深度学习DL 第3页

测试模板：Showcase规范和流程

shrcnp65x91aNEkF2REnU2VcmmH【AIGC和小红书】https://fzqxk86ywz.feishu.cn/sheets/GugIsI9zKhNaEwtJscbcgKFCn6bFiddler

iBigder·2025-03-23 05:08

RK3568平台（音频篇）音频ALSA框架

一.ALSA框架简介ALSA表示先进linux声音架构（AdvancedLinuxSoundArchiecture），它由一系列的内核驱动、应用程序编程接口（API）以及支持linux下声音的应用程序组成

嵌入式_笔记·2025-03-23 05:02

DCNV2 报错ImportError: dynamic module does not define module export function(PyInit__ext) 搜索路径问题

import_extas_backendTraceback(mostrecentcalllast):File"/yourpath/model/backbone/dla_dcn.py",line16,infrommodel.backbone.DCNv2

你好星酉君·2025-03-23 05:01

mysql 游标分页_MySQL采用游标分页的方式，“下一页”很好实现，那“上一页”如何实现呢？...

为让mysql达到最佳查询性能，我将分页查询改为cursor查询方式：select*fromreplywherereply_id>last_idlimit20orderbyreply_idASC;上面的

酸流·2025-03-23 04:56

CEF 控制台添加一函数，枚举注册的供前端使用的CPP交互函数有哪些

一、前序知识1、设置单进程模式，方便调试voidClientApp::OnBeforeCommandLineProcessing(constCefString&process_type,CefRefPtrcommand_line

清水迎朝阳·2025-03-23 03:48

Bug:eventlet ImportError cannot import name ‘ALREADY HANDLED

问题测试gunicorn不同work下的性能时候，在eventlet方式下报错误Error:classuri'eventlet'invalidornotfound:[Traceback(mostrecentcalllast):File"/app/venv/lib64/python3.6/site-packages/gunicorn/util.py",line99,inload_classmod=i

uncle_ll·2025-03-23 03:41

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。

shuoac·2025-03-23 03:11

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

1.BERT的Mask机制：基于MLM（MaskedLanguageModel）BERT（Bidirectional

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

【概念】Node.js，Express.js MongoDB Mongoose Express-Validator Async Handler

1.Node.js定义：Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行时环境，允许你在服务器端运行JavaScript代码。作用：它使得开发者可以使用JavaScript编写服务器端代码，从而实现前后端使用同一种语言。比喻：Node.js就像是“工厂的电力系统”，它为整个工厂（应用程序）提供动力（运行环境）。没有电力系统，工厂的机器（代码）就无法运转。特点：非阻塞I/O：N

一袋米扛几楼98·2025-03-23 01:28

linux渲染农场大连教程,Deadline 渲染农场搭建记录

渲染农场的工作模式：多台机器组建集群进行渲染，比如：集群中有2台渲染机器A和B，服务器会同时分配给A和B任务，A渲染第一帧,B渲染第二帧，当A完成那么服务器会继续分配第三帧，同样B服务器完成以后服务器分配第四帧，以此类推。渲染农场分服务端和节点，服务器端也可以加入集群中当做节点，当然节点也可以提交渲染任务建议：服务器端单独安装，主要插件及自定义修改内容可单独存放，当多节点接入或大批量渲染任务上传时

温柔彭于晏·2025-03-23 01:58

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

STM32八股【1】-----启动流程和startup文件理解

PC计数器从第1个地址读取一个两字节的值并保存，该值为程序入口，一般是Reset_Handler。

Invinciblenuonuo·2025-03-23 00:52

PCL基础：pcl::SACSegmentation＜PointXYZRGBN＞函数全面说明，一遍文章精通平面分割算法

（一般在周末更新技术干货）`pcl::SACSegmentation`是PointCloudLibrary(PCL)中用于进行随机抽样一致性（RandomSampleConsensus，RANSAC）平面分割的类模板

多宝Kim·2025-03-23 00:51

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

ARM：ELF bin Hex axf

前言：PC平台流行的可执行文件格式(ExecutableFileFormat)，主要是Windows下的PE（PortableExecutable）和Linux的ELF(ExecutableandLinkingFormat

守正待·2025-03-22 23:48

探索简明虚拟机新纪元 —— SSVM 深度揭秘与应用指南

深度揭秘与应用指南SSVMJavaVMrunningonaJVM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ssv/SSVM在当今软件开发的浩瀚宇宙中，一种名为SSVM（StupidlySimpleVM

殷巧或·2025-03-22 23:44

探索ELF世界的大门：JElf库深度揭秘

jelfELFparsinglibraryinjava.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jelf在软件工程的浩瀚星空中，有一种文件格式如星辰般不可或缺，它便是ExecutableandLinkableFormat

班歆韦Divine·2025-03-22 23:14

使用Pygame实现记忆拼图游戏

1.Pygame简介Pygame是一个用于编写视频游戏的Python库，它基于SDL库（SimpleDirectMedia

点我头像干啥·2025-03-22 23:43

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

一文读懂什么是服务器

服务器品牌有惠普、戴尔、浪潮、华为、华三、曙光等，各厂商服务器型号存在差异，惠普DL380G10、戴尔PowerEdgeR750、浪潮NF5280M5、华为2288HV5、曙光R6230HA一般用SN序列号和资产编号来对服务器进行标识

小熊猫Q·2025-03-22 22:11

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。

几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

创建软链接(symbolic link)

Linux文件系统中，有所谓的链接(link)，我们可以将其视为档案的别名，而链接又可分为两种:硬链接(hardlink)与软链接(symboliclink)，硬链接的意思是一个档案可以有多个名称，而软链接的方式则是产生一个特殊的档案

yangtom249·2025-03-22 19:54

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Python基础知识点总结

豆芽819·2025-03-22 18:16

个人学习编程(3-21) leetcode刷题

链接列表的中间值：测试用例1：创建链表[1,2,3,4,5]，调用middleNode，预期返回值是3。测试用例2：创建链表[1,2,3,4,5,6]，调用middleNode，预期返回值是3。

Rsecret2·2025-03-22 18:12

Oracle数据库与Java全栈开发一篇搞定（指南式教学）

一、基础操作篇1.数据定义语言（DDL）核心操作1.1表结构设计技巧--电商用户表设计示例CREATETABLEtb_users(user_idNUMBER(10)PRIMARYKEY,usernameVARCHAR2

Aphelios380·2025-03-22 18:41

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05.通用语法及分类DDL

小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法

是十一月末·2025-03-22 13:58

数据结构双向链表的创建与初始化

{data_tdata;//以整型数据为例structnode*prev;//指向structnode点的指针structnode*next;//指向structnode点的指针}node_t;intdlist_create

拉梅洛.·2025-03-22 13:58

VUE-Element-UI：select-tree

二、实例代码1.HTML代码2.JS代码varvm=newVue({el:'#app',data:{mineStatus:"",mineStatusValue:[],remarksItemCheckedList

johnrui·2025-03-22 13:27

java笔试题以及答案详解

C++C．PasacalD．BASIC答案：B2．下列语句哪一个正确（）A．Java程序经编译后会产生machinecodeB．Java程序经编译后会产生bytecodeC．Java程序经编译后会产生DLLD

weixin-80213251·2025-03-22 11:17

VMWare Centos7虚拟机安装并运行MongoDB

mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.5运行起来#Step1.安装依赖yuminstalllibcurlopenssl-y#Step2.下载mongoDB压缩包wgethttps://fastdl.mongodb.org

Jay_Wooz·2025-03-22 10:37

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

nginx助力打包部署

目录一、打包部署基础入门（一）为什n么要打包部署（二）打包部署的基本流程二、Java项目打包（一）使用Maven进行打包（二）使用Gradle进行打包三、服务器环境准备（一）选择合适的服务器（二）安装Java

潜意识Java·2025-03-22 09:58

MySQL基本语句

一、DDL（数据定义语言）DDL主要用于定义数据库、表、视图、索引等数据库对象的结构1.1创建数据库CREATEDATABASEdatabase_name;1.2删除数据库DROPDATABASEdatabase_name

冉冉柟·2025-03-22 09:22

1.Go - Hello World

1.安装Go依赖https://go.dev/dl/根据操作系统选择适合的依赖，比如windows：2.配置环境变量右键此电脑-属性-环境变量PS：GOROOT：Go依赖路径；GOPATH：Go项目路径

编程_大白·2025-03-22 07:36

RabbitMQ-死信交换机和死信队列

在RabbitMQ的使用过程中，死信交换机（DeadLetterExchange，简称DLX）和死信队列（DeadLetterQueue，简称DLQ）是解决消息处理失败的一种高效机制。

ui99tew1·2025-03-22 06:25

Spring Boot 与 Couchbase 整合教程

有需要的可以自行获取点击前往百度网盘获取点击前往夸克网盘获取SpringBoot与Couchbase整合教程环境要求JDK8+SpringBoot2.7.xCouchbaseServer7.xMaven/Gradle

嘵奇·2025-03-22 06:54

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

Kotlin v2.1.20 发布，标准库又有哪些变化？

这里只选了一些标准库中的一些API之类的变化，不会包括诸如编译器变动、工具（例如Gradle）变化等。AtomicAPI现在，在Kotlin的标准库中可以使用原子类啦！在之前，想要使

ForteScarlet·2025-03-22 04:35

JDBC:Apache DBUtils的使用

•API介绍：–org.apache.commons.dbutils.QueryRunner–org.apache.commons.dbutils.ResultSetHandler以及一些实现类–工

恒奇恒毅·2025-03-22 04:05

table合并行

{{scope.row.gdLength/10}}importtype{TableColumnCtx}from'element-plus';consttableData=[{"id":6140,"projectId

花归去·2025-03-22 03:23

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

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