深度讲解及inotify

指针之旅：从基础到进阶的全面讲解

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文（1）内置数据类型指针（2）自定义类型指针1.数组指针与指针数组2.结构体指针3.联合体指针（1）联合体指针的定义（2）联合体指针的使用（3）联合体指针的注意事项（3）函数指针1.函数指针的定义2.函数指针的赋值3.函数指针的使用4.函数指针作

就爱学编程·2025-01-22 05:50

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络

Super_Whw·2025-01-22 05:48

python snap7 plc_Python-Snap7获取西门子PLC 300数值

Python环境（本次使用Python3.6.6）3.Snap7connectconnect('192.168.0.1',rack=0,slot=1)三个参数分别为：IP地址，机架，插槽read_area及write_area

weixin_39541767·2025-01-22 05:18

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要

YOLO大师·2025-01-22 05:14

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。

Jackie_AI·2025-01-22 04:43

基于大数据的商品推荐系统的设计与实现

通过对电商商品数据进行深度挖掘，可以发现消费趋势、产品热门度、价格以及地区差异等信息，为市场营销和产品策略提供重要参考。利用Java语言及SpringBoot框架、M

JAVA编码选手·2025-01-22 04:42

ARM架构下的JDK 8安装包及部署指南：为您的开发环境加速

ARM架构下的JDK8安装包及部署指南：为您的开发环境加速项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/8c506项目介绍在ARM架构的设备上，如树莓派等，搭建

平稳炜·2025-01-22 04:42

华为HCIE面试问题-基于丢包问题处理步骤

文章目录思路定位1、流控方式统计丢包类型1.1拓扑图1.2原理讲解2、延迟问题2.1拓扑图2.2背景2.3原因2.4解决办法3、友商设备pingAR设备存在丢包，AR设备ping友商设备不丢包3.1原因

eNSPLAB·2025-01-22 04:11

Python基础—用python读取xml文件！

下面是一个详细的代码示例和讲解，展示了如何使用xml.etree.ElementTree来读取XML文件。

小尤笔记·2025-01-22 04:39

程序员如何培养技术领导力？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-01-22 03:35

Android 在后台无法启动Activity

具体原因一、AndroidQ从后台启动Activity的限制Android10(API级别29)及更高版本对后台应用可启动Activity进行限制。

屈佳俊·2025-01-22 03:05

ubuntu安装Redis详细教程开机重启

我整理的一些关于【Ubuntu】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/f2PFnNUbuntu安装Redis详细教程（开机自动重启）在这篇文章中，

大熊苏尔·2025-01-22 03:34

ros开发增加clion常用模板及初始化配置(七)

ros开发增加clion常用模板及初始化配置(七)clion->seting->Editor->LiveTemplates右边+->LiveTemplates例：abbreviation:cpp_ros_main_mew

_无往而不胜_·2025-01-22 03:02

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法，充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能，还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路，推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网

清风AI·2025-01-22 03:32

Docker 安装MySQL 5.7(超详细文图说明及MySQL配置)

1)下载MySQL5.7镜像#默认下载MySQL5.7最新版本(其他版本可以指定比如dockerpullmysql:5.7.34)dockerpullmysql:5.72)查看已下载的docker镜像dockerimages3)创建MySQL容器并运行方式一(快捷方式,仅配置root密码)dockerrun--namemysql5.7-p3306:3306-eMYSQL_ROOT_PASSWORD

m0_74823317·2025-01-22 03:01

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目

2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

2025 年成为 AI 独立开发者的 3 个步骤

2025年成为AI独立开发者的3个步骤每天拆解一个AI应用或模型功能选择一个热门的AI应用或开源模型（如ChatGPT、MidJourney、Whisper），深度体验其核心功能，分析背后的技术实现。

程序员陆通·2025-01-22 03:00

FLASK+VUE--前后端分离（三）- VUE+Element-UI搭建登陆页面且能够正常登陆

FLASK+VUE–前后端分离（一）-Flask基础讲解之路由、视图函数及代码实现FLASK+VUE–前后端分离（二）-VUE基础安装及项目的简易介绍FLASK+VUE–前后端分离（三）-VUE+Element-UI

begefefsef·2025-01-22 02:29

Ruby Web开发框架的介绍及示例代码

Ruby是一种简洁而强大的编程语言，广泛用于Web开发。在Ruby生态系统中，有几种实用型的Web开发框架，它们提供了丰富的功能和工具，帮助开发者快速构建可靠的Web应用程序。下面将介绍几种常用的RubyWeb开发框架，并提供相应的示例代码。RubyonRails（Rails）RubyonRails，简称Rails，是Ruby最知名的Web开发框架之一。Rails采用了MVC（Model-View

YurwRuby·2025-01-22 02:59

Java 9 Optional新特性深度剖析与实例应用

在Java编程的漫长旅程中，Optional类一直是处理可选值的得力助手。Java9对其进行了重要扩展，引入了诸多新方法，让Optional的使用更加灵活高效。本文将深入剖析这些新特性，并结合实例进行详细解读。ifPresentOrElse(Consumer,Runnable)方法介绍ifPresentOrElse(Consumer,Runnable)方法是Java9为Optional新增的。当O

2501_90323865·2025-01-22 02:57

ReactNative进阶（三十五）：应用脚手架 Yo 构建 RN 页面_reactnative 脚手架

算法冒泡排序选择排序快速排序二叉树查找:最大值、最小值、固定值二叉树遍历二叉树的最大深度给予链表中的任一节点，把它删除掉链表倒叙如何判断一个单链表有环由于篇幅限制小编，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦

2401_84438654·2025-01-22 02:56

OpenHarmony教程指南-自定义通知推送

效果预览使用说明1.在使用本应用时，需安装自定义通知角标应用；2.在主界面，进行通知过滤的开启及关闭；3.开启通知过滤后，可以选择允许通知的类型，去勾选后，相应类型的通知将不会发送出现通知栏；4.打开自定义通知角标应用应用

码牛程序猿·2025-01-22 02:26

Python（二）——设置文件路径：反斜杠 \ 、双反斜杠 \\和正斜杠 /的区别

下面对这三者进行详细介绍及区分：1.双反斜杠\\含义：在编程语言（如Python、C++等）中，反斜杠\是转义字符，用来表示特殊字符（如\n表示换行，\t表示制表符）。

八年。。·2025-01-22 02:25

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一

网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

合并两个img栅格影像——arcgis

输出位置选指定文件夹，数据集名称及对应的后缀可自己设置。

yngsqq·2025-01-22 02:54

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础

小仇学长·2025-01-22 01:48

在VS-Code配置Anaconda环境

准备工作：一台没有安装Python，Anaconda及VS-Code的window10系统的电脑第一步：安装Anaconda由于在官网下载安装包比较慢，所以可以选择在清华大学开源软件镜像站进行下载（Indexof

m0_47563195·2025-01-22 00:14

如何通过API接口获取体育数据？从入门到进阶全攻略

随着体育赛事和互联网的深度融合，实时获取赛事数据已经成为体育网站、直播平台以及相关应用开发中的重要环节。

Tina0898·2025-01-22 00:11

分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比

它将数据分散存于多台独立设备，构建起一个庞大而可靠的虚拟存储体系，有效突破了传统集中式存储的性能瓶颈，大幅提升了可靠性、可用性及存取效率，轻松应对海量数据的存储挑战。分布式存储的应用场景极为广泛。

Linux运维老纪·2025-01-22 00:40

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求求了给个star和关注吧参考资料求求了，给个star和关

Ace_bb·2025-01-22 00:08

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

数据结构-堆及堆排序

1.堆的定义堆（Heap）是一种数据结构，通常是一个完全二叉树。在堆中，每个节点都有一个与其相关的值，并且满足堆的性质。堆分为两种类型：大堆和小堆。大堆：在大堆中，对于每个非叶子节点，其值都大于或等于它的子节点的值。也就是说，根节点的值是整个堆中的最大值。小堆：与大堆相反，在小堆中，对于每个非叶子节点，其值都小于或等于它的子节点的值。根节点的值是整个堆中的最小值。左边的这幅图就是大堆，大堆中所有的

海棠蚀omo·2025-01-22 00:07

用Python爬虫获取微博热搜词：数据抓取、分析与可视化全流程

其中，微博热搜词反映了用户关注的热点话题、社会事件及潮流趋势。对于数据分析、情感分析以及趋势预测等领域，获取微博热搜数据是一个非常有价值的任务。

Python爬虫项目·2025-01-22 00:07

Python编程练习题及解析（49题）

1.打印Hello,World!题目：打印字符串"Hello,World!"。解析：print("Hello,World!")2.计算两个数的和题目：计算两个数a和b的和。解析：a=5b=3print(a+b)3.判断奇偶性题目：判断一个数是否为偶数。解析：num=4ifnum%2==0:print(f"{num}是偶数")else:print(f"{num}是奇数")4.列表反转题目：反转一个列

Selina .a·2025-01-21 23:35

射频框架

YOYO--小天·2025-01-21 23:31

计算机网络03（传输层工作原理，TCP/UDP协议）

目录一：介绍传输层二：TCP协议1.TCP包头结构信息2.三次握手3.四次挥手4.流量控制5.差错控制三：UDP协议1、UDP介绍2、UDP常用领域四：TCP和UDP的对比1、应用方面及服务端口2、整体对比一

~须尽欢·2025-01-21 23:30

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。

用心去追梦·2025-01-21 22:58

深度学习中超参数

深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。

fengbingchun·2025-01-21 22:54

Python 发展趋势：与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用

大家好，我是猫哥，好久不见！2022年末的时候，我不可避免地阳了，借着身体不舒服就停更了，接踵而至的是元旦和春节假期，又给自己放了假，连年终总结也鸽了，一懈怠就到了2月中旬……现在是我家娃出生的第三个月，全家人大部分的时间和精力都在他身上，结果是幸福与疲累共存。新生儿是那么的可爱，又是那么的“吵闹”，影响着我们的情绪和生活节奏。这三个月的基调跟过去的日子完全不同，它是新一年的开始，是未来日子的底色

Python猫·2025-01-21 22:23

基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。

梦想的初衷~·2025-01-21 22:52

Centos常用命令，按功能分类，用户和权限管理等

以下是一份CentOS使用教程及常用命令的总结，帮助你快速上手。由于篇幅限制，这里只涵盖常用命令和基本操作，更深入的学习需要参考CentOS官方文档和相关书籍。

ZHOUPUYU·2025-01-21 22:22

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。

·2025-01-21 22:53

ChatGPT搜索漏洞：AI代码生成器安全隐患及应对策略

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各种AI代码生成器层出不穷，为程序员带来了极大的便利。然而，技术进步的同时也伴随着安全风险的提升。最近，OpenAI的ChatGPT搜索工具曝出重大安全漏洞，引发了业界广泛关注。本文将深入探讨该漏洞的细节、影响以及应对措施，并展望未来AI工具安全发展趋势。ChatGPT作为一款强大的AI工具，其搜索功能本意是帮助用户快速获取信息。然而，英国卫报近期报道揭露了Ch

·2025-01-21 22:23

日志管理系统的系统目标是什么？

1、确保数据的安全性及完整性在企业和组织的日常运营中，各类信息数据都会通过系统生成和传递，而这种数据往往是宝贵且敏感的。

·2025-01-21 22:20

深度学习学习笔记（第30周）

一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。

qq_51339898·2025-01-21 21:18

python中lxml 库之 etree 使用详解

2、xpath表达式定位①xpath结合属性定位②xpath文本定位及获取③xpath层级定位④xpath索引定位⑤xpath模糊匹配一、etree介绍lxml库是Python中一个强大的XML处理库，

闲人陈二狗·2025-01-21 21:48

数据分析基础定义

这篇文章将从数据收集、存储、处理、分析、可视化、应用等方面进行全面讲解，以帮助读者更好地理解大数据分析

阿金要当大魔王~~·2025-01-21 21:16

大数据学习(36)- Hive和YARN

:承认自己的无知，乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦当客户端提交SQL作业到HiveServer2时，HiveServer2会根据用户提交的SQL作业及数据库中现有的元数据信息生成一份可供计算引擎执行的计划

viperrrrrrr·2025-01-21 21:16

2025年上海市专精特新中小企业申报条件（专精特新认定要求）

申报条件及认定要求对于企业来说是至关重要的，它们不仅决定了企业是否能够获得这一殊荣，还关系到企业能否享受到相关的政策扶持和资源倾斜。因此，详细了解和准备申报条件是企业参与认定的首要步骤。

项目申报-华夏泰科·2025-01-21 21:14

oracle dbms_crypto,Oracle的dbms_obfuscation_toolkit加密解密数据

oracle从8i开始提供一个数据加密包:dbms_obfuscation_toolkit.利用这个包,我们可以对数据进行DES,TripleDES或者MD5加密.本文就此讲解如何使用以及使用过程需要注意的问题

weixin_39931362·2025-01-21 21:14

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