深度摄像头

网络安全、网络预警是重要课题，大屏把好第一道关

在信息技术飞速发展的今天，网络已经深度融入社会的各个层面，成为人们生活、工作不可或缺的部分。然而，网络安全问题也随之而来，网络攻击、数据泄露等事件频繁发生，给个人、企业乃至国家带来了巨大的损失和威胁。

大千UI工场·2025-02-03 06:22

深度学习：基础原理与实践

1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。

阿尔法星球·2025-02-03 06:49

day51|dfs与bfs的应用：岛屿数量，岛屿面积

深搜思路：利用深度搜索，每一执行dfs就将几块连在一起

kcwqxx·2025-02-03 05:16

什么是MoE？

一、概念MoE（MixtureofExperts）是一种深度学习架构，它结合了多个专家模型（Experts）和一个门控机制（GatingMechanism）来处理不同的输入数据或任务。

CM莫问·2025-02-03 05:14

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

GoAI·2025-02-03 05:10

网络安全技术深度解析与代码实践

网络安全技术深度解析与代码实践随着信息技术的飞速发展，计算机网络已经广泛应用于政治、军事、商业等各个领域，与人们的生活越来越紧密。然而，这也带来了日益严峻的网络安全问题。

我的运维人生·2025-02-03 04:37

MongoDB深度解析与实践案例

MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据盛行的时代，NoSQL数据库以其灵活的数据模型和水平扩展能力，成为了众多应用场景下的首选。

我的运维人生·2025-02-03 04:37

Kubernetes（K8s）技术深度解析与实战案例

Kubernetes（K8s）技术深度解析与实战案例Kubernetes（简称K8s）已经成为当今云原生应用和微服务架构的首选平台。

我的运维人生·2025-02-03 04:07

java map深拷贝_java Map深度复制问题

不是引用类型，不需要拿出来单独复制，浅clone就可e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333332613737以了，但是attr这个map需要进行深度复制

weixin_39860732·2025-02-03 04:36

课程内容摘要生成：基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践

当前主流方法依赖于深度学习模型，但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架，结合

二进制独立开发·2025-02-03 04:04

详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)

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。本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。

herosunly·2025-02-03 04:03

咱们一起学C++第四十篇：之C++递归与运算符基础

咱们一起学C++第四十篇：之C++递归与运算符基础在C++学习的征程中，我们共同努力，不断探索这门语言的深度与广度。

一杯年华@编程空间·2025-02-03 03:29

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。

SEU-WYL·2025-02-03 03:29

代码随想录2.2

文章目录二叉树的递归遍历（深度优先）144.二叉树的前序遍历【中左右】145.二叉树的后序遍历【左右中】94.二叉树的中序遍历【左中右】二叉树的迭代遍历（深度优先）前序迭代遍历【中左右】中序迭代遍历后序迭代遍历二叉树的统一迭代

我会非常幸运·2025-02-03 03:28

Cesium+Vue3教程（011）：打造数字城市

文章目录Cesium打造数字城市创建项目加载地球设置底图设置摄像头查看具体位置和方向添加纽约建筑模型并设置样式添加纽约建筑模型设置样式划分城市区域并着色地图标记显示与实现实现飞机巡城完整项目下载Cesium

叁拾舞·2025-02-03 03:28

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于0。在反向传播中，每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小，乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘：假设网络有nn层，梯度从输出层传到第ii层时，会经历多次链式相乘：如果每一

nnerddboy·2025-02-03 02:19

从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距

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·2025-02-03 01:12

搜索与图论复习1

1深度优先遍历DFS2宽度优先遍历BFS3树与图的存储4树与图的深度优先遍历5树与图的宽度优先遍历6拓扑排序1DFS：#includeusingnamespacestd;constintN=10;intn

KuaCpp·2025-02-03 01:09

基于face_recognition的人脸识别

#北极星star·2025-02-03 01:07

solr 的admin.html 详细使用讲解

目录视图摘要视图订阅征文|从高考，到程序员深度学习与TensorFlow入门一课搞定！

qq_37300675·2025-02-03 01:36

【码道初阶】挑战Leetcode76Hard最小覆盖子串问题：滑动窗口的优雅实现与深度剖析

最小覆盖子串问题：滑动窗口的优雅实现与深度剖析一、问题核心与挑战给定两个字符串s和t，要求从s中找到包含t所有字符（包括重复字符）的最短连续子串。若不存在，返回空字符串。

月明长歌·2025-02-03 01:04

Java 中 List 源码解析：深度剖析与实现

List是Java中最常用的数据结构之一，广泛用于存储有序的元素集合。它是Java集合框架中的一个接口，提供了多种常见的实现，如ArrayList、LinkedList、Vector等。通过对List接口及其常见实现类的源码分析，开发者可以深入理解其内部机制和实现方式，进而优化应用程序的性能，做出更合适的选择。本文将通过深入解析List接口及其常见实现（特别是ArrayList和LinkedLis

HelloZheQ·2025-02-03 00:34

高效构建仓库AGV管理系统：基于Python的路径规划与货架管理

本篇博客将通过一个Python项目，带你深度了解如何实现一个具备路径规划与货架管理功能的仓库管理系统（WMS）。在此过程中，你将学习到AGV的路径规划、图像可视化、节拍管理等核心技术。

机器懒得学习·2025-02-03 00:01

深入解析 Python 装饰器：高级用法、最佳实践与源码剖析

本文将从装饰器的底层原理、高级用法、性能优化、常见陷阱及源码分析等多个角度，深度解析Python装饰器的强大之处。1.Python装饰器的底层原理装饰器本质

赵大仁·2025-02-03 00:26

深度学习-笔记2

paddlepaddle安装(使用cpu)：dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2查看下paddlepaddle的镜像层次和安装目录结构(没有看到dockerbuild文件，先感受一下目录结构吧)：dockerinspectregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2|gr

·2025-02-02 22:16

多模态大模型：技术原理与实战工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在NLP领域取得了显著的成果。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

深入剖析 HTML5 新特性：语义化标签和表单控件完全指南

系列文章目录01-从零开始学HTML：构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析：从基础到进阶的全面指南03-HTML从入门到精通：链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析：无序与有序列表的深度应用

吴师兄大模型·2025-02-02 22:13

国产大模型 DeepSeek，能跟 ChatGPT 一战，还不用梯子，确定不试试？

集成显卡·2025-02-02 21:38

处理大量RTSP摄像头，不受实时限制

处理大量RTSP摄像头，不受实时限制处理大量RTSP摄像头的问题可以采用多线程或多进程的方法来提高效率。这里我们使用Python的multiprocessing库来实现这一功能。

潮易·2025-02-02 21:38

以Arcgis10.X要素类批量转带注记的CAD文件工具为例，分享如何利用Python的pywin32模块，将Arcgis和CAD联动起来进行二次开发。

Python语言的pywin32模块刚合适能解决上述问题，虽然此方式的运行效率不高，不能进行深度开发，但基本可以应付我们的日常工作需求了

装疯迷窍_A·2025-02-02 21:08

深度学习专业毕业设计选题清单：算法与应用

HaiLang_IT·2025-02-02 21:08

Nature 正刊丨海洋涡旋中常见的地下热浪和寒潮

我们发现，在100米深度以

jackl的科研日常·2025-02-02 20:05

单身男女、大龄男女关于择偶、婚姻的自我认知

在这篇文章里我有深度的分析女性择偶必知：女性恋爱，女性成长，应该抓住哪些关键（男女成长指南）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=

北纬文公子·2025-02-02 20:33

开发、训练、部署全链路深度解析！

人工智能（AI）技术的快速发展，使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。从数据管理、模型训练到应用落地，再到算力调度和智能运维，一个完整的AI架构需要涵盖多个层面，确保AI技术能够高效、稳定地运行。本文将基于AI技术架构全景图，深入剖析AI的开发工具、AI平台、算力与框架、智能运维四大核心部分，帮助大家系统性地理解AI全生命周期管理。一、AI开发工具：赋能高效开发，提

和老莫一起学AI·2025-02-02 19:58

什么是“知识蒸馏”

定义与原理在深度学习领域不断突破的同时，模型的复杂度和计算需求也随之增加。为了解决这一问题，知识蒸馏技术应运而生，成为模型压缩和性能优化的重要手段。

清风AI·2025-02-02 19:55

o1、GPT4、GPT4o 这三个有什么区别？

核心观点：GPT-4擅长文本处理和推理，GPT-4o主打多模态交互，而O1则专注于深度推理和逻辑分析，三者各有侧重，应用场景也大不相同。

开心的AI频道·2025-02-02 19:54

Ubuntu 安装 docker及基础使用教程（包含显卡驱动设置）——小白专属避坑指南

如果需要深度使用的话（例如多容器DockerCompose等），还有很多东西没有涉及到，需要找一些专业的教程进一步学习，后续可能更新一下打包镜像的相关内容。

littlewells·2025-02-02 19:54

【DeepSeek全解析】最全面的问答指南，一文读懂！

其成功源于深度技术创新，MLA架构等大幅降本，打破行业常规，获国际认可。团队极具特色，成员年轻且多为本土清北应届生，从实习生到核心成员都能凭兴趣与能力崭露头角，如代达劢、朱琪豪等学术成果丰硕

程序员辣条·2025-02-02 18:17

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

科研_G.E.M.·2025-02-02 16:36

探索全栈开发新纪元：Snippod-Boilerplate深度揭秘

探索全栈开发新纪元：Snippod-Boilerplate深度揭秘snippod-boilerplatewebapp+serverfullstackarchitectureboilerplateusing"react

云忱川·2025-02-02 16:34

【数据库】MongoDB深度解析与Python操作指南：从安装到实战操作全覆盖

目录前言一、MongoDB的特点二、Mongo的核心概念三、MongoDB的优劣势四、使用场景五、MongoDB与其他数据库的对比六、如何安装MongoDB七、数据库指令操作（一）基本数据库操作（1）连接MongoDB（2）显示所有数据库（3）选择数据库（4）显示当前数据库（二）集合操作（1）显示集合列表（2）创建集合（3）删除集合（三）文档（数据）操作（1）插入文档（2）查询文档（3）更新文档（

易辰君·2025-02-02 15:31

AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验

AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验关键词：虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展，在线购物已经成为人们日常生活的一部分

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:00

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为