深度学习之mxnet 第20页

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

公务员行测之速算分数记忆检验-无答案版本

前言为了提高速算速度，有一些分数是必须要记忆的，这个博客是为了检验自己记忆效果的，答案在下一篇博客上面，自己查看哟！！！速算之分数记忆检验12=%\frac{1}{2}=\%21=%13=%\frac{1}{3}=\%31=%14=%\frac{1}{4}=\%41=%15=%\frac{1}{5}=\%51=%16=%\frac{1}{6}=\%61=%17=%\frac{1}{7}=\%71=

Lemon爱吃苹果·2025-03-11 14:42

Python：每日一题之错误票据

题目描述某涉密单位下发了某种票据，并要在年终全部收回。每张票据有唯一的ID号。全年所有票据的ID号是连续的，但ID的开始数码是随机选定的。因为工作人员疏忽，在录入ID号的时候发生了一处错误，造成了某个ID断号，另外一个ID重号。你的任务是通过编程，找出断号的ID和重号的ID。假设断号不可能发生在最大和最小号。输入描述输入描述要求程序首先输入一个整数N(N<100)表示后面数据行数。接着读入N行数据

努力的敲码工·2025-03-11 13:04

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

本地部署AI大模型之并行计算：什么是可重入互斥锁/递归锁

目录1.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁（ReentrantMutex，或称为递归锁）是一种特殊类型的互斥锁，允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁。以下是其核心要点：1.普通互斥锁的局限性普通互斥锁（Mutex）在同一个线程中只能被获取一次。若线程尝试重复获取已持有的锁，会导致自死锁（线程无限等待自己释放锁）。2.可重入

杰瑞学AI·2025-03-11 11:47

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

【＜一＞炼丹初探：JavaWeb 的起源与基础】之 JavaWeb 项目的部署：从开发环境到生产环境

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12907601&sharerefer=PC&sharesource=FoyoDesigner&sharefrom=from_link一、开发环境：写代码的“温床”在

Foyo Designer·2025-03-11 11:44

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

QT之QComboBox详细介绍

此篇文章来源于自己在使用QComboBox类的时候相对其重写而总结的其成员函数知识点，本人能力有限，欢迎大家评论区评论，共同学习一、QComboBox介绍QComboBox是QtGUI库中的一个核心组件，它是一个复合型图形用户界面控件，常用于提供一种紧凑的方式来展示可选项列表。QComboBox通常表现为一个下拉列表框，包含一个文本标签区域和一个下拉箭头按钮，点击箭头时会显示出可供选择的项目列表。

小小怪同学の·2025-03-11 10:13

面试题之webpack file-loader和url-loader

在面试中，关于Webpack中file-loader和url-loader的区别是一个常见的问题。file-loader和url-loader的区别1.功能定义file-loader：主要用于处理静态资源文件（如图片、字体等），将其复制到输出目录，并返回文件的URL。适用于较大文件或需要单独存储的资源。url-loader：是file-loader的扩展，它在处理文件时会先判断文件大小。如果文件大

阿丽塔~·2025-03-11 10:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

面试题之react useMemo和uesCallback

在面试中，关于React中的useMemo和useCallback的区别是一个常见的问题。useMemo和useCallback的区别1.功能定义useMemo：用于缓存计算结果，避免在每次组件渲染时重新计算复杂的值。它接受一个计算函数和一个依赖数组，只有当依赖项发生变化时，才会重新计算。useCallback：用于缓存函数实例，避免在每次组件渲染时创建新的函数。它接受一个函数和一个依赖数组，只有

阿丽塔~·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

Spring Cloud之远程调用OpenFeign参数传递

目录OpenFeign参数传递传递单个参数传递多个参数传递对象传递JSONOpenFeign参数传递传递单个参数服务提供方product-service@RequestMapping("/product")@RestControllerpublicclassProductController{@AutowiredprivateProductServiceproductService;@Reques

新绿MEHO·2025-03-11 09:31

Unity数据持久化之PlayerPrefs

一、什么是数据持久化大家都玩过游戏吧，大家玩完游戏之后肯定希望自己的游戏数据得以保存。那么就需要用到数据持久化，数据并不仅仅只是在内存中，更要存储在硬盘上，才能保证游戏数据不丢失。在Unity中，数据持久化是指在游戏运行结束后，某些数据（如玩家的游戏进度、设置、或统计信息）能够被保存下来，并在下次启动游戏时仍然可用。数据持久化是游戏开发中的常见需求，用于确保玩家的游戏体验不会因为退出游戏而丢失重要

FAREWELL00075·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

Java函数式接口四部曲之Consumer

Consumer是一个函数式接口，位于java.util.function包中。它表示一个接受单个输入参数并且不返回任何结果的操作。Consumer通常用于需要对输入参数执行某些操作但不产生返回值的场景。Consumer接口定义了一个抽象方法：accept(Tt)：接受一个类型为T的参数，并对其执行操作。Consumerdisplay=System.out::println;display.acc

sundawei2016·2025-03-11 07:51

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

领域大模型之微调技术和最佳实践

BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型（LLM）的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

从青铜巨人到硅基生命：机器人文明的意识觉醒之路--三千年人类想象与科技突破的双螺旋演进）

这个由赫菲斯托斯铸造的自动守卫，体内流淌着神秘"ichor"（神之血液），实则是对液压传动原理的原始隐喻。

109702008·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

设计模式之简单工厂模式

首先我们来看看代码实现1.创建接口//动物接口interfaceAnimal{voidspeak();//每种动物都会叫}//猫类classCatimplementsAnimal{publicvoidspeak(){System.out.println("喵喵喵！");}}//狗类classDogimplementsAnimal{publicvoidspeak(){System.out.print

Absinthe_苦艾酒·2025-03-11 06:09

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

Nginx如何实现 TCP和UDP代理？

文章目录前言Nginx之TCP和UDP代理工作原理示意图配置文件和命令参数注释基本命令配置实例说明TCP代理实例UDP代理实例总结前言Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也支持TCP/

m0_74824755·2025-03-11 05:35

CICD系列之k8s

k8s安装操作系统配置主机规划hosts配置(所有主机都要配置)防火墙配置(所有主机都要配置)内核配置参数(所有主机都要配置)selinux和swap配置(所有主机都要配置)ipvs配置(所有主机都要配置)安装docker安装k8s组件配置k8s组件安装yum源安装kubelet,kubeadm,kubectl(所有节点都要安装，工作节点不用安装kubectl)设置kubelet开机自启动初始化集

john137724·2025-03-11 05:31

CICD系列之jenkins

jenkins专题安装docker&docker-compose安装jenkins编写docker-compose.yml脚本配置jenkins安装常用插件记录jenkins安装、配置、使用的常用操作linux物理机安装安装docker&docker-composedocker安装与配置安装jenkins#创建docker桥接网络dockernetworkcreatejohn-net#新建数据目录

john137724·2025-03-11 05:30

CICD系列之harbor

镜像仓库专题安装docker&docker-compose安装harbor下载并解压安装文件修改配置文件安装、管理harbor访问harbor重点提示记录镜像仓库的常用操作。安装docker&docker-composedocker&docker-compose安装与配置安装harbor下载并解压安装文件#下载到指定目录并进入该目录wgethttps://github.com/goharbor/h

john137724·2025-03-11 05:30

树莓派-C++之异常

2021SC@SDUSCC++异常用官方的话来说就是程序在执行过程中产生的问题，换句通俗的话来讲就是程序执行的出现的异常，比如程序崩了、内存泄漏了、数组越界以及其他异常信息的出现，又如运行时耗尽了内存或遇到意外的非法输入。一个简单的例子就是尝试除以零的操作。异常存在于程序的正常功能之外，并要求程序立即处理。不能不处理异常，异常是足够重要的，使程序不能继续正常执行的事件。一、异常处理所谓“处理”，可

lalalaouhei·2025-03-11 05:28

数据实时增量同步之CDC工具—Canal、mysql_stream、go-mysql-transfer、Maxwell

@TOC[Mysql数据实时增量同步之CDC工具—Canal、mysql_stream、go-mysql-transfer、Maxwell：https://blog.csdn.net/weixin_42526326

caihuayuan4·2025-03-11 04:57

Qt基础之四十一：记一次QVector的bad alloc问题追踪

目录一.QVector的特点二.QVector的内存分配策略三.badalloc问题追踪一.QVector的特点QVector是Qt容器类库中的一个重要组成部分，它提供了类似于C++标准库中的std::vector的功能，但同时拥有Qt独特的优势。QVector是一个动态数组，支持添加、插入和删除元素。与其他容器相比，QVector在随机访问元素时具有出色的性能，同时在尾部添加和删除元素时依然高效

草上爬·2025-03-11 04:26

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍大家好，在软件开发的学习过程中，设计模式一直是个重难点，尤其是单例模式，看似简单，实则蕴含诸多细节和技巧。

一杯年华@编程空间·2025-03-11 04:24

Vue中vfor循环创建DOM时Key的理解之Vue中的diff算法

在Vue开发过程中vfor遍历数组创建Dom是最常见的方式，在vfor时，标签中有一个key值，key值的作用是啥呢？这就不得不提到Vue中的diff算法。一、什么是diff算法Vue会用虚拟DOM来表述真实DOM，这样的目的是为了计算出DOM的最小的变化从而更加快速的更新真实DOM二、diff算法的计算过程1、遍历老虚拟DOM2、遍历新虚拟DOM3、重新排序这样做会有个问题，就是节点数越多，计算

充气大锤·2025-03-11 04:53

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

朗之万动力学（Langevin dynamics）

朗之万动力学（Langevindynamics）是一种模拟经典粒子运动的方法，常用于物理、化学和材料科学等领域。

xwhking·2025-03-11 03:17

C++入门之容易忽视的namespace和函数重载

目录命名空间命名空间的定义命名空间的用法1.直接把std整个展开2.对部分常用的展开3.指定命名空间缺省参数全缺省：（所有的参数都指定一个默认值）半缺省：(只有部分被参数指定默认值，而不是一半的参数)函数重载那么为什么C语言不支持函数重载，C++支持呢？extern"C"命名空间在C/C++中，变量、函数都是大量存在的，这些变量、函数的名称将都存在于全局作用域中，可能会导致很多冲突。使用命名空间的

不会的码·2025-03-11 03:12

C++之list删除元素

C++之list删除元素对容器list存储的元素执行删除操作的时候，一般都是使用其成员函数实现的：（1）clear（）：删除list容器中的所有元素（2）remove（value）：删除容器中所有为value

csdn_zhangchunfeng·2025-03-11 02:38

Python基础之字符串、数字类型和列表（二）

Python基础之字符串、数字类型和列表（二）文章目录Python基础之字符串、数字类型和列表（二）1、常见的字符串API2、数字类型2.1整数(int)2.2浮点数(float)2.3布尔类型(bool

Hao想睡觉·2025-03-11 02:38

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

C++之string类

1.string类的重要性：C语言中，字符串是以“\0”结尾的一些字符的集合，为了操作方便，C标准库中提供了一些str系列的库函数，但是这些库函数与字符串是分离开的，不太符合OPP的思想，而且底层空间需要用户自行管理，稍不留神可能会越界访问。string是一个对象，使用字符的顺序表实现的，就是一个字符顺序表。基本构造：classstring{private:size_tsize;size_tcap

讨厌下雨的天空·2025-03-11 02:36

前端之vue2原理（全）

一、组件通信总结（有些不建议使用，打破vue单向数据流，可能出问题）常用父子组件通信：1.propevent；2.$ref$refs；3.$slots$scopedSlots(插槽)；4..sync（修饰符），5.$listeners//子组件通过$listeners获取父组件传递过来的所有处理函数、$parent$children//可以获取子组件或父组件的实例；6.attribute//（父组

yh502956003·2025-03-11 02:35

DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理

DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理文章目录DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理1.RAGFlow配置

小猿搬码·2025-03-11 01:56

React Native开发之调试

在做ReactNative开发时，少不了的需要对ReactNative程序进行调试。调试程序是每一位开发者的基本功，高效的调试不仅能提高开发效率，也能降低Bug率。DeveloperMenuAndroid模拟器：可以通过Command⌘+M快捷键来快速打开DeveloperMenu。也可以通过模拟器上的菜单键来打开。iOS模拟器：可以通过Command⌘+D快捷键来快速打开DeveloperMen

xiangzhihong8·2025-03-11 01:26

DeepSeek源码解析（2）

在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。

完美代码·2025-03-11 00:25

华为机试牛客刷题之HJ60 查找组成一个偶数最接近的两个素数

HJ60查找组成一个偶数最接近的两个素数描述对于给定的偶数n，找出两个素数a,b，满足：它们的和等于n；它们的差值的绝对值最小。我们可以证明，a,b一定存在，从小到大输出满足条件的素数对。输入描述：输入一个整数n(4≦n≦10^3)。保证n是偶数。输出描述：第一行输出一个整数a，代表满足条件的素数对中的较小者。第二行输出一个整数b，代表满足条件的素数对中的较大者。示例1输入:20输出:713示例2

seabirdssss·2025-03-11 00:25

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