深度学习神经网络实战100例

实战分享：Golang中实现高性能日志记录与错误跟踪的艺术

1Golang日志库简介在Golang的世界里，优秀的日志记录是开发者的得力助手。标准库log简洁而强大，足以满足基本需求，但随着项目复杂度的增加，你可能会寻找更强大的解决方案。这时候，像zap、logrus这样的第三方库就派上用场了。这些库提供了更多的配置选项和更高的性能，帮助开发者轻松应对复杂的日志记录场景。1.1标准库：log包Go的标准库提供了一个名为log的简单日志包。虽然它很基础，但它
Spring_java_gg·2025-02-28 14:22

蓝海思维：如何在竞争激烈的市场找到红利

例
无极工作室(网络安全)·2025-02-28 14:20

MySql复习实战记录

SQL的基本书写原则以分号;结尾SQL语句不区分大小写不区分小大小,但关键字大写,数据库名,表名,列名等小写触发器的名字要区分大小写----这条是必须的这一点与标准SQL的行为有所不同。官方大小写原则SQL关键字和函数名-------------不区分大小写–例如:SELECTNOW();或selectnow();存储程序的名字---------------------不区分大小写–必须:触发器的
kentrl·2025-02-28 14:19

19c startup ORA-00093 ORA-01078 pga_aggregate_limit

ORA-00093:pga_aggregate_limitmustbebetween100000Mand100000GORA-01078:failureinprocessingsystemparameters2
数据库急诊日记·2025-02-28 14:48

用Python实现LSTM预测电影票房：从数据爬取到模型部署全解析（结尾附完整代码）

本文将带你深入实战，从数据动态爬取到LSTM模型调优，手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器？
WHCIS·2025-02-28 13:15

【星云 Orbit-F4 开发板】01. STM32F407 HAL库开发环境安装与工程模板创建

不忘初心，用我的执着致力点燃学生对技术的热情，培养“懂理论能实战”的嵌入式人才。愿你们所行风雨无阻，前程似锦。
智木芯语·2025-02-28 13:14

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

摘要随着深度学习技术的飞速发展，图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。
Evaporator Core·2025-02-28 13:42

结构体在文件中保存和读取

函数包括两部分，第一部分为名为jianli.h的头文件，用于定义结构体数组和手动输入信息建立文件，代码如下：#include#definemax100typedefstructstudent{charno
@Mr_LiuYang·2025-02-28 13:40

深度学习进阶：构建多层神经网络

在上一篇文章中，我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络，并通过异或问题（XOR）展示了神经网络的强大能力。
孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

响应式前端开发框架Bootstrap实战应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Bootstrap是广受欢迎的前端框架，用于创建响应式和移动优先的网站。结合JavaEE、Spring、SpringMVC和MyBatis后端技术，开发者可利用Bootstrap快速开发出模块化、用户友好的Web应用。该框架含有预定义的CSS样式、JavaScript插件、HTML模板和更多资源，以支持高效和模块化的Web应用开发流程。本压缩包中可能包含Boo
马屿人·2025-02-28 11:01

【同源战略下的暗网通道：BroadcastChannel 拆解与跨维度攻防实战】

BroadcastChannel诞生的技术背景BroadcastChannel的背景故事，前世今生️前BroadcastChannel时代的通信困局postMessage的繁琐性需维护窗口引用链：父窗口↔iframe↔子iframe消息路由需手动管理，复杂度O(n²)//传统多级通信parent.window.frames[0].postMessage(data,origin);localStor
Gazer_S·2025-02-28 11:01

Next.js 开发指南 实战篇 | React Notes | 侧边栏笔记列表

Next.js开发指南-冴羽-掘金小册前言本篇我们来实现ReactNotes的左侧侧边栏部分。SidebarNoteList现在我们接着完善笔记列表，毕竟笔记列表这里还要实现展开和收回功能：修改components/SidebarNoteList.js代码：jsx复制代码importSidebarNoteItemfrom'@/components/SidebarNoteItem';exportde
人工智能_SYBH·2025-02-28 11:59

Maven详解：从入门到进阶

本文将从Maven的基础知识讲起，逐步深入到其核心概念、常用命令、依赖管理、插件使用以及实战应用，帮助读者全面掌握Maven。
CarlowZJ·2025-02-28 11:27

Day30 第八章 贪心算法 part03

一.学习文章及资料1005.K次取反后最大化的数组和134.加油站135.分发糖果二.学习内容1.K次取反后最大化的数组和(1)贪心策略：使用了两次贪心局部最优：让绝对值大的负数变为正数，当前数值达到最大全局最优
TAK_AGI·2025-02-28 10:25

redis架构系列——Cluster集群模式详解

设计的主要特点和基本原理Redis集群目标高性能和线性可扩展性，最多可达1000个节点。没有代理，使用异步复制，并且不对值执行合并操作。
庄隐·2025-02-28 10:55

自然语言处理系列（5）——情感分析的原理与实战

自然语言处理系列（5）——情感分析的原理与实战情感分析（SentimentAnalysis）是自然语言处理中的一项经典任务，目的是通过分析文本，判断其表达的情感倾向性。
DoYangTan·2025-02-28 10:24

SQL笔记#数据更新

--创建表ProductInsCREATETABLEProductIns(product_idCHAR(4)NOTNULL,product_nameVARCHAR(100)NOTNULL,product_typeVARCHAR
月吟荧静·2025-02-28 10:22

pytorch基础 nn.embedding

示例用法：importtorchimporttorch.nnasnn#定义一个嵌入层vocab_size=10000#词汇表大小embedding_dim=512#嵌入向
yuweififi·2025-02-28 10:49

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别
yuweififi·2025-02-28 10:49

邻接矩阵存储图 C++题解

邻接矩阵存储图内存限制：128MiB时间限制：1000ms标准输入输出题目类型：传统评测方式：文本比较题目描述给出一个无向图，顶点数为n，边数为m。
繁花开盛夏·2025-02-28 10:48

【面试实战】Spring基础、IoC、AOP、MVC、Mybatis、Spring Boot

version：1.0文章目录SpringSpring基础/IoC‍♂️面试官：举例Spring的模块？‍♂️面试官：Spring、SpringMVC、SpringBoot关系？‍♂️面试官：说说对SpringIoC的了解？‍♂️面试官：什么是SpringBean？‍♂️面试官：Bean的作用域？‍♂️面试官：Bean的生命周期？‍♂️面试官：单例Bean的线程安全问题了解吗？‍♂️面试官：@Co
Sivan_Xin·2025-02-28 10:18

SQL注入原理即sqli-labs搭建，sql注入简单实战

一、SQL注入概述1、SQL注入原理用户登录的基本SQL语句：select*fromuserswhereusername='用户输入的用户名'andpassword='用户输入的密码'用户输入的内容是可控的，例如我们可以在用户名中输入'or1=1--空格select*fromuserswhereusername=''or1=1--空格'andpassword='用户输入的密码'此时我们输入的第一个
Cwillchris·2025-02-28 10:47

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
yyc_audio·2025-02-28 10:47

Eureka vs Zookeeper：谁才是微服务世界的“寻人启事”之王？

想象一下，你走进一家巨大的购物中心，里面有1000家店铺，但没有任何地图或指示牌。你需要找到一家奶茶店，却只能挨家挨户敲门问路——这就是没有服务发现的微服务世界。
码农技术栈·2025-02-28 09:44

【2000NOIP普及组】T4.单词接龙 试题解析

【2000NOIP普及组】T4.单词接龙试题解析时间限制:1000ms内存限制:65536KB【题目描述】单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏，现在我们己知一组单词，且给定一个开头的字母，要求出以这个字母开头的最长的
宏阳李老师·2025-02-28 09:10

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测（CTR）的深度学习模型，特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。
eso1983·2025-02-28 09:08

第14天：C++异常处理实战指南 - 构建安全的文件解析系统

第14天：C++异常处理实战指南-构建安全的文件解析系统一、今日学习目标掌握C++异常处理的核心语法与流程️理解RAII在资源管理中的关键作用创建自定义文件解析异常体系实现安全的文件解析器原型二、C++
JuicyActiveGilbert·2025-02-28 09:36

主成分回归（PCR）与特征值因子筛选：从理论到MATLAB实战

内容摘要：本文深入解析主成分回归（PCR）的原理与MATLAB实现，结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略（累积贡献率、交叉验证），并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果，助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。关键词：主成分回归特征值筛选多重共线性MATLAB实现交叉验证—1.主成分回归（PCR）概述主成分回归（PrincipalComp
青橘MATLAB学习·2025-02-28 08:35

神经网络中的Adam

Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了RMSprop和动量（Momentum）的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
化作星辰·2025-02-28 08:01

神经网络中的Nesterov Momentum

NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出，是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中，更新规则不仅考虑当前的梯度，还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积（即“动量”），以帮助克
化作星辰·2025-02-28 08:31

编程基础-算法研究-算法题

要点1.2.1丑数如何判别1.2.2后续丑数如何找到1.2.3结尾th,nd,st规律1.2.4完整可参考代码2大斐波那契数2.1题目2.2要点2.2.1范围超界2.3完整参考代码2.4延伸：C语言计算100
周陽讀書·2025-02-28 08:30

坚持学习100天：MFC多线程开发

前言Hello,我是修齊。学习C++的第一百零二十六天,5.18的今天，520快到了，要去花店买两朵玫瑰，用心学习。在这里记录一些学习的东西和学习的心情,内容主要是一些自己学习整理的小笔记。一、类CWinThread1.MFC，用类CWinThread的对象来表示一个线程，每个MFC程序的主线程都有一个继承自CWinApp的应用程序类，而CWinApp继承自CWinThread。2.类CWinTh
smile- sunshine·2025-02-28 07:26

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效，并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说，它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和，然后用这个累积值来缩放当前的学
化作星辰·2025-02-28 07:53

nginx 在线预览与强制下载

1.16.1Chrome：102.0.5005.63（正式版本）（64位）CentOSLinuxrelease7.5.1804(Core)将任意类型文件设置成在线预览或者直接下载以.log和.txt文件为例，
勤不了一点·2025-02-28 06:18

《从空指针到百万访问：小丁学Java的1024天创作者之路》

文章目录文章目录✨机缘收获日常️成就憧憬文章目录✨机缘提示：可以和大家分享最初成为创作者的初心，例如实战项目中的经验分享、日常学习过程中的记录、通过文章进行技术交流等…收获提示：在这创作过程中都有哪些收获
小丁学Java·2025-02-28 06:16

使用Python导出Oracle数据库数据表目录

###Oracle数据库数据表目录导出###导入包importpandasaspdimportcx_Oracle###数据库信息username='xxx'password='yyy'ipaddr='100.28.60.132
SeanData·2025-02-28 06:13

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs
互联网之路.·2025-02-28 05:11

Spring Boot 动态配置数据源全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

深入解析：如何编写 Mapper 文件

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

100种算法【Python版】第38篇—— Tarjan算法

本文目录1算法说明2算法示例：社交群体分析3算法示例：交通路网中的强连通分量识别4算法应用1算法说明Tarjan算法由计算机科学家RobertTarjan于1972年提出，目的是在有向图中有效地找到强连通分量（StronglyConnectedComponents,SCC）。强连通分量是指图中一个最大子图，其中任意两个节点之间都有路径相互可达。Tarjan算法是基于深度优先搜索（DFS）的一种高效
AnFany·2025-02-28 05:38

Wireshark详解

Wireshark使用详解1.Wireshark简介2.下载与安装1.下载地址2.安装步骤（以Windows为例）3.界面与核心功能1.主界面布局2.常用菜单功能4.过滤功能详解1.过滤类型2.常用过滤命令
靖节先生·2025-02-28 05:36

【华为OD-E卷 - 120 分割数组的最大差值 100分（python、java、c++、js、c）】

【华为OD-E卷-分割数组的最大差值100分（python、java、c++、js、c）】题目给定一个由若干整数组成的数组nums，可以在数组内的任意位置进行分割，将该数组分割成两个非空子数组（即左数组和右数组
CodeClimb·2025-02-28 05:34

Python爬虫实战（一）：翻页爬取数据存入SqlServer_python爬虫翻页

print(str(e))#关闭游标，断开数据库cursor.close()db.close()#实现主要逻辑defrun(self):fortype_numinrange(1,46):#1.拼接网页获取每个类别的页数pageurl=self.baseurl%(1,type_num)html_str=self.parse_url(url)page=self.get_page_num(html_st
2401_84563438·2025-02-28 05:33

《Spring Boot + MySQL高性能应用实战：性能优化技巧与最佳实践》

目录应用性能优化概述环境搭建与技术栈选择数据库设计优化SpringBoot与MySQL集成优化4.1使用JPA/Hibernate的性能优化4.2连接池的配置与优化4.3分页与查询优化MySQL性能优化5.1索引优化5.2查询缓存与慢查询分析应用性能监控与日志总结与最佳实践应用性能优化概述在高性能应用的构建过程中，我们不仅需要关注数据库性能，还要从以下几个方面进行优化：数据库设计优化：合理设计表结
扣丁梦想家·2025-02-28 04:03

Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 04:03

《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》

《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理：1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“？
武昌库里写JAVA·2025-02-28 04:33

向量数据库实战介绍

本文将介绍三种常用的向量数据库：faiss,Milvus和Qdrant，并给出一个具体的使用例子。向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库，主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。在向量数据库中，数据以向量的形式进行存储和处理，需要将原始的非向量型数据转化为向量表示（比如文本使用Embedding技术获得其表征向量）。这种数据库能够高效地进行
Zhank10·2025-02-28 04:02

利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南

利用DSPy优化LangChainRAG系统的实战指南技术背景介绍DSPy是一个用于大语言模型（LLMs）的出色框架，它引入了一个自动编译器，能够教会模型如何执行你程序中的声明性步骤。
scaFHIO·2025-02-28 04:01

自学网络安全（黑客技术）2025年 —100天学习计划

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习
白帽黑客cst·2025-02-28 04:58

自学网络安全（黑客技术）2025年 —100天学习计划

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习
白帽黑客cst·2025-02-28 04:58
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