深度学习之Trick 第3页

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

反激式开关电源芯片是什么？如何对反激开关电源mos管选型？

与之相对的是“正激”式开关电源，当输入为高电平时输出线路中串联的电感为充电状态，相反当输入为高电平时输出线路中的串联的电感为放电状态，以此驱动负

TaidL·2025-03-23 14:17

PX4飞控之位置控制（1）整体架构

位置控制是无人机飞控的核心算法之一，一方面根据commander中的flag标志位和Navigator中提供的航点信息进行控制（自主模式下），另一方面得到期望姿态角（setpoint）的四元数信息，给到姿态控制模块进行姿态控制。本文重点PX4飞控的位置控制的代码整体架构（mc_pos_control）,具体的控制算法将在后续文章中陆续奉上。位置控制模块的主函数：task_main()1.订阅结构体

Felix_ZL·2025-03-23 13:40

Ubuntu18.04之网络配置+域名配置+软件源配置+ssh免密登陆

网络配置ubuntu18.04网络配置较之前版本有较大改动，它弃用了/etc/networks/interface配置，真正的网络配置是在/etc/netplan/xxx.yaml中生效查看当前系统网口连结状态，使用ipa查看对应网口，如果状态不是down而是up,则选择改网口进行配置编辑/etc/netplan/xxx.yaml#注意，如果每个配置后面有内容，则:号后面需加一个空格，再加入自己的

那记忆微凉·2025-03-23 12:07

使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程

大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。

shandianfk_com·2025-03-23 11:04

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。

odoo中国·2025-03-23 10:26

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

一文读懂Python之random模块（31）

random模块是Python的内置标准库，用于生成各类随机数，可以用作生成网站初始登录密码和随机验证码。一、random模块简介random模块可以生成随机数，包括随机整数、浮点数、随机元素等。二、random模块相关概念随机数：是指在一定范围内随机产生的数，每个数被选中的概率相等。随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

停止过度提示：为什么简短的 AI 提示比长prompt更胜一筹

近年来，“过度提示”现象逐渐引发热议，与之相对的，短提示词的优势开始受到更多关注。本文将深入探讨为何短AI提示词比长提示词更具优势。

大模型之路·2025-03-23 08:10

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme

云策量化·2025-03-23 08:36

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提

土城三富·2025-03-23 08:35

matlab两矩阵相似性,两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序.docx

关键词：同时相似对角化；Matlab；程序矩阵对角化是重要的数学方法，但因其计算过程繁琐，人们往往望之生畏，尤其是多个矩阵同时对角化问题，因此本文设计出判断及计算两个复矩阵能否同时相似对角化的Matlab

weixin_39870664·2025-03-23 08:34

【004安卓开发方案调研】之Ionic+Vue+Capacitor开发安卓

基于Ionic+Vue+CapacitorPlugins的国内安卓开发生态和技术现状，结合跨平台框架特性与国内实际环境，以下是综合分析：一、技术成熟度评估1.核心优势跨平台开发效率Ionic提供预制的UI组件库（如卡片、列表、表单），结合Vue的响应式数据绑定，可快速构建80%以上的基础功能界面，开发效率比原生开发提升约40%。典型场景：企业内部工具App、电商商品详情页、新闻资讯类应用。Capa

ThinkPet·2025-03-23 07:29

【001安卓开发方案调研】之Java+Gradle+XML 原生安卓开发

ThinkPet·2025-03-23 07:28

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

学习记录之游标翻页实现

游标翻页本方案参考mallchat实现一.深翻页问题普通翻页前端一般会有个分页条。能够指定一页的条数，以及任意选择查看第几页,假设我们想查询第11页的内容传递过来的参数为:pageNo=11，pageSize=10对应的sql查询为:select*fromtablelimit100,10其中100代表需要跳过的条数，10代表跳过指定条数后，往后需要再取的条数。假设翻页到1w条,那我们要先扫描到这1

sjsjsbbsbsn·2025-03-23 04:54

Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装

Mamba的论文：https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github：https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的，不然很容易产生各种冲突#创建环境和相关包condacreate-nmambapython=3.10.13condaactivatemambacondainstallcuda

Netceor·2025-03-23 04:50

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页（如page=1&size=10）不同，游标分页通过一个唯一的游标（通常是时间戳或唯一ID）来标记分页的位置，避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式：1.游标分页的核心概念游标（Cursor）：游标是一个唯一标识符，通常是数据

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。

shuoac·2025-03-23 03:11

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结

一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

JVM常用概念之编译器黑洞

问题JMH如何避免微小基准测试中的不会运行的代码的消除工作？是否有隐式或显式编译器支持？基础知识优化编译器擅长优化简单的东西。例如，如果存在任何人都无法观察到的计算，则可以将其视为“不会运行的代码”并将其删除。这通常是一件好事，直到你运行基准测试。在那里，你想要计算，但你不需要结果。本质上，你观察基准测试所占用的“资源”，但没有简单的方法可以与编译器争论这一点。比如下面的测试用例，该方法中只涉及到

剑海风云·2025-03-23 02:10

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型

一、核心项目概览1.Manus（闭源通用AIAgent）定位：全球首个全流程自动化通用AIAgent，GAIA基准测试SOTA水平。核心能力：全流程自动化：从任务规划（如撰写报告）到执行（代码生成、表格制作）的端到端处理。智能纠错机制：基于沙箱环境的实时错误反思与调整（类似CodeAct技术）。云端依赖：需联网运行，集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性：闭源且采用邀请制，二手市场邀请码溢价至数万

天机️灵韵·2025-03-23 02:38

负载均衡策略之轮询策略

本文转自:https://mozillazg.com/2019/02/load-balancing-strategy-algorithm-weighted-round-robin.html#hidround-robin,尊重原创前言:本文简单介绍一下轮询(RoundRobin)这个负载均衡策略。轮询选择(RoundRobin):轮询选择指的是从已有的后端节点列表中按顺序依次选择一个节点出来提供服务

Time-Traveler·2025-03-23 01:00

CAD二次开发之图纸特性字段AcDbDatabaseSummaryInfo

一、CAD接口类AcDbDatabaseSummaryInfo接口函数acdbGetSummaryInfo(pDb,pSum);addCustomSummaryInfo(key,value);acdbPutSummaryInfo(pSum);二、使用方法1.实现功能：在一张图纸中定义好字段，插入到另外一张图中，对应的字段会更新值。原图纸需要将对应位置写入字段的表达式例如%%%%%%%%新图纸在创建

我的sun&shine·2025-03-23 01:27

python之pyttsx3实现文字转语音播报

1.pyttsx3是什么pyttsx3是Python中的文本到语音转换库，可以实现文本的朗读功能。2.pyttsx3的安装pipinstallpyttsx33.pyttsx3的demoimportpyttsx3pyttsx3.speak("Areyouok?")pyttsx3.speak("最近有许多打工人都说打工好难")戴上耳机直接跑即可。是不是很简单！那如果我们想对读音的速率，中英文问题进行自

l8947943·2025-03-23 00:25

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT

HABUO主页：HABUOYOLOv8入门+改进专栏如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安【YOLOv8改进系列】：【YOLOv8】YOLOv8结构解读YOLOv8改进系列（1）----替换主干网络之EfficientViTYOLOv8

HABuo·2025-03-22 23:18

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

设计模式之装饰器模式

装饰器模式(Decorator)依然是我们设计模式中的结构型模式，其中的构造思想仍然是对多个类进行组合使用，以达成系统调用实现指定功能的设计模式。装饰器模式不论在我们日常开发过程中还是在我们提升技术阅读源码过程中都是比较常见的，但是整体学习这个模式的思路难度不大，接下来我将详细讲解此设计模式。目录1.概念2.代码实现3.应用场景4.装饰器模式与代理模式的区别1.概念我们前期所讲到的适配器模式，是连

周努力.·2025-03-22 22:13

C# 设计模式之桥接模式

总目录前言1基础介绍定义：将抽象部分与实现部分分离，使它们都可以独立地变化。桥模式不能只认为是抽象和实现的分离，它其实并不仅限于此。其实两个都是抽象的部分，更确切的理解，应该是将一个事物中多个维度的变化分离。一个维度可以认为是抽象部分，另一个维度可以认为是实现部分，而这两个维度可以独立扩充和维护。桥接模式中的角色：抽象化角色(Abstraction)：定义抽象类的接口，一般为抽象类，规范Refin

鲤籽鲲·2025-03-22 22:41

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

"AI时代的安全战场，不在云端在本地；数据治理的胜负手，不在防御在认知。"近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。无论是在制造业、金融业，还是在医疗、教育等领域，DeepSeek大模型的应用都如火如荼，遍地开花，展现出了其广泛的应用前景和巨大的商业价值。顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek

天空卫士·2025-03-22 22:09

设计模式之桥接模式

目录1.概念2.代码实现3.应用场景桥接模式(BridgePattern)也是我们结构型设计模式的一种，桥接模式整体来说对于开发者需要深刻理解好抽象类这个概念，而且比较考验在开发前就要设计好桥接点来进行开发，所以整体的理解难度我认为是比较高，接下来我将从概念和一个示例来演示该模式。1.概念桥接模式就是将抽象与实现解藕，使两者都可以独立变化。在现实生活中，某些类具有两个或多个维度的变化，如图形既可按

周努力.·2025-03-22 21:07

K8S之POD调度

K8S-Pod调度1、Deployment/RC:全自动调度简述Deployment或RC的主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，及持续监控副本的数量并维持该值。创建Deploymentkubectlcreate-fnginx-deployment.yaml#nginx-deployment.yamlapiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata:name

〰振振 ༽·2025-03-22 21:06

Kaop打印项之OFD（国标版式文件）

OFD功能说明实现OFD文件的打印，详细参见属性列表属性列表属性名类型默认值说明nameString“”打印项的名称，在打印任务内应该唯一。labelString“”打印项的标题，打印设计或维护时，可以更好的了解打印项代表的含义。xString0左边缘相对于打印区域的位置，默认单位毫米(mm)，可用单位:毫米-mm，如：“10mm”厘米-cm，如：“1cm”点-pt，如：“16pt”英寸-in，如

天蓝加点盐·2025-03-22 21:33

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。

几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

程序员学商务英语之Don‘t jinx it、l have a half mind to do sth、Don‘t change the subject、Quality over quantity..

1463-Don'tjinxit.-别鸟鸦嘴A:Whatifitrainstheweekend?Youknow,theweather'sbeenchangeablethesedays!如果这个周末下雨怎么办?你知道，这些天的天气变化无常!B:Don'tiinxit.i'vespentalotoftimepreparingforthiscamping.lhopeitstaysfineforthewe

李匠2024·2025-03-22 20:28

拥抱健康养生，开启活力生活

优质蛋白质不可或缺，瘦肉、鱼类、豆类都是上佳之选，为身体修复与生长提供原料。同时，

lanlande33·2025-03-22 20:57

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Android 12.0 WiFi连接流程分析之IP地址分配流程

rom定制化开发中，对于wifi的定制功能也是比较多的，在关于wifi连接流程模块的分析，了解整个wifi连接流程也是非常重要的，接下来看下wifi的连接流程分析下相关功能实现2.WiFi连接流程分析之IP

安卓兼职framework应用工程师·2025-03-22 19:48

Spring系列学习之Spring Messaging消息支持

英文原文：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/boot-features-messaging.html目录JMSActiveMQ支持Artemis支持使用JNDIConnectionFactory发送消息接收消息AMQPRabbitMQ支持发送消息接收消息ApacheKafka支持发送消息接收消息Kafka流

m0_74825488·2025-03-22 18:13

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

目录1.冒泡排序（BubbleSort）2.选择排序（SelectionSort）3.插入排序（InsertionSort）4.希尔排序（ShellSort）5.快速排序（QuickSort）6.归并排序（MergeSort）7.堆排序（HeapSort）在计算机科学领域，排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介

GeminiGlory·2025-03-22 18:13

HarmonyOS Next～HarmonyOS应用开发工具之AppGallery Connect

HarmonyOS应用开发工具之AppGalleryConnect一、AppGalleryConnect概述1.1定位与核心价值AppGalleryConnect（AGC）是华为面向HarmonyOS开发者打造的全生命周期服务平台

Bruce_xiaowei·2025-03-22 18:10

Python 标准库之 logging 模块

1.logging模块简介在软件开发过程中，了解程序的运行状态、记录重要事件以及排查错误是至关重要的。logging模块为Python提供了灵活且强大的日志记录功能。它允许开发者控制日志的输出内容、输出位置（如文件、控制台）、日志级别（用于过滤不同重要程度的日志信息）等，帮助开发者更好地监控和调试程序。2.基本使用简单配置与输出：importlogging#配置日志基本设置logging.basi

36度道·2025-03-22 17:07

python 标准库之 functools 模块

functools模块提供了一系列用于处理函数的工具。其中，像partial可以创建一个新的可调用对象，这个对象固定了原函数的部分参数，有点像给函数穿上了“参数防护服”；reduce能对一个序列进行累积计算，就好比是一个勤劳的小会计，按顺序把序列里的数加起来或者做其他运算；wraps主要用于装饰器，它能帮助装饰器函数保留被装饰函数的元信息，比如函数名、文档字符串等，让被装饰函数“表里如一”。底层原