深度学习之GAN 第6页

tensorrt推理 onxx转engine代码（python），cyclegan网络推理（python、C++）

将onnx文件导出为engine，FP16格式importtensorrtastrtimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinit#加载ONNX文件onnx_file_path='model.onnx'engine_file_path='model_tesfp16.trt'TRT_LOGGER=trt.Logger(trt.Logger.WARNI

maobin_1·2025-02-14 10:04

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下：output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下：

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

网络工程师ICT领域常见面试题

“深入浅出”系列之数通篇：（1）边缘计算“深入浅出”系列之数通篇：（2）交换机的连接方式：级联、堆叠和集群“深入浅出”系列之数通篇：（3）负载均衡“深入浅出”系列之数通篇：（4）DHCP协议详解“深入浅出

我真不会起名字啊·2025-02-14 09:28

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练GAN2.6

wendy_ya·2025-02-14 08:56

我的创作纪念日

技术领域发展日新月异，为了紧跟前沿，我不断学习新的知识，如人工智能中的深度学习框架、云计算的最新技术应用等。在学习过程中，我将遇到的难点、理解的过程以及总结的知识点记录下来，整理成文章发布在

学无止尽5·2025-02-14 07:45

咱们一起学C++ 第一百五十九篇：之深入理解C++一元运算符重载的细节与应用

咱们一起学C++第一百五十九篇：之深入理解C++一元运算符重载的细节与应用大家好！学习C++就像一场充满挑战的冒险，每一个新的知识点都是旅途中的宝藏。

一杯年华@编程空间·2025-02-14 06:14

7天八股速记之Java 后端——Day 1

接口和抽象类的区别接口抽象类方法抽象方法既可以有抽象方法，也可以有普通方法关键字修饰interfaceabstract定义常量变量只能定义静态常量成员变量子类方法所有方法必须实现实现所有的抽象方法子类继承多继承单继承构造方法不能有构造方法可以有构造方法接口实现只能继承接口，不能实现接口可以实现接口，并且不实现接口中的方法Java中的继承和C++有什么不同Java中的继承和C++中的继承在概念上是相

SmiledrinkCat·2025-02-14 06:34

计算机网络之局域网（局域网的基本概念和体系结构）

一、基本概念地理范围：局域网通常覆盖较小的地理范围，如一座建筑物、一个校园或一个公司内。连接设备：它通过传输介质（如有线的双绞线、同轴电缆或无线的Wi-Fi）将分散在该区域内的多台计算机及其外围设备连接起来。数据传输：局域网内的设备可以实现高速数据传输，速率通常在几百Mbps到几Gbps之间。资源共享：局域网允许连接的设备之间进行数据通讯和资源共享，如打印机、存储设备等。私有网络：局域网通常是某个

DKPT·2025-02-14 05:02

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

Hyperledger Fabric 入门笔记（六）Fabric V2.5 测试网络进阶之网络部署

文章目录前言一、手动部署链码1.1.准备工作1.2.启用Logspout（可选）1.3.流程1.3.1.打包智能合约1.3.1.1.安装依赖1.3.1.2.创建链码包1.3.2.安装链码包1.3.3.批准链码定义1.3.4.提交链码定义到通道二、手动部署通道2.1.准备工作2.2.V2.5版本流程2.2.1.生成通道创世区块2.2.2.创建应用通道2.2.3.将Peer节点加入到通道中2.3.V2

荆棘鸟骑士·2025-02-14 05:28

NodeJS 简介

NodeJS简介Node.js简介Node.js示例程序链接Node.js简介Node.js是一款开源的跨平台JavaScript运行时环境，可以说是各类项目的热门之选！

qichengzong_right·2025-02-14 05:57

Chromium Design Document学习及翻译之Multi-process Architecture

ChromiumDesignDocument学习及翻译之Multi-processArchitecturehttp://www.chromium.org/developers/design-documents

lail3344·2025-02-14 04:55

C#上位机开发之与西门子PLC通信

在做上位机开发时，经常会遇到上位机与PLC通讯的情况。那么，上位机如何与PLC进行通讯呢？本篇内容以西门子PLCS7-200smart为例，实现上位机与PLC的通讯功能。一、前言200smartPLC有着丰富的通信端口，集成强大的以太网通信。S7-200SMARTCPU模块本体集成1个以太网接口和1个RS485接口，通过扩展CM01信号板，其通信端口数量最多可增至3个。可满足小型自动化设备连接触摸

木林森先生·2025-02-14 04:22

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

Andrej Karpathy：计算范式的变革者

他以其深刻的技术见解，对深度学习和自然语言处理领域的贡献，以及对计算范式的革新性思考，成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个

AI天才研究院·2025-02-14 03:57

[动态规划] leetcode 416. 分割等和子集

与之对应的是完全背包问题，选择每种物品的数量是不限制的，可以与另一篇博文对照来看。将非空数组nums，分为两部分，使得两部分的和相

Mr.Qin_·2025-02-14 02:54

Java面试题之：sql优化方式

Java面试题之：sql优化方式一、索引查询、避免全表扫描二、查询数据尽量避免使用or三、连续查询，能用between就用四、where查询条件，对字段进行表达式操作五、where查询条件，对字段进行函数操作六

m0_74825565·2025-02-14 02:54

一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之旋转编码RoPE（含代码实现）

文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码（RoPE）2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构，LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进：位置编码升级：采用旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）归一化革新：对每个

Bug_makerACE·2025-02-14 02:52

Redis系列之Redis持久化机制

执行flushall命令flushall复制代码清空Redis之前，保存当前Redis快照执行主从复制操作(第一次)第一次主从复制时需要生成rdb文件，会保存当前Redis快照RDB执行流程流程分析Redis父进程首先判断:当前是否在执行save或bgsave/bgrewriteaof(aof文件重写命令)的子进程，如果在执行则bgsave命令直接返回。父进程执行fork(调用操作系统函数复制主进

2501_90339150·2025-02-14 02:50

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。

香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

183、Django实战：掌握表单处理与数据安全

Python开发框架Django之表单（Form）：处理用户输入与验证大家好，今天我将向大家介绍Python开发框架Django中的一个重要组成部分——表单（Form）。

多多的编程笔记·2025-02-14 01:46

基因组之全局互作热图可视化

引言PlotHiC是一个专为Hi-C数据可视化分析而设计的Python包。Hi-C技术是一种能够检测染色体三维结构的实验方法，它能揭示DNA在细胞核内的三维组织结构。为了更好地展示和解释这些复杂的数据，PlotHiC可以帮助用户方便地绘制Hi-C数据的热图。优势仅使用.hic文件，无需merged_nodups.txt，仅5秒即可出图可自定义染色体名称无需assembly文件更新如果有新的需求或者

·2025-02-14 01:59

深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息

文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序，例如聊天机器人，模型需要直接用自然语言响应用户。然而，在某些情况下，我们需要模型以结构

皮皮冰燃·2025-02-14 01:44

安科瑞ADL400N导轨式多功能电能表外置互感器UL、CE、MID、ROHS、UKCA认证户储光伏并网系统

具有对电力参数进行采样计量和监测，逆变器或者能量管理系统（EMS）与之进行通讯，根据实时功率及累计电能实现防逆流、调节发电量、电池充放电等功能，可双向计量，实现户用分布式光伏能量管理。

安科瑞华楠·2025-02-14 00:42

Java进阶篇之线程的创建和运行

引言在前面的文章中，我们介绍了多线程（Java进阶篇之多线程）。在开发高效的并发应用时，线程的创建与运行是我们需要掌握的基本技能。线程能够让我们同时处理多个任务，充分利用多核CPU提高程序的执行效率。Java提供了多种方式来创建和启动线程，从简单的继承Thread类到实现Runnable接口，再到使用现代的ExecutorService，每种方式都有其适用的场景。今天，我们就来聊一聊Java中线程

code2cat·2025-02-14 00:12

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

第四篇《军形篇》

它强调了先为不可胜、以待敌之可胜的作战思想，提出了攻守之道和实力对比与胜负判断的方法，以及形与势的运用原则。这些思想和原则对于指导现代战争和军事斗争仍然具有重要的参考价值。

爱看报的猿·2025-02-14 00:41

软件测试之通用功能测试点

文章目录前言分页搜索框对搜索框操作的测试点搜索结果页测试点输入框测试点输入方式测试点输入框操作类测试点图片相关的测试点PC端上传图片测试点PC端图片浏览测试点移动端上传图片测试点移动端浏览图片测试点视频播放器测试点视频播放测试点视频操作测试点登录新增删除修改密码查询查询结果测试点单选按钮复选框滚动条控件权限测试导入导出测试后退/返回按钮系统易用性界面测试窗体控件菜单安全测试参考目录前言阅读本文前请

头疼的程序员·2025-02-13 23:36

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

如果你的预算是3万元人民币，希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型（如LLaMA、Mistral等），你需要一台高性能的深度学习工作站。

岁月的眸·2025-02-13 23:03

多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一，是基于深度学习的大规模机器学习模型，通常由数十亿到数万亿个参数构

大F的智能小课·2025-02-13 23:02

人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)

weixin_58351028·2025-02-13 23:31

web&安卓逆向之必学CSS基础知识

文章目录CSS基础知识一、CSS的介绍1.CSS的定义2.CSS的作用3.CSS的基本语法4.小结二、css的引入方式1.行内式语法格式：特点：适用场景：2.内嵌式（内部样式）语法格式：特点：适用场景：3.外链式语法格式：特点：适用场景：4.CSS引入方式选择选择建议：5.小结三、css选择器1.CSS选择器的定义2.CSS选择器的种类标签选择器类选择器层级选择器（后代选择器）ID选择器组选择器伪

安替-AnTi·2025-02-13 22:59

kubernetes之kube-proxy运行机制分析

在kubernetes集群的每个node都会运行一个kube-proxy服务进程，这个进程可用看作Service的透明代理兼负载均衡器。其核心功能是将到某个Service的访问请求转发到后端的多个pod实例上。对每一个TCP类型的kubernetesService，kube-proxy都会在本地Node上建立一个SocketServer类负责接受请求，然后均匀发送到后端某个pod的端口上，这个过程

anyangyu0343·2025-02-13 22:24

Stable Diffusion 教程基础篇：如何写出好的prompt，一些技巧和原则

StableDiffusion教程-中文AskAIforART·Originaltxt2imgandimg2imgmodes·基础模式之文生图/图生图点击可放大基础入门部分输入一段话，生成一张图。

AI想象家·2025-02-13 22:24

【OpenHarmony4.1 之 U-Boot 2024.07源码深度解析】006 - Makefile 编译脚本逐行深度解析

【OpenHarmony4.1之U-Boot2024.07源码深度解析】006-Makefile编译脚本逐行深度解析系列文章汇总：《【鸿蒙OH-v5.0源码分析之Uboot+Kernel部分】000-文章链接汇总

小馋喵星人·2025-02-13 22:23

Kubernetes之kube-proxy运行机制分析

一、基础知识1.Kubernetes再创建服务时会为服务分配一个虚拟IP地址，客户端通过这个虚拟Ip地址来访问服务，而服务则负责将请求转发到后端pod上。2.上述阐述的过程为一个反向代理的过程，但是这个反向代理和普通的反向代理的区别是它的IP地址是虚拟的而且它的部署和启动以及停止是由K8s统一自动管理。3.在K8s集群里每个Node上都会运行一个kube-proxy服务进程，这个进程可以看作ser

DawnEillen·2025-02-13 21:51

Unity3D实战入门之第三人称射击游戏（TPS）-伍晓波-专题视频课程

Unity3D实战入门之第三人称射击游戏（TPS）—327人已学习课程介绍这是一套第三人称射击游戏开发的入门基础课程。

wxblzzz·2025-02-13 21:51

《哪吒》的成功之道：影视创作项目管理的“核心技巧”

《哪吒》票房神话背后：揭秘影视创作项目管理的“乾坤圈”——从“手工作坊”到工业化体系，一部爆款的诞生逻辑[]()一、50亿票房背后的“不可能任务”2025年春节档，《哪吒之魔童闹海》以95.1亿元票房刷新影史纪录

·2025-02-13 21:51

Java学习之ArrayList原理剖析

ArrayList底层是基于数组实现的，其封装的各种方法：Add、remove、get、set等，其本质就是对数组的基本操作。publicclassArrayListextendsAbstractListimplementsList,RandomAccess,Cloneable,java.io.SerializableArrayList继承自AbstractList类，实现了RandomAcces

李楠琳·2025-02-13 20:45

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析：行内、内部与外部样式的区别与优先级分析

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网：www.acvra.org目录前言一、

禁默·2025-02-13 20:11

uniapp中对于文件和文件夹的处理，内存的查询

目录移动文件到指定文件夹新增本地文件夹设定本地文件过期时间，清除超时文件，释放内存操作本地文件之----删除uniapp获取设备剩余存储空间的方法读取本地文件夹下的文件移动文件到指定文件夹functionmoveTempFile

today喝咖啡了吗·2025-02-13 20:10

Python设计模式详解之22 ——职责链模式

ChainofResponsibility（职责链）设计模式详解ChainofResponsibility（职责链）设计模式是一种行为型设计模式，它允许多个对象依次处理一个请求，而无需知道请求的发送者或最终处理者。这种模式通过创建一条“职责链”，将请求沿着链传递，直到被某个对象处理或到达链的末端。1.定义职责链模式将请求的处理逻辑分离到一系列的处理者对象中，客户端只需发出请求，无需关心具体由谁处理

拾工·2025-02-13 19:33

排序算法之自定义排序函数的含义

我们经常碰到stl容器或者一些排序算法需要用户自定义实现排序规则，为什么要用户自定义排序规则函数呢？请考虑如下场景：std::vectornums={1,3,2,5,4};//升序排序（默认）std::sort(nums.begin(),nums.end(),std::less());//或简写为std::sort(nums.begin(),nums.end());//默认使用operator()

_DCG_·2025-02-13 19:33

光伏、储能一体化监控及运维解决方案---安科瑞王婧

随之而来的是光伏电站、储能以及配套的电气设施怎么通过系统来实现有效的运维管理，使之安全、可靠运行。关

acrelgxy·2025-02-13 18:32

蓝桥杯 Java B 组之排序算法（冒泡、选择、插入排序）

Day1：排序算法（冒泡、选择、插入排序）一、排序算法基础排序算法是蓝桥杯JavaB组的高频考点，主要考察：手写基础排序算法（冒泡、选择、插入）理解时间复杂度使用排序解决实际问题（如求TopK）二、三大基础排序算法1.冒泡排序（BubbleSort）思想：两两比较相邻元素较大的元素向后移动最多执行n-1轮每一轮都把最大数“冒泡”到最后原理：冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，

计算机小白一个·2025-02-13 18:00

告别 996！用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例，效率提升 90%

行业现状：互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点：重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势：Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例

AI改变世界·2025-02-13 17:24

小白零基础学习深度学习之张量

1.张量PyTorch中的张量（Tensor）就是一种用来存储数据的“盒子”，这个盒子可以有不同的形状和大小，里面可以装各种数字。张量是PyTorch中最基本的东西，就像乐高积木一样，你可以用它来搭建各种复杂的模型。2.张量的用途存储数据：你可以把张量当作一个容器，用来存储各种数据。比如，一张图片可以用一个三维张量来表示，其中第一维是颜色通道（红、绿、蓝），第二维和第三维是图片的宽度和高度。进行计

爱理科的小王子·2025-02-13 17:53

深度学习-情感分析

以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析，这里以影评的情感分析为例，数据集使用IMDB影评数据集。

小赖同学啊·2025-02-13 17:52

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