深度学习训练过程第4页

【数据结构】给定n个元素的一维数组，建立一个有序单链表的最低时间复杂度

这是因为每插入一个元素，都需要遍历链表来找到插入位置，这相当于直接插入排序的过程。2️⃣先将数组排好序，然后建立链表：这种方法的时间复杂度为O(nlog2n)。

爱学习的小孩啦·2025-03-02 01:01

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写

环工人学Python·2025-03-02 01:00

硅基流动：免费领取2000万Token，畅享AI大模型盛宴！

其核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校，致力于为企业和开发者提供高性能的AI模型推理和训练解决方案。

·2025-03-02 01:05

【在Oracle Linux 7 上安装Oracle 19c - 基于ASM存储的单实例数据库】

存储的单实例数据库前言环境环境准备阶段配置主机名、网络等安装ORACLE先决条件的软件包修改系统参数安装阶段下载软件安装GRID安装ORACLEDBCA建库使用阶段ASM的启动和暂停自动启停手动启停前言记录Oracle学习过程

AllanHwang·2025-03-02 01:28

C语言语法分析器

C语言语法分析器是编译过程中的关键组件，用于检查C语言源程序的语法结构是否正确，并构建相应的语法树。

czme·2025-03-02 01:57

现代C++9-迭代器和好用的新for循环

在使用容器的过程中，你也应该对迭代器（iterator）或多或少有了些了解。今天，我们就来系统地讲一下迭代器。什么是迭代器？迭代器是一个很通用的概念，并不是一个特定的类型。

程序员zhi路·2025-03-02 00:54

前端面试题---2022

*集大成之面试题，我们不做面试题的创作者，只做面试题的搬运工（侵必删）〇理论一个完整的URL解析过程1用户输入URL地址。2对URL地址进行DNS域名解获得IP地址。3建立TCP连接（三次握手）。

每日一小知识·2025-03-02 00:22

C++编译过程详解

编译步骤：一、编译：预处理，编译，汇编二、链接预处理：生成“.ii文件”,对所有的#进行预处理，对include进行链接，对宏macro进行替换（预处理器cpp（cpreprocessor））g++生成的文件后缀名为.ii，gcc生成的文件后缀名为.i。头文件中不能放函数的以及变量定义，因为当同时编译多个编译单元并连接为一个可执行文件的时候，如果这些编译单元中有重复引用同一个头文件，,如果头文件中

采采卷耳77·2025-03-02 00:52

解决 Keil 中找不到 Windows.h 头文件的问题

在进行项目开发过程中，我们常常会遇到各种技术难题。最近，在因项目需要使用意法半导体TOF传感器VL53L0X并移植其API时，就遇到了一个问题——Keil报错找不到Windows.h头文件。

韩新月楚雁潮·2025-03-02 00:21

【系统稳定性】1.11 QVM稳定性问题分析

目录写在前面一，qvm进程异常1.1进程崩溃（Coredump）1.2进程卡死1.3进程重启二，qvm进程异常分析过程写在前面在QVM（QuantumVirtualMachine）作为HOSTQNX的Guest

高桐@BILL·2025-03-02 00:21

python学习一

1、在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。

星光网络安全社·2025-03-02 00:20

C语言（九）----C语言内存函数

,constvoid*source（源头）,size_tnum（字节）);memcpy会把source指向位置的内容拷贝到destination指向内存的位置，拷贝大小是num个字节，注意在正常拷贝的过程中

win水·2025-03-01 23:50

科技快讯 | DeepSeek宣布开源DeepGEMM；多个团队开发AI论文反识别技术；OpenAI GPT 4.5现身Android测试版，即将发布

该库采用CUDA编写，在安装过程中无需编译，通过使用轻量级的即时编译（JIT）模块在运行时编译所有内核。FP

最新科技快讯·2025-03-01 23:18

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

在多模态学习中，特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据（如文本、图像、视频和语音等）转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

服务器拔下内存条系统不能启动,电脑主板不能启动的解决方法

电脑主板不能启动的解决方法一：电脑开机的过程大概是这样的，主板进行BIOS自检，通过后交给设定的引导磁盘，即光盘或硬盘，然后读取引导磁盘的信息进行引导

weixin_39742065·2025-03-01 23:16

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

【c++】【线程池】同步队列

【c++】【线程池】同步队列是基于半同步/半异步模式设计实现的任务Task是一个模板1同步队列的设计可以将其当作一个生产者-消费者模型往同步队列中添加任务(Put())的过程–>理解为生产者从同步队列中取出任务

钟离墨笺·2025-03-01 23:42

【洛谷贪心算法】P1090合并果子

可以使用优先队列（小根堆）来实现这个过程，优先队列可以自动维护元素的顺序，每次取出堆顶的两个元素（即最小的两个元素）进行合并，然后将合并后的结果重新插入堆中，重复这个过程直到堆中只剩下一个元素。

Reese_Cool·2025-03-01 22:09

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

2-1文件描述符

虚拟地址空间可以用来加载程序数据对应一段连续的内存地址，其实位置为0这个内存地址是虚拟的，并不是物理内存的0地址当运行磁盘上的一个可执行程序，就会得到一个进程，内核会给每一个进程创建一个虚拟地址空间，并将应用程序装载到虚拟地址空间对应的内存中进程在运行过程中

要好好养胃·2025-03-01 22:07

vue那个生命周期函数操作dom_vue生命周期实例小结

分享给大家供大家参考，具体如下：每个Vue实例都存在完整的生命周期，经历从创建、初始化数据、编译模板、挂载Dom、渲染→更新→渲染、销毁等一系列过程。

迷失的憨批·2025-03-01 22:06

前后端数据传输加密：Python 与 Vue 的实践

本文将深入探讨如何运用Python后端和Vue前端技术，实现接口数据传输过程中的加密处理，为大家揭开数据安全保护的神秘面纱。

风清扬【coder】·2025-03-01 21:34

实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体

它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。

风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

6.20CSIG腾讯云后台开发实习一面面经 C++50min

零零总总已经面了9场腾讯了，身心俱疲hr面完了一整天都是链接状态不知道有没有戏，感觉凉了AjokenevergainsaAjokenevergainsanenemybutoftenlosesafrie我在牛客笔试训练营第

han_xue_feng·2025-03-01 21:33

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

halcon手眼标定例程详解_七、机器人运动控制算法——标定

（数学）模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象，即用数学语言描述我们存在的世界。我们了解自然的目的是让自然界更友好地对待我们人类，让我们人类生存在这个地球上更容易一些。

戴亦舒·2025-03-01 20:29

六自由度机器人正逆运动学

（完善中）机器人正运动学机器人正运动学推导过程各关节坐标系确定的通用方法：坐标系的Z轴，与各关节的旋转中心轴线重合坐标系的X轴，与沿着相邻两个Z轴的公垂线重合坐标系的Y轴，可以通过右手定则来确定当相邻两个

chase。·2025-03-01 20:58

【Spring MVC】基本原理和工作流程

SpringMVC将应用程序的业务逻辑、用户界面和导航逻辑分开，从而简化开发过程，提高代码的可维护性和可测试性。以下是对SpringMVC的基本原理和工作流程的详细讲解。

cangloe·2025-03-01 20:57

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

然而，尽管CNN在这些任务中表现出色，它们通常需要大量的计算资源，并且在优化过程中可能会遇到一些挑战，如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。

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

python pickle模块

序列化是指将对象转换为字节流的过程，这样对象就可以被保存到文件中或通过网络传输。反序列化是指将字节流转换回对象的过程。

懒大王爱吃狼·2025-03-01 20:25

第十五个问题-什么是CoT？

Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought（思维链）是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。

释迦呼呼·2025-03-01 20:53

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

人事管理系统设计与实现

本文将详细介绍一个基于Web的人事管理系统的设计与实现过程,该系统采用B/S架构,后端使用Java语言,前端采用Vue.js框架。系统主要包括员工信息管理、招聘管理、考勤管理、薪酬管理、绩效考核等

AI天才研究院·2025-03-01 19:19

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift

点云学习·2025-03-01 19:18

【学习】电脑上有多个GPU，命令行指定GPU进行训练。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1假设要使用第二个GPU进行训练。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py

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

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

解锁Java在客户旅程映射中的无限潜力：从数据收集到优化的全方位指南

通过客户旅程映射（CustomerJourneyMapping,CJM），企业能够识别出客户在与品牌互动过程中遇到的痛点，并据此改进服务。

墨夶·2025-03-01 18:14

使用Dockerfile搭建ubuntu20.04 + php8.2镜像

但是在制作的过程中遇到了很多坑，记录下来供后续参考学习。修改镜像过程大概分为了6个模块：模块一：对ubuntu20.04官方镜像重新构造。模块二：在基础镜像添加php8.

·2025-03-01 17:28

链游开发:TON链小游戏DApp小游戏开发

链游开发，特别是在TON链上开发小游戏与其他链（如以太坊、Solana、BSC等）上的DApp小游戏，是一个结合了区块链技术和游戏设计的复杂过程。

·2025-03-01 17:27

【力扣技巧之动态规划】力扣322：零钱兑换【C++】

对于动态规划的题目，我们一直说有五个过程，首先要找到状态，其次确定basecase，再者定义一个适宜采用动态规划的dp数组，然后要找到状态转移方程，最后求得题解。对于这

The Gao·2025-03-01 17:08

图像识别-pytorch

模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记

本书主要讲的是人类在判断过程中的一个常见“噪声”问题，由于人或者时间原因导致决策的随机性偏差。这本书通过对人类决

·2025-03-01 17:57

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

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

ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数

阿克兔·2025-03-01 17:34

冒泡排序法

这个过程就像气泡从底部升到顶部一样，因此得名冒泡排序。在代码实现中，需要两个循环嵌套，外层循环用来进行控制比较的范围。内层循环则用来进行相邻元素的比较与交换。

小成喝橙汁补维C·2025-03-01 16:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智

山海青风·2025-03-01 16:33

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