深度学习RCNN系列详解第17页

【计算机网络】局域网体系结构、以太网Ethernet详解

注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗文章目录局域网LAN决定局域网的要素网络拓扑传输介质局域网的分类以太网令牌环网FDDI网----FiberDistributedDataInterfaceATM网---AsynchronousTransferMode无线局域网WLAN----WirelessLocalAreaNetworkMAC子层和LCC子层以太网EthernetEthernet统治地位的原因

扯淡散人·2025-02-14 06:42

Golang GORM系列：GORM 高级查询教程

有效的数据检索是任何程序功能的基础。健壮的Go对象关系映射包（称为GORM）除了标准的CRUD操作之外，还提供了复杂的查询功能。这是学习如何使用GORM进行高级查询的综合资源。我们将涵盖WHERE条件、连接、关联、预加载相关数据，甚至涉及原始SQL查询。到最后，你的Go应用程序将具备以无与伦比的精度提取和操作数据的能力。GORMwhere条件使用WHERE条件优化查询对于提取特定的数据子集至关重要

梦想画家·2025-02-14 06:09

12-Qt QFile文件操作详解

很多应用程序都需要具备操作文件的能力，包括对文件内容进行读/写、创建和删除文件等，甚至某些应用程序的诞生纯粹是为了操作文件，比如WPSOffice、PDFedit等。为此，Qt框架提供了QFile类专门用来操作文件。QFile文件操作QFile类支持对文件进行读取、写入、删除、重命名、拷贝等操作，它既可以操作文件文件，也可以操作二进制文件。使用QFile类操作文件之前，程序中需引入头文件。创建QF

程序员架构笔记·2025-02-14 06:37

数据结构与算法-0-入门

链表（LinkedList）：由一系列节点

我待_JAVA_如初恋·2025-02-14 06:05

模糊模式识别：从贴近度到分类决策的Matlab实践

本文将从贴近度的定义出发，详解海明贴近度、欧几里得贴近度、黎曼贴近度及格贴近度的计算方法，并结合最大隶属原则与择近原则，解析模糊模式识别的完整流程。

青橘MATLAB学习·2025-02-14 05:03

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

NodeJS 简介

其标准库提供了一系列异步I/O

qichengzong_right·2025-02-14 05:57

k8s pod详解使用

什么是pod？Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排平台，广泛用于构建、部署和管理容器化应用程序。在K8s中，Pod是一个核心概念，下面是对Pod的详细解释：一、Pod的定义Pod是K8s中最小的可部署单元，也是资源对象模型中由用户创建或部署的最小资源对象模型。它实现了对容器的封装和管理，是一组运行在同一主机（节点）上、共享网络和存储空间的一组容器。Pod内的容器共享同一个网络命名

0.0-0·2025-02-14 04:24

K8S Pod详解

我们之前了解到，K8S有自我修复能力，意思是如果node挂掉了，那么该节点的Pod会转移到其他node中，如node2可是如果pod在node2节点运行，node2是不是又要重新拉去镜像，那么之前数据不就没了？K8S做了一个持久化存储，也叫数据卷；通过持久化存储，当node1挂掉之后，n该节点的Pod会持久化存储，之后node2会从中读取数据5.镜像拉取策略主要有三种策略：IfNotPresent

2401_86963593·2025-02-14 04:54

Android音视频开发实战系列教程

Android音视频开发实战系列教程指南在这篇文章中，我们将通过一个逐步流程，帮助刚入行的小白学习如何进行Android音视频开发。

Stark T·2025-02-14 04:51

Win7本地化部署deepseek-r1等大模型详解

参考链接在Windows7操作系统，基于llama.cpp本地化部署deepseek-r1模型的方法2025-02-082G内存Windows7运行deepseek-r1:1.5b这两个链接写的可能不够详细，有同学私信问实现过程，这里进一步解释一下。一、准备需要准备的大模型、工具等文件，已放到网盘，可自取。网盘的figures目录是配置过程中的一些截图，可参考。百度网盘：https://pan.b

mygodalien·2025-02-14 04:20

简介 AMD zen 系列 cpu zen zen+ zen2 zen3 zen4 特性

zen系列cpu，几代之间，指令集又什么区别？AMD的Zen系列CPU在不同代之间引入了多种指令集扩展和架构改进。

Eloudy·2025-02-14 04:16

Golang的并发编程案例详解

Golang的并发编程案例详解一、并发编程概述并发编程是指程序中有多个独立的执行线索，并且这些线索在时间上是重叠的。

caihuayuan5·2025-02-14 03:03

GPU（Graphics Processing Unit）详解

GPU（GraphicsProcessingUnit）详解1.GPU的定义与核心特性GPU（图形处理器）是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。

美好的事情总会发生·2025-02-14 03:32

深入浅出链表：Python实现与应用全面解析

系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构：提升代码效率的必备技能！

吴师兄大模型·2025-02-14 03:31

快速了解AMD和英特尔

CPU产品线：AMD的锐龙（Ryzen）系列处理器是其面向主流桌面市场的产品，提供了从入门级到高端的多种选择。例如，AMDRyzen78745H是一款面向中高端市场的处理器

ordinary712·2025-02-14 03:01

亚信安全与飞书达成深度合作

近日，亚信安全联合飞书举办的“走近先进”系列活动正式走进亚信。活动以“安全护航信息化共筑数字未来路”为主题，吸引了众多数字化转型前沿企业的近百位领导参会。

亚信安全官方账号·2025-02-14 03:28

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

一文详解机器视觉环形光源，视觉检测中的环形光源应用

环形光源是机器视觉系统中常用的一种照明设备，通常用于提供均匀、无阴影的照明，特别适合检测物体的表面特征、边缘和轮廓。以下是关于环形光源的详细介绍：环形光源的结构与特点结构：环形光源由多个LED灯珠均匀排列成环形，通常安装在相机镜头周围。光源的内径和外径可以根据应用需求定制。特点：均匀照明：提供均匀的光线，减少阴影和反光。无阴影：由于光源环绕物体，可以有效减少阴影。高亮度：LED灯珠提供高亮度的照明

视觉人机器视觉·2025-02-14 03:27

Andrej Karpathy：计算范式的变革者

他以其深刻的技术见解，对深度学习和自然语言处理领域的贡献，以及对计算范式的革新性思考，成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个

AI天才研究院·2025-02-14 03:57

Trend Micro 网络安全●解决方案

TrendMicro作为网络安全领域的佼佼者，凭借其深厚的技术积累和敏锐的市场洞察力，精心打造了一系列全面且高效的解决方案，为企业和组织筑牢抵御网络攻击的坚实防线，有效应对各类复杂的网络安全威胁。

江苏思维驱动智能研究院有限公司·2025-02-14 03:26

Docker 常用命令基础详解（一）

一、Docker初相识在当今数字化时代，软件开发和部署的效率与灵活性成为了关键因素。Docker，作为一款开源的应用容器引擎，犹如一颗璀璨的明星，照亮了软件开发与部署的道路，为开发者们带来了前所未有的便利。它就像是一个神奇的“集装箱”，可以将应用程序及其所有的依赖项打包在一起，形成一个独立的、可移植的运行环境。无论你是在开发、测试还是生产环境中，Docker都能确保你的应用程序稳定运行，就像在一个

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-14 02:25

Xtensa处理器系列介绍

介绍（一）：Xtensa处理器系列是由Tensilica公司（已被CadenceDesignSystems收购）开发的一款高度可配置的32位微处理器内核系列，以其独特的可定制化能力而著称。

小蘑菇二号·2025-02-14 02:22

Redis系列之Redis持久化机制

执行flushall命令flushall复制代码清空Redis之前，保存当前Redis快照执行主从复制操作(第一次)第一次主从复制时需要生成rdb文件，会保存当前Redis快照RDB执行流程流程分析Redis父进程首先判断:当前是否在执行save或bgsave/bgrewriteaof(aof文件重写命令)的子进程，如果在执行则bgsave命令直接返回。父进程执行fork(调用操作系统函数复制主进

2501_90339150·2025-02-14 02:50

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。

香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

【Python】简单的Python滑块验证码处理

Python系列文章目录Python系列前言一、技术要点二、使用步骤1.引入库2.构建方法前言该代码可解决登录验证的普通滑块验证码验证过程，分享仅为技术探讨。

FelixStudio·2025-02-14 01:46

商汤大装置上架DeepSeek系列模型，限免体验、服务升级！

即日起，企业客户和开发者可在商汤大装置万象平台中，快速部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等模型，可享受3个月内1000万tokens免费使用权益。升级服务：全周期定制化方案，赋能智能开发全流程商汤大装置依托领先的技术平台与专家资源，形成了"场景定义-训练-部署-迭代"的闭环服务体系，确保客户开发效率与应用效果的双重提升。为满足不同行业的企业级需求，商汤创新了模型定制服务——为企业量

·2025-02-14 01:01

深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息

文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序，例如聊天机器人，模型需要直接用自然语言响应用户。然而，在某些情况下，我们需要模型以结构

皮皮冰燃·2025-02-14 01:44

Executors 的详细用法及与 ThreadPoolExecutor 的关系

一、Executors工具类概述Executors是Java并发包(java.util.concurrent)中的一个工具类，提供了一系列静态工厂方法，用于快速创建不同类型的线程池。

·2025-02-14 00:56

安科瑞ADL400N导轨式多功能电能表外置互感器UL、CE、MID、ROHS、UKCA认证户储光伏并网系统

安科瑞华楠187+0616+3979ADL系列导轨式多功能电能表，是主要针对于光伏并网系统、微逆系统、储能系统、交流耦合系统等新能源发电系统而设计的一款智能仪表，产品具有精度高、体积小、响应速度快、安装方便等优点

安科瑞华楠·2025-02-14 00:42

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

安科瑞光伏发电防逆流解决方案——守护电网安全，提升能源效率

在此背景下，安科瑞凭借其专业技术，为光伏发电防逆流问题提供了一系列切实可行的解决方案。来百度APP畅享高清图片一、逆功率保护

安科瑞华楠·2025-02-14 00:40

Python中的enumerate函数详解

在Python编程中，我们经常需要在循环遍历一个序列时同时获取元素的索引和值。为了实现这一需求，Python提供了一个内置的enumerate函数，它能够方便地为我们提供序列中每个元素的索引和值。enumerate函数enumerate函数接受两个参数：一个可迭代对象和一个可选的起始索引值。语法enumerate(iterable,start=0)iterable：一个可迭代的对象，如列表、元组等

程序员一点·2025-02-14 00:09

GPT 系列模型发展史：从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节

从GPT到ChatGPT，OpenAI用短短几年时间，彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史！GPT（2018）：划时代的起点：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）首次将Transformer架构与无监督预训练结合，开启了大规模语言模型的新时代。核心突破：通过海量文本预训练+任务微调，GPT展示了强大的泛化能力。GPT-

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

Java--IO流详解（上）--字符流

目录IO流的概念字符流输入流Reader核心方法1.close()2.mark(intreadAheadLimit)3.markSupported()4.read()5.read(char[]cbuf)6.read(char[]cbuf,intoff,intlen)7.read(CharBuffertarget)8.ready()9.reset()10.skip(longn)Reader的常用子类

不修×蝙蝠·2025-02-13 23:36

【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)

前序文章【AI系列】从零开始学习大模型GPT(1)-BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)BuildaLargeLanguageModel背景第1章：理解大型语言模型第

Tasfa·2025-02-13 23:33

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

如果你的预算是3万元人民币，希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型（如LLaMA、Mistral等），你需要一台高性能的深度学习工作站。

岁月的眸·2025-02-13 23:03

功能测试常用方法概述

二、测试方法概述测试方法是在软件开发过程中用于验证和确认软件产品质量的一系列技术和策

机器视觉小小测试员·2025-02-13 23:03

多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一，是基于深度学习的大规模机器学习模型，通常由数十亿到数万亿个参数构

大F的智能小课·2025-02-13 23:02

人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)

weixin_58351028·2025-02-13 23:31

【语义分割专题文章】

一、数据篇【遥感】【道路】篇：【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015)：【语义分割】【专题系列】二、Unet

BoostingIsm·2025-02-13 22:59

定了，2025年数据库运维就这样干

新的一年，为应对日益增长的数据量和业务复杂度，我们为数据库运维制定了一系列全面且细致的计划，旨在提升数据库性能、保障数据安全，为企业业务发展筑牢坚实基础。

我科绝伦（Huanhuan Zhou）·2025-02-13 22:57

利用IDEA将Java.class文件反编译为Java文件：原理、实践与深度解析

文章目录引言：当.class文件遇到源代码缺失第一章：反编译技术基础认知1.1Java编译执行原理1.2反编译的本质1.3法律与道德边界第二章：IDEA内置反编译工具详解2.1环境准备2.2三步完成基础反编译

.猫的树·2025-02-13 22:57

Python网络请求详解

一、网络请求测试人员对于接口测试的理解总是停留在工具使用层面。很多情况下，测试人员会花很大的代价去学习一个工具。而测试工具本身的局限性，又导致测试人员陷入想直接用现成的测试框架却又无法进行扩展的僵局。最后由于项目的特殊性等客观因素，测试人员只能放弃工具，脱离了工具的可视化界面友好操作，发现自己连接口是什么都不明白，更不要说自行完成接口自动化测试了。随即接口自动化测试由于项目成本及人员能力问题宣告失

wespten·2025-02-13 22:57

【OpenHarmony4.1 之 U-Boot 2024.07源码深度解析】006 - Makefile 编译脚本逐行深度解析

【OpenHarmony4.1之U-Boot2024.07源码深度解析】006-Makefile编译脚本逐行深度解析系列文章汇总：《【鸿蒙OH-v5.0源码分析之Uboot+Kernel部分】000-文章链接汇总

小馋喵星人·2025-02-13 22:23

解码DeepSeek家族系列：大语言模型赛道上的黑马传奇

1.DeepSeek公司概况1.1成立背景与发展历程DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，于2023年7月17日正式成立。公司由知名量化资管巨头幻方量化孕育而生，其创始人梁文峰是幻方量化的联合创始人之一。DeepSeek自成立之初，便专注于开发先进的大语言模型（LLM）及相关技术，致力于通过数据蒸馏技术提取更精炼、有用的数据，以提升模型性能。在发展历程中，DeepSeek

大F的智能小课·2025-02-13 22:52

java 协程 scala_追随 Kotlin/Scala，看 Java 12-15 的现代语言特性

Java12-15引入了一系列改进，本文只讨论语言层面的新特性，它们看起来似曾相识——没错，这些特性让人感觉Java在沿Kotlin/Sc

小田linda·2025-02-13 21:50

Go语言输入输出

Go语言输入输出01、获取输入1、fmt.Scan2、fmt.Scanf3、fmt.Scanln4、bufio.NewReader5、Fscan系列6、Sscan系列02、输出数据1、fmt.Print2

凉城未暖夜微凉·2025-02-13 21:50

Python.pyecharts.charts折线图新旧版本对比详解！

旧版本(0.5.10)实现frompyechartsimportLineline=Line("美国邮费阶梯图")datax=[1995,1996,1997,1998,1999,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009]datay=[0.32,0.32,0.32,0.32,0.33,0.33,0.34,0.37,0.37,0.37,0.37,0.39,

唔使般若·2025-02-13 21:49

2D游戏引擎Allegro 系列教程（二） Hello world!

本系列文章由sky编写，转载请注明出处。

小泰勒·2025-02-13 21:19

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