深度学习100例全系列详细教程

【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-22 09:21

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

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屿小夏·2025-01-22 09:48

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。
Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

常用性能压测工具实战总结

###一、压测背景>以前：未出社会之前经常用AB工具来压测自己的nginx欢迎页面，看着服务器的资源从20%到100%，发现原来一个开源的工具都可以把一台4C8G的虚拟机压爆满，然后就陷入沉思，低成本的压测都可以造成一台虚拟机的资源满负载
黑洞托世·2025-01-22 08:43

数论问题61一一各种进位制

①10进位制的表示(口诀:逢10进1)如8X1000+7X100+5x10+3=8753。
李扩继·2025-01-22 08:11

【工具】vscode 常用代码片段整理

文件中生效；vue部分在.vue文件中生效；prefix代码简写字符，body代表生成代码的全部，$1,$2代表代码生成后，光标自动所在的位置，按顺序，按tab键可以依次进行设置；以console.log为例，
沈梦研·2025-01-22 07:07

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。在卷积神经网络中，加入注意力机制能够有效增强特征提取能力，减少冗余信息的干扰，尤其在处理复杂图像时，能够提升网络的表现。在本教程中，我
T0uken·2025-01-22 07:03

36. K11364 剑法

输入格式输入数据有若干组，每组数据包含两个整数M,N（1＜M,N＜100000）。输出格式对于每组数据，输出威力最大时出手了多少招（用t表
我是一只来自东方的鸭.·2025-01-22 07:33

Python之函数中的位置可变参数和关键字可变参数

例：deffunc(*args):#arg形参以元组的方式组织传入的实参print(args)func(1,6,"ab","gh")运行结果：(1,6,‘ab’,‘gh’)2.关键字可变参数（**）在形式参数名称前加两个星号
静星辰·2025-01-22 07:32

相对路径和绝对路径使用

示例（以常见的操作系统为例）：Windows操作系统：在Windows系统中，文件系统的根目录通常用盘符表示（如C:、D:等）。例如
ww哈哈哈ww·2025-01-22 06:57

单片机/嵌入式软件架构分层思想

以STM32裸机开发为例。
Dr_Haven·2025-01-22 06:24

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络
Super_Whw·2025-01-22 05:48

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。
Jackie_AI·2025-01-22 04:43

Python基础—用python读取xml文件！

代码示例假设我们有一个名为example.xml的XML文件，内容如下：120081411004201159900我们的目标是
小尤笔记·2025-01-22 04:39

ubuntu安装Redis详细教程 开机重启

我整理的一些关于【Ubuntu】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/f2PFnNUbuntu安装Redis详细教程（开机自动重启）在这篇文章中，
大熊苏尔·2025-01-22 03:34

ros开发增加clion常用模板及初始化配置(七)

ros开发增加clion常用模板及初始化配置(七)clion->seting->Editor->LiveTemplates右边+->LiveTemplates例：abbreviation:cpp_ros_main_mew
_无往而不胜_·2025-01-22 03:02

Python学习——装饰器（一）：两个简单例子

例一计时器#创建一个装饰器，用于计算函数执行时间importtimedeftime_this(func):defwrapper(*args,**kwargs):start_time=time.time(
爬虫俗手小马达·2025-01-22 03:01

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目
2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

个人职业发展与AI赋能的前端开发

本文将以ScriptEcho为例，探讨AI技术如何赋能前端开发，助力个人职业发展。市场趋势与个人技能提升当前市场对前端开发人才的需求
·2025-01-22 02:33

如何去控制大量请求并发？

首先来模拟大量请求的场景constids=newArray(100).fill('')console.time()for(leti=0;i{}接受一个参数reqs，它是一个数组，包含需要发送的请求。
沐雨MUYU_·2025-01-22 02:28

HTML期末学生大作业-最新QQ音乐、网易云音乐、酷狗音乐、虾米音乐、咪咕音乐网站html+css+javascript

轻松解压100％播放量：2.8亿扎心情歌丨爱到最后终是空欢喜播放量：510.4万如果词不达意就把爱藏心里播放量：1645.7万深情片段：深夜我还是会想起你播放量：2663.8万href=“https
2401_89790869·2025-01-22 02:57

用goto语句写关机程序

以代码为例：
三叶草.·2025-01-22 02:56

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

Redis实战之Jedis使用技巧详解

c、c++、java、python、php、nodeJs等等开发语言的客户端，准确来说其实这些客户端都是基于redis命令做了一层封装，然后打包成工具以便大家更佳方便的操作redis，以Java项目为例，
小马不敲代码·2025-01-22 01:22

如何进行cad地理配准_如何对扫描图片进行ArcGIS配准？

就这么个简单的问题啊昨天搞了一晚上肥肥搞了大半天百度上找愣是看见一帮智障在瞎扯工具书上又没有想要的信息水文章水得一点用没有实在是服气索性请教师兄操作今天就直接记录详细教程以供他日使用！
weixin_39604276·2025-01-22 01:20

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础
小仇学长·2025-01-22 01:48

【Elasticsearch 】 聚合分析：聚合概述

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，
程风破～·2025-01-22 00:13

设计模式-单例设计模式

概念见名知意，单例设计模式的单就是单个，例就是实例。也就是说该类只有一个实例的设计。那么这种设计的好处是什么呢？优化内存，减少不必要的对象创建。
MrJianD·2025-01-22 00:11

P1035 [NOIP2002 普及组] 级数求和

输入输出样例输入#1复制1输出#1复制2说明/提示【数据范围】对于100%1
沉睡的雄虱·2025-01-22 00:08

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

python网络爬虫selenium(1)

pipinstallselenium以Chrom浏览器为例，安装相应版本的chromdriver驱动程序，并添加为环境变量安装链接：安装chromdriver2.常用属性和方法=============
2401_84009529·2025-01-22 00:37

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。
用心去追梦·2025-01-21 22:58

当父级元素设置了flex 布局 ，两个子元素都设置了flex :1, 但是当子元素放不下的时候会溢出父元素怎么解决 （css 样式问题）

当父级元素设置了flex布局，两个子元素都设置了flex:1,但是当子元素放不下的时候会溢出父元素怎么解决（拖拽浏览器使页面变小）二、解决方法.father{min-height:600px;width:100%
IT 牛马·2025-01-21 22:25

深度学习中超参数

深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。
fengbingchun·2025-01-21 22:54

什么是ShardingSphere的关联表？

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网在ShardingSphere中，关联表（也叫做跨库跨表查询）是指多个表之间通过关联查询而涉及到的表。
java1234_小锋·2025-01-21 22:22

MySQL有哪些高可用方案?

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网MySQL的高可用方案可以帮助确保数据库在发生故障时仍能持续提供服务，避免单点故障带来的影响。
java1234_小锋·2025-01-21 22:52

RocketMQ如何保证消息顺序？

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息队列，它能够保证消息的顺序性。为了保证消息顺序，RocketMQ采用了特定的机制和设计。
java1234_小锋·2025-01-21 22:22

基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。
梦想的初衷~·2025-01-21 22:52

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。
·2025-01-21 22:53

AI赋能Flutter开发：新手也能轻松入门

本文将以ScriptEcho为例，介绍如何利用AI辅助工具高效入门Flutt
·2025-01-21 22:53

IT服务台的5个基本参与度指标

以优步（Uber）为例，其以客户为中心的方法来源于他们的实时跟踪、透明定价、多种服务的便捷使用以及促销激励方式。通过这些方式，Uber利用技术实现了与客户的无缝互动，最终赢得了更多忠实客户。
·2025-01-21 22:50

如何实现亿级用户在线状态统计？

亿级用户在线场景分析与解决方案目录亿级用户在线场景分析解决方案2.1基于总数的统计方案2.2基于具体用户详情的统计方案具体实现3.1基于总数的统计方案3.2基于用户标识的统计实现3.3SpringBoot中的实现总结1.亿级用户在线场景分析以QQ在线状态统计为例，
繁川·2025-01-21 21:50

360校招——最后赢家（C++）

⭐文章链接:www.mengyingjie.com/archives/39/⭐最后赢家时间限制：C/C++语言1000MS；其他语言3000MS内存限制：C/C++语言65536KB；其他语言589824KB
·2025-01-21 21:17

深度学习学习笔记（第30周）

一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。
qq_51339898·2025-01-21 21:18

【CSS】渐变光晕

300px;background-image:-webkit-gradient(radial,50%50%,0,50%50%,127,color-stop(0%,#CE1A1A),color-stop(100%
Y_coder·2025-01-21 21:18

[2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]

梳理了一下分类中常见的指标，这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。
沉木渡香·2025-01-21 21:47

RocketMQ的集群架构是怎样的?

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息中间件，广泛用于处理高吞吐量、高可用的消息队列服务。
java1234_小锋·2025-01-21 21:17

Simulink开发项1000例实战专栏--实例69：使用Simulink搭建一个5G NR下行链路物理层功能的仿真模型

目录基于Simulink的5GNR下行链路物理层功能仿真项目实例1.项目背景2.系统架构2.15GNR下行链路物理层功能3.Simulink仿真模型搭建3.1创建新的Simulink模型3.2搭建波形生成模块3.3搭建信道估计模块3.4搭建同步模块3.5搭建解调与解码模块3.6仿真参数设置4.仿真结果与分析4.1波形生成4.2信道估计4.3同步4.4误码率（BER）分析5.总结具体代码实现：1.数
xiaoheshang_123·2025-01-21 21:16

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:40

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:10
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