深度学习实例第41页

Java创建对象有几种方式?

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网在Java中，创建对象有几种常见的方式，具体如下：1.使用new关键字最常见的创建对象的方式是使用new关键字，这会在堆内存中创建一个新的对象实例

java1234_小锋·2025-02-06 21:16

什么是Redis哨兵机制?

RedisSentinel机制的核心目的是确保即使某个Redis实例

java1234_小锋·2025-02-06 21:46

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1

盼小辉丶·2025-02-06 21:15

MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合

标题：MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架，以其高效性能和灵活性而闻名。

原机小子·2025-02-06 20:44

UG NX二次开发(Python)-API函数介绍与应用实例(二)-NXOpen.UF.Obj.AskTypeAndSubtype（获取对象类型与子类型）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1、前言2、NX12版本2.1函数帮助文档说明2.2实际案例3、NX2306版本3.1函数帮助文档说明3.2实际案例1、前言采用Python语言进行UGNX二次开发的帮助材料很少，采用录制的方法是一种比较容易实现的方式，但是使用UFun函数更容易上手，我们以后将逐渐的将Python-UFun的功能写进博客中，以便于有需要的人采

GimiGimmy·2025-02-06 20:13

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https

哈维羊·2025-02-06 19:33

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。但是按照分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定的因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

【前端知识点总结】Ajax(三) XMLHttpRequest封装Ajax

作用：基于new出来的XMLHttpRequest实例对象，可以发起Ajax的请求。XMLHttpRequest的使用主要的4个实现步骤：1

疆子·2025-02-06 18:29

完全卸载vnc服务并重新安装

1.卸载现有VNC服务器先停止所有VNC服务器实例：vncserver-kill":*"然后卸载tigervnc：sudoaptremove--purgetigervnc-standalone-servertigervnc-common-y

翻滚吧键盘·2025-02-06 18:26

[Java进阶] 并发编程实战—同步

目录1.前言2.概述3.synchronized关键字3.1同步方法3.1.1同步实例方法3.1.2同步静态方法3.2同步代码块3.2.1同步实例对象3.2.2同步类对象4.显式锁（ExplicitLocks

吾鳴·2025-02-06 18:26

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

tauri'2.0+vue3 setup客户端聊天EXE实例(演示版)

Tauri2.0+Vue3客户端聊天应用|vite5+tauri2+rust+element-plus仿微信QQ聊天程序。https://www.bilibili.com/video/BV1BVxTeBEHQ/?aid=113213408677...功能特性采用自定义无边框圆角阴影窗体tauri2封装新开多窗口管理内置朋友圈/短视频等功能模块整体UI清爽简洁，支持自定义壁纸换肤支持打开独立聊天窗口

·2025-02-06 17:14

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

论文地址：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段，基于这种思想，深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块(tower是指Inception模

weixin_39630106·2025-02-06 17:22

python中如何统计文本中的单词个数_python统计文本文件内单词数量的方法

本文实例讲述了python统计文本文件内单词数量的方法。分享给大家供大家参考。

南城游子·2025-02-06 17:21

DrissionPage：Python自动化测试的高效工具

本文将详细介绍DrissionPage的基本操作，并通过实例

傻啦嘿哟·2025-02-06 12:21

【保姆级教程】YOLOv8_Seg实例分割：训练自己的数据集

一、YOLOV8环境准备1.1下载安装最新的YOLOv8代码仓库地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics1.2配置环境pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi

BILLY BILLY·2025-02-06 12:47

yolov5 实例分割：从原理、构建数据集到训练部署

yolov5实例分割：从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco

外卖猿·2025-02-06 12:15

深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决

问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错，多方查阅资料后得到了解决方案

winrisef·2025-02-06 11:44

开源的go语言统一配置中心 - nacos + nacos go sdk

当配置文件发生变化时，该平台会主动或被动地通知所有相关应用实例。应用实例接收到变更通知后，将从平台拉取最新的配置内容并立即生效，从而实现热更新。

m0_74824894·2025-02-06 10:37

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

探索深度学习：开启智能新时代

目录深度学习究竟是什么？

顾漂亮·2025-02-06 10:35

SLINT：基于模式独立的关联数据的互联系统

摘要：关联数据互连是所有实例的发现，关联数据互连表示现实世界中相同的对象和定位于不同的数据源。由于不同的数据开发者频繁的使用不同的模式来存储资源，因此我们的目标是开发一个模式独立的互连系统。

ykyorky·2025-02-06 10:34

java 公有类私有类和保护类

例如，有一个public类MyPublicClass，在不同包中的其他类只要能正确导入（如果不在同一个包），就可以创建MyPublicClass的实例，访问其public成员。

xxxmine·2025-02-06 10:04

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。

人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

【Python】已解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none)

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-06 09:28

青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 22课题、类的定义和使用

青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础22课题、类的定义和使用一、类类的定义和使用示例二、定义1.类定义语法2.属性和方法3.构造器和初始化4.实例化5.类变量和实例变量6.类方法和静态方法

明月看潮生·2025-02-06 08:54

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解

North_D·2025-02-06 08:24

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

引言：深度学习的下一步是什么？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

步子哥·2025-02-06 06:11

golang fmt包Stringer接口测试实例

Stringer接口结构如下:typeStringerinterface{String()string}作用:实现了Stringer接口的类型（即有String方法），定义了该类型值的原始显示。当采用任何接受字符的verb（%v%s%q%x%X）动作格式化一个操作数时，或者被不使用格式字符串如Print函数打印操作数时，会调用String方法来生成输出的文本。int类型实现String()方法ty

只会打野怪我咯·2025-02-06 05:31

组合——聚合

组合——聚合1.区别（1）聚合aggregation一个类的实例作为另一个类的属性，我们把这称之为“对象聚合”。当一个类的实例成为另一个类的成员，我们就说这两个类之间存在着“hasa"的关系。

真实的童话·2025-02-06 05:59

算法问题整理（二）

从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶

分享总结快乐·2025-02-06 04:47

Spring Cloud微服务

二、SpringCloud核心组件1.服务注册与发现Eureka（Netflix，已闭源，推荐替代方案）服务注册中心，管理微服务实例的元数据（IP、端口、健康状

程序老猫·2025-02-06 04:47

探秘 GitCode 上的开源项目：91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具

技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型，尤其是计算机

毕艾琳·2025-02-06 04:47

多元线性回归模型：理论、应用与数学建模实例

引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具，它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。在许多实际问题中，如经济学、生物统计学、环境科学和社会科学等领域，多元线性回归模型都发挥着关键作用。本文将介绍多元线性回归模型的基本概念、数学表达式及其在数学建模中的应用。一、多元线性回归模型的基本概念1.1定义多元线性回归模型是指包含一个因变量和多个自变量的线性回归模型。数学上，它可以表示为：Y

小柒笔记·2025-02-06 03:12

线性回归模型全攻略：原理、步骤与应用实例

基本概念理论：在线性回归中，我们通常有一个或多个自变量(X)和一个因变量(Y)。模型的目标是找到一条最佳拟合直线，使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。这条直线的方程通常表示为：(Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+...+\beta_pX_p+\epsilon)其中，(Y)是因变量（目标变量）(X_1,X_2,...,X_p)是自变量（特征）(\beta

..蓝桉...·2025-02-06 03:09

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。

搏博·2025-02-06 02:04

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下，在多项式回归的例子中，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上，限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

AIGC从入门到实战：基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发

AIGC借助深度学习模型，能够生成逼真的图像、视频、音频、文本等内容，为人类的创造力和生产力带来了革命性的改变。1.2大模型：AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型（简称“大模型”）。

AI天才研究院·2025-02-06 01:00

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网

AI天才研究院·2025-02-06 00:51

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍

GoAI·2025-02-06 00:50

设计模式之原型模式

原型模式（PrototypePattern）是一种创建型设计模式，它允许通过复制现有对象来创建新对象，而不是通过实例化类的方式。

IT路旅记·2025-02-05 23:40

单例设计模式（Java）

单例模式（SingletonPattern）是一种常见的设计模式，其主要目的是确保一个类在系统中只有一个实例，并提供全局访问点。使用单例模式的场景一般是需要共享资源的情况，比如数据库连接池、线程池等。

无限大.·2025-02-05 22:07

深度优先搜索（DFS）——算法详解与Java实例

在之前的剑指offer系列大数问题中遇到了深度优先搜索（DFS）的问题，此处特做出详细讲解与说明。什么是DFS（深度优先搜索）？深度优先搜索（DFS,Depth-FirstSearch）是一种算法，它用来遍历或搜索树、图或其他数据结构。它的核心思想是沿着某条路径尽可能地向前探索，直到不能再继续为止，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。想象一下你在迷宫里走路，你会选择一条路尽量往前走，走到尽头发

ktkiko11·2025-02-05 22:01

solidity高阶 -- 线性继承

本文将详细介绍Solidity中的多线继承，并通过不同的实例展示其使用方法和注意事项。在Solidity语言中，派生合约和基础合约是多线继承中的两个重要概念。

第十六年盛夏.·2025-02-05 22:00

HarmonyOS第一课-应用程序框架基础习题答案

（错误）正确(True)错误(False)-3.Background状态在UIAbility实例销毁

丁氏开发工作室·2025-02-05 21:58

初学51单片机之I2C总线与E2PROM以及UART简单实例应用

这是I2C的系列的第三篇，这篇主要是写一个简单的程序来实践一下相关的内容。前面博主写过一个电子密码锁的程序初学51单片机之简易电子密码锁及PWM应用扩展_51单片机设计电子密码锁-CSDN博客本篇主要是在此基础上修改下程序，让密码存储在E2PROM中，并且可以通过UART串口通信在线修改E2PROM存储的密码。简单的介绍下程序的功能：1：笔者的开发版在烧录该程序后一上电，除了数字键可以使能外其他按

firewood2024·2025-02-05 21:54

倍福--CSV、TXT文件读写操作

光怪陆离的节日·2025-02-05 20:22

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