深度学习速通系列

uniapp websocket实现数据实时更新

什么是websocketWebSocket是Html5定义的一个新协议，与传统的http协议不同，该协议可以实现服务器与客户端之间全双工通
jonychen1·2025-03-08 01:38

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34

机器学习-随机森林解析

(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通
Mr终游·2025-03-08 00:21

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。
accurater·2025-03-08 00:49

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-07 23:49

工程化与框架系列（22）--前端性能优化（中）

前端性能优化（运行）引言运行时性能直接影响用户交互体验和应用流畅度。本文将深入探讨前端运行时性能优化的各种策略和技术，包括渲染优化、内存管理、计算优化等关键主题，帮助开发者构建高性能的Web应用。运行时性能概述运行时性能优化主要关注以下方面：渲染性能：减少重排重绘，优化动画效果内存管理：防止内存泄漏，优化内存使用计算优化：提升JavaScript执行效率事件处理：优化事件监听和响应异步操作：合理使
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-07 23:48

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

KVM常用操作命令示例

系列文章目录kvm创建虚拟机文章目录系列文章目录一、virsh常用命令二、快照命令1、创建快照2、查看快照列表3、删除快照4、还原快照5、查看KVM虚拟机当前使用的快照三、克隆命令1、完整克隆kytest02
少儿频道·2025-03-07 23:12

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天
丁希希哇·2025-03-07 23:11

算法系列之数据结构-二叉搜索树

二叉查找树（BinarySearchTree，简称BST）是一种常用的数据结构，它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是，对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点都小于该节点，而右子树中的所有节点都大于该节点。本文将介绍如何使用Java实现二叉查找树，并实现常见的操作。二叉搜索树BST二叉搜索树的核心思想和二分查找类似，都是基于分治思想，利用了有序性,通过比较和分治，将问题规模减半
修己xj·2025-03-07 23:41

算法系列之数据结构-Huffman树

在数据压缩领域，Huffman编码是一种经典的无损压缩算法，而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。它以其高效性和简洁性被广泛应用于各种场景，从文件压缩到通信协议，都离不开Huffman树的身影。本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树（哈夫曼树）又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于
修己xj·2025-03-07 23:41

清北携手出品手册，颠覆你的知识边界

/pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e完整版Deepseek从入门到精通附最全链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列
2501_90766876·2025-03-07 21:30

清北出品DeepSeek手册，知识巅峰盛宴开启

/pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e完整版Deepseek从入门到精通附最全链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列
2501_90766946·2025-03-07 21:30

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

iOS安全和逆向系列教程 第16篇：Frida入门与高级应用

iOS逆向工程专栏第16篇：Frida入门与高级应用前言欢迎来到iOS逆向工程专栏的第16篇文章！在上一篇中，我们探讨了Cycript这一强大的逆向分析工具。今天，我们将深入学习功能更为强大、更为灵活的动态插桩工具——Frida。Frida作为现代iOS逆向工程中最受欢迎的工具之一，其强大的跨平台能力和灵活的JavaScript引擎使得我们能够轻松地分析和修改iOS应用的运行时行为。无论是逆向分析
自学不成才·2025-03-07 20:18

iOS安全和逆向系列教程 第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术

iOS安全和逆向系列教程第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术前言欢迎来到iOS安全和逆向系列教程的第17篇。
自学不成才·2025-03-07 20:18

初识操作系统

1、常见的操作系统：目前常见的操作系统有Windows系列、Unix系列、Linux系列、OSX系列、Android系列、iOS系列、鸿蒙等。·Windows是常见的个人电脑
曳渔·2025-03-07 20:15

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

iOS安全和逆向系列教程 第13篇：iOS动态分析基础

iOS逆向工程专栏第13篇：iOS动态分析基础引言在前面的文章中，我们详细探讨了iOS系统架构、逆向开发环境搭建、Mach-O文件格式分析，以及各种静态分析工具和技术。通过静态分析，我们可以了解应用的结构、类和方法定义，以及基本的控制流程。然而，静态分析也存在明显的局限性：我们无法观察应用的实际运行状态，难以分析加密算法的实现细节，也无法直接查看网络请求的完整内容。这就是为什么我们需要动态分析技术
自学不成才·2025-03-07 20:44

VMware Tools系列四：VMware Tools和open-vm-tools有何区别

-包含一系列驱动程序和服务，用于优化虚拟机的性能和用户体验。-提供的功能包括改进的图形性能、拖放文件、复制粘贴、自动调整屏幕分辨率、时间同步等。-通常在安装VMware虚拟机的操作系统后安装。
学堂在线·2025-03-07 20:44

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

基础模型升级，性能媲美GPT-4o，发布最强开源模型Qwen2.5系列，
首席数智官·2025-03-07 20:39

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

STM32入门教程：按键控制LED

STM32是一款非常强大的微控制器系列，具有广泛的应用领域。本教程将详细介绍如何使用STM32来使用按键控制LED灯的开关。
粉绿色的西瓜大大·2025-03-07 19:35

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略，可以使用建议的配置功能，这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略
StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现

【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例：短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3
*星星之火*·2025-03-07 18:20

【星云 Orbit•STM32F4】14. 定时器进阶：通用定时器

初学成兴会自融，定时努力器必通。博客重心在工程框架和代码思路，配置步骤，需要读者常思考，勤动手。“手把手”是高中阶段的老师喂知识模式，都大学了，换个自己想要的方式，不读高四高五了。
智木芯语·2025-03-07 17:12

基于51单片机的多路抢答器犯规可设置时间proteus仿真

97vwRuwHWA提取码：1234仿真图：芯片/模块的特点：AT89C52/AT89C51简介：AT89C52/AT89C51是一款经典的8位单片机，是意法半导体（STMicroelectronics）公司生产的一系列单片机之一
weixin_46018686·2025-03-07 17:12

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

Java List集合取交集的五种方式

在Java中，List集合是用于存储一系列对象的数据结构。当我们要获取两个List集合的交集时，有多种方法可以实现。下面将介绍几种常见的方式。
偏爱星雾缠绕15·2025-03-07 17:37

13载匠心独运，BI+AI启航新征程！

13周年之际，我们在麦粉社区举办了一系列精彩活动，包括奖项评选、话题互动及故事分享。参与活动即有机会赢取丰厚大礼包和
·2025-03-07 16:44

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

[QT基础系列]滑动条QSlider

滑动条QSliderQSlider是滑动条控件，滑动条可以在一个范围内拖动，并将其位置转换为整数QSlider继承自QAbstractSlider，它的绝大多数属性都是从QAbstractSlider继承而来的。值滑动条和值相关的属性包括：当前值、最大值、最小值//获取和设置当前值intvalue()const;voidsetValue(int
RevsInterstellar·2025-03-07 16:02

HTML：Web 开发的基石

其核心功能是通过一系列特定的标签（ta
烂蜻蜓·2025-03-07 16:27

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

芯昇XS9922B：四通道 多合一模拟高清解码器国产芯片对标TP

1.1概述XS9922B是一款4通道模拟复合视频解码芯片，支持HDCCTV高清协议和CVBS标清协议，视频制式支持720P/1080P高清制式和960H/D1标清制式。芯片将接收到的高清模拟复合视频信号经过模数转化，视频解码以及2D图像处理之后，转化为YCbCr，并以MIPICSI接口传输给主控编码芯片。XS9922B内嵌高音质音频Codec，集成了3-CHMIC输入、2-CHLineIn输入和1
AUTO_15019947865·2025-03-07 14:49

雷军：卖车的成功来得有点猝不及防；微信聊天记录上线“瘦身”新功能；阿里发布全新推理模型QwQ-32B | 极客头条

整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！
极客日报·2025-03-07 14:48

探索智能边界：深度求索（DeepSeek）技术全景解析与实战指南

这家专注实现AGI的年轻企业，凭借其开源的DeepSeek-R1系列模型和行业解决方案，正在开发者社区掀起新的技术浪潮。
瘸·2025-03-07 13:43

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省提示：本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省前言内存节省总结前言随着开始人工智能的学习越来越多，那么再学习过程中，我们应该有一定的基础知识储备
羞涩的小吉他·2025-03-07 13:41

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

Android四大组件系列8 Broadcast广播机制（下）

概述广播(Broadcast)机制用于进程或线程间通信，广播分为广播发送和广播接收两个过程，其中广播接收者BroadcastReceiver是Android四大组件之一。BroadcastReceiver分为两类：静态广播接收者：通过AndroidManifest.xml的标签来声明的BroadcastReceiver动态广播接收者：通过AMS.registerReceiver()方式注册的Bro
Big Skipper·2025-03-07 13:38
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