神经网络权值更新案例

elementui 组件基本颜色的修改

再用elementui中的组件时根据项目的不同主题色也不一样,这里是对一些常用组件基础颜色的修改,可以直接用,根据主题色的不同直接替换--theme_color变量的值就行创建一个css文件/*全局样式
怡宝丶加冰·2025-03-18 04:40

【Java基础19】异常，异常处理，自定义异常，受检与非受检异常

2、案例publicclassTest02{pub
摘星观月·2025-03-18 03:06

pandas 根据给定的条件动态筛选

:paramdf:pandasDataFrame:paramconditions:字典，键为列名，值为筛选条件（单个值、列表或其他布尔表达式）:return:筛选后的DataFrame"""mask=pd.Series
Aa123456789_55·2025-03-18 03:02

Angular 17与PrimeNG复选框图标定制

背景介绍随着Angular从15版本升级到17版本，很多开发者也需要更新其依赖库，包括PrimeNG。由于PrimeNG的更新，组件的样式和行为可能会发生变化，这就要求开发者了解如何适应这些变
t0_54program·2025-03-18 03:02

自用vue3，已标记慎看（日常更新）

认识Vue31.Vue2选项式APIvsVue3组合式APIexportdefault{data(){return{count:0}},methods:{addCount(){this.count++}}}import{ref}from'vue'constcount=ref(0)constaddCount=()=>count.value++特点：代码量变少分散式维护变成集中式维护2.Vue3的优势
斑马兽存d·2025-03-18 02:28

python`print`函数中flush参数

flush参数的作用flush参数是一个布尔值，默认是
需要重新演唱·2025-03-18 02:26

深入解析Linux进程调度器-CPU负载

来张图来类比下（参考UnderstandingLinuxCPULoad）CPU的运行能力，就如大桥的通行能力，分别有满负荷，非满负荷，超负荷等状态，这几种状态对应不同的cpuload值；单CPU满
Linux内核站·2025-03-18 02:26

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。
m0_57781768·2025-03-18 02:52

当你简历有一个agent项目如何准备问答

大模型的参数无法实时更新，本身也无法与真实世界产生实时连接，在多数场景下难以满足实际需求。部分场景需要私有
喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

算法题解——请根据二叉树的前序遍历，中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图

请根据二叉树的前序遍历，中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图题目描述如下：请根据二叉树的前序遍历，中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图输入：[1,2,4,5,3],[4,2,5,1,3]返回值：
就叫乾龙呀丶·2025-03-18 01:50

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。
盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

Python(语句)

一.赋值语句将一个值赋给变量x=5#将5赋给变量xx1=x+6#计算x+6并将结果赋给x1二.条件语句条件语句用于根据不同的条件来执行不同的代码块。
高育良00003·2025-03-18 01:49

【go】Go 语言中 errors.Is 和 errors.As 的区别

语言中errors.Is和errors.As的区别核心区别概述errors.Is和errors.As是Go1.13引入的错误处理函数，它们有着不同的用途：errors.Is:判断错误链中是否包含特定的错误值（
还没入门的大菜狗·2025-03-18 01:47

java面试合集

为了帮助Java程序员更好地准备面试，提升竞争力，我们计划长期更新一个全面、深入的《Java面试合集》专栏。
云端源想·2025-03-18 01:47

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5
尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

XGBoost算法的相关知识

Obj的泰勒展开（3）具体化目标函数的泰勒展开细节（4）求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征采样和样本采样EarlyStopping缺失值处理优缺点总结背景讲
VariableX·2025-03-18 01:46

关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程

特殊行业（如冶金、烟草）需选择有行业成熟案例的PLC品牌。I/O点数估算统计所有输入/输出信号（如传
自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

【算法学习之路】11.并查集

基础并查集三.基础并查集题目12四.种类并查集（扩展域并查集）五.种类并查集的题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，题单正在更新
零零时·2025-03-18 01:16

9种Python数据可视化方案，让财务数据焕发生命力

本文将通过一个完整的Python财务数据可视化案例，展示如何将枯燥的财务数据转变为直观、动态且富有洞察力的可视化作品。
IT小本本·2025-03-18 01:45

Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。
Start_Present·2025-03-18 01:15

宇树科技单线雷达L2的坑货驱动

一句话搞定的事技术支持就是不和你说清楚别用这个网站，错误的没有更新使用官网的SDK驱动网站：下载中心L2-宇树科技完全没有技术支持，扔一堆手册，问一下问题还要提交工单，代理商、销售心高气傲
wuicer·2025-03-18 01:45

python编程基础与案例集锦,python编程案例教程答案

大家好，小编来为大家解答以下问题，python编程案例教程航空工业出版社课后答案，python编程案例教程答案航空工业出版社，现在让我们一起来看看吧！
青峰235·2025-03-18 00:44

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。
一键难忘·2025-03-18 00:13

npm version 命令详解

minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号npmversion1.2.3#直接设置为指定版本语义化版本更新
·2025-03-18 00:06

macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区

python，不过以当前mac系统的最新版本为例，自带的python版本都是2.X版本，虽然不影响老版本项目的运行，但是python最新的3.X版本的一些语法与2.X版本并不相同，网上的教程大神们也肯定都更新出了最新版的教程
郑丢丢·2025-03-18 00:42

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
小风_·2025-03-18 00:41

HarmonyOS NEXT hiLog日志类封装

需要入参四个参数来设置hilog.info(0x0000,'testTag','%{public}s','AbilityonWindowStageCreate');其中第一个参数domain，是不需要处理的，按照默认值来展示就好
·2025-03-18 00:03

npm version 命令详解

minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号npmversion1.2.3#直接设置为指定版本语义化版本更新
·2025-03-18 00:31

CSS竟然开始支持函数了！编程语言的未来能否在此掀起波澜？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读当我第一次看到CSS即将支持原生函数时？没错，朋友，这是真的！
·2025-03-18 00:00

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

本文将从避免二次布局、优先使用layoutWeight、响应式布局设计、懒加载、优化大型对象更新以及内存管理六个方面，探讨如何优化布局和提升性能。
·2025-03-18 00:00

JavaScript_Day3

classList.add('类名')//删除一个类元素.classList.remove('类名')//切换一个类元素.classList.toggle('类名')操作表单元素属性获取：DOM对象.属性值设置
Mswanga·2025-03-18 00:38

1688按图搜索商品（拍立淘）接口的参数说明【附代码实例】

阿里巴巴中国站按图搜索1688商品（拍立淘）API返回值说明item_search_img-按图搜索1688商品（拍立淘）1688.item_search_img公共参数名称类型必须描述keyString
电商数据girl·2025-03-18 00:38

GBase 8c慢日志启用和查询

慢日志配置和使用方法如下：1、慢日志配置（1）相关GUC参数GBase8c慢日志主要相关配置参数为：enable_stmt_trackon：默认值，启用Full/Sl
GBASE数据库·2025-03-17 23:07

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

一份C#的笔试题及答案

值类型与引用类型的区别值类型（如int,string）在内存中直接存储数据，而引用类型（如object,ref）通过引用间接存储，指出值的位置。请举例说明两者的不同。
网际游侠·2025-03-17 23:02

数据结构-稀疏矩阵-十字链表存储

在链表中，每个非零元可用一个含5个域的结点表示，其中i,j,e这三个域分别表示该非零元所在的行的值，向右域right用以链接同一行中下一个非零元，向下域down用以链接同一列中下一个非零元，向右域right
辣条不爱辣·2025-03-17 23:02

easyexcel操作文件读取中某列为null

使用EasyExcel.read()方法读取出来某列为空的解决办法最近使用easyexcel操作文件，发现第一列取出来都是null值，排查了半天终于发现了问题，就是Data中属性值严格要求驼峰命名规则，
温馨提示  ·2025-03-17 22:58

西门子PLC转MQTT协议OPC协议网关应用案例

BL102是一款采集西门子、三菱、欧姆龙、台达、AB、施耐德等各种PLC数据转换为ModbusTCP、OPCUA、MQTT、华为云IoT、亚马逊云IoT、阿里云IoT、金鸽云等协议的网关。BL102下行支持：西门子、三菱、欧姆龙、台达、AB、施耐德等各种PLC。BL102上行支持：ModbusTCP、MQTT、OPCUA、华为云IoT、阿里云IoT、AWSIoT、金鸽云等协议。BL102支持OPC
钡铼技术网关·2025-03-17 22:55

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障（二）

增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。在执行屏障之前，屏障必须等待所有前面的命令SyncBefore范围完成。
程序员王马·2025-03-17 22:24

JavaScript松散比较与严格比较

在JavaScript中，==（双等号）和===（三等号）都用于比较两个值，但它们的比较方式有显著区别。以下是它们的详细对比：1.
hzw0510·2025-03-17 22:24

证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践

典型案例：某券商因系统延迟0.05秒，单日
Ashlee_code·2025-03-17 21:19

Github开源库Xpopup代码阅读

Xpopup是我非常喜欢的一个Github开源库，一直在用，我在Xpopup2.x版本的时候看过一遍它的代码，现在已经更新到3.x版本了，这两天也没啥事，又重新看了一遍，Xpopup的代码还是很容易阅读的
月亮下的小草屋·2025-03-17 21:17

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json
大霸王龙·2025-03-17 21:17

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

7、标准库的string的常见使用

使用的头文件#include二、初始化stringname;//创建一个空的stringstringname("数据");//创建一个字符串值为“数据”的stringstringname=
周Echo周·2025-03-17 20:12

【sklearn 01】人工智能概述

长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习
@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化
@金色海岸·2025-03-17 20:41

C/C++ 每日一练：单链表的反转

与数组不同，链表中的元素在内存中不需要连续存储，每个节点包含两部分：数据部分：存储节点的值或数据。指针部分：存储指向下一个节点的地址（单链表）或上一个和下一个节点的地址（双向链表）。
風清掦·2025-03-17 20:41
上一页 26 27 28 29 30 31 32 33 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他