深度学习之YOLO系列付费专栏第16页

新手必看——ctf六大题型介绍及六大题型解析&举例解题

CTF竞赛通过模拟现实中的网络安全攻防战，让参赛者以攻防对抗的形式，利用各种信息安全技术进行解决一系列安全问题，最终获得“旗帜（Flag）”来获得积分。

沛哥网络安全·2025-03-20 10:08

Java设计模式之代理模式

概念和作用代理模式是一种结构型设计模式，它允许为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。代理对象在客户端和目标对象之间起到中介作用，可以在目标对象执行某些操作前后添加额外的功能。使用场景1.访问控制：根据用户权限决定是否允许访问目标对象。2.日志记录：在访问目标对象前后记录日志信息。3.性能监控：测量目标对象方法的执行时间。4.延迟加载：按需加载资源，避免过早占用内存。举例静态代理静态代理在编

飞翔中文网·2025-03-20 10:37

Java面试八股之Redis集群Cluster

Redis集群ClusterRedisCluster是一种基于数据分片（Sharding）的分布式缓存和存储系统，它实现了数据的水平扩展、高可用性和自动故障转移。以下是对RedisCluster模式详细实现流程的描述：1.初始化与配置部署节点：在不同的服务器上部署多个Redis节点，每个节点既可以作为主节点也可以作为从节点。配置集群模式：为每个节点启用Cluster模式，指定Cluster所需的端

天哥不爱学习·2025-03-20 09:33

Java24的新特性

Java语言特性系列Java5的新特性Java6的新特性Java7的新特性Java8的新特性Java9的新特性Java10的新特性Java11的新特性Java12的新特性Java13的新特性Java14

·2025-03-20 09:14

java八股之redis面试题

目录1、redis是单线程还是多线程2、Redis为什么那么快3、Redis底层数据是如何用跳表来存储的4、RedisKey过期了为什么内存没释放（附删除策略）5、Redis没设置key的过期时间，为什么被Redis主动删除了（淘汰策略）6、Redis主从、哨兵、集群架构优缺点比较7、Redis集群数据分片8、Redis主从切换导致缓存雪崩9、Redis持久化RDB、AOF和混合持久化AOF4.0

MinusZXX·2025-03-20 09:28

Node.js系列（5）--数据库操作指南

Node.js数据库操作指南引言数据库操作是Node.js应用开发中的关键环节。本文将深入探讨Node.js数据库操作的实现方案，包括连接管理、查询优化、事务处理等方面，帮助开发者构建高效可靠的数据访问层。数据库操作概述Node.js数据库操作主要包括以下方面：连接管理：连接池、故障恢复、负载均衡查询处理：SQL构建、参数绑定、结果映射事务管理：事务控制、隔离级别、一致性保证性能优化：查询优化、缓

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-20 08:27

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题，并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸：在深度神经网络中，参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小，可能导致梯度爆炸或梯度消失，从而增加网络的训练难度。加速收敛：良好的初始化可以帮

硬水果糖·2025-03-20 08:21

《算法笔记》9.4小节——数据结构专题(2)-＞二叉查找树（BST）问题 A: 二叉排序树

题目描述输入一系列整数，建立二叉排序数，并进行前序，中序，后序遍历。

圣保罗的大教堂·2025-03-20 07:46

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫

硬水果糖·2025-03-20 07:45

JVM八股文系列一:JVM基础知识

一.JVM基础知识1.JVM从编译到执行1.1Java程序的执行过程一个Java程序，首先经过javac编译成.class文件，然后JVM将其加载到方法区，执行引擎将会执行这些字节码。执行时，会翻译成操作系统相关的函数。JVM作为.class文件的翻译存在，输入字节码，调用操作系统函数。过程如下：Java文件->编译器>字节码->JVM->机器码。JVM也就是Java虚拟机。它能识别.class后

suikasa·2025-03-20 07:41

智慧城市道路防护栏破损缺陷检测数据集VOC+YOLO格式6939张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：6939标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-20 06:05

Java之ArrayList

ArrayList1.1ArrayList简介ArrayList的底层是数组队列，相当于动态数组。与Java中的数组相比，它的容量能动态增长。在添加大量元素前，应用程序可以使用ensureCapacity操作来增加ArrayList实例的容量。这可以减少递增式再分配的数量。ArrayList继承了AbstractList，实现了List,RandomAccess,Cloneable,java.io

M(菜鸡)·2025-03-20 05:26

Python之pip的安装和使用详细教程

我们都知道python有海量的第三方库或者说模块，这些库针对不同的应用，发挥不同的作用。我们在实际的项目中，或多或少的都要使用到第三方库，那么如何将他人的库加入到自己的项目中内呢？打个电话？大哥你好，想用下你那个库，麻烦给邮箱发个源码呗！显然这是个笑话。Python官方的PyPi仓库为我们提供了一个统一的代码托管仓库，所有的第三方库，甚至你自己写的开源模块，都可以发布到这里，让全世界的人分享下载。

叫我技术帝·2025-03-20 05:53

python使用pip安装本地包-Python之pip使用详解|附第三方库安装总结

首先简单介绍下pip是什么？pip是python的第三方库管理器，可以根据所开发项目的需要，使用pip相关命令安装不同库。Pyhon3.4以后，pip都默认跟Python一块安装，pip在python安装目录中的位置如下：执行方法：运行【win+R】+cmd，执行pip，查看是否安装成功。（找不到命令，则需要手动添加到环境变量）python官方提供了一个pypi库（https://pypi.org

weixin_37988176·2025-03-20 05:22

DeepSeek爆火，背后模型竟藏着这些秘密！

它到底有啥过人之处，能让这么多人都为之疯狂？今天咱就来好好唠唠。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）和相关技术的企业。它成

qq_23519469·2025-03-20 04:49

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

将 VOC 格式 XML 转换为 YOLO 格式 TXT

目录1.导入必要的模块2.定义类别名称3.设置文件路径完整代码1.导入必要的模块importosimportxml.etree.ElementTreeasETos：用于文件和目录操作，例如创建目录、遍历文件等。xml.etree.ElementTree：用于解析XML文件，从中提取信息。2.定义类别名称class_names=['nest','balloon','kite','trash']这是一

JeJe同学·2025-03-20 04:18

大模型应用编排工具Dify二开之登录Token改造

1.前言dify工作室支持在画布上直接编辑业务流程，通过调用开源大模型可以实现特定场景的业务，而且可以迅速更新发布。因此，某些项目要求在产品里面能够直接编辑dify业务流程，使得现场开发人员能够迅速响应客户需求。另外，方便对dify进行运维，比如更新开源大模型认证信息。环境信息：dify-0.8.3,docker-212.实现思路分析常规的思路有两种：把dify源码迁移到产品中代码改造量大、难度高

Daphnis_z·2025-03-20 03:14

SQL优化之MySQL执行计划（Explain）及索引失效详解

1、执行计划基础1.1、执行计划（Explain）定义在MySQL中可以通过explain关键字模拟优化器执行SQL语句，从而解析MySQL是如何处理SQL语句的。1.2、MySQL查询过程客户端向MySQL服务器发送一条查询请求服务器首先检查查询缓存，如果命中缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段服务器进行SQL解析、预处理、之后由优化器生成对应的执行计划MySQL根据执行计划，调

一未道·2025-03-20 02:38

太翌氏:学术理论生成与AI增强系统框架设计

刚才我引导你的过程，通过:提出假说→总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估，这一系列流程产生的文献，组成了一个新学术理论的最基础文献库

太翌修仙笔录·2025-03-20 02:08

图像处理篇---图像预处理

尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣

目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。

yuanpan·2025-03-20 02:29

S32K144外设实验（二）：ADC单通道单次采样（软件触发）

在《入门笔记系列》专栏中对用户手册进行了翻译和解读，这里在回顾一下ADC的基本功能，第一次实验我们不使用过于复杂的触发方式。只使用一个通道来理解S32K144的ADC。1.1.1时钟系统首先

上层精灵的赞美诗·2025-03-20 02:57

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。

pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision

3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

React 相关插件之 Redux 基本使用入门

引入和定义首先，你需要创建Store实例并暴露出来：//stores/login.store.jsconstloginInstance=(preState,action)=>{switch(action.type){//修改状态case"changeLoginState":preState.isLogin=action.loginFlag=='YES'?true:falsereturnpreSta

·2025-03-20 01:05

软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索

软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索在软件开发领域，数据结构是程序设计的核心基础，其中树和二叉树作为重要的非线性数据结构，在众多场景中都有着广泛应用。

一杯年华@编程空间·2025-03-20 00:46

c51中断优先级c语言,51单片机的中断优先级及中断嵌套

说最基本的，老的51单片机(80C51系列)有5个中断源，2个优先级，可以实现二级中断服务嵌套。现在很多扩展的51单片机已经有4个优先级(或更多)和更多的中断源了。

金融四十人论坛·2025-03-20 00:15

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

设备树学习（二十三、番外篇-中断子系统之softirq）

既然开始学了，那么还是一次把中断的所有知识都系统的学一下。刚好有蜗窝大神的博客做指引。http://www.wowotech.net/irq_subsystem/soft-irq.html一、前言对于中断处理而言，linux将其分成了两个部分，一个叫做中断handler（tophalf），是全程关闭中断的，另外一部分是deferabletask（bottomhalf），属于不那么紧急需要处理的事情

奔跑的小刺猬·2025-03-20 00:43

http框架核心之ngx_http.c源码分析

ngx_http.c内主要实现了一个模块:ngx_http_module。ngx_http_module是nginx的http框架的一部分，它是所有http模块能够被加载的唯一入口，承担了http块配置解析，合并，以及http框架及其相关数据结构的初始化。它本身是NGX_CORE_MODULE类型，只有一个指令，就是http，如下所示:staticngx_command_tngx_http_com

qiuhui00·2025-03-20 00:13

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。

夏末之花·2025-03-20 00:42

逾越TAO·2025-03-19 23:39

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。一个清晰、规范、易于理解的Schema能够帮助模型更好地理解数据库结构，从而生成更准确的SQL查询。相反，一个混乱、不规范的Schema会增加模型的理解难度，导致生成的SQL查询错误百出。本文将深入探讨NL2SQL任务中Schema的编写标准，详细介绍如何为

kakaZhui·2025-03-19 23:04

Node.js系列（4）--微服务架构实践

Node.js微服务架构实践引言微服务架构已成为构建大规模Node.js应用的主流选择。本文将深入探讨Node.js微服务架构的设计与实现，包括服务拆分、服务治理、通信机制等方面，帮助开发者构建可扩展的微服务系统。微服务架构概述Node.js微服务架构主要包括以下方面：服务拆分：业务领域划分与服务边界服务治理：服务注册、发现与负载均衡通信机制：同步与异步通信方案数据管理：分布式事务与数据一致性可观

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-19 23:32

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile

FLY_LTL·2025-03-19 22:30

Flink读取kafka数据并写入HDFS

硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021

王知无(import_bigdata)·2025-03-19 22:59

Kafka系列之—向Kafka 写入数据（四）

一，创建Kafka生产者1.1必选的三个属性1.1.1bootstrap.servers指定broker的地址清单，不需要包含所有的broker地址，生产者会从给定的broker里找到其它broker的信息，建议最少提供两个broker的信息。1.1.2key.serializerbroker希望接收到的消息的键和值都是字节数组。1.1.3value.serializer指定的类会将值序列化。1.

葛旭朋·2025-03-19 22:57

机器学习之KMeans算法

文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一，广泛应

知舟不叙·2025-03-19 21:24

Java集合之HashSet集合

文章目录前言一、HashSet集合特点二、HashSet集合的初始化三、HashSet集合中的成员方法1.添加集合元素2.删除集合元素3.查询集合元素4.修改集合元素5、其他成员方法四、集合的遍历总结前言HashSet集合继承了AbstractSet类，实现了Set接口。其框架图如下：一、HashSet集合特点存放单列元素，无序而且不重复。线程不安全，效率高。集合元素可以为null。没有下标，不可

小白的编程日记·2025-03-19 21:51

Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用

·2025-03-19 21:30

超小巧且经济的CMOS工业相机——Vieworks的VZ系列

今天我们来看一款超级紧凑小巧且具有成本效益的工业相机——Vieworks的VZ系列。它主要有以下四大特点：1、超紧凑的工业相机VZ系列是最小的相机，适用于广泛的机器视觉应用。

51camera·2025-03-19 21:19

工业相机的主要参数及计算

dalsanano系列工业相机1、工作原理图像采集：通过镜头收集被拍摄物体反射或透

51camera·2025-03-19 21:49

Python自动化运维开发系列—CICD项目

导语都忘记是什么时候知道python的了，我是搞linux运维的，早先只是知道搞运维必须会shell,要做一些运维自动化的工作，比如实现一些定时备份数据啊、批量执行某个操作啊、写写监控脚本什么的。后来发现工作量大的时候shell开始变慢，实现某个功能使用shell感觉力不从心，听人说python能实现shell能做的一切功能，而且开发效率高，速度快，慢慢的就认识了python,多多少少看点简单的东

weixin_46240874·2025-03-19 20:16

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

每日实战：python爬虫之网页跳转-以某博为例

一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口，实现实时热搜数据抓取，重点解决：话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→"雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra"处理流程：1.添加话题标识→#雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra#2.URL编码→%23雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra%233.添加搜索参数→&t=31生成

代码CC·2025-03-19 20:15

华为OD E卷 #30 围棋的气

是指其上下左右方向四个相邻的交叉点中，有几个交叉点没有棋子，由此可知：1、在棋盘的边缘上的棋子最多有3口气（黑1），在棋盘角点的棋子最多有2口气（黑2），其他情况最多有4口气（白1）2、所有同色棋子的气之

时光回响·2025-03-19 20:14

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