深度学习神经网络实战100例第2页

在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分

一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域，处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作，通过NumPy库演示各种实用技巧。

秋‍.·2025-03-01 23:14

互联网产品经理

要成为高级互联网产品经理，需要系统性地构建知识体系、规划职业路径、积累实战经验并建立行业影响力。

西部驯兽师·2025-03-01 22:11

GC5958Q—三相无刷直流电机速度控制芯片，应用在静音风扇马达上，可替代APX9358/茂达

芯片的特点:汽车AEC-Q100认证温度等级1:-40摄氏至+125摄氏度设备HBMESD等级3A(30

青牛科技实业01·2025-03-01 22:10

蓝桥杯备赛打卡Day10

]={0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31};intdate1,date2,cnt;intis_leap(intyear){if(year%4==0&&year%100

Emberyn·2025-03-01 22:10

sql深入学习

文章目录前言知识学习注释的两种形式字符型注入万能密码布尔盲注报错注入堆叠注入时间盲注二次注入小技巧前言这次学习建立在对数据库有基本的认识，了解基础的增删改查语句，数字型注入和字符型注入的基础上，进一步深入学习知识，并进行实战训练知识学习注释的两种形式

lally.·2025-03-01 22:38

云服务器部署DeepSeek Janus-Pro生成图片实战

序本文主要研究一下如何在腾讯云HAI-GPU服务器上部署DeepSeekJanus-Pro来进行文本生成图片步骤选择带GPU的服务器到deepseek2025试用一下带GPU的服务器下载Janusgitclonehttps://github.com/deepseek-ai/Janus.git安装依赖cdJanuspipinstall-e.安装gradiopipinstallgradio安装torc

·2025-03-01 22:32

终极指南：styled-components 深度解析与实战对比

一、CSS-in-JS革命：现代Web样式新范式1.1传统CSS的三大痛点全局污染：class命名冲突导致"样式战争"状态隔离：动态样式需要操作DOM类名架构割裂：样式文件与组件逻辑分离//传统CSS的典型问题实例//Button.css.btn{background:blue;}//全局作用域//App.css.btn{padding:10px;}//意外覆盖1.2CSS-in-JS的核心优势真

ox0080·2025-03-01 21:35

Vue实战指南获取DOM、操作组件

Vue实战指南获取DOM、操作组件引言获取DOM元素示例一：使用`ref`获取DOM元素示例二：使用`$el`访问根元素操作组件实例示例三：使用`methods`和`computed`属性示例四：使用`

DTcode7·2025-03-01 21:03

掌握 ElasticSearch 聚合查询：Aggregations 入门与实战

掌握ElasticSearch聚合查询：Aggregations入门与实战一、引言(Introduction)二、数据准备(DataPreparation)2.1创建索引(CreateIndex)2.2

全端工程师·2025-03-01 21:01

简单工人工资管理系统

intmain(intargc,char*argv[]){intEmployee[10]={27000,32000,32500,27500,28500,29000,31000,32500,3000,2600

weixin_44799641·2025-03-01 20:30

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵

坂田月半·2025-03-01 20:29

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

OpenVINO™：作为英特尔的深度学习推理框架，为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化：通过模型转换和硬件加速，去实现高

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型

例如：苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信

视觉人机器视觉·2025-03-01 19:51

Python字体处理工具FontTools教程与实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细解析了Python字体处理工具FontTools库及其WindowsAMD64平台上的使用方法。通过"fonttools-4.31.2-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip"文件，深入探讨了FontTools的核心功能，包括字体解析、转换、裁剪、字形操作、验证及变体合成等。文档还包括了安装指南，指导用户如何在Python中使用Font

聚合收藏·2025-03-01 19:21

SCP传输

scp-P10022yolo_world.taruser@***.88.148.

超好的小白·2025-03-01 19:18

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

Springboot 整合 Java DL4J 实现企业门禁人脸识别系统

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，

伏羲栈·2025-03-01 19:46

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 18:45

黑客工具介绍

渗透测试红队工具箱深度解析：6大核心工具实战指南法律声明：本文所有工具及技术仅限用于合法授权的安全测试，使用者需遵守《网络安全法》及相关法律法规，擅自攻击他人系统将承担刑事责任。

嗨起飞了·2025-03-01 18:15

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-

万事可爱^·2025-03-01 18:43

【FL0093】基于SSM和微信小程序的微信点餐系统小程序

‍博主介绍‍全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/知乎/b站/华为云/阿里云等平台优质作者、专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域和毕业项目实战，以及程序定制化开发

猿毕设·2025-03-01 18:42

不同AI2-THOR仿真场景下的位置传送

1.目标随意指定场景场景里找物品（微波炉为例）找到后传送到物品前面2.代码importmathfromai2thor.controllerimportController#将值四舍五入到最近的网格点defround_to_grid

放羊郎·2025-03-01 18:41

策略模式在业务中的实际应用

（eg：这里大家也不必深究分表存储为什么要这么做，只聊策略模式的实际应用）3、代码实现由于是实战案例，基于SpringBoot框

落叶s178·2025-03-01 18:10

python if语句 for循环练习

目录1.请用户输入两次，每次输入一个数字，如果用户输入的第一个数大就输出第一个数，如果用户输入的第二个数大就输出第二个数2.求1-100间的所有数和。3.让用户输入一个月份，判断这个月是哪个季节？

caydenQ·2025-03-01 17:09

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。

阿克兔·2025-03-01 17:34

Java练习 7-4 是不是太胖了

据说一个人的标准体重应该是其身高（单位：厘米）减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。已知市斤的数值是公斤数值的两倍。现给定某人身高，请你计算其标准体重应该是多少？

syh132167·2025-03-01 17:04

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

同时，聊天机器人也是了解自然语言处理（NLP）最好的实战项目之一。

山海青风·2025-03-01 16:33

虚拟机可以ping通本地，但是本地ping不通虚拟机，java.net.ConnectException: Connection refused

时直接重启后无法连接finallshelljava.net.ConnectException:Connectionrefused经过查阅，需要检查虚拟机防火墙（关闭）、电脑防火墙（关于虚拟机网段等部分要关闭，例：

YDXD_C·2025-03-01 16:30

机器学习与深度学习资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

Python实用技巧：轻松上手自动化数据爬取与存储

发送请求与解析网页1.发送HTTP请求2.解析网页内容三、处理反爬虫机制：应对挑战与策略1.设置请求头2.使用代理IP四、数据存储与处理：保存与分析数据1.存储为文本文件2.存储为数据库3.存储为Excel文件五、实战案例

傻啦嘿哟·2025-03-01 16:58

10个简单、有趣且适合初学者的Python编程实例！！

importrandomnumber=random.randint(1,100)whileTrue:guess=int(input("猜一个1-100之间的数字:"))ifguess==number:print

shuaige_shiwoa·2025-03-01 15:55

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。

环工人学Python·2025-03-01 15:53

【ArcGIS Pro微课1000例】0061：创建大地测量要素（计算距离和方位）

文章目录一、大地测量要素描述1.大地要素的概念2.大地要素的类型二、ArcGISPro创建大地测量要素1.线2.圆3.椭圆4.换5.扇区一、大地测量要素描述1.大地要素的概念大地测量要素的测量值考虑了投影空间的固有变形。如果要创建一个空间跨度较大的要素（例如一条横跨大洋的飞行路径），那么就要考虑到大地测量要素。在ArcGISPro中，可以创建线、圆和椭圆等大地测量要素，这些要素在任一投影中的空间精

刘一哥GIS·2025-03-01 15:53

本地大模型编程实战(27)初探langgraph的流式输出

对于LLM(大语言模型)，流式传输已成为一种越来越受欢迎的功能。其理念是在LLM生成令牌时就快速返回，而不是等待创建完整响应后再返回全部内容。对于简单的场景，流式传输实际上非常容易实现，但当涉及到智能体之类的应用时，它会变得复杂，这些智能体有自己的运行逻辑，可能会阻止我们尝试进行流式传输。本文将探讨langchain的流式输出，后面将实现智能体最终结果的流式输出。本次演练将全部使用qwen2.5:

火云牌神·2025-03-01 15:22

本地大模型编程实战(09)自制聊天机器人(3)

文章目录准备自动裁剪聊天历史聊天机器人定义提示词模板定义state构建app测试流式输出总结代码本文将实现一个比较完善的聊天机器人的主要功能。包括：使用LangGraph构建聊天机器人自动裁剪聊天历史管理聊天会话的方法以流的方式输出回复我们将同时使用llama3.1和deepseek做演示。由于langchain可能对不同大模型支持程度不同以及其它限制，所以这个对比并不能说明哪个模型更好。准备在正

火云牌神·2025-03-01 15:52

本地大模型编程实战(11)与外部工具交互(2)

文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM(大语言模型)时，经常需要调用一些自定义的工具方法完成特定的任务，比如：执行一些特殊算法、查询天气预报、旅游线路等。很多大模型都具备使用这些工具方法的能力，Langchain也为这些调用提

火云牌神·2025-03-01 15:52

本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)

本文将演练使用基于langgraph链，对结构化数据库SQlite进行查询的方法。该系统建立以后，我们不需要掌握专业的SQL技能，可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时，通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中；而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL（例如SQL）进行查询。在用langcha

火云牌神·2025-03-01 14:47

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的

那年一路北·2025-03-01 14:16

uview2.0封装http请求实战以及常见请求传参实录

使用步骤2.1配置请求拦截器以及api集中管理配置2.2main.js中进行引入请求拦截器2.3页面中引入请求方法并使用1.前言uview2.0是uniapp开发中使用频率相对来讲比较高的一款框架,今天从实战角度介绍一下关于

卖柴火的小伙子·2025-03-01 14:46

android 设置为默认程序,android – 在AOSP上设置默认应用程序

例我在AOSP上添加了一个自定义浏览器.我想在构建开始之前将其设置为默认浏览器.在包的Android.mk文件中,有一个选项可以指定’LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES’,它基本上覆盖了所提到的软件包的安装

应聘·2025-03-01 14:15

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

物联网智能项目实战：从概念到实现

引言物联网（IoT）正在以前所未有的速度改变着我们的生活，从智能家居到工业自动化，物联网的应用无处不在。作为一名嵌入式工程师，掌握物联网技术并将其应用于实际项目中，是提升自身竞争力的关键。本文将带你从零开始，一步步完成一个物联网智能项目的开发，涵盖项目构思、硬件选型、软件开发、云平台接入等关键环节。一、项目构思首先，我们需要明确项目的目标和功能。以下是一些物联网智能项目的灵感来源：智能家居:智能灯

程序猿！=程序员·2025-03-01 13:40

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。

那年一路北·2025-03-01 13:09

UniApp 中封装 HTTP 请求与 Token 管理（附Demo）

目录1.基本知识2.Demo3.拓展1.基本知识从实战代码中学习，上述实战代码来源：芋道源码/yudao-mall-uniapp该代码中，通过自定义request函数对HTTP请求进行了统一管理，并且结合了

码农研究僧·2025-03-01 13:39

【深度学习】矩阵的核心问题&解析

一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange

大数据追光猿·2025-03-01 12:07

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