深度模型优化技术第39页

Python识别处理验证码技术详解

目录一、验证码的种类二、OCR技术简介三、使用OCR技术识别验证码1.安装所需库2.下载和处理验证码图片3.使用OCR进行识别4.完整代码示例四、处理复杂验证码五、案例：识别古诗文网验证码六、总结验证码作为一种常见的安全手段

傻啦嘿哟·2025-01-22 12:43

Kestra实战指南:构建高效可靠的数据工作流

本文将深入探讨Kestra的安装、配置和使用,帮助您充分利用这个强大的平台来优化您的数据处理流程。©ivwdcwso(ID:u012172506)什么是Kestra?

ivwdcwso·2025-01-22 12:41

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

皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

在Vue中使用Web Worker详细教程

**是2008年h5提供的新功能，每一个新功能都是为了解决原有技术的的痛点，那么这个痛点是什么呢？1.1JavaScript的单线程JavaScript为什么要设计成单线程？

m0_74825656·2025-01-22 12:08

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

acwing深度优先dfs

n个数全排列#includeusingnamespacestd;constintN=10010;intn;intpath[N];boolst[N];voiddfs(intu){if(u==n){for(inti=0;i>n;dfs(0);return0;}

一缕叶·2025-01-22 11:06

安科瑞低压线路保护器ALP的功能特点

订货范例：具体型号：ALP220-5/L技术要求：输入电压AC220V；工作频率50Hz；电流变比200A/5A；漏电保护KB2模块；准确级0.5。通讯协议：R

acrellv18706162527·2025-01-22 11:36

增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程

本次重点是利用QLoRA技术在单块AMDGPU上，使用ROCm微调Llama-2

109702008·2025-01-22 11:35

人工智能与量子计算：未来编程的碰撞与共鸣

这个定律引领了数十年的技术革命，推动了今天的智能手机、超级计算机和现代互联网的诞生。然而，摩尔定律的黄金时代正逐渐走向尾声。传统的硅基芯片工艺遇到了物理极限，无法再轻易实现持续的性能翻倍。

大梦百万秋·2025-01-22 11:05

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

资源管理在敏捷项目环境中如何工作

资源管理在敏捷项目环境中尤为关键，涉及如何高效配置、分配并优化团队的技能、时间和工具以确保项目成功。

·2025-01-22 11:20

【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

NocoBase 本周更新汇总：详情区块联动规则

主要面向测试用户,用于收集反馈和进一步优化功能。适合愿意提前体验新功能并提供反馈的测试用户。develop：开发中的版本，包含最新

·2025-01-22 11:19

B树和B+树的区别？为什么MySQL 使用B+树？

B树的特点：节点排序，叶子节点存储了数据叶节点具有相同的深度、叶子节点的指针为空一个节点可以存储多个元素，并且多个元素都按照从左到右递增排序，所有索引元素不重复B+树的特点：非叶子节点不存储数据、只存储索引

LPoint809·2025-01-22 11:03

掌控 React 表单：详解受控组件和非受控组件

一个爱好JavaScript、Go、Rust的全栈开发者；致力于终生学习和技术分享。本文首发在我的微信公众号【长林啊】，欢迎大家关注、分享、点赞！

·2025-01-22 11:48

【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

【GreatSQL优化器-09】make_join_query_block

【GreatSQL优化器-09】make_join_query_block一、make_join_query_block介绍GreatSQL优化器对于多张表join的连接顺序在前面的章节介绍过的best_access_path

·2025-01-22 11:18

腾讯 Hunyuan3D-2：高分辨率3D 资产生成

腾讯Hunyuan3D-2：高分辨率3D资产生成的突破前言在当今数字化时代，3D资产生成技术正变得越来越重要。无论是游戏开发、影视制作还是虚拟现实领域，高质量的3D模型和纹理都是创造沉浸式体验的关键。

云樱梦海·2025-01-22 11:33

数字化转型对企业带来的价值是什么？

在此模式下带来的是企业内部的各种“卷”，企业各部门一方面要积极降本、开源节流，而另一方面又在暗暗争夺本就不足的企业资源，体现其能力；一、数字化转型对企业带来的价值：1、优化运营效率：通过自动化和智能化技术

·2025-01-22 11:47

Node.js 安装及环境配置指南

文章目录前言一、Node.js概述二、准备工作三、Node.js安装1.Windows系统2.macOS系统3.Linux系统四、环境配置五、常用命令和技巧六、常见问题及解决方案结语前言随着互联网技术的不断发展

ADFVBM·2025-01-22 11:33

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1

干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

NocoBase 本周更新汇总：优化移动端

主要面向测试用户,用于收集反馈和进一步优化功能。适合愿意提前体验新功能并提供反馈的测试用户。develop：开发中的版本，包含最新

·2025-01-22 11:46

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

微服务架构下前端开发效率提升：AI代码生成器的应用

随着互联网技术的飞速发展，系统架构也经历了从单体架构到微服务架构的巨大转变。微服务架构以其高扩展性、高可用性和独立部署等优势，成为构建大型复杂系统的首选方案。然而，这种转变也给前端开发带来了新的挑战。

2401_89759264·2025-01-22 11:02

ScriptEcho：新手开发者构建WebSocket实时应用的利器

近年来，随着实时应用（例如在线聊天、实时协作工具、在线游戏等）的日益流行，WebSocket技术也越来越受到开发者的关注。

2401_89759264·2025-01-22 11:32

【大模型应用开发动手做AI Agent】AutoGen

【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词：自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的

AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

DCGAN - 深度卷积生成对抗网络：基于卷积神经网络的GAN

深度卷积生成对抗网络（DCGAN，DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork）是生成对抗网络（GAN）的一种扩展，它通过使用卷积神经网络（CNN）来实现生成器和判别器的构建

池央·2025-01-22 11:02

前端校园圈子交友源码打造跑腿为一体的平台

同时，平台还需要不断优化和改进，以满足用户不断变化的需求和期望。市场调研：了解校园内学生和教职工对跑腿和外卖服务的需求。分析竞争对手的服务内容、价格策略和用户反馈。确定平台的目标用户群体和服务范围。

·2025-01-22 11:45

南京大学苏州校区学生代表团到访合合信息，开启“沉浸式”人工智能企业行

此次活动设置了展厅讲解、技术交流、模拟面试等多个体验环节，旨在增强学生对人工智能及商业大数据技术在实际应用中的理解和认识，引导学生系统性开展职业规划，提升职业胜任力。

·2025-01-22 11:45

14天学习微服务--＞第1天：微服务架构入门

二、微服务架构与单体架构的区别特性微服务架构单体架构服务划分按业务功能拆分为多个独立服务所有功能集成在一个大型应用程序中技术栈可以使用不同的技术栈开发不同服务通常使用统一的技术栈部署方式独

码上分享·2025-01-22 11:02

MySQL为什么使用B+树？B+树和B树的区别

B+树和B树的区别在数据库系统中，索引是提高数据检索效率的关键技术。MySQL默认使用B+树作为索引的数据结构，而不是B树或其他数据结构。

Cider瞳·2025-01-22 11:01

【GreatSQL优化器-02】索引和Sargable谓词

【GreatSQL优化器-02】索引和Sargable谓词一、Sargable谓词介绍GreatSQL的优化器在有过滤条件的时候，需要先把条件按照是否有索引来进行区分，可以用索引来加速查询的条件称为Sargable

·2025-01-22 11:44

【GreatSQL优化器-01】const_table

【GreatSQL优化器-01】const_table一、const_table介绍GreatSQL的优化器主要用JOIN类来进行处理SQL语句的，JOIN类有以下四个table数量相关的成员变量。

·2025-01-22 11:14

【Node.js]

一、概述Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O模型，让JavaScript运行在服务端的开发平台，它让JavaScript成为与PHP

ADFVBM·2025-01-22 11:00

分享一个基于webpack5 + react + antd的空后台,优化的不错,拿来即用

这是一个空的react+antd管理后台，只需要开发页面就能让它成为你想要的管理系统线上地址：https://chenlong-io.github.io/react-admin/index.html项目地址：https://github.com/chenlong-io/react-admin欢迎Star和提供更好的建议概述该管理后台基于webpack5、react@17、react-router@

·2025-01-22 11:12

【强化学习】Unity ML-Agents框架

目录一、UnityML-Agents简介二、安装与配置三、基础使用四、关键技术点五、进阶技巧与案例分析六、学习资源七、常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents

大雨淅淅·2025-01-22 11:00

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

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

《极速优化工具，全面保护您的电脑系统》

球领先的系统优化工具，为您提供全面的电脑维护解决方案。

風落·2025-01-22 10:25

关于Linux性能调优中系统CPU监测信息统计的一些笔记

写在前面博文内容部分参考于《Linux性能优化》中文版一书，学习后记录，感兴趣小伙伴可以支持下译者博文涉及内容：CPU相关的基础指标的解释：运行队列，平均负载，上下文切换，中断，CPU使用率CPU监控信息统计的常用工具中关于

山河已无恙·2025-01-22 10:55

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。

城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

反转字符串中的单词 II：Swift 实现与详解

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java

网罗开发·2025-01-22 10:54

GEE UI：基于sentinel-1 SAR数据处理工具（交互式界面）

如果你需要对这个脚本进行具体的修改、优化或者有任何问题，请告诉我！我可以帮助你理解代码的某个部分，或者提供建议和改进的方向。代码/*+++

此星光明·2025-01-22 10:53

如何优化数据库查询性能？请列举一些常见的优化方法。

优化数据库查询性能是提升系统效率和用户体验的重要手段。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

第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）

Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2训练2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD（SingleShotMultiBoxDetector），这是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测模型

L-含光承影·2025-01-22 10:52

实现星海波动粒子特效：基于 Canvas 和 JavaScript 的 3D 波动效果

1，前言近年来，Web动效和图形呈现技术的不断进步，使得许多动态效果可以通过浏览器轻松呈现。

软件工程师文艺·2025-01-22 10:22

Java中的响应式编程与Reactor框架

在Java领域，Reactor框架作为响应式编程的代表，提供了强大的工具和模型来简化并发编程和异步数据流处理。

微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2025-01-22 10:52

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo，作为Meta发布的第二款视频生成模型，在视频生成领域发挥关键作用。

好评笔记·2025-01-22 10:21

swift withCheckedContinuation相关使用

```cssclasstest112:NSObject{enumMErr:Error{caseserverError(String)}/*withCheckedContinuation是Swift并发模型中的一个重要工具

书弋江山·2025-01-22 09:51

【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

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