深度学习其他

Java中如何实现线程通信？

•在Java中，线程通信可以通过以下几种方式实现：•使用wait()、notify()和notifyAll()•wait()：使当前线程进入等待状态，直到其他线程调用notify()或notifyAll
冰冷式炎热·2025-03-08 03:07

蓝桥杯15届C/C++B组省赛题目

按照惯例他们每个人都要与除自己以外的其他所有人进行一次握手(且仅有一次)。但有77个人，这77人彼此之间没有进行握手(但这77人与除这77人以外的所有人进行了握手)。
Ace＇·2025-03-08 03:55

Kubeflow学习

目标不是重新创建其他服务，而是提供一种直接的方式来将最佳的ML开源系统部署到不同的基础设施。在任何运行Kubenertes的地方，都应该能够运行Kubeflow。
小高高不要bug·2025-03-08 03:54

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
IE06·2025-03-08 02:23

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。
kakaZhui·2025-03-08 02:53

FineBI 学习记录day1

协作功能可以实现：创建者可以将分析主题、文件夹分享给其他设计用户进行协作，被协作的用户能查看或者使用相关分析主题的内容；实现分析主题的协同编辑。
foolisk·2025-03-08 02:53

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动
Tina0898·2025-03-08 02:21

最全Android面试题大集合（Android、Java、计算机基础、设计模式）持续更新

所有题目来源于网络，包含了掘金，简书以及其他平台的文章。面经等等。有大厂也有小公司，有基础也有高级，文章最后附上了链接，希望能帮到有需要的人，做好充足的准备，找到满意的工作。
Mettee·2025-03-08 02:21

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

Java 实例 - 死锁及解决方法

占有并等待：线程持有至少一个资源，并等待获取其他被占用的资源。非抢占条件：线程已持有的资源不能被其他线程强行抢占，只能由线程自己
William Dawson·2025-03-08 01:41

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34

JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之JavaScript混淆原理

ASCII码混淆1.5字符串常量加密1.6数值常量加密二、增加JS逆向者的工作量2.1数组混淆2.2数组乱序2.3花指令2.4jsfuck三、代码执行流程的防护原理3.1流程平坦化3.2逗号表达式混淆四、其他代码防护方案
zru_9602·2025-03-08 01:00

羧基/氨基化sio2荧光微球：是一种表面修饰有羧基或氨基的荧光二氧化硅微球

表面性质：表面修饰的羧基或氨基赋予微球良好的生物相容性和化学反应活性，使其能够与生物分子或其他材料进行特异性结合。制
星贝爱科生物-xb·2025-03-08 01:30

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。
accurater·2025-03-08 00:49

Vue.js 开发入门指南

1.Vue.js简介Vue.js是一个渐进式JavaScript框架，核心库专注于视图层，并且易于与其他库或现有项目集成。它的主要特点包括：双向数据绑定：数据和视图保持同步。
2401_89793006·2025-03-07 23:16

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

Linux基本操作指令1

username}/{Documents}3.安装编译C/C++的环境sudoapt-getinstallgccg++sudoapt-getinstalllsb-corelib32stdc++6//安装其他库
派阿喵搞电子·2025-03-07 23:43

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

CentOs7 安装 nginx-1.26.2 源码安装详解

要在CentOS7上安装Nginx1.26.2版本（或其他版本）并通过源码进行安装，下面是详细的步骤：1.安装依赖首先，确保你的系统已经安装了必要的依赖包。
TOP印·2025-03-07 23:11

linux 系统硬件信息检测工具,在Linux上查找系统hwinfo硬件信息工具

该工具可以显示详细信息，例如lshw，dmidecode，inxi和其他工具。hwinfolibhd库用于libhd.so收集系统上的硬件信息。该工具是专门为openSUSE系统设计的，但是
苹果姐姐 郑辰雨·2025-03-07 23:39

git-filter-repo 清除大文件教程

gitfilter-repo是一个用于过滤和清理Git仓库历史的工具，它可以高效地批量修改提交历史中的文件内容、删除文件、重命名文件以及进行其他历史重构操作。
姐夫保护你·2025-03-07 22:37

kafka 在Linux上的安装部署

本教程以CentOS7为例，但其他常见的Linux发行版（如Ubuntu等）步骤也大致相似。系统需要有足够的磁盘空间、内存等资源，一般建
The博宇·2025-03-07 22:35

大模型智能体应用开发利器——Dify：构建大规模智能应用和知识库的理想工具

本文将详细介绍Dify及其核心功能，探讨它在大模型应用中的主要用途，并介绍与Dify类似的其他平台或产品。Dify官网链接Dify架构图1.Dify简介
伯牙碎琴·2025-03-07 21:57

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

Es6中promise的解释用法以及何为同步异步、回调函数和回调地狱？

2.回调函数在编程中扮演着重要的角色，主要用于以下场景：①事件处理：在图形用户界面(GUI)或其他事件驱动的应用程序中，回调函数常用于处理用户交互和事件触发。
HHR_hr·2025-03-07 20:15

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

不同操作系统安装vm tools以及各种操作系统包安装命令区别

这里主要讲了ubuntu和openEuler的安装，其他类似，只是安装命令稍有区别1.ubuntu安装vmtools我尝试装vm自带的，但是没生效，就换这个啦，相比较来说，这个更简单。
「已注销」·2025-03-07 19:26

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

vue计算属性源码解读

在Vue.js中，计算属性是一个非常实用的特性，它允许你根据其他数据动态计算出新的值，并且会缓存计算结果，只有当依赖的数据发生变化时才会重新计算。下面我们来深入解读Vue计算属性的源码实现。
新茶十九·2025-03-07 18:19

python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy大批量自动拉取金融数据

文章目录使用数据获取渠道自动填充数据QTEASY数据拉取功能数据拉取接口`refill_data_source()`数据拉取API的功能特性多渠道拉取数据实现下载流量控制实现错误重试日志记录其他功能qteasy
QTEASY量化交易·2025-03-07 17:46

ASIDownloadCache 设置下载缓存 以及其他

ASIDownloadCache设置下载缓存它对Get请求的响应数据进行缓存（被缓存的数据必需是成功的200请求）：[ASIHTTPRequestsetDefaultCache:[ASIDownloadCachesharedCache]];当设置缓存策略后，所有的请求都被自动的缓存起来。另外，如果仅仅希望某次请求使用缓存操作，也可以这样使用：ASIHTTPRequest*request=[ASIH
hello啊啊啊2121·2025-03-07 17:44

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

代码签名证书

代码签名证书是一种数字证书，用于对软件、应用程序、脚本或其他代码进行数字签名。可确保软件的来源可靠、未被篡改，并在用户下载或安装时提供额外的安全性。
·2025-03-07 17:50

婚恋交友系统app源码优化指南：提升性能与用户体验

以用户管理服务为例，它独立负责用户注册、登录、资料更新等操作，与其他服务解耦，
·2025-03-07 17:19

C++ 线程池的实现原理及回调函数的使用

当有新的任务进来，从线程池中取出一个空闲的线程处理任务然后当任务处理完成之后，该线程被重新放回到线程池中，供其他的任务使用。
深度视觉机器·2025-03-07 16:05

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

conda的作用

一概览Conda是一个开源的包管理和环境管理工具，主要用于Python及其他编程语言的依赖管理和环境隔离。它的核心作用有以下几点：1.包管理可以安装、更新、卸载Python及其依赖包（类似于pip）。
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-07 16:31

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

带钢有害物质检测、耐候性测试及金属弯曲检测

一、有害物质检测标准国际通用标准RoHS指令（2011/65/EU）：限制带钢中铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）等重金属含量，镉限值≤0.01%（100ppm），其他重金属≤0.1%（1000ppm）
南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-07 15:49

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

c++和c#和c语言

它为其他许多现代编程语言提供了基础。C++：扩展：C++是BjarneStroustrup在C语言的基础上开发的，添加了面向对象编程、泛型编程和其他高级编程特性。C++兼容C语言
Random_N1·2025-03-07 14:51

LeetCode——1910. 删除一个字符串中所有出现的给定子字符串(Remove All Occurrences of a Substring)[中等]——分析及代码（Java）

删除一个字符串中所有出现的给定子字符串[RemoveAllOccurrencesofaSubstring][中等]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码1.KMP算法（1）思路（2）代码（3）结果三、其他一
江南土豆·2025-03-07 14:48
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