深度算法

基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)

国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法
「已注销」·2025-03-21 03:29

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一，近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。
AndrewHZ·2025-03-21 02:21

JVM垃圾回收器详解

JVM垃圾回收器详解年轻代与老年代我们知道在分代GC算法中，将我们的堆内存分为了年轻代与老年代，那为什么要将内存分为年轻代和老年代呢？
高锰酸钾_·2025-03-21 02:21

Postman高级功能深度解析：Mock Server与自动化监控——构建高效API测试与监控体系

引言：Postman在API开发中的核心价值在数字化时代，API（应用程序编程接口）已成为系统间交互的“神经网络”，其质量直接影响用户体验与业务连续性。然而，传统API测试面临两大挑战：开发阶段依赖：前端与后端团队需同步开发，导致进度延迟；测试环境复杂：生产数据敏感、测试场景覆盖不全、性能压力模拟困难。Postman作为全球领先的API开发与测试工具，通过其MockServer与自动化监控两大核心
测试渣·2025-03-21 02:18

自动驾驶AVM环视算法--鱼眼相机的畸变矫正原理和实测（图片和视频测试）

参考：金书世界测试工程和视频：链接：https://pan.baidu.com/s/11GNLuIxcONGCeobp0MbXFQ?pwd=0z6l提取码：0z6l1、平面相机的成像和坐标系如下所示说明1、f（ud，vd）就是以图像中心为原点坐标(和p(x，y)坐标相对，就是坐表原点不同)。2、p（x，y）就是在图像坐标系下的坐标点，坐标点的为图像的左上角点，这个和世界图像的保存数据的坐标一直。3
金书世界·2025-03-21 02:48

华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，提升编程能力和解题技巧，从而提高机试通过率

目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天
哪 吒·2025-03-21 02:48

芒格的“思维格栅“：构建全面的投资分析框架

通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，结合数学模型和公式进行举例说明，帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 01:16

算力技术演进与多场景融合路径

与此同时，模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

金融风控算法透明度与可解释性优化

内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

算力融合创新与多场景应用生态构建

建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计，通过动态调度算法与分布式架构优化，构建弹性
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

H800核心性能优化技术

这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。
mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

TikTokenizer 项目常见问题解决方案

tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目，主要用于文本处理，特别是将文本转化为可用于深度学习的格式
齐飞锴Timothea·2025-03-21 01:11

C语言的回溯算法

C语言中的回溯算法引言回溯算法（Backtracking）是一种通过搜索所有可能的候选解，找到符合条件的解的算法。它常用于解决一些组合问题、约束满足问题和优化问题。
苏墨瀚·2025-03-21 00:40

智能化业财融合的数字化转型与整合：企业财务信息规划设计与实现(4)

划分及功能内容2.5.3“三域架构”划分及功能内容2.5.4“三层三域”技术集成与协同2.5.5“三层三域”架构优势2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述要构建以业务与财务深度融合为基础的数字化管理体系
数据工坊·2025-03-21 00:08

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。
智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

区块链Blockchain

区块链Blockchain区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
weixin_33827590·2025-03-21 00:35

怎样用Java实现快速排序与找到数组中第k小的值？

大家好，今天我们来聊聊在Java中如何实现快速排序算法，以及如何利用这个排序算法来找到一个数组中的第k小的值。这两个主题在算法和数据结构的学习中都非常重要，理解这些内容对编写高效程序有很大的帮助！
上官美丽·2025-03-21 00:33

一种基于swagger 2.0 yaml文件的接口异常用例生成算法，单因子变量法

详细解决方案一、设计思路基于Swagger2.0的YAML定义，为每个参数生成两类测试用例：正常用例：所有参数均符合约束。异常用例：仅一个参数违反约束，其他参数正常，且每个参数需覆盖所有可能的异常场景。二、实现步骤解析Swagger文件使用SnakeYAML解析YAML，提取参数定义（类型、约束、是否必填等）。生成正常值根据参数类型和约束生成合法值。生成异常值针对每个参数的所有约束，生成违反每个约
xiyubaby.17·2025-03-21 00:32

解释 TypeScript 中的类型保护（type guards），如何使用类型保护进行类型检查？

TypeScript类型保护深度解析核心概念解析类型保护是TypeScript用于在条件分支中缩小变量类型范围的机制，通过特定的语法结构让编译器能够推导出更精确的类型信息。
程序员黄同学·2025-03-21 00:31

基于Python爬虫的商业新闻趋势分析：数据抓取与深度分析实战

在信息化和数字化日益发展的今天，商业新闻成为了行业动向、市场变化、竞争格局等多方面信息的重要来源。对于企业和投资者来说，及时了解商业新闻不仅能帮助做出战略决策，还能洞察市场趋势和风险。在此背景下，商业新闻分析的需求日益增长。通过爬虫技术获取和分析商业新闻数据，不仅可以节省时间和成本，还能高效、精准地进行趋势预测与决策支持。本篇博客将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取商业新闻数据，并进行趋势分
Python爬虫项目·2025-03-20 23:57

【算法设计-链栈和链队列】链栈和链队列的实现

1.链队列。利用带有头结点的单链表来实现链队列,插入和删除的复杂度都为o(1)代码：#include#includetypedefstructQnode{intdata;Qnode*next;}Qnode;typedefstructLinkQueue{Qnode*front;Qnode*rear;}LinkQueue;voidinitialize(LinkQueue*LinkQueue){Link
baimeng5720·2025-03-20 23:55

分布式系统中的负载均衡

2.2应用负载均衡（ApplicationLoadBalancing）2.3全局负载均衡（GlobalLoadBalancing）2.4计算负载均衡（ComputeLoadBalancing）3.负载均衡算法
樽酒ﻬق·2025-03-20 23:54

数据结构与算法——栈和队列

目录第三章：栈和队列第一节：栈（Stack）1.1：栈的基本运算：1.2：栈的存储结构和基本运算第二节：队列2.1：定义及基本运算2.2：队列的存储结构和基本运算本章小结：第三章：栈和队列第一节：栈（Stack）是限制在表一端进行插入和删除操作的线性表。允许进行插入、删除操作的这一端称为栈顶（Top），另一个固定端称为栈底。例如栈中有三个元素，近栈的顺序是a1、a2、a3，当需要出栈时顺序为a3,
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-20 23:23

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

使用 Tavily 搜索 API 获取实时精确搜索结果

API可以根据需求设置不同的搜索深度和结果数量。通过与其他语言模型（如Ope
fgayif·2025-03-20 23:22

Java动态代理模式深度解析

1.动态代理基础1.1核心组件Proxy类：动态生成代理对象的工厂类，核心方法为newProxyInstance()。InvocationHandler接口：代理逻辑的处理器，所有方法调用会转发到其invoke()方法。1.2实现步骤定义接口：代理基于接口实现。publicinterfaceUserService{voidaddUser(Stringusername);}实现类（真实对象）：pub
Vic10101·2025-03-20 22:52

《算法笔记》9.2小节——数据结构专题(2)-＞二叉树的遍历 问题 A: 复原二叉树（同问题 C: 二叉树遍历）

题目描述小明在做数据结构的作业，其中一题是给你一棵二叉树的前序遍历和中序遍历结果，要求你写出这棵二叉树的后序遍历结果。输入输入包含多组测试数据。每组输入包含两个字符串，分别表示二叉树的前序遍历和中序遍历结果。每个字符串由不重复的大写字母组成。输出对于每组输入，输出对应的二叉树的后续遍历结果。样例输入DBACEGFABCDEFGBCADCBAD样例输出ACBFGEDCDAB分析：不建树直接找的方法。
圣保罗的大教堂·2025-03-20 22:20

贪心算法：将数组和减半的最少操作次数

题目描述：给你一个正整数数组nums。每一次操作中，你可以从nums中选择任意一个数并将它减小到恰好一半。（注意，在后续操作中你可以对减半过的数继续执行操作）请你返回将nums数组和至少减少一半的最少操作数。示例1：输入：nums=[5,19,8,1]输出：3解释：初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法：选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.
神里流~霜灭·2025-03-20 22:20

【leetcode hot 100 46】全排列

解法一：回溯法回溯法：一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解（或者至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解，即回溯并且再次尝试。
longii11·2025-03-20 22:17

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。
一勺汤·2025-03-20 22:46

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。
清风AI·2025-03-20 22:14

MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点

InnoDB页压缩：支持ZSTD压缩算法，减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引：可对虚拟列（ComputedColumns）创建索引，减少存储冗余。2.事务
dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-20 22:43

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。
清风AI·2025-03-20 21:11

基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统（python-计算机毕设）

摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现
计算机程序设计(接毕设)·2025-03-20 21:10

鸿蒙保姆级教学

以下是从入门到大神级别的鸿蒙开发深度分析，结合代码示例，帮助你逐步掌握鸿蒙开发。
冬冬小圆帽·2025-03-20 21:38

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。
lmtealily·2025-03-20 21:37

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析
林聪木·2025-03-20 21:35

固态电池行业深度研究报告：技术变革与市场展望

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、固态电池概述2.1定义与分类2.1.1定义2.1.2分类2.2工作原理2.3发展历程三、固态电池技术优势与挑战3.1技术优势3.1.1高安全性3.1.2高能量密度3.1.3长循环寿命3.2技术挑战3.2.1离子电导率低3.2.2固-固界面问题3.2.3锂枝晶生长3.2.4成本高昂四、固态电池材料体系与技术路线4.1固态电解质材料4.1.1
萧十一郎@·2025-03-20 20:00

C语言经典算法之二叉树的后序遍历（递归实现）

目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度：B.空间复杂度：三优缺点A.优点：B.缺点：四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步，而不是记住算法。
JJJ69·2025-03-20 20:25

DeepSeek+知网研学轻松搞定研究生选题

选题是研究生学术研究的起点，一个好的选题不仅决定了研究的方向，还直接影响研究的深度和成果。本文将详细介绍如何结合DeepSeek大模型与知网研学，帮助研究生高效完成选题工作。
AI新视界·2025-03-20 19:24

OpenCV 图像几何变换：旋转，缩放，斜切

几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。
奈何小洪·2025-03-20 19:53

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。
进取星辰·2025-03-20 19:52

OpenCV旋转估计（2）用于自动检测波浪校正类型的函数autoDetectWaveCorrectKind()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::autoDetectWaveCorrectKind
村北头的码农·2025-03-20 19:22

使用fastapi部署stable diffusion模型

使用vscode运行stablediffusion模型，每次加载模型都需要10+分钟，为算法及prompt调试带来了极大麻烦。
明晚十点睡·2025-03-20 19:52

基于51单片机设计的呼吸灯

下面将对其原理、应用场景、算法实现、代码实现等进
鱼弦·2025-03-20 19:51

8Manage PM等5款产品深度对比

软件研发项目的复杂性往往让团队面临诸多挑战：需求变更频繁、进度难以把控、资源分配不均、团队协作效率低下……这些问题如果得不到有效管理，不仅会拖延项目周期，还可能导致成本超支甚至项目失败。为了应对这些挑战，软件研发项目管理系统应运而生。它通过集成化的工具和科学的方法论，帮助研发团队提升效率、优化流程、确保项目按时交付。本文将探讨项目管理系统对软件研发团队的具体好处，并介绍5款主流产品助您找到适合的解
Sadie_d·2025-03-20 19:20

【科大讯飞笔试题汇总】2024-04-21-科大讯飞春招笔试题-三语言题解(CPP/Python/Java)

大家好这里是KK爱Coding，一枚热爱算法的程序员✨本系列打算持续跟新科大讯飞近期的春秋招笔试题汇总～ACM银牌|多次AK大厂笔试｜编程一对一辅导感谢大家的订阅➕和喜欢KK这边最近正在收集近一年互联网各厂的笔试题汇总
春秋招笔试突围·2025-03-20 19:50

【硬核实战】ETCD+AI智能调度深度整合！从架构设计到调优避坑，手把手教你打造高可用调度系统！

一、核心架构设计：ETCD如何赋能AI调度？架构图：[AI调度引擎]←实时数据→[ETCD集群]↓决策指令[执行层（车辆/物流/交通设备）]核心角色：ETCD：存储调度策略、节点状态、任务队列、实时环境数据（如交通流量、天气）AI模型：基于ETCD数据动态决策（如路径规划、资源分配）调度执行层：接收ETCD下发的指令并执行（如车辆调度、信号灯控制）优势：强一致性：ETCD的Raft协议确保调度策略
码农突围计划·2025-03-20 19:50
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