深度学习数据处理踩坑第30页

踩坑springboot mybatis-plus在测试时用@Autowired注入报错的问题，expected at least 1 bean which qualifies as autowire

首先说问题：我的项目引入了mybatis-plus后，在测试时报错，这很显然是@Autowired没有将bean注入进来expectedatleast1beanwhichqualifiesasautowirecandidate找了一大上午问题，我发现springboot项目聚合mybatis-plus时，mybatis-plus官方推荐componentScan的写法是这样的，问题就出在这里！请对

航行在夜空·2024-02-12 05:59

illumina beadchip 芯片原始数据处理

需求和这一篇的需求一致，不同公司的芯片原始数据处理方式也不同，最终都是为了得到表达矩阵，今天介绍的是illuminabeadchip芯片，用神奇的limma搞定它。

小洁忘了怎么分身·2024-02-12 04:23

Pytorch底层源码解读（一）概览

前言作为最受欢迎的深度学习框架，Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。

firework_97df·2024-02-12 04:08

踩坑！！Centos7安装Python3.8教程

说在前面：一定要做一步拍一次快照！！！一、安装安装依赖yum-ygroupinstall"Developmenttools"yum-yinstallzlib-develbzip2-developenssl-develncurses-develsqlite-develreadline-develtk-develgdbm-develdb4-devellibpcap-develxz-develyumin

qq_45719856·2024-02-12 03:52

手工设计特征方法指的是什么算法？是什么意思？

相对于基于深度学习的方法，手工设计特征方法需要对图像特征进行人工选择和设计，需要大量的专业知识和经验，但在一些场景中仍然有广泛的应用。

legendarylin·2024-02-12 03:17

【自制C++深度学习推理框架】计算图的设计思路

计算图的设计思路什么是计算图在深度学习推理框架中，计算图是一种数据结构，它由算子节点和数据节点组成，在该图中前向传播时数据从输入节点开始流动，经过一层层的计算后输出到输出节点，表示深度学习模型的计算过程

代码缝合怪·2024-02-12 03:16

【自制C++深度学习推理框架】Layer的设计思路

Layer的设计思路Layer的抽象如果将深度学习中的所有层分为两类,那么肯定是"带权重"的层和"不带权重"的层。

代码缝合怪·2024-02-12 03:15

【自制C++深度学习推理框架】Tensor模板类的设计思路

Tensor模板类的设计思路为什么要把Armadillo线性代数库arma::fcube封装成Tensor模板类？arma::fcube是Armadillo线性代数库中的一种数据类型，它是一个三维的float类型张量。Armadillo库是一个C++科学计算库，提供了高效的线性代数和矩阵运算。它支持常用矩阵操作、线性系统求解、特征值求解等功能，并且具有简单易用、高效快速、内存占用少等特点。将arm

代码缝合怪·2024-02-12 03:45

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。三个常用的损失函数L2loss、L1loss、Huber’sRobustloss均方损失L2Lossl(y,y′)=12(y−y′)2l(y,y^{\prime})=\frac{1}{2}(y-y^{\prime})^{2}l(y,y′)=21(y−y′)2（除以222的时候，222和12\frac{1}{2}21相互抵

Alkali！·2024-02-12 03:44

2-1 动手学深度学习v2-Softmax回归-笔记

回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间：自然区间R\mathbb{R}R损失：跟真实值的区别分类通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第iii个元素是用来预测第iii类的置信度从回归到多类分类——均方损失对类别进行一位有效编码（因为类别不是一个数，可能是一个字符串等等）假设我们有nnn个类别，我们可以用最简单的一位有效编码来进行

Alkali！·2024-02-12 03:14

1-4 动手学深度学习v2-线性回归的简洁实现-笔记

通过使用深度学习框架来简洁地实现线性回归模型生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#从torch.utils中引入一些处理数据的模块

Alkali！·2024-02-12 03:14

uniapp微信小程序开发踩坑日记：Pinia持久化

如果你使用过Pinia，那你应该知道Pinia持久化插件：https://prazdevs.github.io/pinia-plugin-persistedstate/zh/但由于官方文档提供的说明并不是针对小程序开发，所以我们在使用这个插件实现uniapp小程序开发中Pinia持久化会出现问题我在CSDN上看了各种文章，在B站上刷了各种视频，AI也被我问烂了，最后将各种资源糅合在一起，拼凑出了一

早八睡不醒午觉睡不够的程序猿·2024-02-12 02:30

深度学习代码|Multi-Headed Attention (MHA)多头注意力机制的代码实现

丁希希哇·2024-02-12 01:18

Python笔记——绘制雷达图

两组数据的对比v1=[[4300,10000,28000,35000,50000,19000]]v2=[[5000,14000,28000,31000,42000,21000]]#返回Radar图表对象数据处理完整之后通过雷达对象进行转换

没昔·2024-02-12 01:44

让深度学习真实的在课堂上发生

这就要求教育者不能再把学生看成是接受知识的容器，而是知识的建构者和生成者，教学研究的重点必须从如何教转向如何学，从结果转向过程，从机械操练转向知识的理解和运用，从表层学习到深度学习。

蕾蕾Whl·2024-02-12 00:14

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF网盘链接：https://pan.baidu.com/s/13bDr0RunkvOZB8Uupj3nAQ提取码:8m3t

ACC_e1c1·2024-02-11 23:40

理解激活函数

深度学习中，激活函数通常指能够实现非线性映射的函数二、为什么需要非线性激活函数？

陈昱熹·2024-02-11 23:42

人工智能深度学习入门指南

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习作为其重要分支，已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够处理和分析海量的数据，从而实现更高级别的智能。

白猫a~·2024-02-11 23:00

不用押金的兼职有哪些？日收几百不用押金的十个兼职

很多人在网上找副业总是担心被骗或者踩坑。昨天整理了几个不用交押金每天只需要花费1-2个小时就能赚钱的平台。有兴趣的话，我们一起读下来吧！

一起高省·2024-02-11 22:43

【北京小西藏】京区打工人郊游方案分享

#两天#四人#自驾#悠闲不赶趟方案分享人均900元本次游玩由四名北京互联网搬砖师傅执行，本文主要分享下游玩过程中的经验/踩坑，推荐大家周末出去走走，一起探索京郊~自驾路线选择健德门出发主要是离我家近（不是

橙皇cc·2024-02-11 21:47

工业视觉发展历程解析

计算机视觉的引入和应用1.3计算机视觉的引入和应用光学与影像处理技术的进步2.1光学技术的演进2.2影像处理算法的发展2.3早期系统的局限性工业视觉系统的技术突破3.1智能相机的兴起3.2三维视觉技术的应用3.3深度学习在工业视觉中的运用工业

kadog·2024-02-11 21:54

Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法

项目场景：最近Mamba有关的论文引起了众多人的关注，虽然Mamba论文自身被ICLR2024拒稿，但是其衍生的模型层出不穷，诸如Vim和Umamba等。笔者在配置相关环境（版本安装要求：PyTorch1.12+；CUDA11.6+）时，发现按照他们给的安装方法12安装时会遇到非常多的bug，主要集中在causal-conv1d和mamba-ssm上，原因都是版本兼容问题，特此记录。问题描述直接p

yyywxk·2024-02-11 21:51

如何学习机器学习和深度学习: 软件工程师指南

如今使用最广泛的AI子领域是机器学习，而机器学习又有一个子领域——深度学习，它正在急剧增长。在这份指南中，我旨在描述一条软件工程师开

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:44

深度学习、机器学习和神经网络之间的区别

一、简介1.什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子类别，有效地是一个三层神经网络。这些神经网络旨在通过模仿人脑的功能来“学习”大量数据，但它们远远达不到人脑的能力。

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:12

领域自适应简述

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441807深度学习大讲堂领域自适应问题中两个至关重要的概念：源域（sourcedomain）表示与测试样本不同的领域，但是有丰富的监督信息

ltochange·2024-02-11 20:43

C语言常见面试题：C语言中如何进行大数据处理编程？

在C语言中进行大数据处理编程需要使用特定的数据结构和算法，以及对内存管理和性能优化的深入理解。

广寒舞雪·2024-02-11 20:37

C语言常见面试题：C语言中如何进行人工智能编程？

以下是一些基本步骤和注意事项，帮助你开始在C语言中进行AI编程：理解AI基础:学习AI的基本概念、算法和技术，如机器学习、深度学习、神经网络等。

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

深度学习路线，包括书籍和视频

深度学习是一个广泛而快速发展的领域，涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线，包括书籍和视频资源。

jjm2002·2024-02-11 19:25

深度学习-最简代码实现目标检测模型

一、项目介绍在深度学习领域中，目标检测一直是一个备受关注的研究方向。为了更深入地理解深度学习目标检测的原理和实现，我写了一个简单的单目标检测项目。

·2024-02-11 19:48

腾讯地图基于 WebGL实现自定义栅格图层踩坑实录

以下内容转载自totoro的文章《WebGL-Y轴翻转踩坑实录》作者：totoro链接：https://blog.totoroxiao.com/webgl-flipY/来源：https://blog.totoroxiao.com

Mr船长大人·2024-02-11 18:04

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大

夏洛的网·2024-02-11 18:02

深入学习Pandas：数据连接、合并、加入、添加、重构函数的全面指南【第72篇—python：数据连接】

深入学习Pandas：数据连接、合并、加入、添加、重构函数的全面指南Pandas是Python中最强大且广泛使用的数据处理库之一，提供了丰富的函数和工具，以便更轻松地处理和分析数据。

一见已难忘的申公豹·2024-02-11 18:27

ClickHouse--01--简介

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1.ClickHouse简介官网：[https://clickhouse.com/docs/zh](https://clickhouse.com/docs/zh)1.1大数据处理场景

知行合一。。。·2024-02-11 18:26

一文详解静态图和动态图中的自动求导机制

作者|FesianXu导读4年前在《AutoDiff理解》之第一篇“自动求导技术在深度学习中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章，因为工作和学习上比较忙碌（LanDuo:P），就一直拖到了现在

·2024-02-11 18:53

【踩坑指南】线程池使用不当的五个坑

线程池是Java多线程编程中的一个重要概念，它可以有效地管理和复用线程资源，提高系统的性能和稳定性。但是线程池的使用也有一些注意事项和常见的错误，如果不小心，就可能会导致一些严重的问题，比如内存泄漏、死锁、性能下降等。本文将介绍线程池使用不当的五个坑，以及如何避免和解决它们，大纲如下，坑一：线程池中异常消失线程池执行方法时要添加异常处理，这是一个老生常谈的问题，可是直到最近我都有同事还在犯这个错误

·2024-02-11 18:10

VSCode CUDA C/C++ 远程开发环境配置

官方的英文文档对于刚接触CUDA的新人十分劝退，网上没有找到很好的文档，在连续踩了好几天坑的情况下，决定自己写一篇文档记录一下踩坑过程（已经浪费很多时间了，就索性再花点时间记录）最终配置好的环境支持intellisense

·2024-02-11 18:07

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

·2024-02-11 18:34

什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型

这个模型基于深度学习和生成对抗网络（GAN）的原理，能够根据用户输入的描述生成高质量、富有创意的图像。

·2024-02-11 18:24

数据分析工具库之pandas

数据分析工具库之pandas1.什么是pandasPandas是一个强大的Python库，用于数据处理和分析。

·2024-02-11 18:45

如何使用Python进行地址信息(省/市/区/姓名/电话)提取

在数据处理和分析的领域中，地址信息提取是一个常见且关键的任务。Python，作为一门功能强大的编程语言，配合一些专门的库，可以有效地帮助我们从一段文本中提取出详细的地址信息。

·2024-02-11 17:50

DeepMind利用深度学习预测 220 万种新晶体

如今借助GoogleDeepMind发布的深度学习工具GNoME，科研人员在短时间内就发现了22

·2024-02-11 17:06

在微信小程序中浅仿ChatGPT的声音动画效果

文章会涉及到以下内容：小程序内创建音频上下文、频域数据处理；本地音频、网络音频数据处理；canvas的基本用法、高清处理、坐标系转换；最后也发散了一下，请教一下大家如何实现录音过程的音频动画。

·2024-02-11 17:34

2.1.1 摄像头

基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟，随着近几年深度学习的发展，基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中，在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上，一般会安

·2024-02-11 17:43

1.10 强化学习

与深度学习类似，强化学习的关键问题也是贡献度分配问题，每一个动作不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的

·2024-02-11 17:09

R语言批量导入中国气象数据网站数据

数据导入链接到数据所在文件夹，获取数据名setwd('E:/1data/站点数据/气象网数据')tem.name<-list.files(pattern='*.TXT')数据处理先设置一个空的数据框，接着

年迈的小怪兽·2024-02-11 16:59

多源异构数据融合是为了解决什么问题？

多源异构数据融合为了解决在数据处理和分析过程中，由于数据来源的多样性和数据结构的差异性所带来的问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:40

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 15:00

原项目迁移到androidx踩坑纪实

最近特别想写点东西，鼓励自己不停的成长，感觉在大城市混真的需要很大的勇气，也会面临很多现实的问题，只是希望大家拥有的成果都能对得起自己的付出。1.首先，andoridstudio的版本，需要下载至少3.2以上版本的。下载链接：AndroidStudio3.2正式版发布！-OSCHINA2.项目的compileSdkVersion和targetSdkVersion至少为28以上，引androidx的

C老王·2024-02-11 15:06

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五

appron·2024-02-11 14:50

fast.ai 深度学习笔记（六）

深度学习2：第2部分第12课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:13

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