深度学习之tensflow 第3页

软件设计师之UML交互图与状态图：软件动态建模的关键工具

软件设计师之UML交互图与状态图：软件动态建模的关键工具大家好！在软件开发的学习和实践中，我发现UML中的交互图和状态图对于理解和设计软件系统的动态行为至关重要。

一杯年华@编程空间·2025-03-25 02:57

TouchGFX之进度指示器

代码#ifndefTOUCHGFX_ABSTRACTPROGRESSINDICATOR_HPP#defineTOUCHGFX_ABSTRACTPROGRESSINDICATOR_HPP#include#include#include#include#include#includenamespacetouchgfx{classAbstractProgressIndicator:publicConta

Stone_lu。·2025-03-25 00:42

TouchGFX之Button

TouchGFX中的按钮是一种感应触控事件的控件，能够在按钮被按下/释放时发送回调代码#ifndefTOUCHGFX_ABSTRACTBUTTON_HPP#defineTOUCHGFX_ABSTRACTBUTTON_HPP#include#include#includenamespacetouchgfx{/*按键抽象接口类*/classAbstractButton:publicWidget{pub

Stone_lu。·2025-03-25 00:12

TouchGFX之容器

容器是TouchGFX中的一种组件，可以包含子节点（比如控件和其他容器）。在TouchGFXDesigner中，可以在Widgets（控件）选项卡中的containers（容器）类别下找到容器，向容器中添加控件的方法将控件拖放到树视图中的容器中。子容器在Z轴上的顺序由向容器中添加子容器时的顺序决定-最后添加的子容器将显示在屏幕的最前面。由于TouchGFX中控件的位置是相对于其父容器而确定的，因此

Stone_lu。·2025-03-25 00:12

AI鸟类识别技术革新生态监测：快瞳科技如何用“智慧之眼”守护自然？

在生态环境保护日益受关注的今天，“鸟类识别”已从专业科研工具演变为推动生态治理数字化的核心技术。无论是湿地保护区的珍稀候鸟监测，还是城市机场的鸟击风险预警，AI技术的精准赋能正在改写人类与自然的互动方式。作为行业领先的智能解决方案，快瞳科技的鸟类AI识别算法凭借超强环境适应性、跨区域物种覆盖以及全场景服务能力，正成为全球生态监测领域的“黄金标准”。一、为什么AI鸟类识别成为生态保护的刚需？传统人工

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-25 00:11

ARM-V9 RME(Realm Management Extension)系统架构之功耗管理

安全之安全(security²)博客目录导读目录一、系统功耗管理1、功耗状态2、PE功耗管理3、系统和PE集群功耗管理4、系统功耗状态二、RME组件功耗管理本节规定了RME系统的功耗管理规则。

安全二次方·2025-03-25 00:09

python 内存监控模块之memory_profiler

0.memory_profiler是干嘛的Thisisapythonmoduleformonitoringmemoryconsumptionofaprocessaswellasline-by-lineanalysisofmemoryconsumptionforpythonprograms.Itisapurepythonmoduleandhasthepsutilmoduleasoptional(bu

weixin_33736832·2025-03-24 23:37

数据结构之串学习笔记（一）

一.c语言中的串在很多高级语言中，都含有串这一数据类型，而c语言中并没有所谓’串‘’这一数据类型，在c语言中，串为一种特殊的线性表，其数据元素仅由字符构成。要有效实现字符串的处理，就要根据实际情况使用合适的存储结构。书上有这么一句话：数组可以看成线性表在“表中数据元素本身也是一个数据结构”这一含义下的拓展，如何理解这句话？线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列，有唯一的表头和表尾元素，除

Amoxicillin991·2025-03-24 22:59

C++ 图论之求图的连通块数量（邻接矩阵版）

1.连通块的定义块内每个点之间都有一条路径。2.思路我们可以用dfs深度优先搜索：从一个点出发遍历图将遍历过的点全部标记，标记过的点则不会再遍历到。再写一个循环枚举所有的点（枚举起点），如果没标记就代表可以作为起点，数量加一，进行dfs标记点。3.代码#includeusingnamespacestd;longlongn,m,ans;//n点数，m边数，ans连通块数量。boola[105][10

JuRuo_Yuan·2025-03-24 22:28

【框架学习与探究之定时器--Quartz.Net 】

声明本文欢迎转载，原文地址：http://www.cnblogs.com/DjlNet/p/7572174.html前言这里相信大部分玩家之前现在都应该有过使用定时器的时候或者需求，例如什么定时发送邮件通知，定时筛选取消客户下单未支付的订单，定时数据备份或者归档清洗什么的诸如此类的需求，都是定时的作用的地方，类似比如：windows的计划任务、数据库的计划任务都是同样体现，那么相关于这方面的轮子或

weixin_34082177·2025-03-24 22:27

core-v-verif系列之cva6 cva6.py执行示例(1)

执行命令bashverif/regress/dv-riscv-arch-test.shbashverif/regress/dv-riscv-arch-test.sh备注，这里我们设置了环境变量exportRISCV=RISCV_TOOLSexportDV_SIMULATORS=veri-testharness,spikeexportNUM_JOBS=$(nproc)执行输出日志[install-v

CDerL·2025-03-24 22:55

免费开源的DotNet任务调度组件Quartz.NET（.NET组件介绍之五）

很多的软件项目中都会使用到定时任务、定时轮询数据库同步，定时邮件通知等功能。.NETFramework具有“内置”定时器功能，通过System.Timers.Timer类。在使用Timer类需要面对的问题：计时器没有持久化机制；计时器具有不灵活的计划（仅能设置开始时间和重复间隔，没有基于日期，时间等）；计时器不使用线程池（每个定时器一个线程）；计时器没有真正的管理方案-你必须编写自己的机制，以便能

dfkqtok82472315·2025-03-24 22:25

Harmonyos Next，一多开发之媒体查询

媒体查询媒体查询常用于下面两种场景：针对设备和应用的属性信息（比如显示区域、深浅色、分辨率），设计出相匹配的布局。当屏幕发生动态改变时（比如分屏、横竖屏切换），同步更新应用的页面布局。核心用法咱们分2个角度来看看如何使用媒体查询整合步骤导入模块--->创建监听器--->注册监听器--->移除监听器2.调整媒体查询条件//1.导入模块import{mediaquery}from'@kit.ArkUI

给我狠狠的写·2025-03-24 21:52

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。本文将调研几种重要的概率模型，包括EM算法、MCMC、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、概率图模型（CRF、HMM）以及最大熵模型，介绍其基本原理、算法流程、应用场景及优势。2.EM算法（Expectation-Maximization）2.1概述EM算法是一种用于含有隐变量或缺失数据的最大似然估计方法。其核心思想是交替执行期望（E）步骤和

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

大模型微调方法之Delta-tuning

大模型微调方法之Delta-tuning大模型微调方法自从23年之后可谓是百花齐放，浙大有团队在8月将关于大模型微调方法的综述上传了ArXiv。论文将微调方法总结为等几个类别。

空白II·2025-03-24 20:09

吊打面试官之 HTTP 协议的前世今生

1、HTTP的基本概念HTTP是超文本传输协议（HyperTextTransferProtocol），下面具体解释一下：协议：HTTP是一个用在计算机世界里的协议，它使用计算机能够理解的语言确立了一种计算机之间交流通信的方式（两个及以上的参与者），以及相关的各种控制和错误处理方式（行为约定和规范）。传输：HTTP是一个双向协议，比如A浏览器访问B服务器，使用HTTP协议来通信，数据就在A和B之间传

~Maple~·2025-03-24 18:55

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

MySQL 奇幻之旅：从基础探秘到高级应用魔法

一、MySQL基础：城堡基石的雕琢（一）数据库与表的操作：构建数据的栖息之所数据库创建与管理：绘制数据城堡的蓝图：犹如精心绘制城堡的设计图，我熟练掌握了使用CREATEDATABASE语句创建数据库的魔法咒语

进阶的华夫饼进大厂·2025-03-24 18:24

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

文章目录引言：从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么？

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

python 之GUI设计：Entry组件

说明：Entry（输入框）组件通常用于获取用户的输入文本。使用条件：Entry组件在GUI界面的设计中主要用于单行文本的键入（实际键入的内容可以比显示的空间更长，此种情况下结束鼠标和位移键能够产看自己输入的隐藏内容），通过几何外观图形属性设计可以改变实际的元素表现如果你希望接收多行文本的输入，可以使用Text组件（后面介绍）。常见用法：-普通输入框作为输入框最重要的属性是输入内容的获取：eg:pa

时间之里·2025-03-24 18:48

小米新款智能眼镜今日发布；苹果CEO库克来访中国，盛赞DeepSeek | 极客头条

小米米家智能眼镜新品今日发布，号称“精细之镜”宇树科技王兴兴谈家用人形机器人何时上市：近两三年实现不了网传商汤联创徐冰或离职，公司回应：目前未收到辞呈何小鹏：预计2025年下半年会实现L3级别全场景自动驾驶

CSDN资讯·2025-03-24 17:43

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）

YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于

林聪木·2025-03-24 15:03

win32汇编环境,网络编程入门之十

让我们继续上一教程的内容，上一教程里主要是应用WinHTTP的函数的基本应用;在这一教程里，我们将这些乱码就成可识的,同时研究一下如何读大容量的网页，比如超过1万字节的网页;win32汇编环境,网络编程入门之十

一品人家·2025-03-24 15:01

逆向爬虫-筑基篇-第二层-壹-计算机网络和因特网-008

第二层网络初探计算机网络和因特网计算机网络与因特网之史分组交换之兴：1961-1972昔时，电话网为天下通信之主宰，其以电路交换之术，使语音恒速传于发收之间。

蓝花楹下·2025-03-24 14:25

头歌实践教学平台 Python程序设计实训答案（三）

第七阶段文件实验一文本文件的读取第1关：学习-Python文件之文本文件的读取任务描述本关任务：使用open函数以只写的方式打开文件，打印文件的打开方式。

学习的锅·2025-03-24 14:25

python基础之--面相对象--OOP基本特性

python基础之–面相对象–OOP基本特性文章目录python基础之--面相对象--OOP基本特性一，OOP基本特性1.1封装1.2继承/派生1.2.1基础概念1.2.3继承实现1.3多态1.4对象对成员的操作

暴龙胡乱写博客·2025-03-24 14:54

1-5 Python 入门之运算符的使用

第1关：算术、比较、赋值运算符100任务要求参考答案评论201任务描述相关知识算术运算符比较(关系)运算符赋值运算符编程要求测试说明任务描述在编程时，我们常常需要对数值或对象进行算术、比较运算和赋值运算，以此来实现我们的功能需求。本关介绍Python中的一些基本运算符，并要求对给定的苹果和梨的数量进行算术运算、比较、赋值运算，然后输出相应的结果。相关知识要实现上述功能，需要用到Python中的各种

Sa_sa_ki_Haise·2025-03-24 14:50

C语言关键字之“volatile”

目录一、回顾二、寄存器为什么是没有地址的？三、C语言中变量的访问四、volatile关键字（编译器实现的）一、回顾C语言中变量的定义存储类型特征修饰数据类型变量名决定变量的存储位置决定变量的特征属性决定变量的存储空间及数据范围决定变量的引用标识auto、static、extern、registorconst（修饰的变量只能读，不能写，不是常量，还是变量，只是变量的属性改了）、volatilecha

你好，奋斗者！·2025-03-24 14:49

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

Python进阶之-加密库cryptography使用详解

✨前言cryptography库是一个强大的Python加密库，提供了对加密算法和协议的高层和低层访问。它是用来实现数据加密、签名、密钥管理等功能的。以下是一些常见用法的详解，帮助你理解如何使用这个库。✨安装首先，你需要确保安装了cryptography库：pipinstallcryptography✨1.对称加密对称加密是指加密和解密使用相同的密钥。Fernet是cryptography库中提供

夏天Aileft·2025-03-24 13:47

深度学习--概率

1基本概率论1.1假设我们掷骰子，想知道1而不是看到另一个数字的概率，如果骰子是公司，那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生，因此，我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中，对于我们从工厂收到的真实骰子，我们需要检查它是否有瑕疵，唯一的办法就是多投掷骰子，对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加，越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline

fantasy_arch·2025-03-24 13:44

Python文件加密库之cryptography使用详解

概要在现代信息社会中，数据的安全性变得越来越重要。为了保护敏感信息，文件加密技术被广泛应用。Python的cryptography库提供了强大的加密功能，可以轻松实现文件加密和解密。本文将详细介绍如何使用cryptography库进行文件加密，包含具体的示例代码。cryptography库简介cryptography是Python中一个功能强大且易用的加密库，提供了对称加密、非对称加密、哈希算法、

Rocky006·2025-03-24 13:13

设计模式之观察者模式

一、观察者模式介绍观察者模式（ObserverPattern）是一种行为设计模式，它定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。这个主题对象在状态上发生变化时，会通知所有观察者对象，使它们能够自动更新自己。1、观察者模式的结构观察者模式类图结构：观察者模式主要涉及以下角色：Subject（主题）：它把所有对观察者对象的引用保存在一个聚集（比如ArrayList对象）里，每个

spell007·2025-03-24 11:59

Java设计模式之解释器模式

概念解释器模式是一种行为型设计模式，用于定义一种语言的语法规则，并提供解释器来解释该语言中的表达式。作用其核心作用是将复杂的语法分解为简单的语法单元，通过递归组合的方式构建抽象语法树（AST），最终由解释器逐层解释执行。场景1.需要解释特定领域的语言：如数学公式、正则表达式、SQL查询等。2.语法相对简单且稳定：若语法频繁变化或过于复杂，建议使用解析器生成工具（如ANTLR）。3.需要灵活扩展语法

飞翔中文网·2025-03-24 11:24

VisionPro实战之传感器识别

目录1.案例要求2.实现思路1.先进行图片格式转换，不然可能格式不匹配2.进行模板匹配，仔细观察之后发现可以从左侧凹陷的地方入手，再进行定位3.找出四条线段4.进行距离的测量5.编写脚本或者使用CogCreateGraphicLabelTool工具输出数据3.具体操作1.我们先创建一个CogImageConvertTool工具，进行图片转码操作。2.创建一个模板匹配工具CogPMAlignTool

视觉王小·2025-03-24 10:23

产品经理必备知识之网页设计系列（二）-如何设计出一个优秀的界面

前言第一部分参见产品经理必备知识之网页设计系列（一）-创建出色用户体验https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/108199875第三部分参见产品经理必备知识之网页设计系列

文宇肃然·2025-03-24 10:45

opencv python rgb转yuv_OpenCV之色彩空间与色彩空间转换

python代码：importcv2ascvsrc=cv.imread("test.jpg")cv.namedWindow("rgb",cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("rgb",src)#RGBtoHSVhsv=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2HSV)cv.imshow("hsv",hsv)#RGBtoYUVyuv=cv.cvtColor(sr

xiao fei·2025-03-24 09:44

Open3D 点云DBSCAN聚类算法

目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

MelaCandy·2025-03-24 09:43

Qt插件之自定义插件构建和使用

文章目录定义插件的SDK编写自定义插件动态加载自定义插件分发SDK上一篇文章介绍了如何构建QtDesigner插件。其实插件化的这套机制QT是对外开放的，这里就介绍一下如何使用QT开发自定义插件。在开发自定义插件之前我们先定义插件的SDK。插件的SDK就是插件的接口描述，任何开发者开发的插件都应该实现对应的接口。同时只要实现了对应的接口的插件，就可以被集成到系统当中，这其实就是给自定义插件提供了一

码农飞飞·2025-03-24 09:07

目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新

随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。

DoYangTan·2025-03-24 08:57

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。

美赛数学建模·2025-03-24 08:27

通信之OTDR

OTDR，即光时域反射仪，是光纤测量中最主要的仪器，被广泛应用于光纤光缆工程的测量、施工、维护及验收工作中，形象地被称为光通信中的“万用表”。工作原理OTDR利用光纤传输通道存在的瑞利散射和菲涅尔反射特性，通过监测瑞利散射的反向散射光的轨迹制成。它向被测光纤发送一光脉冲，光脉冲在光纤本身及各特征点上会有光信号反射回OTDR，反射回的光信号又通过定向耦合到OTDR的接收器，并在这里转换成电信号，最终

玖Yee·2025-03-24 07:51

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

Lua语法详解之自带库

--自带库--string--table--时间print(os.time())--1601168290print(os.time({year=2020,month=9,day=25}))--1601006400--os.date("*t")传回来的是张表localnow=os.date("*t")print(now)--table:0x7fa99f604360for<

MagicianThirteen·2025-03-24 07:20

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全

Fansv587·2025-03-24 06:17

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

图神经网络实战——分层自注意力网络

分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为78.39%，比之同构版本有了较大提高

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。

2401_87458718·2025-03-24 05:31

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc

欣然～·2025-03-24 04:27

win32汇编环境,网络编程入门之九

;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。;想了想，这个开个头就行了，暂时放下来，再讲下去越搞越复杂，还是把一些基础运用的方式讲一讲。以后回头再来研究它。;从这个教程开始，讲一下部分微软专用网络API的运用。;微软网络API有2个值得一提，1个是WinInet,还1个是Win

一品人家·2025-03-24 04:22

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