深度学习之tensflow 第19页

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决

在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。

紫雾凌寒·2025-02-17 04:34

git之reset命令

1.简介git-reset：将当前的HEAD重置为指定状态，也就是重置顶部commit的引用2.概要gitreset[-q][][--]…gitreset[-q][--pathspec-from-file=[--pathspec-file-nul]][]gitreset(--patch|-p)[][--][…]gitreset[--soft|--mixed[-N]|--hard|--merge

crayon-shin-chan·2025-02-17 04:03

SpringCloud之网关Gateway

3、过滤器（Filter）：一个标准的SpringWebFilter，SpringCloudGateway中的Filter分为两种类型：GatewayFilter和GlobalFilter。过滤器Filter可以对请求和响应进行处理2、基本搭建①、新建模块②、导入依赖4.0.0com.gatewaycode0.0.1-SNAPSHOTgatewayDemoprojectforSpringBoot8

2401_85358655·2025-02-17 04:30

qt UI架构之MVD

在Qt中，MVD（Model-View-Delegate）是一种用于分离数据、显示和用户交互的设计架构。它是MVC（Model-View-Controller）的变体，特别适合用于处理复杂的数据显示和编辑场景（如表格、列表、树形结构等）。1.MVD架构的核心组件MVD架构由以下三个核心组件组成：1.1Model（模型）负责管理数据。提供数据的访问接口（如data()和setData()）。通知视图

yaofei2006·2025-02-17 03:58

咱们一起学C++ 第一百八十八篇：之C++中全局new和delete运算符的重载探秘

咱们一起学C++第一百八十八篇：之C++中全局new和delete运算符的重载探秘大家好！C++作为一门强大的编程语言，在内存管理方面提供了丰富的机制。

一杯年华@编程空间·2025-02-17 01:42

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。

清风AI·2025-02-17 00:02

STM32之SG90舵机控制

目录前言：一、硬件准备与接线1.1硬件清单1.2接线二、SG90舵机简介1.1外观1.2基本参数1.3引脚说明1.4控制原理1.5特点1.6常见问题三、单片机简介四、程序设计4.1定时器配置4.2角度控制函数4.3主函数调用五、总结前言：STM32F103C8T6是一款性价比极高的ARMCortex-M3内核微控制器，广泛应用于嵌入式开发。SG90舵机则是小型舵机的代表，常用于机器人、智能家居等场

如愿小李·2025-02-16 23:27

15. k8s二进制集群之CoreDNS部署

为搭建DNS服务需要准备什么？如何下载CoreDNS服务配置文件创建coredns.yaml配置文件（参考原始配置创建）提前准备好CoreDNS镜像资源【可选】如何启动CoreDNS服务当服务异常，如解决coredns启动失败问题总结当我们搭建完k8s集群之后可以为此部署一个DNS提供内部主机或域名解析能力，这里就说到了CoreDNS在Kubenetes起到的作用了。CoreDNS主要为Pod和服

沙漠绿州（IT追随者）·2025-02-16 23:24

TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建

图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法

小白学视觉·2025-02-16 23:54

Android App开发之Jetpack架构，带你全面理解View的绘制流程

在UI组件日益完善的同时，也开始出现了RecyclerView、ConstraintLayout、MotionLayout等一些可以辅助大家写出更加符合性能要求的界面效果。在UI控件日益满足需求的同时，系统的安全与稳定性、用户隐私也越来越被重视，所以每个版本都出现了一些大的适配工作，例如运行时权限，FileProvider适配，限制后台服务、广播，限制反射SDK私有API，引导使用HTTPS，甚至

m0_66144992·2025-02-16 22:23

VTK之vtkLight

vtkLight是VTK（TheVisualizationToolkit）中用于代表现实场景中灯光的一个类。在三维渲染场景中，灯光是必备的要素之一，它为场景提供照明，使得渲染出来的图像更加逼真和立体。以下是对vtkLight的详细介绍：一、灯光类型vtkLight可以分为两种类型：位置灯光（PositionalLight，也叫聚光灯）和方向灯光（DirectionLight）。位置灯光：光源位置在

浩瀚之水_csdn·2025-02-16 22:22

大数据之-hdfs+hive+hbase+kudu+presto集群(6节点)

几个主要软件的下载地址：prestohttps://prestosql.io/docs/current/index.htmlkudurpm包地址https://github.com/MartinWeindel/kudu-rpm/releaseshivehttp://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hdfshttp://archive.apache.org/dist/ha

管哥的运维私房菜·2025-02-16 22:50

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件

Carl_奕然·2025-02-16 22:49

【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型（LLM）之肩：物理概念理解的总结性评估

摘要：我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题：大型语言模型（LLM）真的理解它们所说的话吗？这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此，我们提出了一项总结性评估，针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。我们的任务通过使用网格格式的输入来抽象描述物理现象，从而缓解了记忆问题。这些网格代表了不同层次的理解，从核心现象、应用实例到网格世界中其他抽象模式的类比。对我们任务的全面研究

东临碣石82·2025-02-16 21:16

性能调优专题(11)之JVM对象创建与内存分配机制深度剖析

一、对象创建对象创建的主要流程:1.1.类加载检查虚拟机遇到一条new指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有，那必须先执行相应的类加载过程。new指令对应到语言层面上讲是，new关键词、对象克隆、对象序列化等。1.2.分配内存在类加载检查通过后，接下来虚拟机将为新生对象分配内存。对象所需内存的大小

技术路上的苦行僧·2025-02-16 21:15

spiking neural network概念学习

实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实

Zaгathustra·2025-02-16 21:45

备战蓝桥杯：贪心算法之货仓选址

当我们货仓选址在最中间的时候，货仓到每家商店的距离最短#include#include#includetypedeflonglongLL;usingnamespacestd;intn;constintN=1e5+10;LLa[N];intmain(){cin>>n;for(inti=1;i>a[i];sort(a+1,a+1+n);LLret=0;for(inti=1;i=|a-b|我们的代码也可

无敌大饺子 1·2025-02-16 21:13

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现

yyc_audio·2025-02-16 21:41

理论一、大模型—概念

随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

python如何将数据生成excel_Python如何将数据导出excel的技巧分享

本篇文章主要介绍了python技能之导出excel的实例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

weixin_39528697·2025-02-16 19:59

【C++】STL之string类源码剖析

目录概述源码MyString.htest.cpp概述string是字符串类，出现早于STL，不过string完全符合STL标准库的语法规则，故将string类也归于STL中string类实现的功能有字符串元素的随机访问、迭代器遍历、字符串追加/删减/查找、字符串随机插入、字符串扩容与修改长度、重载输入/输出运算符算法设计：利用构造临时对象、自定义swap函数，完成string对象的拷贝、赋值构造，

AllinTome·2025-02-16 19:56

Python数据处理之导入导出Excel数据

Python数据处理之导入导出Excel数据开启数据之旅：为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档？

master_chenchengg·2025-02-16 19:26

Android Studio之解决Gradle下载报错

作者：达爷使用软件：AndroidStudio前言最近在做Unity到AndroidStudio的适配，因为AndroidStudio迭代速度过快的缘故，许多小伙伴隔几天打开项目时会发现项目的配置文件需要更新，但由于考虑到科学上网等因素，发现配置文件更新速度较慢，项目卡在启动配置阶段导致项目无法打开。作者之前也遇到过这个问题，为此在尝试了许多现有的办法后，总结出来一套比较快速可行的解决方法，现分享

Metaverse达爷·2025-02-16 19:56

自动驾驶---Motion Planning之参考线Path平滑

1背景有了由lane_segment插值得到的粗糙参考线，这种参考线是无法输出给下游使用的，需要进一步的处理使得参考线更加平滑，才能供下游控制模块使用。Apollo中共有三种参考线平滑算法，分别为：1.QpSplineSmoother2.SpiralReferenceLineSmoother3.DiscretePointsSmoother目前Apollo中默认配置为最后一种，基于离散点的平滑。这种

智能汽车人·2025-02-16 19:24

自动驾驶---Motion Planning之LaneChange

1背景在Apollo中，有比较多的Decider（决策器），上篇博客《自动驾驶---MotionPlanning之Decider》中笔者也大概介绍了每个Deicder的作用。

智能汽车人·2025-02-16 19:24

C++效率掌握之STL库：string底层剖析

文章目录1.学习string底层的必要性2.string类对象基本函数实现3.string类对象的遍历4.string类对象的扩容追加5.string类对象的插入、删除6.string类对象的查找、提取、大小调整7.string类对象的流输出、流提取希望读者们多多三连支持小编会继续更新你们的鼓励就是我前进的动力！了解完string函数的主要用法，很有必要对string进行深层次的剖析，进一步了解其

DARLING Zero two♡·2025-02-16 18:22

EtherCAT主站IGH-- 51 -- IGH之控制电机旋转位置模式（PP模式）

EtherCAT主站IGH--51--IGH之控制电机旋转位置模式（PP模式）0Ubuntu18.04系统IGH博客、视频欣赏链接一代码实现二编译运行该文档修改记录：总结环境：系统：ubuntu18.04

常驻客栈·2025-02-16 18:19

YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器

从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。

星际编程喵·2025-02-16 18:48

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。

云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

Python Pandas数据清洗之缺失数据处理

大家好，在数据分析和处理过程中，缺失数据是常见且不可避免的现象。无论是在数据收集、传输或存储的过程中，数据集可能会出现部分丢失。缺失数据的存在不仅会影响数据的完整性，还可能对后续的数据分析和建模造成不利影响。为了保证数据质量，合理处理缺失数据至关重要。Python的Pandas库提供了强大的工具，能够高效处理数据中的缺失值，特别是通过插值和填充技术来弥补数据的缺失。本文将介绍如何使用Pandas处

python慕遥·2025-02-16 17:45

《云智算：BI 领域的卓越之选》

在数据分析的漫长征程中，我作为一名资深的数据分析师，多年来接触和使用过众多BI工具。然而，当我邂逅云智算之后，它的卓越表现让我深感惊艳，今天就来为大家详细介绍这款极具潜力的BI工具。一、功能齐全，一站式BI体验云智算涵盖了ETL、建模、分析、可视化、自助分析等整个BI流程环节的功能。从数据的抽取、转换和加载，到建立数据模型，再到深入分析和直观的可视化呈现，以及让业务人员能够自主进行分析，它提供了一

thank_lxy·2025-02-16 17:40

预测股票走势的ai模型

AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。

roxxo·2025-02-16 17:10

Go算法之奇偶排序

一、什么是奇偶排序（以下排序步骤来自文心一言加上本人的一些理解，我觉得ai讲的比较透彻）奇偶排序步骤：初始化：给定一个待排序的数组。奇数轮次遍历：从索引1（即第二个元素，因为索引从0开始）开始，以步长为2（i+2）遍历数组。比较当前元素与其后一个元素（即索引为i和i+2的元素）。如果当前元素大于后一个元素，则交换它们的位置。偶数轮次遍历：从索引0开始，同样以步长为2遍历数组。执行与奇数轮次相同的比

思远久安·2025-02-16 16:34

Acwing-基础算法课笔记之搜索与图论（spfa算法）

Acwing-基础算法课笔记之搜索与图论（spfa算法）一、spfa算法1、概述2、模拟过程3、spfa算法模板（队列优化的Bellman-Ford算法）4、spfa算法模板（判断图中是否存在负环）一、

不会敲代码的狗·2025-02-16 16:02

算法学习笔记之数学基础

例1（最小公倍数与最大公约数）计算最小公倍数公式：LCM(A,B)=A*B/GCD(A,B)A与B的最小公倍数等于A*B除以A与B的最大公约数计算最大公约数：辗转相除法原理：设A与B的最大公约数为x，则A是x的倍数，B也是x的倍数，令A=ax，B=bx，A/B取整为c，则A-cB=(a-bc)x。即A与B的余数也是x的倍数 intgcd(inta,intb) { inttemp; whil

threesevens·2025-02-16 15:28

PyQt5之按钮

1.QAbstractButton(1)描述所有按钮控件的基类，提供按钮的通用功能，继承自QWidget(2)功能作用1）提示文本setText(str)#设置按钮提示文本text()#获取按钮提示文本案例fromPyQt5.Qtimport*importsysapp=QApplication(sys.argv)window=QWidget()window.setWindowTitle("提示文本

threesevens·2025-02-16 15:58

算法学习笔记之贪心算法

导引（硕鼠的交易）硕鼠准备了M磅猫粮与看守仓库的猫交易奶酪。仓库有N个房间，第i个房间有J[i]磅奶酪并需要F[i]磅猫粮交换，硕鼠可以按比例来交换，不必交换所有的奶酪计算硕鼠最多能得到多少磅奶酪。输入M和N表示猫粮数量和房间数量，随后输入N个房间，每个房间包括奶酪数和猫粮数Input 53 72 43 52 -1-1Output 13.333解法：计算每个房间的奶酪与猫粮之比，比值越大硕鼠收益越

threesevens·2025-02-16 15:55

C#学习之DateTime 类

目录一、DateTime类的常用方法和属性的汇总表格二、常用方法程序示例1.获取当前本地时间2.获取当前UTC时间3.格式化日期和时间4.获取特定部分的时间5.获取时间戳6.获取时区信息三、总结一、DateTime类的常用方法和属性的汇总表格在C#中，获取本地系统时间非常简单。可以使用DateTime类来获取当前日期和时间。DateTime类提供了丰富的属性和方法，用于处理日期和时间。常用的方法包

零壹电子·2025-02-16 15:53

C++14新特性之deprecated

1.介绍在C++中，deprecated是一种标记，用于指示某个函数、类、变量或特性已经过时或不推荐使用。通过标记为deprecated，开发者可以在编译时收到警告，提醒他们避免使用这些过时的功能。2.deprecated语法C++14引入了[[deprecated]]属性，用于标记过时的功能。语法如下：（1）标记函数[[deprecated("Thisfunctionisdeprecated.U

画个逗号给明天"·2025-02-16 14:21

【计算机网络知识之 OSI七层模型及tcp/ip模型】

文章目录前言OSI七层模型TCP/IP协议族数据封装、解封装过程每一层的数据格式设备与层的对应关系各层间的通信总结前言环境准备：linux操作系统VMwareWorkstation16.xCentos7OSI七层模型国际标准化组织（InternationalStandardOrganization,ISO）,于1984年颁布了开放系统互联（OpenSystemInterconnection,OSI

皮卡丘的blue·2025-02-16 14:18

本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式

今天我们就反其道而行之，将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。前提：已经部署好了Deep

搏博·2025-02-16 14:48

Linux基础之文件权限的八进制表示法

1.Linux文件权限概述在Linux中，每个文件或目录都有三种基本权限，分别是：读权限-r：允许查看文件内容。写权限-w：允许修改文件内容。执行权限-x：允许执行文件或进入目录。每个文件或目录的权限会根据三个用户类别来分配：所有者(user,u)：文件的创建者或指定的所有者（属主）。同组用户(group,g)：与文件所有者属于同一组的用户（属组）。其他用户(others,o)：所有不属于文件所有

vortex5·2025-02-16 13:16

C#学习之数据转换

目录一、创作说明二、数据类型之间的转换1.数据类型之间的转换表格2.代码示例三、进制之间的转换1.进制之间的转换表格2.代码示例四、ASCII编码和字符之间的转换1.ASCII编码和字符之间的转换表格2.代码示例五、总结一、创作说明C#大多数时候都是和各种数据打交道，本文汇总数据转换的表格，包括常用方法、代码示例以及详细描述。涵盖了数据类型之间的转换、进制之间的转换、ASCII编码和字符之间的转换

零壹电子·2025-02-16 13:46

Linux--shell脚本之正则表达式

一、正则表达式的概念及特点：正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。规定一些特殊语法表示字符类、数量限定符和位置关系,然后用这些特殊语法和普通字符一起表示一个模式,这就是正则表达式(RegularExpression)。给定一个正则表达式和另一个字符串，我们可以达到如下的

neo_will_mvp·2025-02-16 12:02

尚硅谷课程【笔记】——大数据之Zookeeper【一】

课程视频：【尚硅谷Zookeeper教程】一、Zookeeper入门概述Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。Zookeeper从设计模式角度理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责同志已经在Zookeeper上注册的哪些观察者做出

赶紧写完去睡觉·2025-02-16 11:02

C/C++基础讲解(五)之基础例程2篇

C/C++基础讲解(五)之基础例程2篇程序之美前言很多时候，特别是刚步入大学的学子们，对于刚刚开展的计算机课程基本上是一团迷雾，想要弄明白其中的奥秘，真的要花费一些功夫，我和大家一样都是这么啃过来的，从不知到知知

五一编程·2025-02-16 11:00

使用 pip 和 conda 的安装深度学习环境

在决定使用pip和conda安装包时，了解这两个包管理器之间的主要区别非常重要。以下是细分：1.在使用conda安装的过程中，可以先参考另外一台机器中对应虚拟环境配置成功的，所设置的镜像源，使用condacofig--show,进行查看，2.设置，将网络下载时，连接时间加长condaconfig--setremote_connect_timeout_secs60condaconfig--setre

ZhengXinTang·2025-02-16 11:30

钢铁行业设备智能运维实战：基于DuodooBMS+SKF的减速机全生命周期管理方案

的竞争格局下，某大型钢铁集团通过DuodooBMS+SKFObseverPhoenixAPI系统实现核心设备预测性维护，热轧产线非计划停机减少42%，设备综合效率OEE提升17%）一、钢铁企业设备管理之痛某年产

邹工转型手札·2025-02-16 10:23

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