深度实战第24页

自然语言处理系列四十五》Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十五Elasticsearch

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-29 20:24

自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-29 20:24

npm缓存深度解析：理解、使用与清除指南

npm缓存深度解析：理解、使用与清除指南npm（NodePackageManager）是JavaScript编程语言的包管理器，广泛用于Node.js应用程序。

2401_85762266·2024-08-29 20:49

RabbitMQ实战-JavaDemo

目录前言消息生产者消息消费者消息确认机制消息持久化Maven依赖总结前言在使用RabbitMQ进行消息传递时，了解如何在代码中创建和发布消息（生产者）、接收和处理消息（消费者），以及配置消息确认机制和持久化，是确保系统可靠性和效率的关键。以下将详细解读这些概念，并提供相应的Java示例代码和Maven依赖。注：如果是跟着笔者一步步认识RabbitMQ以及手动搭建Rabbit，则需要注意，在搭建Ra

StaticKing·2024-08-29 20:49

书生实战营进阶岛第6关

MindSearch部署到GithubCodespace和HuggingFaceSpace和原有的CPU版本相比区别是把internstudio换成了githubcodespace。随着硅基流动提供了免费的InternLM2.5-7B-Chat服务（免费的InternLM2.5-7B-Chat真的很香），MindSearch的部署与使用也就迎来了纯CPU版本，进一步降低了部署门槛。那就让我们来一起

下饭且吃饱·2024-08-29 19:12

0基础学习Python路径（27）sys模块

该模块提供了一些接口，用于访问Python解释器自身使用和维护的变量，同时模块中还提供了一部分函数，可以与解释器进行比较深度的交互。

星河漫漫l·2024-08-29 18:09

上门预约小程序适用于这么多行业？

深度保洁：如厨房、卫生间等特殊区域的专业深度清洁服务。2.家电维修家电维修：包括冰箱、洗衣机、空调、电视等各种家用电器的维修服务。家电清洗：提供家电清洗服务，如空调清洗、油烟机清洗等。

新雷阿·2024-08-29 18:06

开始学习大数据

而为什么从Android开发转到Java服务器开发，有如下原因：1.我自己对于做界面不太喜欢，而且也没有足够的耐心去调试界面，而且对于深度，我有足够的畏惧，因为越学到后面，就必须要对面Android的内核

昨天的殇·2024-08-29 16:51

HBase数据迁移实战

本文来自网易云社区最近为产品做了一次HBase的数据迁移操作，学习了一些相关的技术和实现方案。现整理出来，作为今后HBase数据迁移的参考。如有纰漏，欢迎指正。1.前期准备1.1确认集群使用的版本源HBase集群（以下称旧集群）和目的HBase集群（以下称新集群）的版本可能并不是一致的，特别是其底层所使用的HDFS版本信息。譬如这样一个数据迁移场景：业务希望从低版本的HBase集群（0.94.x）

网易数帆大数据·2024-08-29 16:25

树数据结构（Tree Data Structures）的全面指南：深度解析、算法实战与应用案例

树数据结构（TreeDataStructures）的全面指南：深度解析、算法实战与应用案例引言树数据结构（TreeDataStructures）作为计算机科学中的基石之一，以其独特的层次结构和分支特性，

Chauvin912·2024-08-29 16:24

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。

FL1623863129·2024-08-29 15:52

Linux 属主属组设置和文件类型

我是公众号「想吃西红柿」「云原生运维实战派」作者，对云原生运维感兴趣，也保持时刻学习，后续会分享工作中用到的运维技术，在运维的路上得到支持和共同进步！

尘嫣慕曦·2024-08-29 15:50

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识

学客汇·2024-08-29 14:14

java实战-list遍历删除元素

1.简述：在我们的实际开发中，list绝对是用的最多的集合类，然而对于很多人来说，用的最多的出错也是最多的。尤其是list的增删操作。2.错误示例publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Listlist=newArrayListlist=newArrayList0)System.arraycopy(elementData,index+1

qq_27233977·2024-08-29 14:13

java NIO之Pipe

Pipe.SinkChannelsinkChannel=pipe.sink();读取数据需要访问source通道Pipe.SourceChannelsourceChannel=pipe.source();实战代码

爱上口袋的天空·2024-08-29 13:08

【零基础02】实战企业级K8S本地部署ThingsBoard专业版集群之二：戴尔R630本地服务器安装Linux Centos7.9系统

目录1、制作服务器启动U盘1.1、制作启动U盘准备工作1.1.1、确保制作启动U盘的Windows电脑处于联网状态1.1.2、下载Rufus 烧录软件1.1.3、下载Centos镜像文件1.1.4、准备1个8G以上的U盘1.2、使用Windows电脑制作启动U盘1.2.1、鼠标双击“rufus-3.19.exe”打开烧录软件1.2.2、弹出“当前无法访问>SmartScreen”窗口，点击“运行”

龙亘川·2024-08-29 13:37

Vue+Springboot开发框架下对于参数的深度理解(JSON,数组，对象)

JSON格式=》JavaScriptObjectNotation（对应前端，我觉得使用JSON格式就是啥都能存，然后直接传给后端，让后端去解析，这就很好体现了响应式开发模式，前端不直接对数据进行深度处理

I like Code?·2024-08-29 13:35

Spring Cloud Gateway过滤器精确控制异常返回(实战，完全定制返回body)

欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览SpringCloudGateway应用中，处理请求时若发生异常未被捕获，请求方收到的响应是系统默认的内容，无法满足实际业务需求因此，从前一篇文章《SpringCloudGateway过滤器精确控制异常返回(分析篇)》开始，咱们深入分析了Spring

程序员欣宸·2024-08-29 13:49

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

设计模式专题之C语言-享元模式

目录1.简介2.通俗讲解3.实战3.1.代码3.2.代码解析3.3.代码运行3.4.结果分析4.总结1.简介享元模式（FlyweightPattern）是一种用于减少对象数量从而减少内存使用的设计模式。

甜航一直在·2024-08-29 11:56

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个

不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

无问东西

总体感觉很好，就差到班上实战一下，以进一步改变。这是课

七乡师者·2024-08-29 11:22

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

2022年高频Java面试题集锦（含答案），让你的面试之路畅通无阻

或许这份面试题还不足以囊括所有Java问题，但有了它，我相信你一定不会“败”的很惨，因为有了它，足以应对目前市面上绝大部分的Java面试了，因为这篇文章不论是从深度还是广度上来讲，都已经囊括了非常多的知识点了

java涛仔·2024-08-29 10:27

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。

FL1623863129·2024-08-29 10:16

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

设计模式深度解析：工厂模式与策略模式的终极对决，谁才是真正的设计之王？

工厂模式和策略模式是两种常见的设计模式，它们在软件开发中有着广泛的应用。尽管它们在某些方面有些相似，但它们的目的和使用场景是不同的。下面将详细解释这两种模式的区别：1.目的不同：工厂模式的主要目的是创建对象。它主要用于封装对象的创建过程，使得对象的创建与使用分离，从而降低系统的耦合度。策略模式的主要目的是选择算法。它主要用于定义一系列的算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互相替换。策略模式让算法

疾风终究没有归途·2024-08-29 09:39

Windows实用技巧：在Windows上模拟Unix/Linux下`nohup`命令的实战攻略

Windows实用技巧：在Windows上模拟Unix/Linux下`nohup`命令的实战攻略基本概念与作用说明nohup基础Windows上的挑战方案一：使用PowerShell的Start-Process

DTcode7·2024-08-29 08:06

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2

众乐认证·2024-08-29 08:05

TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

用JavaScript实现的5个常见函数

数组扁平化数组扁平化有很多方法，但最终最好的方法就是递归，实现一个指定深度的扁平化方法，这样基本的套路都会了解。1func

强哥科技兴·2024-08-29 07:34

不要有批判的声音，大胆写就够了

老师给出这样的反馈，“不知道写什么时，可以先自由书写，写自己的所思所想，所见所闻，将每天发生的事，自己的心情，做一个深度反思。看看今天，有那些事你没有做好？是什么原因没有做好？带着问题去找答案。

蓝色沫·2024-08-29 07:58

王东伟，中原焦点秦皇岛站第五期，每日分享第112天

SFBT知觉转换的介入方式之一，是应对问句的使用，能把谈话焦点转移至当事人自发的应对策略上，这不仅具有深度同理与鼓舞性，又可协助当事人掌握具体的行动策略，触发当事人动用自身优势重建对情绪与生活的掌控感，

Vivian_c8c7·2024-08-29 07:19

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

2018-05-17

【思维导图实战派】LT3-25/100聚焦应用（客户需求）目前的状态：赶紧学习、锻炼、成长。为做一名专业的寿险顾问而努力！图片发自App图片发自App

思维导图实战派_陈建花·2024-08-29 06:11

【python 已解决】ZeroDivisionError: division by zero —— 深度解析与解决策略

【python已解决】ZeroDivisionError:divisionbyzero——深度解析与解决策略在编程过程中，尤其是使用Python这类高级编程语言时，ZeroDivisionError是一个常见的运行时错误

二川bro·2024-08-29 06:48

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

Visual Basic：企业级应用开发的稳健之选

尽管新兴语言和技术不断涌现，VB.NET以其简洁的语法、易于学习和使用的特点，以及与.NET框架的深度集成，继续在企业应用领域发挥着重要作用。

2401_85760095·2024-08-29 05:45

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

Java必知必会-基础篇

说明：《Java必知必会》是一档专为Java学习者设计的专栏，旨在帮助读者系统地掌握Java编程语言的核心知识，从基础语法到高级特性，从理论应用到实战演练，一站式解决你的Java学习难题。

探索星辰大海·2024-08-29 05:13

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。

爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成

高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo

爱研究的小牛·2024-08-29 05:42

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。

玩AI的小胡子·2024-08-29 05:10

MyPrint打印设计器（二）vue3 实现历史步骤记录

按下的按键进行转换，把mac/win的键盘差异进行了兼容实现效果vue历史记录实战核心代码import{

那叫一个优雅·2024-08-29 04:37

linux 多个文件(csv)合并成一个文件(csv)

文章目录前言实例:实战:另外，补充一个相关知识总结前言Linux之cat合并多个文件实例:#将当前目录下所有csv结尾的文件合并到merge.csvcat*.csv>merge.csv#当然也可以指定合并哪几个文件

lfwh·2024-08-29 04:34

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。

liuxin33445566·2024-08-29 03:59

【Rust光年纪】深度解读：Rust语言中各类消息队列客户端库详细对比

选择最佳Rust消息队列客户端库：全面对比与分析前言随着现代应用程序的复杂性不断增加，消息队列成为构建可靠、高性能系统的重要组件。本文将介绍一些用于Rust语言的消息队列客户端库，包括AMQP、ApacheKafka、NSQ、ApachePulsar和RocketMQ，探讨它们的核心功能、使用场景、安装配置以及API概览。欢迎订阅专栏：Rust光年纪文章目录选择最佳Rust消息队列客户端库：全面对

friklogff·2024-08-29 03:27

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