自然场景文字检测第3页

【JVM-9】Java性能调优利器：jmap工具使用指南与应用案例

本文将详细介绍jmap的使用方法，并结合实际案例展示其应用场景。1.什么是jmap？jmap是JDK自带的一

AllenBright·2025-01-20 04:19

php随机函数的使用,PHP随机函数【上】

随机函数应用的场景很多，比如验证码，token，订单号等。

王筱婷·2025-01-20 04:19

基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）

它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用，也逐渐进入日常生活场景。人脸识别作为一种生物特征识别技术，能够通过分析人脸图像中的特征点，实现对个体的身份识别。

AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

图像生成大模型：Imagen 详解

本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen？

转角再相遇·2025-01-20 04:17

Java 并发编程解析 | 如何正确理解Java领域中的并发锁，我们应该具体掌握到什么程度？

在很多情况下，以及在各种锁的应用场景里，各式各样的定义，难免会让我们觉得无所适从，很难清楚该如何对这些锁做到得心应手？在并发编程色世界中，一般情况下，我们只需了解其是如何使用

荆州克莱·2025-01-20 04:42

一篇文章告诉你什么是BloomFilter

通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hashtable）等等数据结构都是这种思路。

·2025-01-20 03:44

在 X86_64(amd64) 平台上的docker支持打包跨平台的镜像(如arm64)

64架构变为支持各种架构了，虽然Docker的目的是保证只要Docker安装好，在任意机器上运行都能达到一样的效果，但是这个的前提是Docker镜像的架构和当前服务器的架构一致，以前都是x84_64架构自然可以

DHclly·2025-01-20 03:39

Imagen架构详解：理解其背后的技术与创新

Imagen不仅在图像生成质量上具有显著优势，还能够通过自然语言描述生成细致复杂的图像。本文将详细剖析Image

范范0825·2025-01-20 03:36

ElasticSearch索引别名的应用

以下为一些常见的索引别名应用场景：简化查询通过创建别名，用户能够以更简洁的名称访问一个或多个索引。例如，若

·2025-01-20 03:13

【Python】yield函数

yield介绍2.yield基本用法3.yield高级用法3.1yieldsend()方法3.2yieldfrom方法3.3yield和yieldfrom叠加处理复杂情况下的叠加4.yield主要应用场景

小豆豆儿·2025-01-20 03:32

vue2中在组件内部通过this.$watch监听数据变化总结

这种方式允许你在运行时添加观察者，非常适合需要根据某些条件动态调整监听的场景。使用this.$watch监听对象属性变化下面是一个示例，展示如何通过this.

上趣工作室·2025-01-20 03:01

typescript中为js文件提供类型声明

案例：为JS文件提供类型声明场景描述假设我们有一个JavaScript文件utils.js，其中包含一些实用工具函数和变量。

上趣工作室·2025-01-20 03:00

提升效率的印象笔记（Evernote）使用指南

笔记是你存储信息的基本单位，它可以包含文字、图片、音频、视频、文件等内容。而笔

vvvae1234·2025-01-20 02:25

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理

二进制独立开发·2025-01-20 02:46

leetcode24-两两交换链表中的节点

leetcode24思路本题仍然引入虚拟头节点来实现会更加简单，因为不用单独考虑对于头节点进行交换的场景对于边界条件考虑更少，交换的步骤按照下图中的步骤来首先将dummy->22->11->3但是在第一步的时候

记得早睡~·2025-01-20 01:09

Python 获取字典的值：全面指南

本文将全面介绍在Python中获取字典值的各种方法，通过多个详细的代码示例，帮助你掌握如何在不同场景下灵活操作字典。

egzosn·2025-01-20 01:38

MySQL 进阶：运维与架构 - 延迟复制

这种机制在多种场景下都非常有用，例如，当需要在从服务器上保留旧的数据版本以供审计或备份时，或者当需要在从服务器上进行一些非实时的数据分析时。本文将详细介绍M

墨夶·2025-01-20 01:08

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。

ZhShy23·2025-01-20 00:04

【端到端模型】

想象你要完成一个任务，比如把一张写着字的图片变成电脑里能编辑的文字（这是光学字符识别的任务）。传统的做法可能是先人工分析图片，找到文字的轮廓、笔画这些特征，然后用别的方法把这些特征转变成文字。

W Y·2025-01-20 00:32

UART中的奇偶校验和粘性奇偶校验（stick parity）

2.奇偶校验位奇偶校验是一种常见的校验位方法，用于检测数据传输中的错误。

马志高·2025-01-20 00:02

Spring-SpEL表达式超级详细使用全解

文章目录一、概述1、什么是SpEL2、SpEL能做什么二、SpEL表达式使用0、用到的类1、文字表达式2、属性,数组,List,Map,和索引（1）属性操作（2）数组和List（3）Map3、内嵌List4

m0_74823963·2025-01-19 23:59

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本4

LCD1602液晶显示：实时展现当前检测到的烟雾浓度值，为用户提供直观的视觉信息。按键设置报警上限：用户可通过简单操作按键，自定义烟雾浓度的报警阈值，以满足不同场景的安全需求。

李学长单片机毕设·2025-01-19 23:56

揭秘AIP智能体平台：构建未来AI基础设施的新引擎

人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁，支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具，还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平

大东（AIP内容运营专员）·2025-01-19 23:54

学习笔记078——Java Properties类使用详解

我们在很多需要避免硬编码的应用场景下需要使用properties文件来加载程序需要的配置信息，

上下求索.·2025-01-19 23:54

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

ChatGPT详解

ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

mysql学习笔记(八):分页查询

应用场景：当要显示的数据，一页显示不全，需要分页提交sql请求语法：select查询列表from表【jointypejoin表2on连接条件where筛选条件groupby分组字段having分组后的筛选

代码魔法师Sunny·2025-01-19 23:22

Node与Java后台对比

高并发场景下的对比：nodejs具有单线程、非阻塞IO、事件循环/驱动的特点，所以在高并发场景下，线程占用cup处理资源，cup不用等待IO的处理过程，而是不停的的发起异步请求，在异步处理结束后继续下一步异步任务

旭氏美术馆·2025-01-19 23:21

信息奥赛一本通 1316：【例4.6】数的计数(Noip2001)

这道题需要我们求出符合条件的数的数量有几个，举一个例子16，求满足条件的数一共有几个，我们发现每一步的计算都是相同的，那么我们可以使用递归来进行解决，每一个数的满足条件的方案数都等于他前面自然数（不大于数本身的

I AM_SUN·2025-01-19 23:20

遗传算法

遗传算法通过自然遗传机制（如选择、交叉、变异等）的模拟，对问题的潜在解进行进化，以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择，适者生存”其实很好理解，学过生物的都知道达尔文进化论的大概

神罗天征666·2025-01-19 23:20

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

【架构-38】如何选择通信协议和数据格式

一、通信协议选择不同的协议适用于不同的应用场景，关键在于数据传输的需求，如：实时性、带宽、可靠性等。

W Y·2025-01-19 22:48

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 22:42

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。那么，什么是无监督学习和有监督学习呢？本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

工作中常用 CMD 命令

文章目录1.网络排障与端口检查1.1检测网络连通性1.2路由追踪1.3查看端口占用与连接状态2.进程管理2.1查看进程列表2.2结束指定进程3.文件与目录操作3.1快速查找并筛选日志3.2批量复制或镜像目录

书生－w·2025-01-19 21:08

netty~ 基于netty实现服务端的长连接

描述socket长连接即服务端不断开客户端channel的连接，客户端需要定时向服务端进行心跳检测，服务端需要将过期未进行心跳检测的socket关闭。

17245·2025-01-19 21:37

车载软件架构 --- 车载控制器软件开发过程

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，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

车载诊断技术·2025-01-19 21:36

电子电气架构 --- 什么是自动驾驶技术中的域控制单元（DCU）？

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：所谓鸡汤，要么蛊惑你认命，要么怂恿你拼命，但都是回避问题的根源，以现象替代逻辑，以情绪代替思考，把消极接受现实的懦弱，伪装成乐观面对不幸的豁达

车载诊断技术·2025-01-19 21:06

电子电气架构 —— 刷写模式：并行刷写

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：人们会在生活中不断攻击你。他们的主要武器是向你灌输对自己的怀疑：你的价值、你的能力、你的潜力。

车载诊断技术·2025-01-19 21:36

C#异步和多线程,Thread,Task和async/await关键字--12

async/await三.Thread,Task和async/await关键字的详细对比1.Thread和Task的详细对比2.Task与async/await的配合使用3.async/await的实际应用场景

冰茶_·2025-01-19 21:35

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 21:01

电子电气架构 -- 新的架构带来的软件革命