瓦力工作室之深度学习

【PCIe 总线及设备入门学习专栏 10.1 -- Linux PCIe 驱动框架 之 RK3399 Region1 访问】

文章目录CPU读写region0的地址MEM/IO读写示例配置Region1用于内存读写配置Region1地址转换Region1地址访问descregistersCPU读写region0的地址本篇文章紧接【PCIe总线及设备入门学习专栏10–LinuxPCIe驱动框架】由【PCIe总线及设备入门学习专栏10–LinuxPCIe驱动框架】我们知道RK3399的PCIecontrollerRegion
主公讲 ARM·2025-03-01 17:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智
山海青风·2025-03-01 16:33

Arduino OLED 动画全攻略：UNO、u8g2、Adafruit GFX、SSD1306 教程

而OLED显示屏，作为小巧却极具表现力的工具，成了我们展示创意的舞台！通过它，我们可以轻松实现炫酷的图形与动画效果，简直让人忍不住想要一展身手。
星际编程喵·2025-03-01 16:32

机器学习与深度学习资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
JasonDing1354·2025-03-01 16:59

dify基础之prompts

摘要：在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt（提示词）是连接用户意图与模型输出的核心工具。本文从概念、组成、设计原则到实践案例，系统讲解如何通过Prompt解锁LLM的潜能，提升生成内容的准确性与创造性。要想用好dify，prompts是必备的基础。一、什么是Prompt？Prompt是用户提供给LLM的指令或输入，可以是问题、指令或一段描述，用于引导模型生成符合预期的输出。其核心作用在于：
SNOWPIAOP·2025-03-01 16:58

k8s之pod的调度之污点与容忍污点，什么是污点？ 如何容忍污点

在Kubernetes中，污点（Taint）和容忍（Toleration）是用于控制Pod调度到特定节点的重要机制。污点允许节点拒绝某些Pod的调度，而容忍则允许Pod忽略节点的污点，从而调度到特定节点上。1.污点（Taint）1.1.污点的作用污点是节点上的一个标记，用于限制哪些Pod可以调度到该节点。通常用于以下场景：专用节点：某些节点专门用于运行特定类型的Pod（如GPU节点）。节点维护：标
终端行者·2025-03-01 15:25

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。
环工人学Python·2025-03-01 15:53

福德搬家-拼多多上货神器-淘上拼-支持五开-日传万件

这一功能特别适合需要跨平台运营的商家，能够快速扩充商品种类，提升店铺竞争力。1.08倍上架在上传商品时，福德搬家支持按1.08倍的价格上架，为商家提供更大的价格调整空间，适应不同平台的定价规则。
技术fyds0824·2025-03-01 15:52

CES Asia 2025前瞻：元宇宙与VR/AR 技术蓄势待发

尽管元宇宙概念的热度较之前有所回落，但这一领域的底层技术依旧在蓬勃发展，展现出强大的生命力。
赛逸展张胜·2025-03-01 14:17

【vLLM 学习】使用 Neuron 安装

目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention)，但Transforme
HyperAI超神经·2025-03-01 14:47

【Unity小游戏】游戏开发案例-Unity打造畅玩无阻的小游戏（下）

让相机感受到冲击力。给游戏一个抽象的霓虹灯外观。这是有关基础游戏的系列教程中的第一个教程。在其中，我们将创建一个简单的Pong克隆。本教程是使用Unity2021.3.16f1制作的。
U得一·2025-03-01 14:46

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的
那年一路北·2025-03-01 14:16

linux shell脚本 cp,shell命令之cp

操作系统为macOS10.12.4cp为复制命令，实际中分为文件间的复制，目录间的复制，文件到目录的复制以及链接的复制。文件间的复制cpfile1file2如果file2不存在，就先创建file2，然后把file1内容复制到file2中如果file2存在，把把file1的内容覆盖file2的内容覆盖file2的内容，有时候并不是所希望的参数-i可以提示是否覆盖file2参数-n让复制命令不覆盖fi
李启方·2025-03-01 14:15

[持续更新]八股速通之Java基础面试题答案精简速记版!

问题1：请解释Java中ArrayList和LinkedList的区别？回答思路：数据结构：明确底层实现（数组vs双向链表）。性能对比：从查询、插入/删除、内存占用三方面分析。适用场景：根据性能特点给出使用建议。补充细节：扩容机制、线程安全性等。示例回答：ArrayList基于动态数组实现，支持快速随机访问（时间复杂度O(1)），但在中间插入或删除元素时，需要移动后续元素，性能较差（平均O(n)）
八股文领域大手子·2025-03-01 13:43

介绍目前主流的IT资产设备管理系统之【WGFIX】篇

WGFIX是一款轻量免费的资产设备管理系统，安装部署使用都非常简单，适合快速上手使用，稳定高效主要功能包括资产概要图表，资产设备管理，资产设备变更管理，资产设备维护管理，设备巡检，账号密码管理等功能模块运行效果图如下
·2025-03-01 13:22

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。
FL1623863129·2025-03-01 13:10

物联网智能项目实战：从概念到实现

作为一名嵌入式工程师，掌握物联网技术并将其应用于实际项目中，是提升自身竞争力的关键。本文将带你从零开始，一步步完成一个物联网智能项目的开发，涵盖项目构思、硬件选型、软件开发、云平台接入等关键环节。
程序猿！=程序员·2025-03-01 13:40

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE（Squeeze-and-Excitatio
那年一路北·2025-03-01 13:09

ocp 之 Prometheus Operator ~Operator-Prometheus原理 -JG第一次-PrometheusRule - Prometheus断点每周

Prometheus的告警恢复和修改operator版Prometheus默认的Prometheus.ymlgpt回答告警问题如果您没有收到Prometheus的告警恢复通知，请检查以下几个可能的原因：检查Alertmanager的配置文件中的group_wait参数是否正确设置。group_wait参数定义了Alertmanager在发送告警恢复通知之前等待的时间，以便其他相关告警的解决状态被合
yuezhilangniao·2025-03-01 13:38

【深度学习】矩阵的核心问题&解析

一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
大数据追光猿·2025-03-01 12:07

哪吒2票房为何如此之高？背后隐藏的奥秘大揭秘！

在这个瞬息万变的电影市场中，有一部作品犹如一颗璀璨的明星，以其惊人的票房成绩和广泛的影响力，迅速占据了观众和业界的焦点——《哪吒2》！
山峰999·2025-03-01 12:31

车载DoIP诊断框架 --- 连接 DoIP ECU/车辆的故障排除

不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强
车载诊断技术·2025-03-01 12:30

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。
小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

sql专题 之 sql的执行顺序

文章目录sql的执行顺序sql语句的格式实际的执行顺序：虚拟表vs数据集虚拟表结果集总结嵌套查询在sql查询中的执行顺序前文我们了解了sql常用的语句，这次我们对于这些语句来个小思索戳这里→sql专题之常用命令
m0_67265654·2025-03-01 11:23

C#模式匹配详解

2.核心优势简洁性：减少类型检查和转换的冗余代码安全性：编译时检查模式的有效性（如属性是否存在）表达力：支持嵌套、递归和逻辑组合模式二、核心模式类型与语法1.类型模式（TypePattern）用途：检查对象是否为指定类型
VTheShow·2025-03-01 11:52

RabbitMQ系列（二）基本概念之Publisher

在RabbitMQ中，Publisher（发布者）是负责向RabbitMQ服务器发送消息的客户端角色，通常被称为“生产者”。以下是其核心功能与工作机制的详细解析：一、核心定义与作用消息发送者Publisher将消息发送到RabbitMQ的Exchange（交换机），而非直接发送到队列。Exchange根据消息的RoutingKey（路由键）和绑定规则将消息路由到对应的队列（Queue）。解耦生产与
yyueshen·2025-03-01 10:16

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。
qq1309399183·2025-03-01 09:12

软件测试之压力测试知识总结

软件测试之压力测试知识总结一、压力测试概述压力测试（StressTesting）是软件测试中的一种重要手段，用于验证软件应用程序在极端负载条件下的稳定性和可靠性。
君君学姐·2025-03-01 09:09

数据结构 之 【无头单向非循环链表】(C语言实现)

下面将无头单向非循环链表简称为单链表头指针：指向链表第一个节点的指针链表为空时，头指针也为空要实现单链表，就是要实现单链表的增删查改一、无头单向非循环链表的c语言实现1.准备工作#include#include#includetypedefintSLTDataTypde;typedefstructSLTNode{SLTDataTypdedata;structSLTNode*next;}SLTNod
zl_dfq·2025-03-01 09:04

RabbitMQ系列（六）基本概念之Routing Key

在RabbitMQ中，RoutingKey（路由键）是用于将消息从交换机（Exchange）路由到指定队列（Queue）的关键参数。其核心作用是通过特定规则匹配绑定关系，确保消息被正确分发。以下是其核心机制与用法的详细说明：一、核心定义与作用消息路由的核心标识生产者发送消息时需指定RoutingKey，交换机根据此值和队列绑定的BindingKey决定消息流向。类比：类似快递单上的“地址”，决定包
yyueshen·2025-03-01 08:04

RabbitMQ系列（七）基本概念之Channel

RabbitMQ中的Channel（信道）是客户端与RabbitMQ服务器通信的虚拟会话通道，其核心作用在于优化资源利用并提升消息处理效率。以下是其核心机制与功能的详细解析：一、Channel的核心定义虚拟通信链路Channel是建立在TCP连接（Connection）上的轻量级虚拟连接，允许在单个TCP连接上复用多个独立的信道（Channel）。为了确保其私有性和线程安全性，每个Channel拥
yyueshen·2025-03-01 08:04

算法系列之动态规划

动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种用于解决复杂问题的算法设计技术。它通过将问题分解为更小的子问题，并存储这些子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。本文将介绍动态规划的基本概念、适用场景、复杂度分析，并通过Java代码实现经典的动态规划问题。动态规划介绍动态规划的核心思想是将一个复杂的问题分解为若干个相互重叠的子问题，通过解决这些子问题来构建原问题的解。动态规划
修己xj·2025-03-01 08:03

STL之容器——map/multimap

map/multimap：由红黑树实现，元素为键值-实值。一：特点1.map为单重映射，键值和实值是一对一的关系，不允许重复键值；multimap是多重映射，允许相同键值，一个键值可以对应多个实值。2.具有自动排序功能，所有map里的数据都是有序的。3.map提供的[]操作符的重载；multimap未提供。二：定义与初始化mapm1;map>m2;map>m3;multimapm4;multima
虔诚的学习者·2025-03-01 08:02

【C++】：STL标准库之map/multimap

map/multimap1.简介map是标准的关联式容器，一个map是一个键值对序列，即(key,value)对。它提供基于key的快速检索能力。map中key值是唯一的。集合中的元素按一定的顺序排列。元素插入过程是按排序规则插入，所以不能指定插入位置。map的具体实现采用红黑树变体的平衡二叉树的数据结构。在插入操作和删除操作上比vector快。map可以直接存取key所对应的value，支持[]
yuanCruise·2025-03-01 08:32

消息队列之 RabbitMQ基本流程

介绍关于消息队列，从前年开始断断续续看了些资料，想写很久了，但一直没腾出空，近来分别碰到几个朋友聊这块的技术选型，是时候把这块的知识整理记录一下了。市面上的消息队列产品有很多，比如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，目前我看最火的Kafka，还有ZeroMQ，去年底阿里巴巴捐赠给Apache的RocketMQ，连redis这样的NoSQL数据库也支持MQ功能。总之这块知名的产品就有十几种，就
搬砖养女人·2025-03-01 08:31

STL之map/multimap

1.map的特性是，所有元素都会根据元素的键值自动排序。map所有的元素都是pair,同时拥有实值和键值，pair的第一元素被视为键值，第二元素被视为实值，map不允许两个元素有相同的键值。我们不可以通过map的迭代器来改变map的键值，因为map的键值关系到map元素的排列规则，任意改变map键值将会严重破坏map组织。如果想要修改元素的实值，那么是可以的。Map和list拥有相同的某些性质，当
内核之道·2025-03-01 08:30

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。
黄晓魚·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系
奋力向前123·2025-03-01 08:30

c++STL常用容器之Map/Multimap容器——全面总结（附案例解析）（十九）map按value值进行比较以及仿函数更改默认排序规则

这里有C++STL——全面总结详细教程（附案例解析）（持续更新中）目录map/multimap容器map基本概念map构造和赋值map大小和交换map插入和删除map查找和统计map容器排序仿函数更改默认排序规则和Value值排序map/multimap容器map基本概念简介：map中所有元素都是pairpair中第一个元素为key（键值），起到索引作用，第二个元素为value（实值）所有元素都会
磊磊cpp·2025-03-01 08:29

云剪辑给素材添加动画，关键步骤全揭秘

接下来，本文将深入剖析云剪辑给素材添加动画的关键步骤，助力企业创作出更具影响力的视频。添加动画步骤：1.上传素材。2.选中素材，绿色为选中状态。
爱趣五科技·2025-03-01 08:58

RabbitMQ系列（四）基本概念之Exchange

在RabbitMQ中，Exchange（交换机）是消息路由的核心组件，负责根据规则将生产者发送的消息分发到对应的队列（Queue）中。以下是其核心功能与分类的详细说明：一、Exchange的核心作用消息路由枢纽生产者将消息发送到Exchange，而非直接发送到队列。Exchange根据绑定规则（BindingKey）和路由键（RoutingKey）把消息应转发到对应的队列。类比：类似于邮局系统，E
yyueshen·2025-03-01 07:27

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练
AI天才研究院·2025-03-01 07:24

ES6的let和const，一篇文章就够了

ES6系列之let和constlet声明符ES6新增的let命令，用来声明变量。它的用法类似于var，但是所声明的变量，只在let命令所在的代码块内有效。
小常--·2025-03-01 07:52

Transformer 代码剖析1 - 数据处理 （pytorch实现）

它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。
lczdyx·2025-03-01 06:18

详解动态规划之01背包问题及其空间压缩(图文并茂+例题讲解)

1.动态规划问题的本质记忆化地暴力搜索所有可能性来得到问题的解我们常常会遇到一些问题，需要我们在n次操作，且每次操作有k种选择时，求出最终需要的最小或最大代价。处理类似的问题，我们一般需要遍历所有的可能性(相当于走一遍所有的路径)，然后找到我们所需要的解。很明显我们可以构成一棵“决策树”，假设n=2,k=3,那么：我们可以通过DFS或者BFS来遍历整棵树，从而搜寻到我们需要的结果。时间复杂度：O(
看繁星aa·2025-03-01 06:16

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

注意力机制中的查询Q、键K、值V与态势感知

注意力机制中的查询（Q）、键（K）、值（V）与态势感知中的态、势、感、知之间存在一定的对应关系。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

注意力机制是如何提取有用信息的？

我们用通俗的方式解释注意力机制是如何通过比较查询（Query,Q）和键（Key,K）的相似度，来决定从值（Value,V）中提取多少有用信息的。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务
编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

这道题和组合型枚举差不多，比如我们从第一个数开始填，到第二个数的时候，21明显是重复了，我们就没必要继续往下递归了，这个叫剪掉等效冗余分支，然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了，这时候我们再递归算后面的就没用了，我们3开始的时候，344，345肯定是更大的了所以这条就是我们的可行性剪枝，我们把后面的分支全部剪掉就行了#includeus
无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43
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