基于tcp进行端口扫描，默认扫描1-10000端口auxiliary/s

暴躁的小胡!!!·2025-03-16 10:55

软件测试之使用Requests库进行接口测试

文章目录前言Requests库是什么为什么要用Requests库进行接口测试安装Requests库Requests库使用发送GET请求发送带查询参数的GET请求响应内容格式添加请求头信息发送一个POST请求查看响应内容断言请求超时Cookie与Session模拟登录参考目录前言阅读本文前请注意最后编辑时间，文章内容可能与目前最新的技术发展情况相去甚远。欢迎各位评论与私信，指出错误或是进行交流等。本

头疼的程序员·2025-03-16 09:22

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

Web三要素：CSS之Flex/Grid布局(4)

CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法文章目录CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法一、布局进化史：从洪荒时代到现代文明二、Flex布局：一维空间的舞蹈家2.1核心概念深度解析容器属性详解：2.2典型应用场景实战导航栏布局（React示例）垂直居中（Vue示例）三、Grid布局：二维空间的指挥官3.1网格系统深度解析核心概念图解：3.2高级布局技巧实战响应式网格（React示例）复

双囍菜菜·2025-03-16 08:42

UI自动化测试之CSS Selector 定位秘籍：解锁 WEB UI 自动化测试的高效之道

在WebUI自动化测试中，元素定位是实现自动化操作的核心步骤。SeleniumWebDriver提供了多种元素定位方式，其中CSSSelector是一种功能强大且灵活的定位方法。它基于CSS选择器语法，能够快速、精准地定位目标元素，尤其适用于复杂的DOM结构。本文将深入解析CSSSelector的工作原理、使用技巧以及需要注意的事项，帮助你在自动化测试中更高效地运用这一工具。一、CSSSelect

做测试的小薄·2025-03-16 07:41

通信之PDH准同步数字系列

PDH-准同步数字系列（PlesiochronousDigitalHierarchy）：是数字通信系统中的一种数字传输系列，采用在数字通信网的每个节点上都分别设置高精度时钟的方式，这些时钟信号有统一标准速率，但各时钟间存在微小差别，并非真正的同步，所以叫“准同步”。速率等级两大体系三个标准：国际上PDH有两大系列三个标准。以欧洲系列为例，各次群容纳的E1数量呈4倍关系，比如可将4个2Mbit/s复

玖Yee·2025-03-16 07:40

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。

心若成风、·2025-03-16 07:07

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。

odoo中国·2025-03-16 07:07

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

架构模式之黑板模式

一、定义黑板模式是一种常用的架构模式，应用中的多种不同数据处理逻辑相互影响和协同来完成数据分析处理。黑板模式允许多个消息读写者同时存在，消息的生产者和消费者完全分开。这就像一个黑板，任何一个教授（消息的生产者）都可以在其上书写消息，任何一个学生（消息的消费者）都可以从黑板上读取消息，两者在空间和时间上可以解耦，并且互不干扰。这种模式对于没有确定解决方案策略的问题是有用的。二、模式组成黑板模式由3个

weixin_30518397·2025-03-16 05:25

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤，并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

《架构300讲》学习笔记（201-250）

201小心selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式

newProxyInstance·2025-03-16 03:10

Qt之动画编程之窗体透明度效果

#ifndefOPACITY_WIDGET_H#defineOPACITY_WIDGET_H#include#includeclassopacity_widget:publicQWidget{Q_OBJECTQ_PROPERTY(qrealopacityREADwindowOpacityWRITEsetWindowOpacity)public:opacity_widget(QWidget*pare

我不是程序员~~~~·2025-03-16 03:07

数据结构--栈详解

前言大家好呀，今天我们学习数据结构之栈篇，这是一种很简单的数据结构，今天我们将从概念，用法和模拟实现三个面开始学习一，概念和性质栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。

梓色系·2025-03-16 02:34

必看！一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

AI大模型学习路线及相关资源推荐

python游乐园·2025-03-16 00:51

软件测试之测试用例详细解读

一、通用测试用例八要素1、用例编号；2、测试项目；3、测试标题；4、重要级别；5、预置条件；6、测试输入；7、操作步骤；8、预期输出二、具体分析通用测试用例八要素1、用例编号一般是数字和字符组合成的字符串，可以包括（下划线、单词缩写、数字等等），但是需要注意的是，尽量不要写汉语拼音，因为拼音的意义可能有好几种，有可能会导致乱码；用例编号具有唯一性和易识别性。（比如说我们唯一标识一个人：中国-上海市

隐居人家的炊烟·2025-03-15 23:41

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5

lynn-66·2025-03-15 23:08

java set遍历删除元素_Java 集合（List、Set）遍历、判断、删除元素时的小陷阱

1.一、漏网之鱼-for循环递增下标方式遍历集合，并删除元素如果你用for循环递增下标方式遍历集合，在遍历过程中删除元素，你可能会遗漏了某些元素。

疯狂的Java说书酱·2025-03-15 22:33

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

Heartsuit·2025-03-15 21:27

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

HarmonyOS开发之组件通信

@Prop（单向绑定）@Prop装饰器：父子单向同步限制条件@Prop装饰器不能在@Entry装饰的自定义组件中使用@Prop变量允许在本地修改，但修改后的变化不会同步回父组件当父组件中数据改变时，与之相关的

张帅涛_666·2025-03-15 20:22

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆

kaui52066·2025-03-15 18:34

【守望绿色田园】揭秘基本农田保护的“五不准”制度

前言：基本农田，国之命脉基本农田，是指按照一定时期人口和社会经济发展对农产品的需求，依据土地利用总体规划确定不得占用的耕地。它是确保国家粮食安全的

GeoSaaS·2025-03-15 18:04

flutter 专题三十七 Flutter混合开发之FlutterFragment

我们知道，原生Android集成Flutter主要有两种方式，一种是创建fluttermodule，然后以原生module那样依赖；另一种方式是将fluttermodule打包成aar，然后在原生工程中依赖aar包，官方推荐aar的方式接入。如何在原生Android工程中以aar的方式接入Flutter，大家可以参考我之前文章的介绍：原生Android工程接入Flutteraar。今天想给大家分享

leluckys·2025-03-15 17:30

JavaEE基础八之EL与JSTL相关知识(过时不谈)

EL功能动态输出内容替代JSP中的表达式元素简化jsp主要就是取值一般格式${EL表达式}内置对象牢记！！因为其他也是差不多param/paramValues方便输出请求参数pageScope/requestScopre/sessionScope/applicationScope输出各范围的属性header/headerValues与请求头相关cookie/initParampageContext

ZHWVICDI·2025-03-15 17:29

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。

shengchao0920·2025-03-15 17:27

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。

AI天才研究院·2025-03-15 16:50

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态

编程星辰海·2025-03-15 16:50

Windows域渗透之域管理

Windows域管理一、使用组策略进行软件分发1、操作步骤2、PowerShell命令示例二、配置组策略（GPO）设置1、设置密码策略2、禁用USB存储设备三、批量用户管理1、创建单个用户2、批量导入用户四、部署和管理共享驱动器1、使用组策略登录脚本自动映射驱动器2、使用PowerShell映射网络驱动器五、管理Windows更新1、使用组策略配置自动更新2、使用PowerShell管理Windo

人间酒中仙·2025-03-15 16:20

红蓝对抗之Windows内网渗透实战

无论是渗透测试，还是红蓝对抗，目的都是暴露风险，促进提升安全水平。企业往往在外网布置重兵把守，而内网防护相对来说千疮百孔，所以渗透高手往往通过攻击员工电脑、外网服务、职场WiFi等方式进入内网，然后发起内网渗透。而国内外红蓝对抗服务和开源攻击工具大多数以攻击Windows域为主，主要原因是域控拥有上帝能力，可以控制域内所有员工电脑，进而利用员工的合法权限获取目标权限和数据，达成渗透目的。以蓝军攻击

wespten·2025-03-15 16:49

老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常

老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说

一臻数据·2025-03-15 15:42

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽

ClickHouse「Clickhouse系列」分布式表&本地表详解「ClickHouse系列」ClickHouse之MergeTree原理「ClickHouse系列」Replication机制详解「ClickHouse

王知无(import_bigdata)·2025-03-15 15:11

代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列

题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从

失序空间·2025-03-15 14:33

Win32 SDK Gui编程系列之--Win32 API通用控件

要使用普通控件的话，包含语句#include通过追加和初始化InitCommonControls();是必要的。也可以通过InitCommonControlsEx函数单独注册使用的类。另外，需要导入comctl32.dll。1.标签、控件只显示标签、控件的程序tabctrl.c和根据按下的标签进行显示的程序tabcontr0l.c和各自的执行结果如下所示。Tabctrl01.c#include#i

「已注销」·2025-03-15 14:32

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