深度报文检测第23页

基于STM32的工厂安全监测系统：采用FreeRTOS、MQTT协议、InfluxDB存储与Grafana可视化，实现实时数据监测与异常检测算法优化的综合解决方案（代码示例）

一、项目概述项目目标与用途随着工业自动化的不断推进，工厂的安全问题成为了企业管理者关注的重点。工厂中的温度、湿度、气体浓度、烟雾、压力等环境参数直接影响着生产的安全性和产品的质量。本项目旨在设计并实现一个嵌入式工厂安全监测系统，实时监测工厂环境中的关键安全参数，通过无线通信模块将数据传输到云端进行存储和分析，从而实现对工厂环境的智能化监控和预警。项目解决的问题与价值实时监测：实时采集工厂内的温度、

极客小张·2024-08-30 20:03

今天全员核酸

开港大道刚刚开通放行，港区又封了，今一早就通知全员核酸检测。现在核酸检测的速度很快的，好长的队伍，半个小时，就排到跟前了。听说，半天功夫，检测就结束了。这个时候，真的为是个中国人而幸福感爆棚呢。

梦里梦外M·2024-08-30 19:24

深度学习100问23:什么是前馈型神经网络

嘿，前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟！一、定义及原理这个小工厂呀，有个特别的工作方式。数据就像是原材料，从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢，这些数据一路向前，经过一个又一个隐藏层，就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后，数据到达输出层这个“成品出口”，变成了我们想要的结果。在这个过程中，数据只能一个劲儿地往前跑，可不能绕回来，就像一条单行道。比如说，如果我们

不断持续学习ing·2024-08-30 19:57

python 数据挖掘与机器学习

同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。

科研的力量·2024-08-30 19:57

大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧

本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。

AI大模型_学习君·2024-08-30 19:25

TCP、HTTP以及RPC的梳理

它提供了流量控制、错误检测和重传等机制，但并不对应用层的数据进行分隔或解析。粘包问题：由于TCP是面向字节流的，它无法区分不同的数据包边界。

爱为斯坦·2024-08-30 19:54

二叉树的最小深度

给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明：叶子节点是指没有子节点的节点。

Abeants·2024-08-30 19:24

什么是黑盒测试？【黑盒测试技术】的正确打开方式！

黑盒测试介绍黑盒测试，它是通过测试来检测每个功能是否都能正常使用。

程序媛木子·2024-08-30 18:20

四川眉山的朱同学找到了秘鲁和广东河源650年前共祖的同宗

在检测约半年之后，朱同学迎来了基因检测机构分析出了粤川朱氏家族的好消息，意外的发现，朱同学和广东河源的朱姓宗亲共祖于650年前，更惊喜的是，朱同学与一位远

祖缘树TheYtree·2024-08-30 17:03

E - Count Descendants 时间戳深度切片

他问题本质是问u子树内绝对深度为d的节点个数。它是时间戳手法的一个拓展或者细化。在时间戳数组上。有个性质：u节点[in[u],ou[u]]覆盖了他子树内所有的节点。。同样的。。

麦克风的纹路·2024-08-30 17:41

打卡第十五天：翻转二叉树、对称二叉树、二叉树的最大深度、二叉树的最小深度

1、翻转二叉树题目文章视频思路：把每一个节点的左右孩子交换一下即可。遍历的过程中去翻转每一个节点的左右孩子就可以达到整体翻转的效果。前序遍历和后序遍历都可以，唯独中序遍历不方便，因为中序遍历会把某些节点的左右孩子翻转了两次。层序遍历亦可递归classSolution{public:TreeNode*invertTree(TreeNode*root){if(root==NULL)returnroot

Nothingville0v0·2024-08-30 17:08

Java人证合一接口原理、身份证识别、人工智能

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

翔云API·2024-08-30 16:06

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

路人与大师·2024-08-30 16:06

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

线段检测：Towards Light-weight and Real-time Line Segment Detection Towards Light-weight and Real【方法解读】

智维探境·2024-08-30 15:30

Yolov8和杂草检测

1.网址收集Yolov8官方网站：Train-UltralyticsYOLODocsgithub非官方介绍教程网站：【YOLOv8系列】（二）YOLOv8环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案-CSDN博客【YOLOv8系列】（四）YOLOv8使用自己的数据集进行模型训练，成就感满满_yolov8训练自己

Diros1g·2024-08-30 15:59

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

[Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记

这次的智能识别系统与前者有相似的地方，但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测，通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升违规行为检测识别的准确度，降低对大量人工的依赖，提升检测效果和效率，从而推动城市治理向更高效

keexh·2024-08-30 15:58

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。

码大哥·2024-08-30 15:58

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用，该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法，实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。

FL1623863129·2024-08-30 15:57

目标检测：Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】

查看新版本论文：目标检测：CascadeR-CNN:HighQualityObjectDetectionandInstanceSegmentation-2019【方法解读】目录摘要：1.引言2.相关工作

智维探境·2024-08-30 15:27

DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2

DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了

十分钟ll·2024-08-30 15:57

[数据集][目标检测]电力场景输电线均压环歪斜检测数据集VOC+YOLO格式303张2类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：303标注数量(xml文件个数)：303标注数量(txt文件个数)：303标注类别数：2标注类别名称:["normal","skew"]每个类别标注的框数：normal框数=161skew框数=305总框数：466使用标

FL1623863129·2024-08-30 15:27

总融资超8700万美元，日均互动超30次，ElliQ如何以AI陪伴机器人驱动，重塑养老格局？

干货抢先看1.IntuitionRobotics公司自主研发的ElliQ机器人，深度集成了生成式人工智能技术，为老年用户提供个性化、贴心的陪伴服务，深受用户喜爱。

AgeClub·2024-08-30 14:52

正则表达式 - Regular Expression

验证字符串是否符合规则是一个复杂数据类型正则表达式的创建正则表达式的创建1、字面量方式创建语法：varreg=/内容/2、内置构造函数创建语法：varreg=newRegExp(’内容')正则表达式的常用方法正则表达式的常用方法1、匹配目的：检测对错语法

Jason_Huo-·2024-08-30 14:21

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。

联蔚盘云·2024-08-30 14:20

Python编码—掌握Python与Kubernetes：构建高效微服务架构

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。

学步_技术·2024-08-30 14:20

我写的不好又怎么了？

你可以说写的没有深度，没有深层次，但你不能很不屑的说能写出什么来。在我看来，只要你是个有思想的人，就能写出好文章。自身的亲身经历，职场生涯，个人的成长环境，亲人之间的感情。

青子入戏·2024-08-30 14:33

忘了核酸，明天第四天了

20：39出了办公楼，天已经很黑，发现，手机今天是核酸检测报告的第三天坏了，今天忘做核酸检测了！单位楼下的核酸检测下午6：00结束，家里小区的检测21：00结束，我回家路上需要2个小时，

亲情是个转不开的环·2024-08-30 13:16

如何将十六进制的乱码转换成汉字

在TCP通信时，抓包得到的请求报文，我们需要对其进行分析，用下面的报文举例：GET/search?

是一颗小白菜呀~·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。

walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

shangjg3·2024-08-30 12:10

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能

Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

每日一句

我们谈一谈认知这个问题：我认为认知是有高度和深度之别的：所有的懒惰、放纵、自制力不足，其根源都在于认知能力受限换句话说：就是认知的高度决定了一个人自控力的强度；

阿雷说·2024-08-30 11:58

Halcon滤波器sobel_amp算子

它是一种经典的边缘检测算子，速度和效率都非常令人满意。其在Halcon中对应的算子为sobelamp算子和sobel_dir算子，二者都是使用Sobel算子进行边缘检测。

看海听风心情棒·2024-08-30 11:31

工地工程车分类检测数据集 6300张带标注 voc yol

数据集特点类型：工地工程车分类检测数据集。格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。

计算机视觉从业者·2024-08-30 11:30

基于RK3568智慧交通-雷达视频融合一体机，支持鸿蒙

雷视融合一体机具备全天候和长距离的检测属性，除了统计车流量外，还可监测、跟踪车辆的运动行为特征，锁定车辆信息。同时，雷视融合一体

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2024-08-30 10:54

DOM节点统计

DOM的体积过大会影响页面性能，假如你想在用户关闭页面时统计（计算并反馈给服务器）当前页面中元素节点的数量总和、元素节点的最大嵌套深度以及最大子元素个数，请用JS配合原生DOMAPI实现该需求（不用考虑陈旧浏览器以及在现代浏览器中的兼容性

SeriousLose·2024-08-30 10:23

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

Docker网络模型深度解析

Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分，它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。下面我们将详细探讨Docker的主要网络模式及其实现机制。1.Docker网络驱动概述Docker提供了多种网络驱动，用于满足不同的网络需求。主要的网络驱动包括：-Bridge（桥接网络）-Host（主机网络）-None-

109702008·2024-08-30 09:18

ChatGPT检测到可疑登陆行为求高手解惑

也是第一次遇到这种情况，不知道是账号被封还是梯子的问题，尝试换了梯子也是这样的问题，有没有大佬解释一下是什么原因？？？

三目的有声博客·2024-08-30 09:48

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

化工细分龙头标的深度梳理（上篇）

化工板块长期在A股市场坐“冷板凳”，尤其是2020上半年受到疫情影响，国际油价大幅下跌，行业开工率也很低，拖累整个板块维持震荡，看起来似乎是毫无想象力。但去年下半年以来，疫情好转，全球经济重启，油价的猛涨，化工品景气度迅速提升。并且国外疫情不断出现反复，导致部分海外化工装置遭遇不可抗力或停产，促进了咱们国内化工产品的海外订单需求进一步提升，像纺服、涂料、农药等出口占比大的行业，近一年的出口量明显增

王峰xmu·2024-08-30 09:15

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。

普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概

Ven%·2024-08-30 08:13

游测与软测相交，会产生什么？

认识游戏测试1.软件质量1.1影响游戏质量的因素1.2软件质量检测方法2.测试阶段2.1测试介入3.测试过程3.1规划和设计测试用例3.2准备测试数据准备用例准备3.3运行测试3.4报告结果4.黑盒测试

将船买酒白云边·2024-08-30 08:11

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上

0xMayL·2024-08-30 08:39

偏微分 python_基于Python求解偏微分方程的有限差分法.doc

基于Python求解偏微分方程的有限差分法.doc基于Python求解偏微分方程的有限差分法(西安石油大学电子工程学院光电油气测井与检测教育部重点实验室，陕西西安710065)摘要：偏微分方程的求解是很多科学技术问题的关键难点

weixin_39612220·2024-08-30 07:38

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