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深度学习小白入门笔记
Spyglass 脚本
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可以使用Gui界面进行debugSpyglass检查(一)作为IC设计人员,熟练掌握数字前端语法检查工具Spyglass的重要性不言而喻,本文讲解景芯SoChttps://mp.weixin.qq.com
早睡身体好~
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2025-03-25 14:52
芯片设计中的脚本
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Bean Searcher配合SpringBoot的使用感受
先吐槽一下,现在的BeanSearcher操作手册的指引弱的可怜…对我这样的
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及其不友好话不多说直入主题1、首先肯定是得引入依赖com.ejlchinabean-searcher-boot-starter
AtomicCut
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2025-03-25 14:50
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红宝书第五讲:函数声明与表达式
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红宝书第五讲:函数声明与表达式
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写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读
专栏链接:自动驾驶背后的数学一、专栏逻辑图谱
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进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10
赛卡
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python量化选股_python量化选股策略
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看到的主要有如下五个回测框架:Zipline:事件驱动框架,国外很流行。缺陷是不适合国内市
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新手如何成为一名顶尖黑客?只需这十二个步骤轻松入门!
以下是成为一名黑客的12个基本步骤,为
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提供系统的入门指导。对于从来没有接触过黑客的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。
网络安全淼叔
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2025-03-25 10:53
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【蜂群课堂】AiWORK-自动化测试-自动化办公RPA
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ai-by-hand-excel: 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型
github.com/ImagineAILab/ai-by-hand-excel更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI通过Excel的形式实现并演示人工智能与
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的核心算法和概念
小众AI
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2025-03-25 09:14
AI开源
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算法
MediaPipe实时机器学习框架
✅跨平台支持(可在PC、Android、iOS上运行)✅轻量级(可在移动设备上实时运行)✅无需
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背景(简单调用API就能实现复杂的AI视觉任务)MediaPipe能做什么?
EngineerSuTao
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技术探秘者
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Momentum优化器的超参数调优方法
Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在
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领域,优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。
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计算
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月赛94 解题报告 | 珂学家 | 茴字有36种写法
快手测试开发一面shopee测试一面shopee测试一面58同城测试一面58同城测试一面遇到甲醛房后的,我做这些退回了订金几百道大厂C++后台开发面试题目总结(刷完你也能成为大牛)校招C++开发岗面试八股文合集(视频讲解),每天更新~中电十五所携程一面4.7强生【财务管培】亲妈级面经杭州余杭区转租!!!!急急急七牛云实训营到底是个啥?2023届秋招华为网络安全工程师面经荣耀二面蚂蚁后端一面4月13
huaxinjiayou
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学习微信小程序的数据绑定和渲染
数据绑定和渲染是微信小程序中非常重要的功能,它可以实现页面内容的动态更新以及与用户交互的功能。在本篇文章中,我们将通过详细的代码案例来介绍数据绑定和渲染内容的相关知识。数据绑定和渲染基础数据绑定是指将数据和页面元素进行关联,使得数据的变化可以自动反映在页面上。而渲染内容则是根据数据的变化,将最新的数据展示在页面上。首先,我们需要了解微信小程序中的数据绑定表达式和数据渲染的基本语法。1.1数据绑定表
粉绿色的西瓜大大
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微信小程序
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Leetcode算法
小白
刷题整理记录
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刷题整理记录一、数组与字符串二、Leetcode算法记录一、数组与字符串1.二分查找2.排序法一、数组与字符串1.二分查找1.循环退出条件,注意是left<=right,⽽不是left
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算法刷题整理合集(七)·【算法赛】
本人也是算法
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,水平有限,如果文章中有什么错误或遗漏之处,望各位可以在评论区指正出来,各位共勉。
乌云暮年
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算法刷题
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】原型设计的进阶
在原型设计中,普通和进阶之间的差距往往体现在“功能堆砌”与“认知减负”的转变上。从功能堆砌到认知减负的进阶,是产品设计从简单满足需求到真正提升用户体验的重要演变过程。一、功能堆砌与认知减负:概念对比功能堆砌普通产品经理在原型设计中,往往容易陷入“功能堆砌”的误区——不断添加新功能,试图覆盖所有可能的用户需求,但忽视了用户在实际使用中的体验和认知负担。功能堆砌虽然能短期内吸引眼球,但长远来看,会使界
百事不可口y
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2025-03-24 21:47
产品经理的一步一步
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Python 学习 第五册
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第1章 什么是
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学习
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: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、
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是什么?
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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于
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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
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的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于
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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
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分享学术科研与论文的禁小默
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机器学习
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刚入门的
小白
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大家好,我是JackBytes,一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿,平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进
鸡腿爱学习
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--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
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【大模型学习路线】从月薪6K到年薪35W,普通二本生转行大模型的逆袭之路:我的500小时崩溃实录与实战秘籍(附保姆级学习路线)
(文末送自研《大模型避坑指南》+120G学习资料包)一、血泪教训:这些弯路我替你走了(
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必看)2023年3月12日,我在工地上画完第108张CAD图纸后,突然收到大学班群消息:“XX同学入职字节AILab
AGI大模型学习
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火语言 RPA 的独特优势:为何它能脱颖而出?
(一)低门槛上手:技术
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的福音与其他一些需要深厚编程基础才能操作的自动化工具不同,火语言RPA的语法设计极其亲民。它采用类似于自然语言的表达方式,通过简单的指令组合,就能实现复杂的自动化流程。
IDFaucet
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rpa
交换机救命命令手册:华为 & 思科平台最全运维指令速查表
引言:这是一份救命的交换机运维秘籍在交换机配置与故障排查过程中,不论你是初入网络世界的
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,还是年资数年的资深工程师,总会遇到那些“关键时刻靠得住的命令”。
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数通
华为认证
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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
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案例汇总
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ts之变量声明以及语法细节,ts
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初学ing
TypeScript用js编写的项目虽然开发很快,但是维护是成本很高,而且js不报错啊啊啊啊啊!!!以js为基础进行扩展的给变量赋予了类型语法、实战(ts+vue3)TypeScript是JavaScript的一个超集,支持ECMAScript6标准(ES6教程)。TypeScript由微软开发的自由和开源的编程语言,在JavaScript的基础上增加了静态类型检查的超集。TypeScript设计
菥菥爱嘻嘻
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目标检测领域总结:从传统方法到 Transformer 时代的革新
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2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享
Python在数据分析、
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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、
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框架PyTorch——从入门到精通(6.2)自动微分机制
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欢迎来到《
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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
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R语言入门课| 02 R及Rstudio的下载与安装
视频教程先上教程视频,B站同步播出:https://www.bilibili.com/video/BV1miNVeWEkw完整视频回放可见:R语言入门课回放来啦"R语言入门课"是我们认为生信
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入门不得不听的一个课程
Biomamba生信基地
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基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
二、依赖库torch:PyTorch
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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~
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高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话
科技文章:高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要:随着自然语言处理(NLP)技术的进步,DeepSeek作为一款基于
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大富大贵7
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博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来,还有大家
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与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
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深度学习与大模型基础
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常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
扉间798
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Android端ReactNative环境搭建——上
而我从当时毕业不到1年的
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hzulwy
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DeepSeek:智能搜索与分析的新纪元
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学AI量化:DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人
作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:在机构主导的量化交易时代,普通投资者如何用一杯奶茶的钱(15元/天)打造专业级智能量化产品?本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取,更能深度应用于金融领域,精准捕捉市场信号。本文“干货”很多,请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
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如何用3个月零基础入门网络安全?_网络安全零基础怎么学习
文章的宗旨是:1.指出一些自学的误区2.提供客观可行的学习表3.推荐我认为适合
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框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。
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大家好,今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行
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景联文科技提供高质量文本标注服务,驱动AI技术发展
文本标注是自然语言处理(NLP)领域的一个重要环节,它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息,增强机器学习和
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