深度学习推荐系统实战第9页

HarmonyOS NEXT开发实战教程：选择相册和拍照

今天的内容是介绍在鸿蒙开发中从相册选择照片，和调用相机拍照，并使用这两个功能实现朋友圈编辑页面。这部分内容没什么好废话的，都是固定用法，直接上代码。首先添加权限：ohos.permission.CAMERA选择相册：asyncgetAlbum(){constphotoSelectOptions=newphotoAccessHelper.PhotoSelectOptions();photoSelec

幽蓝计划·2025-03-22 05:15

HarmonyOS Next 企业级分布式办公应用实战：构建高效协同的办公新生态

在数字化办公浪潮汹涌的当下，企业对于高效、便捷且协同性强的办公应用需求愈发迫切。华为鸿蒙HarmonyOSNext系统凭借其先进的分布式技术，为打造创新型企业级分布式办公应用提供了坚实的基础。本文将基于实际开发经验，深入剖析如何利用HarmonyOSNext构建企业级分布式办公应用，涵盖从需求分析到系统架构搭建，再到核心功能实现以及性能优化等关键环节。一、办公应用需求与系统架构搭建（一）企业级分布

lyc233333·2025-03-22 05:43

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注，持续学习，持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流，一起进步。

同学小张·2025-03-22 05:43

鸿蒙Next开发实战教程-使用WebSocket实现即时聊天

鸿蒙系统提供了WebSocket库，使用它可以很方面的实现即时聊天功能，今天就使用WebSocket来实现一个完整的聊天功能。首先创建一个WebSocket实例：letws=webSocket.createWebSocket()然后创建WebSocket连接，我找到一个简单的ws地址，它直接返回我们发送的消息：leturl='ws://124.222.224.186:8800'this.ws.co

幽蓝计划·2025-03-22 05:12

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验

人肉推土机·2025-03-22 05:42

7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战

人肉推土机·2025-03-22 05:12

新建react native项目都失败，创建出来的都是.xcodeproj，而不是.xcworkspace，如何解决？？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-03-22 04:41

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

从MVC实战学习网站编写（一）初识MVC

前情概要：曾是学生时代的我，初识架构是一个传说中的三层架构。这可是鼻祖啊！因为我个人认为这是第一个让我明白高内聚低耦合的一种写代码的方式。刚接触写程序统统都是把所有的东西放一起，自己找一段代码得花很长时间（哪个时候还不知道VS有F12的存在）。简单的说就是UI层（界面），BLL层（业务处理），DAL层（数据处理）。就是分工明确在不同的包里分别编译，便于管理。今天我们从MVC基础开始穿插Knocko

璞瑜无文·2025-03-22 03:30

LDAP从入门到实战：环境部署与配置指南（下）

#作者：朱雷接上篇：《LDAP从入门到实战：环境部署与配置指南（上）》链接:link文章目录2.5.添加账号2.6.停止服务2.7.使用TLS证书2.7.1.TLS证书2.7.2.TLS配置2.7.3.

磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:30

数据分析实战：Shopee虾皮网销售数据分析

一、背景目标Shopee（虾皮网）是东南亚电商平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、泰国、越南、巴西、墨西哥、哥伦比亚、智利等十余个市场，触达超10亿消费者！2023年Shopee总订单量达82亿，23年Q4总订单数同比增长46%！分析数据样本来自某爬虫系统爬取的Shopee网从2023年4月至2023年5月期间特定产品的销售数据。任务要求任务要求：从数据中获取在2023年5月上市的产品。使用问题1

harvensage·2025-03-22 03:28

PHP 爬虫实战：爬取淘宝商品详情数据

本文将以爬取斗鱼直播数据为例，介绍php爬虫的实战应用。准备工作在开始爬虫之前，我们需要做一些准备工作。首先，需要搭建一个本地服务器环境，推荐使用WAMP、XAMPP等集成化工具，方便部署PHP环境。

EcomDataMiner·2025-03-22 03:56

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（二）基于Tsi721驱动

常用驱动介绍在RapidIO系统中，TSI721是一款常用的RapidIO交换芯片，其驱动程序和相关模块负责管理和优化数据传输，包括DMA（直接内存访问）操作。以下是您提到的各个模块的作用概述：rapidio.ko:这是RapidIO核心模块，为RapidIO子系统提供基础支持。它负责管理RapidIO设备、维护RapidIO网络拓扑结构，以及处理RapidIO协议的底层细节。rio_cm.ko:

niuTaylor·2025-03-22 02:49

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

LaTeX从零到精通的系统化指南

以下是一份结构清晰的LaTeX入门指南，整合了核心知识点与实战技巧，结合官方文档与社区经验总结而成：LaTeX从零到精通的系统化指南一、环境搭建与基础配置1.安装方案TeX发行版：推荐TeXLive（跨平台

niuTaylor·2025-03-22 02:48

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（一）

LinuxSRIO驱动开发终极指南：从基础到实战一、SRIO协议基础SRI

niuTaylor·2025-03-22 02:46

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

DeepSeek 模型未来怎么走？技术创新、行业落地全解析！

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-03-21 23:57

深度优先搜索（DFS）完全解析：从原理到 Java 实战

深度优先搜索（DFS）完全解析：从原理到Java实战@TOC作为一名程序员，你是否遇到过需要在复杂的图结构中寻找路径、检测环，或者进行树遍历的问题？

my_realmy·2025-03-21 23:26

CVE - 2016 - 6628 漏洞复现：深入剖析及实战演示

CVE-2016-6628漏洞复现：深入剖析及实战演示一、引言在网络安全领域，漏洞复现是理解和应对安全威胁的重要手段。

Waitccy·2025-03-21 22:17

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

Swift 迁移指南实战手册

Swift迁移指南实战手册swift-migration-guide项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swift-migration-guide项目介绍Swift

余攀友·2025-03-21 21:06

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第二篇（下）

第二篇下：实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好，我是明聪，98年逆袭的大模型研发工程师，前Java转型幸存者，湖北荆州人，毕业武汉某职校。

智码工坊·2025-03-21 20:30

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to

Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开

Nerous_·2025-03-21 19:15

利用Python爬虫获取淘宝商品评论：实战案例分析

在数字化时代，数据的价值日益凸显，尤其是对于电商平台而言，商品评论作为用户反馈的重要载体，蕴含着丰富的信息。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝商品评论，包括代码示例和关键步骤解析。淘宝商品评论的重要性淘宝商品评论不仅对消费者购买决策有着重要影响，而且对于商家来说，也是了解市场需求、改进产品和服务的重要途径。因此，获取并分析淘宝商品评论数据，对于电商运营和市场分析具有重要意义。Pyt

数据小爬虫@·2025-03-21 19:44

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

DeepSeek来袭！低代码+AI竟让程序员摸鱼接私单月入5W！

新时代二、DeepSeek与低代码、AI的关联（一）DeepSeek简介（二）低代码开发概述（三）AI赋能低代码三、低代码+AI开启私单赚钱大门（一）成功案例剖析（二）私单项目类型（三）赚钱模式解析四、实战

工业甲酰苯胺·2025-03-21 18:07

亿级分布式系统架构演进实战（七）- 横向扩展（安全防护设计）

亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）亿级分布式系统架构演进实战（三）-横向扩展（数据库读写分离）亿级分布式系统架构演进实战（四）-横向扩展

power-辰南·2025-03-21 18:06

亿级分布式系统架构演进实战（一）- 总体概要

前言不说废话，这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统，支撑亿级流量场景下的稳定运行。

power-辰南·2025-03-21 18:35

亿级分布式系统架构演进实战（三）- 横向扩展（数据库读写分离）

亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）核心目标分散数据库压力，提升读性能1.数据库架构设计数据库由原理的单实例变成主从模式，主主要负责写，从负责读

power-辰南·2025-03-21 18:35

亿级分布式系统架构演进实战（五）- 横向扩展（缓存策略设计）

亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）亿级分布式系统架构演进实战（三）-横向扩展（数据库读写分离）亿级分布式系统架构演进实战（四）-横向扩展

power-辰南·2025-03-21 17:31

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。

Mark White·2025-03-21 17:01

Mysql-经典实战案例（10）：如何用PT-Archiver完成大表的自动归档

真实痛点：电商订单表存储优化场景现状分析某电商平台订单表（order_info）每月新增500万条记录主库：高频读写，SSD存储（空间告急）历史库：HDD存储，只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库✅每周六23:30执行，不影响业务高峰✅确保数据一致性第一章：前期准备：沙盒实验室搭建1.1实验环境架构生产库：10.33.112.22历史库：10.30.76.41.2环境初始化（双节点执行）

从不删库的DBA·2025-03-21 16:51

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代

Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无

水熠芝Dark-Haired·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具

裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

基于AOP注解+Redisson实现Cache-Aside缓存模式实战

(2)缓存更新注解一、场景需求在高并发系统中，缓存是提升性能的关键组件。而Cache-Aside模式作为最常用的缓存策略之一，要求开发者手动管理缓存与数据库的交互。本文将结合自定义注解与Redisson客户端，实现声明式的缓存管理方案。二、方案亮点零侵入性：通过注解实现缓存逻辑完整防护：解决缓存穿透/击穿/雪崩问题⚡双删策略：保障数据库与缓存一致性️逻辑删除：支持数据恢复与审计需求三、核心实现1.

@淡定·2025-03-21 15:14

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

【Java】TCP网络编程：从可靠传输到Socket实战

活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。各位看官，大家早安午安晚安呀~~~如果您觉得这篇文章对您有帮助的话欢迎您一

郑州吴彦祖772·2025-03-21 14:36

MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版

要么都成功，要么都失败行级锁：小明在存钱时，小红还能同时取钱缺点：需要更多内存和CPUMyISAM就像是简易储物柜不支持事务：操作简单直接表级锁：一个人在用时，其他人要等待优点：读取速度快，占用资源少2.实战案例

泥潭硬拔·2025-03-21 14:03

ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析

目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3

der丸子吱吱吱·2025-03-21 14:02

Java Web开发技术解析：从基础到实践的全栈指南

本文从技术组成、开发工具、实战应用三个维度，全面解析JavaWeb的完整技术体系，并结合最新行业实践探讨其演进方向。

以恒1·2025-03-21 14:31

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