深度学习资料总结

支持向量机（SVM）简介与应用

2.SVM的基本原理3.核函数与SVM的扩展4.SVM的优势与挑战5.SVM的应用场景6.总结1.什么是支持向量机？
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

深度学习：从神经网络到智能应用

目录引言一.什么是深度学习？
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

(一)趣学设计模式 之 单例模式！

四、单例模式的应用场景五、单例模式的破坏与防御六、总结我的其他文章也讲解的比较有趣，如果喜欢博主的讲解方式，可以多多支持一下，感谢！
码熔burning·2025-02-27 00:11

HarmonyOS Next复杂界面布局——信息流与列表优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
·2025-02-27 00:12

《Operating System Concepts》阅读笔记：p125-p146

《OperatingSystemConcepts》学习第14天，p125-p146总结，总计20页。
·2025-02-27 00:10

《深度揭秘：生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》

在当今数字化时代，遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源，广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而，如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息，一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络（GAN）的出现，为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络：技术基石剖析生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，二者通过对抗
程序猿阿伟·2025-02-27 00:11

机器视觉--光源打光技巧

总结的结果就是，高角度：顶端亮，倒角暗，顶端暗，倒角亮。2.频闪光源控制器的相关问题？光源控制器，电控控制器
手写不期而遇·2025-02-26 23:38

《深度揭秘：生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》

在当今数字化时代，遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源，广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而，如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息，一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络（GAN）的出现，为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络：技术基石剖析生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，二者通过对抗
·2025-02-26 23:07

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。
pk_xz123456·2025-02-26 23:37

【STL】7.STL常用算法（1）

find2.find_if3.adjacent_find4.binary_search5.count6.cout_if三.排序算法1.sort2.random_shuffle3.merge4.reverse总结前言
零零时·2025-02-26 23:05

《深度剖析：生成对抗网络中生成器与判别器的高效协作之道》

在人工智能的前沿领域，生成对抗网络（GAN）以其独特的对抗学习机制，为数据生成和处理带来了革命性的变革。生成器与判别器作为GAN的核心组件，它们之间的协作效率直接决定了GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等众多应用中的表现。深入探究二者如何实现更高效的协作，不仅是优化GAN性能的关键，也为解锁人工智能更多创新应用场景提供了可能。生成器与判别器：GAN的核心架构解析生成器（Generator）的使命
程序猿阿伟·2025-02-26 23:04

代码随想录之1143.最长公共子序列

公共子串计算后发现了1143.最长公共子序列，看了代码随想录的视频解释后还是不能理解dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);这段代码，于是把代码喂给deepseek后根据深度思考内容得到了理解
seabirdssss·2025-02-26 22:01

DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道

“我们用DeepSeek的大模型，自动生成深度报告，给你靠谱的决策
Hello kele·2025-02-26 22:30

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。
_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？
_DCG_·2025-02-26 22:28

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。
lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

搭建hexo主题Butterfly部署github+个人服务器

1.文章介绍网址展示：chen&blog此文章总结不易，参考各个文章总结，如有问题请留言…2.环境要求笔者环境：win1164位；node.js：v14.15.364位；git：2.29.2.windows
「已注销」·2025-02-26 21:53

JNA实现Java调用C++

JNA实现Java调用C++场景JNA介绍如何使用JNAJNA的方法映射基本数据类型指针映射结构体映射JNA总结场景公司有一个C++的SDK需要调用，本人是Java开发，所以使用JNA调用C++，在这里分享一些
Java陌路·2025-02-26 21:52

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型
Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

OCP 认证专家零基础小白

Oracle数据库作为行业内的领军者，其技术的深度和广度足以让你深入了解数据库的原理、架构、设计、管理与优化等各个关键环节。
leegong23111·2025-02-26 21:51

[程序员]经典挖坑场景9，gcc代码优化与汇编指令的冲突

在之前总结过一个coredump：Coredump-X:movaps可能会导致段错误（SIGSEGV）https://mzhan017.blog.csdn.net/article/details/145477425
mzhan017·2025-02-26 20:16

读论文：Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)

为了解决这些问题，我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案，将语言模型和几何深度学习技术结合起来。
LastWhisperw·2025-02-26 20:43

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
yzx991013·2025-02-26 20:40

点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)

1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据
点云SLAM·2025-02-26 19:07

127.0.0.1 与 localhost 有什么区别

文章目录引言：被忽视的基础知识陷阱一、基础概念深度解析1.1网络协议栈视角1.2技术定义对比二、核心差异全景分析2.1操作系统实现差异2.2网络编程中的行为差异三、六大关键使用场景3.1Web开发调试3.2
.猫的树·2025-02-26 19:06

手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码）

痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。
·2025-02-26 19:34

HarmonyOS Next典型布局案例：运营横幅（Banner）

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
·2025-02-26 19:02

HarmonyOS Next典型布局案例：多栏导航与内容展示

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
·2025-02-26 19:02

HarmonyOS Next中的自由窗口适配

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
·2025-02-26 19:31

书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》

Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者：AbdelazizTestas出版：Apress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习
·2025-02-26 19:30

聊一聊提升测试用例覆盖率需要从哪几方面入手？

目录一、需求覆盖：确保无遗漏二、代码覆盖：工具辅助优化三、路径覆盖：逻辑深度遍历四、边界值覆盖：防御性测试设计五、异常场景覆盖：模拟真实故障六、兼容性覆盖：全环境验证七、性能覆盖：压力与稳定性八、历史缺陷覆盖
Feng.Lee·2025-02-26 19:36

深度解析Apipost在文档自动化与错误定位上如何碾压Apifox

作为一个十年在一线的全栈开发者，对于GraphQL带来的效率变革已深刻体验到，据我了解，身边超过40%的同行都已采用这项技术。但在开发过程中，我和团队经常遇到如下类似问题：手工编写复杂Query时频繁出错、调试过程像在黑暗里摸索、文档维护总比代码慢半拍...直到我们启用了Apipost，这款工具彻底改变了我们的工作流。一、我的调试效率进化史1、可视化界面记得第一次接触GraphQL时，需要反复核对
·2025-02-26 19:29

Conda 和 pip 不同点

所以今天特地总结一下二、Conda和pip相同点尽管Conda和Pip在某些功能上有所重叠，但它们都是为了安装和管理Python包而设计的。
三言不语·2025-02-26 19:05

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预
·2025-02-26 19:58

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

考研系列-数据结构第五章：树与二叉树（下）

目录前情提要：树的逻辑结构1.树的存储结构(1)双亲表示法(2)孩子表示法(3)孩子兄弟表示法(4)总结2.树、森林与二叉树的转换(1)树转二叉树(2)森林转二叉树(3)二叉树转树(4)二叉树转森林(5
Nelson_hehe·2025-02-26 19:33

中服云工业物联网平台产品特色

它深度融合前沿技术，致力于打破传统工业运营的壁垒，为企业构建高效、智能且安全的数字化智能化底座。以下是中服云工业物联网平台的特色。
·2025-02-26 18:23

Java面试题总结之Spring高频面试题

一、题目:谈谈你对Spring框架的理解1.Spring是一个开源框架，主要是为简化企业级应用可开发而生，可以实现EJB可以实现的功能，Spring是一个IOC和AOP容器框架。①控制反转(IOC):Spring容器使用了工厂模式为我们创建了所需要的对象，我们使用时不需要自己去创建，直接调用Spring为我们提供的对象即可，这就是控制反转的思想②依赖注入(DI):Spring使用JavaBean对
程恤·2025-02-26 17:27

深度分页实践

深度分页：查询偏移量过大的场景，这会导致查询性能较低#MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录SELECT*FROMt_orderORDERBYidLIMIT1000000,10
YMY-up·2025-02-26 17:56

ChatGPT版本差异分析大全

o1系列（o1-preview/o1-mini）仅支持纯文本处理，但专注于深度推理和分析。GPT-3.5是早期版本，仅支持文本，且性能和上下文理解能力较弱。
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 17:26

Sqlserver安全篇之_隐藏实例功能和禁用SQL Server Browser服务

总结：1、隐藏实例功能和禁用SQLServerBrowser服务的功能一样，对应非默认实例(且这个默认实例是1433端口)的情况下，都是需要在连接字符串中提供端口号才能连接到实例2、隐藏实例功能后，就算开启了
lusklusklusk·2025-02-26 17:25

破局者DeepSeek：从技术追赶到全球领跑的三大颠覆密码

本期我们将深度解码揭开其现象级爆发背后的硬核逻辑——技术突围、成本革命与极客生态的三角共振。一、技术突围：架构级创新打破算力囚笼DeepSeek的爆发绝非营销奇迹，而是一场蓄谋已久的技术革命。
未来智慧谷·2025-02-26 17:24

Kubernetes (K8S) 高效使用技巧与实践指南

本文结合实战经验，从运维效率提升、生产环境避坑、核心功能应用等维度，总结高频使用技巧与最佳实践，分享如何快速掌握K8S。
挣扎与觉醒中的技术人·2025-02-26 17:23

2024腾讯最新面经总结：面试题库+实战笔记（附答案解析）

20、你们用过缓存吗没有，但是用redis做了分布式锁21、你说说下分布式锁怎么做的？分布式锁也是一个锁，需要满足几个特性，1可重入2可以识别加锁的身份防止ABA问题3考虑是否需要续约key是所需要加上的锁的业务资源唯一编码，value是当前线程的uuid，uuid存在threadLocal内加锁的时候用的jedis，先设一个过期时间，然后用ex，若不存在key则添加新key，若已经存在则直接失败
2401_84048521·2025-02-26 17:22

电子科大考研经验分享

最近有好多学弟学妹问我考研相关的问题，我大致总结了一下，无非就是考研和就业相关的问题。趁着我还没忘记，写一篇博客跟大家分享一下我的考研经历，给大家做个参考。
bugmaker.·2025-02-26 16:49

当AI搜索撕开传统搜索的裂缝，警惕AI搜索的“信息茧房”

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）数字世界正在经历一场无声的地震，谷歌工程师发现，
shelly聊AI·2025-02-26 16:46

力扣-回溯法技巧总结

力扣回溯法技巧总结排列/组合/子集问题的三种形式在代码上的区别。由于子集问题和组合问题本质上是一样的，无非就是basecase有一些区别，所以把这两个问题放在一起看。
LoaryBetter·2025-02-26 16:15

百度文心大模型API保姆级教程：从入门到实战

目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型
海棠AI实验室·2025-02-26 16:44

用 ActionNode 重构技术文档助手：从原理到实践的深度解析

系统架构：从多智能体到ActionNode示例代码实现：技术文档助手中的ActionNode总结在数字化时代，技术文档的重要性日益凸显。
海棠AI实验室·2025-02-26 16:43

Golang学习笔记_37——外观模式

2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1.计算机启动流程2.电商下单系统3.智能家居控制四、代码示例（Go语言）五、高级应用1.与单例模式结合2.分层外观设计六、与其他模式对比七、总结外观模式
LuckyLay·2025-02-26 16:11
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他