深度学习神经网络实战100例

经典SQL面试10题（附答案）

因为其使用的广泛性和易学程度也被其他岗位比如产品经理、研发广泛学习使用，本篇文章主要结合经典面试题，给出通过数据开发面试的SQL方法与实战。以下题目均来与笔者经历&网上分享的中高难度SQL题。
智慧化智能化数字化方案·2025-02-01 00:02

2个大厂 100亿级 超大流量 红包 架构方案_日均百亿级红包架构

1、Cache住所有查询，两层cache除了使用ckv做全量缓存，还在数据访问层dao中增加本机内存cache做二级缓存，cache住所有读请求。查询失败或者查询不存在时，降级内存cache；内存cache查询失败或记录不存在时降级DB。DB本身不做读写分离。2、DB写同步cache，容忍少量不一致，DB写操作完成后，dao中同步内存cache，业务服务层同步ckv，失败由异步队列补偿，定时的ck
2401_87555613·2025-02-01 00:00

【蓝桥杯】43698.最大比例

输入描述第一行为数字N(0100)，表示接下的一行包含N个正整数第二行包含N个正整数Xi(Xi<109)，用空格分开。每
清弦墨客·2025-01-31 23:58

Python：函数也是对象

寒假学习打卡第十七天今天补做了一下MIT6.100L的课后作业，明天就可以开新课了。
Alidme·2025-01-31 23:57

毕业设计项目 深度学习人体目标检测

1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!
bee_dc·2025-01-31 23:26

TCP抓包和数据包分析

保存之后，拖下来在wireshark中分析一、TCP数据包抓取tcpdump常用参数：-c：表示要抓取的包数量，比如-c100表示我要抓取100个满足条件的包。
粤M温同学·2025-01-31 23:56

【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现

在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
蒙娜丽宁·2025-01-31 23:24

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题
非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

【sympy】用python的库 sympy 求导数

(点击可跳转)1.一阶导数基本格式print(diff(f,x))#f为所求导函数，x为对x进行求导例：求该函数的导数f(x)=cos(x)f(x)=cos(x)f(x)=cos(x)程序，如下fromsympyimport
kt4ngw·2025-01-31 23:52

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.29 内存奥秘：跨语言内存管理实战

1.29内存奥秘：跨语言内存管理实战目录内存奥秘：跨语言内存管理实战Cython内存视图高级用法与C++共享内存的案例使用tracemalloc调试内存泄漏SIMD指令的内存对齐自定义内存分配器内存映射的原子操作非对齐内存访问的性能影响优化非对齐内存访问的方法共享内存的安全性和效率内存管理的最佳实践
精通代码大仙·2025-01-31 22:44

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。
XLYcmy·2025-01-31 22:43

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

深度学习篇---数据存储类型

文章目录前言第一部分：C语言中的数据存储类型1.char（通常是8位）优点缺点2.short（通常是16位）优点缺点3.int（通常是32位）优点缺点4.long（通常是32位或64位）优点缺点5.longlong（通常是64位）优点缺点6.float（通常是32位）优点缺点7.double（通常是64位）优点缺点第二部分：Python中的数据存储类型1.int（整数类型）优点缺点2.float（
Ronin-Lotus·2025-01-31 21:42

相同的树及延伸题型（C语言详解版）

从LeetCode100和101看二叉树的比较与对称性判断今天要讲的是leetcode100.相同的树，并且本文章还会讲到延伸题型leetcode101.对称二叉树。
扶我起来我还能再做一题·2025-01-31 21:11

鸿蒙应用实战接入高德地图API

引言随着鸿蒙系统的不断发展，越来越多的应用开始选择在其平台上部署。为了提升用户体验，开发者常常需要集成地图功能。高德地图作为国内主流的地图服务提供商之一，其丰富的API和稳定的性能受到了广大开发者的青睐。本文将详细介绍如何在鸿蒙应用中实现高德地图功能，帮助开发者快速上手。前提条件在开始之前，请确保你已经具备以下条件：已经创建了鸿蒙应用。在高德开放平台上注册并创建了应用，获取到了AppKey。了解鸿
James吖·2025-01-31 21:38

鸿蒙应用实战接入微信登录

引言随着鸿蒙系统的不断发展，越来越多的开发者开始关注并投入到鸿蒙生态中。为了提升用户体验，开发者常常会在应用中集成社交登录功能，微信登录便是其中一种常见的方式。本文将详细介绍如何在鸿蒙应用中实现微信登录功能，帮助开发者快速上手。前提条件在开始之前，请确保你已经具备以下条件：已经创建了鸿蒙应用。在微信开放平台上注册并创建了应用，获取到了AppID和AppSecret。了解鸿蒙开发的基本知识。准备工作
James吖·2025-01-31 21:38

鸿蒙应用实战接入微信支付API

引言随着鸿蒙系统的普及和发展，越来越多的应用选择在其平台上部署。为了提升用户体验，开发者常常需要集成支付功能。微信支付作为国内主流的支付方式之一，其便捷性和安全性受到了广大用户的青睐。本文将详细介绍如何在鸿蒙应用中实现微信支付功能，帮助开发者快速上手。前提条件在开始之前，请确保你已经具备以下条件：已经创建了鸿蒙应用。在微信支付平台上注册并创建了商户账户，获取到了AppID、MCH_ID和API密钥
James吖·2025-01-31 21:38

AI对接之对话API对接指南

AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。
我码玄黄·2025-01-31 21:07

深度学习篇---深度学习框架

文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

第5篇10W+，视频号的...

《架构设计中的100个知识点》是我在24年启动的，第3个系列的架构类合集，主要以：1.短视频；2.图文；来聊架构。比如上面的短视频，对应的图文：《uid分库，uname究竟怎么查询？
58沈剑·2025-01-31 20:31

Python 中PyQt5 多界面切换

首先是主界面的实现，以企业进销存项目为例：fromPyQt5importQtCore,QtGui,QtWidgetsclassUi_MainWindow(object):defsetupUi(self,
纵码奔腾·2025-01-31 20:25

华为OD机试算法目录题库-1

(D卷,200分)-攀登者2（Java&JS&Python&C）(D卷,100分)-最大时间（Java&JS&Python）(D卷,200分)-最长子字符串的长度(二)（Java&JS&Python&C
国王护卫队·2025-01-31 20:54

编程练习-寻找最长回文串

你可以假设s的最大长度为1000。示例1：输入:"babad"输出:"bab"注意:"aba"也是一个有效答案。
weixin_30929295·2025-01-31 19:53

Python爬虫基础知识：从零开始的抓取艺术

本文旨在为初学者提供一份Python爬虫的入门指南，涵盖基础知识、常用库介绍、实战案例以及注意事项，帮助你快速上手，成为一名合格的“网络矿工”。一、Python爬虫概述1.1什么是爬虫？
egzosn·2025-01-31 19:20

搞嵌入式开发，如何才能“小有所成”，获得更高的收入？

文章目录引言一、技术能力体系构建（金字塔模型）1.基础层（硬件理解）2.核心层（软件能力）3.扩展层（系统级能力）二、项目经验增值策略1.开源项目参与2.行业级项目实战3.专利布局三、高价值领域选择1.
智驾·2025-01-31 19:19

从0到1：C++ 开启游戏开发奇幻之旅（二）

目录游戏开发核心组件设计游戏循环游戏对象管理碰撞检测人工智能（AI）与物理引擎人工智能物理引擎性能优化技巧内存管理优化多线程处理实战案例：开发一个简单的2D射击游戏项目结构设计代码实现总结与展望游戏开发核心组件设计游戏循环游戏循环是游戏运行的核心机制
小周不想卷·2025-01-31 18:41

网络安全系列&网安知识系列：[译] 渗透测试实战第三版(红队版)

第1章赛前准备——安装译者：@Snowming作为红队人员，我们通常不太关注某次攻击的目的(更关注的是攻击手法)。相反，我们想从那些高级威胁组织的TTP(Tactics、Techniques&Procedures)中学到更多。举个例子，这是一个来自于火眼(FireEye)公司的公开的威胁情报分析报告。从报告中，我们可以看到：这个威胁组织使用推特作为C2服务器，也使用了github作为存储加密图片和
坦笑&&life·2025-01-31 18:40

从零到一学习c++（基础篇--筑基期一）

主要分为4类：类型作用例子整数存整数（没有小数点）0,-5,100浮点数存小数3.14,-0.5,2.0
羡鱼肘子·2025-01-31 18:37

【Java 线程池】详解

持续更新中关注公众号：搜【架构研究站】回复：资料领取，即可获取全部面试题以及1000+份学习资料在现代的Java并发编程领域，线程池扮演着至关重要的角色。
架构学院·2025-01-31 18:05

TypeScript进阶实战：构建可维护的企业级应用

今天就来分享这个过程中的实战经验。项
技术出海录·2025-01-31 18:05

7、深入递归，DFS（深度搜索），回溯，剪枝

结果可能很大，你需要对结果模10000
zhang309841657·2025-01-31 17:34

鸿蒙Next实战：环境搭建

前言作为独立开发者，如果我们错过了传统移动App，和后起小程序的红利，那万物互联+AI的应用开发就得抓住了。虽然个人上架应用平台难易都差不多，但是鸿蒙生态当前正需要广大开发者参与，一旦上架，相比其他平台，流量扶持力度更大，变现能力也更容易。所以，我们可以先开发一些应用占个位置，后面再逐渐迭代完善；那么，第一步就先从搭建开发环境开始吧。b4e9d22450fabee5ca1f8ca70e9d36d2
v.15889726201·2025-01-31 17:03

Golang中的格式化输入输出

以Fprintln()为例，源码如下：//Fprintlnformatsusingthedefaultf
whhom·2025-01-31 17:59

python怎样读取数据类型_python相关的几种数据类型的存储读取方式

数值数据的读写.bin格式，np.tofile()和np.fromfile()importnumpyasnpa=np.random.randint(0,100,size=(10000,5000))print
瘦下来·2025-01-31 16:28

接口性能优化实战：从20s到500ms，三招搞定

本文将会接着接口性能优化这个话题，从实战的角度出发，聊聊我是如何优化一个慢查询接口的。上周我优化了一下线上的批量评分查询接口，将接口性能从最初的20s，优化到目前的500ms以内。
hebiwen95·2025-01-31 16:24

Python学习——面向对象之ORM

文章目录前述表格设计用户表结构电影表结构公告表结构表格对应的类设计字段类字符串类字段数值字段类用户表类电影表类公告类元类设计Models基类Models的元类ModelMetaclass以用户User类为例，
luke-skyworker·2025-01-31 16:21

云服务器wsl2,在Windows 10中启动WSL2 并安装Linux（ Ubuntu 为例）并运行docker

本文内容：了解WSL和WSL2；案例：在Windows10上开启WSL2并安装Ubuntu；案例：体验在WSL2中的Ubuntu安装Docker并运行nginx；视频讲解：图文讲解：什么是WSL？WindowsSubsystemforLinux，适用于Linux的Windows子系统可让开发人员按原样运行GNU/Linux环境-包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序-且不会产生虚拟机开销。在WS
FromNowToNow·2025-01-31 15:13

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法，以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取
爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱
爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

原码、反码、补码以及lowbit运算

1111（-7）1110（-6）1101（-5）1100（-4）1011（-3）1010（-2）1001（-1）1000（-0）0000（0）0001（1）0010（2）0011（3）0
Xie_Z_H·2025-01-31 14:09

cesium 源码修改 支持ArcGIS 服务属性过滤

@[TOC]#前言功能效果：在cesium中加载arcgis矢量服务，使其通过字段定义过滤图形，如objectid>100,在ArcGISforjs中可以有现成的定义参数definitionExpression
yanasdf789·2025-01-31 14:38

字符串p型编码（信息奥赛一本通1145）

题目来源信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统题目描述1145：字符串p型编码时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:32989通过数:24135【题目描述】给定一个完全由数字字符（‘0
涵涵子RUSH·2025-01-31 13:31

以智能驾驶为例，谈谈在AI时代GIS的发展

在智能驾驶领域，AI与GIS的结合正变得尤为重要，尤其是在自动驾驶系统中，GIS不仅仅是用于地图显示，还担负着空间数据分析、路径规划、环境感知等多重任务。随着AI技术的进步，GIS将在智能驾驶中发挥越来越关键的作用。下面我将结合智能驾驶的实际需求，分析AI时代下GIS的发展方向，并给出一些建议。1.高精度地图与实时动态更新发展方向：高精度地图是智能驾驶的核心组成部分之一，自动驾驶系统需要利用这些地
匹马夕阳·2025-01-31 13:53

【Leetcode 热题 100】62. 不同路径

数据约束1≤m,n≤1001\lem,n\le1001≤m,n≤100题目数据保证答案小于等于2×1092\times10^92×109解题过程这是个显而易见的组合问题，对于每个用例，总共要移动的步骤数量是固定的
冠位观测者·2025-01-31 13:22

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架
科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

【C语言基础习题】C语言练习题——bite 寒假班作业（4）

bite寒假班作业（4）题目第1题（单选题）题目名称：下面代码执行的结果是：()#includeintmain(){inti=0;for(i=0;iintmain(){intcount=0;//打印1-100
拾贰_C·2025-01-31 12:21

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。
AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

C基础寒假练习(4)

='\0'){++len;}returnlen;}intmain(){charstr[100];printf("请输入一个字符串:");fgets(str,sizeof(str),stdin);//如果存在换行符
zm·2025-01-31 12:16

【FFmpeg】调用ffmpeg库进行RTMP推流和拉流

FFmpeg编译2.RTMP服务器搭建3.调用FFmpeg库实现RTMP推流和拉流3.1基本框架3.2实现代码3.3测试3.3.1推流3.3.2拉流参考：最简单的基于FFmpeg的推流器（以推送RTMP为例）
东城山·2025-01-31 12:44

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间：楼梯上的持续磨损 代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42
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