Redis是C语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）的内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件等。它是一种NoSQL的数据库。

在深度学习中，神经网络模型通常使用高精度的参数（例如32位浮点数）来表示权重和激活值。

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

2.使用Kotlin编译器编译应用kotlinchello.kt-include-runtime-dhello.jar-d:用来设置编译输出的名称，可以是class或.jar文件，也可以是目录。

121.简述Category在编译过后，是在什么时机与原有的类合并到一起的？？1.程序启动后，通过编译之后，Runtime会进行初始化，调用_objc_init。2.然后会map_images。

在C语言中，每一个函数在编译时都有一个入口地址，这个地址就是函数指针所指向的地址。函数指针的主要用途包括调用函数和作为函数的参数。指针函数，又称为带指针的函数，它的本质是一个函数。

Ply（PythonLex-Yacc）是一个用于解析文本数据的Python库，它提供了类似于Lex和Yacc的工具，可以帮助你构建自己的编译器、解释器或者翻译器。

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

背景：因为jdk8安装jenkins有很多插件有问题，导致很多自动化编译都有问题，所以我jenkins使用jdk11进行安装。

一、Bro编译与安装既然满足了先决条件，现在就可以编译和安装B

【C/C++学习笔记】内存视频地址:Bilibili内存分区模型代码区:存放函数体的二进制代码，由操作系统进行管理全局区:存放全局变量和静态变量以及常量栈区:由编译器自动分配释放，存放函数的参数值、局部变量等堆区

1.服务器CPU太高的优化1>在Django项目中使用`line_profiler`进行性能剖析，您需要遵循以下步骤来设置并使用它：注：此种方式似乎中间件无法启动！！！

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所有的编译型语言都面临这个困扰。即使是脚本型语言，build的时候也会使用很多上线时用不到的构建工具，而我们希望减小生产镜像的体积，这样我们的小鲸鱼才能多拉一点集装箱嘛。传统做法我们最终

比如我们经常会在OpenCV环境下编译图像处理类程序，但其实目标程序只需要用的之前生成的子程序就行，不需要引入中间用到的环境。

indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#表示4张28*28的rgb图print(a[0].shape)#a[0]获得第一张图片print(a[0,0].shape)#a[0,0]获得第一张图片的r图print(a[0,0,2,4])#获得第一张图片第一个通道的一个像素点，因此得到的是一个标量selectfirst/lastN#selectfirst/l

泛型是Java语言中的一个重要特性，它允许在编译时定义类型参数化的类、接口和方法。通过使用泛型，可以在不改变代码结构和语法的前提下，提高代码的可重用性和安全性。

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

Webpack和vite主要区别：网上有很多总结大致分为三种，编译方式不同、开发效率不同、扩展性不同。其实在我看来只有一种半，一是编译方式，半个是生态。

优秀开源项目TinyGo-Go语言编译器，适用于微控制器、WebAssembly、命令行工具，基于LLVM。

它是Java平台的核心组成部分，负责执行编译后的Java程序，提供跨平台运行的能力。

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。

最新版本的话需要通过二进制或者源码安装，源码安装需要进行编译耗时较长，本文主要介绍二进制文件安装方法。

虚方法的存在意味着在编译时无法确定应该调用哪个方法，而是在运行时根据对象的实际类型来确定。这种多态性的特性使得程序更加灵活和可扩展。

在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配

蚂蚁金服一面：先自我介绍，讲讲自己基础掌握情况，以及项目经历平时会用到哪些数据结构？链表和数组的优缺点？解决hash冲突的方法有哪些？讲讲自己对HashMap的理解，以及和Weakhashmap的区别？你刚才讲的是JDK1.7版本的实现，知道JDK1.8做了哪些改动么？你们在微服务中用RPC通信还是REST？RPC和HTTP的关系是什么？谈谈什么是HTTP的长连接和短连接？TCP的三次握手和四次挥

安装FFmpeg(不清楚的可以看我的上篇博客里有详细的安装步骤):对于Windows用户，可以从FFmpeg官方网站下载预编译的二进制文件，解压，并将bin目录添加到系统的环境变量中。

编译器会自动创建私有字段并生成getter和setter方法。publicintAge{get;set;}集合初始化器：允许你初始化集合类型，使得代码更

推荐精通一门技术栈的蟹友，不建议基础的同学（无基础学Rust也是牛人[手动捂脸]）感谢Rust圣经开源社区的同学，为后来者提供了非常优秀的Rust学习资源本文使用：操作系统macOSSonoma14/AppleM1编译器

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同时，变量也被称作为类中的成员变量在C#中声明变量时，你需要指定变量的类型，这告诉编译器你打算在变量中存储什么类型的数据。

当使用ref关键字声明一个参数时，实际上是在告诉编译器此参数在调用方法之前必须被赋值。ref参数传递的是参数的引用地址，方法内部对引用地址的修改将影响到方法外部的参数值。

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本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

阿里云分布式深度学习训练架构Whale阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs

node.js（下载LTS稳定版、Current最近版不稳定）2.安装node.js3.使用npm全局安装TypeScript：npmi-gtypescript4.创建一个ts文件5.使用tsc对ts文件进行编译

2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖

COCOAPI从C、cython，到PythonAPI：实现语义分割标注mask的解析，从具体实现cocoapi/common/maskApi.hcocoapi/common/maskApi.c到Cython封装实现pycocotools._maskcocoapi/PythonAPI/pycocotools/_mask.pyx#distutils:language=c#distutils:sour

它们通常执行需要编写的脚本的简单任务，例如编译文件或加密配置文件的一部分。一、向用户显示输出控制台应用程序执行的两个最常见的任务是写入和读取数据，前者使用WriteLine、Write方法来输出数据。

目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境：torch1.11.0+cu113程序报错RuntimeError:nvrtc:error:invalidvaluefor--gpu-architecture(-arch)可能原因与解决办法4060显卡是sm_89架构，支持11.7以上cu

文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

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基于深度学习的缺陷检测在众多领域中都得到了广泛应用，其主要优势在于可以通过学习数据更新参数，避免了人工设计复杂的算法流程，同时拥有极高的鲁棒性和精度。

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

比如我们可以在http://localhost:3000/assets/index.html网站中获取某个图片，但是在http://127.0.0.1:3000/assets/index.html不可以获取，就是因为该网站设置了防盗链，而localhost在白名单内。constwhiteList=['localhost']constHotLinking=(req,res,next)=>{const

一个是ASN1C(c语言编译环境)，一个是python第三方库asn1tools。

你好，我是郭震在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

首先，要使用Go调用C的DLL文件，你需要遵循以下步骤：编写C代码：首先，编写你的C代码，并将其编译成DLL文件。假设你有一个名为example.c的C源文件，其中包含你要调用的函数。

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习行人重识别