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深度学习推荐系统实战
《Python数据分析
实战
》
环境搭建定义变量名时要遵循的规则:变量名必须以字母或下画线开始,名字中间只能由字母、数字和下画线组成长度不能超过255个字符变量名在有效范围内必须具有唯一性不能使用保留字(关键字)区分大小写不能对元组中的元素做修改,只能做切片查询。如果元组中只有1个元素,则需要在这个元素的后面加上逗号。数字100正确的表示方法为(100,)列表:a=[1,2,3],常用列表函数函数用途append()向列表末尾添
johnny233
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2024-08-31 19:08
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读书笔记
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Oracle 数据库新手指南(一) Oracle基础
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经验分享:提供实际案例分析,展示如何在真实环境中应用O
luo_lio
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2024-08-31 19:38
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感恩星球第325篇:2020年11月6日 - 草稿
1、我万分幸运并深深地感恩师父带领文化在没有任何提示的情况下
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的体验中才会看到自身存在问题。晚上会后会师父给我们每个人找到问题的所在并给予指导!真的是不体验不知道!
包潓闲
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2024-08-31 18:32
【Unity
实战
】Jenkins与自定义命令行参数
Unity是一款功能强大的游戏开发引擎,它提供了许多方便开发者使用的功能和工具。其中一个非常有用的功能是Unity命令行参数。通过使用命令行参数,开发者可以在启动Unity时自定义一些行为和设置,从而更好地管理和调试项目。使用Unity命令行参数的好处是,它可以帮助开发者更好地管理和调试项目。通过在命令行中指定参数,我们可以自动化一些常见的任务,例如构建项目、执行测试、导出资源等。这不仅可以提高开
Shepherd0619
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2024-08-31 18:58
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深度学习
项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写
深度学习
项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写在前两节中,我们详细讲解了QQ聊天的原理、QQ机器人的框架与环境配置的流程。
Linductor
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2024-08-31 18:58
qq聊天机器人项目
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实战
三 (Liveness Probe 和 Readiness Probe 详细分析)
一、LivenessProbe和ReadinessProbe详细分析LivenessProbeLivenessProbe用于检查容器是否处于健康状态。如果探针失败,Kubernetes会杀死容器并根据重启策略决定是否重启。这对于检测和恢复应用程序中的死锁或其他致命错误非常有用。ReadinessProbeReadinessProbe用于检查容器是否准备好接受流量。如果探针失败,Kubernetes
清风 001
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2024-08-31 17:27
K8S-Pod实战
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HarmonyOS开发
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:Node-API扩展能力接口
前言:扩展能力接口进一步扩展了Node-API的功能,提供了一些额外的接口,用于在Node-API模块中与JavaScript进行更灵活的交互和定制。这些接口可以用于创建自定义JavaScript对象等场景。基本概念在理解Node-API扩展能力接口之前,需要了解一些基本概念:模块:一个模块是一个可重用的、独立的代码单元。它封装了相关功能,并可以被其他模块引用和使用。命名空间:命名空间是一种用于组
小小煤球
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2024-08-31 17:54
鸿蒙开发
HarmonyOS
OpenHarmony
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前端
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大语言模型原理与工程实践:混合微调策略
大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着
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技术的迅猛发展,大语言模型(
AGI通用人工智能之禅
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2024-08-31 15:13
计算科学
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人工智能
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【分布式定时任务】XXL-JOB_2.4.1部署与
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部署分布式任务调度平台XXL-JOBXXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。https://www.xuxueli.com/xxl-job/一数据库配置执行初始化数据库SQLxxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sqlat2.4.1·xuxueli/xxl-job·Gi
布熬夜了
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2024-08-31 14:31
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坤坤的功夫成长记(121):既要避短,也要补短
扬长避短,从整个练功的体系来看,需要针对自己的身体条件、性格特点、经验阅历等情况,选择合适的练习内容,充分发挥自己的优势特点,形成自身独特的功夫体系;在功夫
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上,更是需要运用扬长避短的策略,充分把自己的优势特点发挥出来
小城28
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2024-08-31 13:33
企业级web服务
实战
(模拟)(一
目录项目方案设计服务器本身硬件需求:1.处理器(CPU)2.内存(RAM)3.存储(硬盘)4.网络5.其他注意事项注意:这些配置建议是基于一般情况下的最佳实践。为啥是这个配置?乞丐版的硬件配置,如下:1.网络拓扑结构2.数据库架构3.负载均衡架构3.1HAProxy配置4.Web服务架构4.1Nginx配置用于静态资源4.2Tomcat配置用于动态资源5.高可用性配置5.1Keepalived配置
3分云计算
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2024-08-31 13:54
企业级web服务实战
前端
web服务
中高级运维
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数据库
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[思维导图
实战
派T5]7/21天 介绍青海湖
感受:经过老师的指点,思维上有了进步,但重点上抓取还有很大问题。知识上的溃乏,影响了关键词的表达。发现:图的整体布局不合理,左边线条还需练习,命题中心有时抓不住,容易跑题下一步:多做线条练习,对事物的深度和广度要多思考,明白是什么目的画这张图思维不卡训练图片发自App
思维导图实战派_媛
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2024-08-31 13:32
深度学习
100问13:什么是二分类问题
嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
不断持续学习ing
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2024-08-31 11:14
人工智能
机器学习
自然语言处理
AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和
深度学习
部分(含torch和cuda)包含机器学习模型和bert模型的使用
文章目录数据清洗机器学习
深度学习
代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件
东方-教育技术博主
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2024-08-31 11:13
人工智能应用
人工智能
机器学习
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每天一个数据分析题(五百一十二)- 数据标准化
A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,
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,可视化
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-31 10:09
数据分析题库
数据分析
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晨间日记-《李廿讲成语典故—墨守成规》
楚王终于同意了,但是他们都舍不得放弃新造起来的攻城器械,想在
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中试试它的威力。墨子说:“那好,咱们就当场试试吧。”说着,解下衣带,围作城墙,用木片作为武器,让
李廿
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2024-08-31 10:35
【思维导图
实战
派T6】31-21亲子-背诵课文《泉城》三四五六
今天把剩余的自然段也做了图,由于公司加班就提前发给儿子自己看了。在使用过程中发现,要是打印出来,有关联的部分可以再标注下会更好。图片发自App
臭小孩她妈SR
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2024-08-31 10:03
深度学习
:图像数据分析的革命
深度学习
:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而
深度学习
技术在其中扮演着核心角色。
2401_85761762
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2024-08-31 10:06
深度学习
数据分析
人工智能
实战
element-plus 级联选择器(Cascader)+企微部门架构
先看效果:1、部门架构数据来源于企业微信;2、部门层级关系的展现和勾选;具体实现:1、组件官方文档http://element-plus.org/zh-CN/component/cascader.html级联选择器组件要求的数据格式:重点:了解清楚数据格式2、后端写法(php)//递归查询负责的子部门(给elementplus组件用的)publicstaticfunctiongetSubdepar
hj1043
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2024-08-31 10:36
企业微信开发实践
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企业微信
推荐召回中ALS(交替最小二乘法)算法验证
数据准备步骤2:模型训练步骤3:评估指标选择步骤4:性能评估代码实现导入依赖Mysql获取数据分批加载到矩阵目标coo_matrixvstackbm25_weight模型训练测试评估完整代码需求为了验证
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2024-08-31 09:59
算法
最小二乘法
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推荐算法
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鸿蒙( Beta5.0版)开发
实战
:自定义TabBar页签
介绍本示例主要介绍了TabBar中间页面如何实现有一圈圆弧外轮廓以及TabBar页签被点击之后会改变图标显示,并有一小段动画效果。效果图预览使用说明:依次点击tabBar页面,除了社区图标之外,其它图标往上移动一小段距离。实现思路场景1:TabBar中间页面实现有一圈圆弧外轮廓将Image组件外层包裹一层容器组件,通过设置borderRadius以及margin的top值实现圆弧外轮廓效果。这里b
让开,我要吃人了
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2024-08-31 09:29
鸿蒙开发
HarmonyOS
OpenHarmony
前端
harmonyos
华为
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移动开发
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鸿蒙系统
鸿蒙HarmonyOS开发
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—安全管理(权限开发)_鸿蒙 权限
自定义权限HarmonyOS为了保证应用对外提供的接口不被恶意调用,需要对调用接口的调用者进行鉴权。大多情况下,系统已定义的权限满足了应用的基本需要,若有特殊的访问控制需要,应用可在config.json中以"defPermissions":[]属性来定义新的权限,并通过“availableScope”和“grantMode”两个属性分别确定权限的开放范围和授权方式,使得权限定义更加灵活且易于理解
2301_79985178
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2024-08-31 08:54
harmonyos
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鸿蒙HarmonyOS NEXT
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开发:自定义TabBar页签实现案例
介绍本示例主要介绍了TabBar中间页面如何实现有一圈圆弧外轮廓以及TabBar页签被点击之后会改变图标显示,并有一小段动画效果。效果图预览使用说明:依次点击tabBar页面,除了社区图标之外,其它图标往上移动一小段距离。实现思路场景1:TabBar中间页面实现有一圈圆弧外轮廓将Image组件外层包裹一层容器组件,通过设置borderRadius以及margin的top值实现圆弧外轮廓效果。这里b
前端_王华QAQ
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2024-08-31 07:45
鸿蒙next实战
鸿蒙
鸿蒙
鸿蒙系统
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驱动开发
嵌入式硬件
harmonyos
HarmonyOS应用开发
实战
-自定义TabBar,并添加动画效果
鸿蒙项目开发中,主界面中都会有TabBar,普通的TabBar大家都会使用了,今天来聊聊异于普通样式的TabBar,并添加一些动画效果,更加的美观。1.话不多说,先展示样式2.设计思路因普通的TabBar样式满足不了开发需求,想要中间添加一个+号会比较困难。基于这一点打算发挥自己创新思维,整体使用Stack()帧布局方式,给TabBar提前预留一个+号的位置,然后使用+号的Image给帧到对应位置
成功之路必定艰辛
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2024-08-31 07:13
harmonyos
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DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个
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2024-08-31 06:10
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MFC界面应用
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VUE子组件传递父组件
知识点1.在子组件页面中使用emits声明好要传递的事件和事件会用到的参数2.在父组件页面中,在子组件的标签上,接收组件传递过来的函数
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例子父组件结果:{{count}}importChildfrom
凌涑
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学习Vue3知识点
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基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿
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与计算机视觉技术的智能监控系统。
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2024-08-31 06:05
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【mysql】mysql之存储引擎学习
零基础入门》:python零基础入门学习《python运维脚本》:python运维脚本实践《shell》:shell学习《terraform》持续更新中:terraform_Aws学习零基础入门到最佳
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向往风的男子
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MySQL高级课程:索引设计与性能优化的最佳实践
本课程将深入探讨MySQL索引设计和性能优化的最佳实践,帮助你掌握从理论到
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的优化技巧。一、索引的基础知识1.1
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2024-08-31 04:25
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文字模型训练分析评论(算法
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文字模型训练,尤其是在自然语言处理(NLP)领域,是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。针对文字模型训练后的分析评论,可以从以下几个方面进行:1.性能评估准确率/错误率:评估模型在测试集上的准确率或错误率是最直接的方式,这能反映模型的基本性能。混淆矩阵:对于分类任务,混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的表
富士达幸运星
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2024-08-31 04:55
算法
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快速使用transformers的pipeline实现各种
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目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
E寻数据
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2024-08-31 04:54
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智能合约漏洞检测论文
基于
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的漏洞检测研究https://github.com/VulDetProject/ReVe
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2024-08-31 04:51
智能合约
【愚公系列】《短视频生成与剪辑
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》005-使用 Midjourney 进行 Al 绘图
作者简介,愚公搬代码《头衔》:华为云特约编辑,华为云云享专家,华为开发者专家,华为产品云测专家,CSDN博客专家,CSDN商业化专家,阿里云专家博主,阿里云签约作者,腾讯云优秀博主,腾讯云内容共创官,掘金优秀博主,亚马逊技领云博主,51CTO博客专家等。《近期荣誉》:2022年度博客之星TOP2,2023年度博客之星TOP2,2022年华为云十佳博主,2023年华为云十佳博主等。《博客内容》:.N
愚公搬代码
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2024-08-31 04:19
人工智能
AIGC
红队攻防渗透技术
实战
流程:红队目标信息收集之目标域名CDN绕过
红队资产信息收集1.判断域名是否存在CDN2.绕过CDN查找真实IP地址2.1CDN介绍2.1.1域名解析过程2.2为什么要绕过CDN2.3验证是否存在CDN2.3.1多地ping2.3.2nslookup2.3.4修改hosts文件2.3.5在线工具2.3.6异地ping2.4绕过CDN查找网站真实IP2.4.1查询子域名2.4.1查询主域名2.4.1网站邮件订阅查找2.4.1查询历史DNS解析
HACKNOE
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2024-08-31 03:47
红队攻防渗透技术研习室
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【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
【ShuQiHere】在
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的世界中,训练一个模型不仅需要时间,还需要大量的计算资源。比如,你已经花了几天时间训练一个模型,但突然间,电脑崩溃了,你的所有进度都丢失了。
ShuQiHere
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机器学习
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Phenaki——文本描述生成动画或视频,动态视频序列。
Phenaki的核心在于将文本描述转化为视频的过程,通过一系列
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技术实现高质量、流畅的视频生成。
爱研究的小牛
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2024-08-31 02:06
AIGC—视频
AIGC
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【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
【ShuQiHere】卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是
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领域的一个里程碑。
ShuQiHere
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2024-08-31 01:02
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七 (PreStop 和 PostStart 详细分析)
PreStop和PostStart详细分析PreStopHookPreStopHook是在容器终止之前执行的操作。它通常用于执行一些清理任务或完成某些操作,以确保容器能够平稳关闭。例如,在数据库应用中,你可能希望在容器终止之前完成所有正在进行的事务。PostStartHookPostStartHook是在容器启动之后立即执行的操作。它通常用于在容器启动后执行一些初始化任务。例如,你可能希望在容器启
清风 001
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2024-08-31 01:31
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课程内容编码实现爬虫部分importrequests#导入requests库,用于发送HTTP请求fromfake_useragentimportUserAgent#导入UserAgent
欧阳枫落
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2024-08-31 01:58
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使用 Shell 脚本管理 RocketMQ 服务:启动、停止与状态检查
安装可以查看这篇博客RocketMQ
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:在macOS上安装与前端访问全流程指南1.脚本概述这个脚本将涵盖以下
heromps
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课程链接:黑马程序员新版Linux零基础快速入门到精通,全涵盖linux系统知识、常用软件环境部署、Shell脚本、云平台实践、大数据集群项目
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怎么这么多名字都被占了
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系列70:模型部署torchserve
1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
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算法:卷积神经网络的原理与应用
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算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与
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的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器
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Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
对机器学习和
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100问23:什么是前馈型神经网络
嘿,前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟!一、定义及原理这个小工厂呀,有个特别的工作方式。数据就像是原材料,从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢,这些数据一路向前,经过一个又一个隐藏层,就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后,数据到达输出层这个“成品出口”,变成了我们想要的结果。在这个过程中,数据只能一个劲儿地往前跑,可不能绕回来,就像一条单行道。比如说,如果我们
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2024-08-30 19:57
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python 数据挖掘与机器学习
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2024-08-30 19:57
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