深度学习YoloV5篇第4页

每天一篇逻辑漏洞

前言：本篇文章有b站博主，浪客剑心2510赞助发布某企业src中头像xss+cors利用_哔哩哔哩_bilibilixss+cors漏洞上传头像处存在xss漏洞，结合cors，获取其他用户敏感信息//上传一个正常的头像，服务器返回给图片地址，然后客户端在将这个img地址发送给服务器，下次在点击头像时，会加载一个图片地址，这样客户端就不用去服务器请求了，上传图片地址是打开bp拦截，然后修改为xss，

不灭锦鲤·2025-01-23 01:22

《Kubernetes部署篇：基于麒麟V10+ARM64架构部署harbor v2.4.0镜像仓库》

总结：整理不易，如果对你有帮助，可否点赞关注一下？更多详细内容请参考：企业级K8s集群运维实战一、环境信息K8S版本操作系统CPU架构服务版本1.26.15KylinLinuxAdvancedServerV10ARM64harborv2.4.0二、部署操作2.1、资源包下载说明：如果你从别处找来的镜像，redis提示报错ignore-warningsARM64-COW-BUG，可以重新编译redi

东城绝神·2025-01-23 01:21

新能源行业必会基础知识-----电力现货市场理论篇-----电力市场概述-----电力市场模式选择

新能源行业必会基础知识-----电力现货市场理论篇-----主目录-----持续更新https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/143364261这本书是

殷丿grd_志鹏·2025-01-23 01:20

手写完整文本文件压缩与解压程序（哈夫曼、java）

一、前言：上一篇文章手写了一个简单的文本文件压缩与解压CSDN，主要目的是阐明原理，并没有为实际的应用做准备。如果你想做出一个可视化程序并且能转发给你的朋友使用，请看以下内容。

努力的小南·2025-01-22 22:35

一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别

一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别1.建议按文章顺序从头看，一看到底，豁然开朗第一篇：一文大白话讲清楚啥是个webpack第二篇：一文大白话讲清楚webpack

16年上任的CTO·2025-01-22 22:03

Python操作MongoDB看这一篇就够了

MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python3下MongoDB的存储操作。1.准备工作在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。2.连接MongoDB连接MongoDB

Python3.7·2025-01-22 22:32

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。

weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的

weixin_48705841·2025-01-22 20:50

如何在Python中高效地读写大型文件？

上一篇给大家介绍如何使用Python进行文件读写操作的方法，问题来了，如何读写的是大型文件，有没有什么方法来提高效率呢，不要捉急，这一篇来聊聊如何在Python中高效地读写大型文件。

·2025-01-22 20:43

Multicoin Capital：预测再变，这 7 个趋势不变

本周早些时候，我们发表了一篇「千篇一律」的风险投资文章，介绍了我们的投资团队期待在2025年看到的新兴领域。本着

·2025-01-22 20:12

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？

·2025-01-22 20:09

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

CityMaker教程初级篇（一）如何加载三维控件

为此小编特地写一篇教程，帮助那些使用COM组件，尤其是CityMaker的C

风起于青萍·2025-01-22 20:17

交叉引用多篇文献操作

要在Word中为多个连续的参考文献创建一个交叉引用（如[1-3]表示文献1、2、3），你可以按以下步骤操作：使用“交叉引用”功能，插入你需要引用的文献范围内的第一个和最后一个文献编号，比如[1][3]。选中这两个编号，右键选择“切换域代码”，将其转换为域代码形式。对于第一个文献的域代码，在代码末尾添加\#"[0"；对于最后一个文献的域代码，在代码末尾添加\#"0]"。\#"[0",\"#0]"选择

小白也有IT梦·2025-01-22 19:12

无人设备遥控器之指令加密篇

一、加密背景与必要性随着无人机技术的飞速发展，无人机在军事、民用等领域的应用日益广泛。然而，无人机遥控指令的传输过程中存在着被截获、分析、伪造和篡改的风险，这对无人机的安全飞行构成了严重威胁。因此，对遥控指令进行加密处理，以提高其安全性和可靠性，显得尤为重要。二、加密方法与技术序列密码加密：采用一次一密的序列密码加密方案，确保每次传输的遥控指令都是唯一的，从而大大增加了截获者破解的难度。结合加解密

SKYDROID云卓小助手·2025-01-22 19:09

深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。

Charmve·2025-01-22 19:08

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

RK3568平台（camera篇）音视频基础知识

一.音视频为什么要编码？音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位，这是由于音视频原始数据量较大，在传输的过程中如果不进行编码的话，则无法进行传输。比方说，一张普通的图片的大小大概是1-2M，假设我们传输的帧率是30帧，则相当于一秒钟三十张2M的图片，那这个传输量是不得了的。所以此时我们就要引入视频编码技术进行压缩处理，目前常见的视频压缩技术有H264/H265两种压缩技术(这方面我们后面再慢慢

嵌入式_笔记·2025-01-22 18:32

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型，实现高效的目标检测。

浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-01-22 17:23

一篇文章让你学会Java之格式化输出

这里写目录标题一、格式化输出方法1.使用`String.format()`方法语法：示例：2.使用`System.out.printf()`方法语法：示例：3.使用`Formatter`类示例：代码分析：二、常见的格式说明符：1.整数类型格式化说明符2.浮点类型格式化说明符3.字符串格式化说明符4.日期和时间格式化说明符5.百分号格式化说明符6.其他格式化控制符三、常用的格式化选项：1.宽度（Wi

凭君语未可·2025-01-22 17:20

内附源码｜头部基模企业信赖之选——DMS+Lindorm智能搜索方案

本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第6篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景，基于真实客户案例&最佳实践，展示Data+AI行业解决方案的连载文章。

·2025-01-22 16:58

Redis原理-数据结构

Redis原理篇1、原理篇-Redis数据结构1.1Redis数据结构-动态字符串我们都知道Redis中保存的Key是字符串，

架构师成长进阶空间·2025-01-22 16:39

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。

AI天才研究院·2025-01-22 14:54

【2024最新】渗透测试工具大全（超详细），收藏这一篇就够了！

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包所有工具仅能在取得足够合法授权的企业安全建设中使用，在使用所有工具过程中，您应确保自己所有行为符合当地的法律法规。如您在使用所有工具的过程中存在任何非法行为，您将自行承担所有后果，所有工具所有开发者和所有贡献者不承担任何法律及连带责任。除非您已充分阅读、完全理解并接受本协议所有条款，否则，请您不要安装并使用以下所有工具。您的使用行为或

渗透谢老丝·2025-01-22 13:46

第九篇： 3.10. 【watchEffect】实现监听，立即执行函数

官网：立即运行一个函数，同时响应式地追踪其依赖，并在依赖更改时重新执行该函数。watch对比watchEffect都能监听响应式数据的变化，不同的是监听数据变化的方式不同watch：要明确指出监视的数据watchEffect：不用明确指出监视的数据（函数中用到哪些属性，那就监视哪些属性）。示例代码：两种方式实现需求：水温达到50℃，或水位达到20cm，则联系服务器水温：{{temp}}水位：{{h

小画家~·2025-01-22 12:15

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

深入 Prometheus 监控生态 - 第二篇：网络等硬件设备监控（snmp-exporter）

文章目录前言一、群晖NAS1、开启SNMP服务2、测试3、MIB文档4、编写snmp.yml5、运行snmp-exporter6、加入Prometheus监控二、QNAPNAS1、开启SNMP服务2、SNMPMIB文件下载3、generate的使用4、运行snmp-exporter5、加入Prometheus监控三、华为防火墙1、开启SNMP服务2、测试网络测试连接测试3、查阅文档4、部署snmp

运维の小LIAN·2025-01-22 12:12

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla

皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

node实现文件分片上传之multer篇

node实现文件分片上传前端在做文件上传时，考虑到网速的快慢，如果文件过大的话可能会导致上传时间过长而请求超时，文件上传失败。因此文件过大需要对文件进行分片上传。那文件分片上传的具体过程是怎样的呢？进行了许多搜索查找之后，参照众多资源进行修改，得到了自己的简易实现流程。首先列出来node需要用到的模块：constexpress=require('express');varmulter=requir

brokenmile·2025-01-22 11:35

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。

码事漫谈·2025-01-22 11:34

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。

Francek Chen·2025-01-22 11:34

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。

IT古董·2025-01-22 11:33

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。

2401_89759264·2025-01-22 11:02

深度学习从入门到精通：全面指南

《深度学习从入门到精通：全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通：全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分：深度学习基础入门第1章：深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第

AI天才研究院·2025-01-22 10:25

Java多线程与高并发专题——基础篇1

基础概览进程与线程什么是进程？进程是指运行中的程序。比如我们使用聊天软件，浏览器，需要启动这个程序，操作系统会给这个程序分配一定的资源。什么线程？线程是CPU调度的基本单位，每个线程执行的都是某一个进程的代码的某个片段。进程是系统进行资源分配和调度的基本单位，线程则是进程的一个执行路径，一个进程中至少有一个线程，进程中的多个线程共享进程的资源。在Java中，当我们启动main函数时其实就启动了一个

黄雪超·2025-01-22 10:24

如何优化数据库查询性能？请列举一些常见的优化方法。

以下是一些常见的优化方法，结合了多篇证据中的内容：1.使用索引索引是提高查询速度的核心工具，应根据查询字段和表大小合理创建索引。

破碎的天堂鸟·2025-01-22 10:52

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像（T2I）扩散模型视频生成/预测文本到视频（T2V）生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图

好评笔记·2025-01-22 10:21

【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

【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

高级java每日一道面试题-2025年01月20日-数据库篇-并发事务带来哪些问题?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:并发事务带来哪些问题?我回答:并发事务带来的主要问题在多用户环境中，多个事务可能同时对数据库进行读写操作，这可能导致以下几种常见的并发问题：1.脏读(DirtyRead)定义：当一个事务能够读取到另一个未提交事务的数据修改时，称为脏读。影响：可能导致读取到无效的数据，因为这些数据可能会被回滚。示例：事务A更新一条记录但尚未提交。事务B读取了这条记录。如果事务

java我跟你拼了·2025-01-22 06:00

知识篇：（五）JavaScript 数组进阶操作：对象属性操作、数组转换与求和

知识篇：（四）JavaScript数组操作方法详解及示例1.计算数组中对象的属性之和1.使用reduce()这是最常见、简洁的方式，用于对数组中的对象属性求和。let

全栈探索者chen·2025-01-22 06:28

数据库sql篇——关于select*和select全部字段的区别

记录今日开发中的优化sql优化项。介绍select*和select字段的区别，建议不要使用select*。在千万级表中查询数据的时候，首要任务是提升查询效率，为用户带来极致的体验；今天开发组领导提到了select*的效率会低于select字段，且推荐使用select字段。就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用select*作为查询的字段列表，更是对此进行了背书。一，查询效率select*在

DM很小众·2025-01-22 05:53

消息队列篇--原理篇--RabbitMQ和Kafka对比分析

RabbitMQ和Kafka是两种非常流行的消息队列系统，但它们的设计哲学、架构特点和适用场景存在显著差异。对比如下。1、架构设计RabbitMQ：基AMQP协议：RabbitMQ是基于AMQP（高级消息队列协议）构建的，支持多种消息传递模式，如发布/订阅、路由、RPC等。单片架构：RabbitMQ采用的是传统的Broker架构，所有消息都通过一个或多个Broker节点进行处理。Broker负责接

weisian151·2025-01-22 05:52

重生之我在异世界学编程之算法与数据结构：深入堆篇

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录正文一、堆的基本概念二、堆的存储表示三、堆的基本操作1.插入元素（Insert）2.删除最大/最小值（ExtractMax/Min）3.构建堆（BuildHeap）四、源码（1）heap.h（2）heap.c（3）Test.c五、堆的应用1.优先队列2

就爱学编程·2025-01-22 05:49

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

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