神经网络预测结果画图

WPS office根目录在哪?_WPS加载项深入开发代码解析-2

是一种以面板及标签页为架构的用户界面，原先出现在MicrosoftOffice2007后续版本的Word、Excel和PowerPoint等组件中，后来也被运用到Windows7的一些附加组件等其它软件中，如画图和写字板
weixin_39942726·2025-03-01 14:45

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程（一）图像采集（二）数据预处理（三）模型训练与评估（四）检测与结果输出四
他是只猫·2025-03-01 14:15

金字塔原理：如何用结构化思维提高项目汇报质量？

先重要后次要，先总结后具体，先框架后细节，先结论后原因，先结果后过程，先论点后论据。1.结论先行在项目汇报中，这意味着要把最重要的项目成果或结论放在开头。
·2025-03-01 14:53

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。
那年一路北·2025-03-01 13:09

Android 开发使用 AI 提升效率

AI在Android开发中的应用场景1.代码自动补全与生成AI驱动的代码补全工具可以根据上下文，智能地预测并补全代码，减少手动输入，提高编码速度。例如，使用Co
jiet_h·2025-03-01 13:09

0004-Ultralytics YOLOv10

实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其
熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用，但在某些复杂任务中，LLM的输出质量依然面临着提升空间，尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。
测试者家园·2025-03-01 12:05

SQL 插入数据详解

插入有几种方式：插入完整的行；插入行的一部分；插入某些查询的结果。下面逐一介绍这些内容。1.1插入完整的行把数据插入表中的最简单方法是使用基本的INSERT语法，它要求指定表名和插入到新行中的值。
ADFVBM·2025-03-01 12:30

【MySQL】基础实战篇(2)—数据查询操作

MySQL使用SELECT语句既可以完成简单的单表查询、联合查询，也可以完成复杂的联接查询、子查询，从数据库中检索符合用户需求的数据，并将结果集以表格的形式返回给用户。
m0_74824496·2025-03-01 12:28

pip安装非标准版本号库报错 pip 24.1 will enforce this behaviour change.

在做神经网络作业安装tensorflow报错pyodbc4.0.0-unsupportedhasanon-standardversionnumber.pip24.1willenforcethisbehaviourchange.Apossiblereplacementistoupgradetoanewerversionofpyodbcorcontacttheauthortosuggestthatth
m0_74397054·2025-03-01 11:53

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

【模块】Non-local Neural

论文《Non-localNeuralNetworks》作用非局部神经网络通过非局部操作捕获长距离依赖，这对于深度神经网络来说至关重要。
dearr__·2025-03-01 10:48

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本概念与技术架构3.2大模型在医疗领域的应用案例与优势3.3适用于脑梗死预测的大模型类型与特点四
LCG元·2025-03-01 09:42

使用Nuclia Understanding API 处理和索引非结构化数据

NucliaUnderstanding是一个强大的工具，可自动索引这些非结构化数据，提供优化的搜索结果和生成式答案。
dgay_hua·2025-03-01 09:38

C++ STL容器 —— map/multimap 用法详解

但别人的博客终究是别人的,最好自己上手操作一下.写的不好,请大神手下留情.下面说的“运行之后”表示:运行上个语句之后的结果.一行如果说的太长的话,就得拖动下面的进度条才能看到后面的内容,非常麻烦因此将一段话分成了多行
Ember_Sky·2025-03-01 08:34

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。
黄晓魚·2025-03-01 08:30

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

智源社区刚刚！苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」，其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道，这是一家「重落地」的公司，更加擅长的是把创新技术工程化，实现「工程创新」。也正因如此，在生成式A
一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示
乔大将军·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。
IT古董·2025-03-01 08:58

3.车载网络诊断测试用例标准与示例（车载网络诊断测试平台）

文章目录1.概述2.测试用例2.1用例名字2.2用例ID2.3测试需求来源2.4测试环境2.5测试目的2.6前提条件2.7手动/自动2.8测试步骤2.9评价标准2.10备注2.11测试结果2.12测试数据
天赐好车·2025-03-01 08:28

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。然而，现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。
大模型玩家·2025-03-01 08:28

python中@运算符和*运算符在矩阵乘法中的区别与作用

下面使用示例来对比这两个运算符对矩阵运算的影响：  导入用到numpy包：importnumpyasnp  创建一个维度为2×3×3的数组a，结果如下图所示：a=np.arange(1,10).reshape
zeeq_·2025-03-01 07:55

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

GO语言学习笔记——详细版

1.1.1.Go编译词法与语法分析意义:解析源代码文件,将文件中字符串序列转换成Token序列把执行词法分析的程序称为词法解析器(lexer)语法解析的结果就是抽象语法树(AST)每个AST都对应一个单独的
码农之家★资源共享·2025-03-01 07:21

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)

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”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

从机器幻觉到智能幻觉

1.机器幻觉在早期的计算机科学中，“机器幻觉”通常指的是计算机在进行数据处理时，出现了错误的输出或意外的结果。
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

Redis 架构与设计

服务器处理请求并返回结果。通信使用RESP（RedisSerializationProtocol）协议。b
yuguo.im·2025-03-01 06:13

机器幻觉产生的原因

线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度，但如果每一层都是线性的，整个网络就相当于一个单层的线性模型，无法学习复杂的模式。所以如果只有线性层而没有非线性激活函数的话，网络将无法处理复杂任务。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

关系型数据库的技术思路

1、服务端回复声明2、客户端发送登录包3、服务端返回登录结果4、登录成功后进入命令阶段，否则退出。二、每个连接用一个线程服务器为每个客户端连接开启一个线程。
编程之升级打怪·2025-03-01 06:40

Python酷库之旅-第三方库Pandas(011)

用法精讲25、pandas.HDFStore.get函数25-1、语法25-2、参数25-3、功能25-4、返回值25-5、说明25-6、用法25-6-1、数据准备25-6-2、代码示例25-6-3、结果输出
神奇夜光杯·2025-03-01 05:38

Go在1.22版本修复for循环陷阱

testClosure()}functestClosure(){fori:=0;i<5;i++{deferfunc(){fmt.Println(i)}()}}在1.22之下（不包括1.22）版本：输出的结果
许夜3·2025-03-01 05:08

【mysql】WITH AS 语法详解

【mysql】WITHAS语法详解【一】WITHAS语法的基本结构【二】案例1【三】案例2WITHAS语法是MySQL中的一种临时结果集，它可以在SELECT、INSERT、UPDATE或DELETE语句中使用
m0_74824091·2025-03-01 05:34

tofixed和math.round什么区别

1、floor返回不大于的最大整数（向下取整）2、round则是4舍5入的计算，入的时候是到大于它的整数（当-1.5时可见，四舍五入后得到的结果不是我们期待的，解决办法是先对他取绝对值，然后在用round
hdufu123·2025-03-01 04:00

游戏任务系统的设计要素、理念

任务的事件结构就如同记叙文一般，包含其中各方面的要素，即时间、地点、人物、事件、结果等。时间：何时发生、何时结束、有无任务完成时间限制等。地点：什么地方接的任务、去什么地方完成任务，完成任务
weixin_30332241·2025-03-01 04:59

《AI大模型开发笔记》——提示词工程

提示调整提供了对模型行为的直观控制，但对提示的确切措辞和设计敏感，因此需要精心制定的准则以实现期望的结果。2.提示工程的原则2.1.给模型清晰指令：
Richard Chijq·2025-03-01 04:27

return和finally同时存在时，finally会执行吗？

return会将返回值的结果记录下来，等待finally执行完毕之后，会将最终结果一并返回给调用者；如果在finally代码块当中有修改返回值的情况下，会将修改后的结果返回给调用者（一般情况下，不建议在
欣欣爱吃香菜·2025-03-01 04:24

uniapp——如何在onLoad和onShow中调用函数只被调用一次

预期结果：只调用一次接口要解决这个问题，我们可以通过设置一个标志位来控制getList()函数的调用。在onLoad函数中，我们
耶啵奶膘·2025-03-01 04:53

人类驾驶的人脑两种判断模式（反射和预判）--＞自动驾驶两种AI模式

另一种模式是物理时空图式推理模式，判断是基于预判预测，人脑把物理世界的物理动态时空规则（规律）图像已经编码为脑内符号（语言或图式）系统，通过预判预测的思维链推理过程（语言符号或物理时空图式的推理运算，映射推理出了物理世界的后续时空图像
liron71·2025-03-01 02:14

Android如何创建一个自定义回调接口（附demo原码）

1.创建一个回调的接口首先，在回调接口中添加几个回调方法，如下publicinterfaceMyCallBack{/***调用加法的回调*@paramres结果*@paramisPositive是否是正数
Vesper63·2025-03-01 00:30

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程

本文将详细介绍如何使用YOLOv8训练自己的数据集，包括数据准备、模型配置、训练过程以及结果分析。
zru_9602·2025-02-28 22:52

【生态系统服务】构建生态安全格局--权衡与协同动态分析--多情景模拟预测--社会价值评估

生态系统服务生态系统服务（ecosystemservices）是指人类从生态系统获得的所有惠益，包括供给服务（如提供食物和水）、调节服务（如控制洪水和疾病）、文化服务（如精神、娱乐和文化收益）以及支持服务（如维持地球生命生存环境的养分循环）生态安全是指生态系统的健康和完整情况。生态安全的内涵可以归纳为：一，保持生态系统活力和内外部组分、结构的稳定与持续性；二，维持生态系统生态功能的完整性；三，面临
程序员菠萝·2025-02-28 22:21

“计算机组成原理-电子科技大学-学堂在线”———课堂笔记——第一章计算机系统概述

——————存储程序，执行程序，对数字信息进行各种复杂处理，输出运算结果的智能电子设备一个计算机系统主要包括以下5个逻辑模块：输入设备，存储器，输出设备，运算
日熙！·2025-02-28 22:20

Anaconda配置tensorflow-gpu教程

最近在入门tensorflow深度学习，配置环境吃了不少苦头，写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda（我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了，结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU
rubisco214·2025-02-28 22:19

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。
阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

Spring Boot项目@Cacheable注解的使用

@Cacheable是Spring框架中用于缓存的注解之一，它可以帮助你轻松地将方法的结果缓存起来，从而提高应用的性能。下面详细介绍如何使用@Cacheable注解以及相关的配置和注意事项。
m0_54851477·2025-02-28 22:47

【CI/CD】Jenkinsfile管理+参数化构建+邮件通知以及Jenkins + SonarQube 代码审查

Jenkinsfile脚本文件将Pipeline脚本放入项目示例：提交代码：Jenkins引用Jenkinsfile二、Jenkins参数化构建配置参数化构建示例：提交代码：2.测试参数化构建三、配置邮箱服务器发送构建结果安装插件配置邮箱服务器添加邮件模板修改
Karoku066·2025-02-28 21:14

~ ！和^=1这三个取反运算符的区别

例如，在二进制中，~00000010的结果是11111101。如果是有符号整数，按位取反后的结果还会涉及到补码等概念。
Moonnnn.·2025-02-28 21:14

postgresql的表占内存很小但表所在的数据库占内存很大

使用jap自动建表的方式，结果造成有写情况下回记录非常多的数据，造成数据库磁盘占用率高且张得很快。有一个现象是，查看表占用的空间时显示表占用空间很小。
飘零未归人·2025-02-28 20:07
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