深度学习-不同层第12页

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

目录引言什么是深度学习？

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

JavaEE进阶(1) Spring Web MVC 注解和参数传递

完整版博客：SpringWebMVC注解和参数传递在学习SpringWebMVC时，我们常用不同的注解来处理HTTP请求和响应。

Purified_Soda·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

spring boot整合MyBatis操作数据库

MyBatis是支持定制化SQL、存储过程和高级映射的优秀持久层框架。

calm_JayBo·2025-02-27 03:35

网络安全常见面试题--含答案

本文面试题汇总：防范常见的Web攻击重要协议分布层arp协议的工作原理rip协议是什么？rip的工作原理什么是RARP？工作原理OSPF协议？

网络安全-杰克·2025-02-27 02:00

计算机网络——概述

计算机网络（互联网）的基本概念与重要组成计算机网络，简单来说，就是将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的系统

橘子汽水0408·2025-02-27 02:30

Spring MVC 面试题及答案整理，最新面试题

DispatcherServlet是SpringMVC中的核心组件，负责协调不同的请求处理器。它的工作流程包括：1、请求接收：接收HTTP请求，并将其转发到相应的处理器。

扫地僧009·2025-02-27 02:26

flutter： table calendar笔记

pubdev：table_calendar3.2.0我来详细解释TableCalendar是如何根据不同的CalendarFormat来显示界面的。主要逻辑在CalendarCore中实现。

蜉蝣之翼❉·2025-02-27 01:22

SCP命令：在不同主机间传输文件

1、将本地服务器的文件传送到远程服务器。命令格式：scplocal_fileremote_username@remote_ip:remote_folder或scplocal_fileremote_username@remote_ip:remote_file或scplocal_fileremote_ip:remote_folder或scplocal_fileremote_ip:remote_file

海绵宝宝·2025-02-27 01:50

设计模式-模版方法

解释在面向对象系统的分析与设计过程中经常会遇到这样一种情况：对于某一个业务逻辑（算法实现）在不同的对象中有不同的细节实现，但是逻辑（算法）的框架（或通用的应用算法）是相同的。

老菜鸟的每一天·2025-02-27 00:17

支持向量机（SVM）简介与应用

SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面（或决策边界），使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开，同时最大化分类间隔（Margi

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

（教程）PDF 字体技术入门

PDF字体技术许多人觉得PDF字体令人困惑的主要原因在于PDF文件可以使用多种不同的字体技术。

IDRSolutions_CN·2025-02-27 00:43

HarmonyOS Next复杂界面布局——信息流与列表优化

尤其是在面对不同设备屏幕尺寸时，如何优化布局成为开发者需要攻克的难题。今天

·2025-02-27 00:12

软件开发：创新与挑战并存的旅程

不同的编程语言适用于不同的应用场景，如Java常用于企业级应用开发，Python在数据科学和人工智能领域应用广泛，C++则在性能要求极高的系

·2025-02-27 00:09

走进 DeFi 的世界

与传统金融依赖银行、券商等中心化机构不同，DeFi利用智能合约来实现金融交易的自动化执行。这些智能合约如同一个个忠诚且精准的卫士，严格按照预设的代码规则运行，无需人为干预，

·2025-02-27 00:09

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

计算机网络-双绞线制作

同一层设备相连用交叉线，不同

想拿高薪的韭菜·2025-02-26 23:36

CSDN 博客：CC++ 内存管理详解

半截诗·2025-02-26 23:05

Vue3 中如何实现响应式系统中的依赖收集和更新队列的解耦？

在响应式系统中，依赖收集（追踪数据与视图的关联关系）和更新队列（批量处理数据变化带来的副作用）是两个核心但职责不同的模块。

程序员黄同学·2025-02-26 22:59

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

【算法】 ‘abb‘ 型子序列问题——前后缀分解 python

字符串前两位不同。输入描述:第一行一个正整数第二行一个长度为的字符串（只包含小写字母）1≤≤1e5输出描述:“abb”型的子序列个数。示例1输入6abcbcc输

查理零世·2025-02-26 22:56

如何理性购房？---需求清单与加权评分法

每个因素对购房者的重要性各不相同，且不同购房

蓑衣客VS索尼克·2025-02-26 22:54

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

RTSP协议全解析

RTSP（RealTimeStreamingProtocol）协议全解析一、协议概述定位：应用层协议，用于控制流媒体服务器（播放、暂停、录制），媒体传输由RTP/RTCP实现。

江同学_·2025-02-26 21:22

如何选择适合项目的自动化测试工具？

以下将详细阐述选择自动化测试工具的关键步骤与实用建议：精准剖析项目需求明晰测试类型：不同的项目需要不同类型的测试，准确识别项目所需的测试类型是关键。

蚂蚁质量·2025-02-26 21:21

从中医到代码：用Java揭开《皇帝内经》的神秘面纱

《皇帝内经》是一部古代中国医学经典，主要涵盖了中医的理论和实践，而Java编程则是一种现代的编程语言，两者在本质上属于不同的领域。

guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

使用Momento Vector Index (MVI) 高效管理和查询数据

通过MVI，用户可以快速对数据执行向量化处理，并通过自动扩展功能满足不同规模的数据需求。核心原理解析MVI利用向量索引技术，通过将文本数据转换为向量形式，来实现高效的

bavDHAUO·2025-02-26 20:14

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

半精度单精度双精度概述

不同的精度对应着不同的位数分配，从而影响到数的表示范围和精度。具体介绍精度类型位数符号位（S）指数位（E）尾数位（M）偏差值表示范围精度半精度（FP16）16位1位5位10位15大约到

石兴稳·2025-02-26 20:41

深度、机器学习算法

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。

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

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

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

分布式爬虫场景下代理IP负载均衡的实战优化指南

建议每个分布式节点配置独立检测模块，在发起请求前对代理IP进行三层验证：基础连通

·2025-02-26 19:30

FastAPI系列：如何改变响应状态码

但是，有时你可能希望更改状态码以指示不同的结果。例如，你可能希望为创建新资源的成功POST请求返回201状态码，

梦想画家·2025-02-26 19:36

Conda 和 pip 不同点

一、前言相比于原生的Python,一直在使用Anacond,Anacond中管理Python包有两种形式：Conda和pip。之前一直没有太关注过这两者之间的区别和联系。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。两者都服务于Python生态系统，但Conda提供了更广泛的软件包管理能力。三、Conda

三言不语·2025-02-26 19:05

1月15日直播预告丨AI赋能指标管理分析开启企业数智领航时代

为了帮助企业更有效地推进数字化转型升级，袋鼠云精心策划了一系列以“数字基建+数智应用”为核心的赋能分享活动，本系列直播共有四期，每期聚焦于不同的关键议题，深入探讨企业数字化转型中面临的挑战以及可行的应对策略

·2025-02-26 19:57

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

Apache BookKeeper 一致性协议解析

Pulsar存储层依托于BookKeeper组件，所以本文简单探讨一下BookKeeper(下文简称BK)的一致性协议是如何实现的。

·2025-02-26 19:54

网络安全-系统层攻击流程及防御措施

系统层攻击流程涉及多个阶段，攻击者通过逐步渗透以获取控制权或窃取数据。

星河776(重名区分)·2025-02-26 19:02

消防安全检查频率：多久一次才合适？

它不仅关系到不同场所的具体要求，还涉及到人力成本。不同场所的消防检查频率建议根据《建筑灭火器配置验收及检查规范》（GB50444-

·2025-02-26 18:52

网络安全产品

关键技术：五元组过滤（源/目IP、端口、协议）；下一代防火墙（NGFW）支持应用层识别；VPN虚拟化隧道（IPS

星鬼123·2025-02-26 18:29

AttributeError: module ‘matplotlib.cm‘ has no attribute ‘register_cm‘

换了好几个不同版本的matplotlib和seaborn的搭配，还是不行，最后详细看了下seaborn包中的cm.py文件，直接说结果：把

tongji_transport·2025-02-26 17:51

如何在Spring Boot中监控缓存的命中率？

下面为你详细介绍不同缓存实现下监控缓存命中率的方法。

lozhyf·2025-02-26 17:20

c# npoi 2.5版本设置字体加粗_Python帮你做Excel——格式设置与画图

设置字体使用python对excel文件进行操作，可以对其设置不同的字体样式，强调突出某些特定行或列等等。利用openpyxl，写上短短几行代码，就可以自动定制和更改数百万行的数据的样式了。

weixin_39726044·2025-02-26 16:18

关于Activiti工作流框架的多种使用维度

activiti是个开源免费的工作流程框架，遵循BPMN2（BusinessProcessModelingNotation-BPMN业务流程模型注解）的规范，其简约思想的设计使得activiti非常轻量级，数据库层使用

奕辰杰·2025-02-26 16:47

使用 LangChain 与 Solar LLM 的快速集成示例

一、技术背景介绍LangChain是一个强大的框架，它可以帮助开发者轻松集成不同的自然语言处理(NLP)模型，并构建复杂的链式推理任务。SolarLL

qahaj·2025-02-26 16:15

ProGuard加密混淆SpringBoot应用代码

我们已经在代码层已经实现：基于多维度硬件指纹的绑定验证，cpuid、mac地址、磁盘序列、系统时钟、应用初始时间等双重时间验证机制（系统时间+硬件时钟）安全续期机制支持离线更新防调试/防篡改保护来解决离线容器化部署

lbmydream·2025-02-26 16:43

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