自监督

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签
肆——·2025-03-05 08:28

MATLAB中的A*算法路径规划实战指南

1.MATLAB路径规划应用概述路径规划作为移动机器人、无人机和其他自
MCPlayer542·2025-03-05 08:55

grpc-go源码剖析十五之grpc + LoadBalancer 实现负载均衡方案介绍

1、整体流程介绍在介绍源码前，先把大体流程说一下，然后再详细介绍源码；也就是先整体介绍，后局部介绍；grpc客户端内部采用grpclb平衡器，采用自研的方式实现一个简单版本的负载均衡loadBalancer
码二哥·2025-03-05 07:54

Owncast是一个开源的、自托管的、去中心化的、开源直播系统，亲自掌控您的直播视频。开箱即用的流媒体+聊天功能。OBS、Streamlabs、Restream等许多软件都可以与Owncast一起使用

一、软件介绍文末提供下载和源程序Owncast是一个开源的、自托管的、去中心化的、单用户直播视频流媒体和聊天服务器，用于运行自己的类似主流选项的直播流。
2301_78755287·2025-03-05 07:18

AAAI 2024 | Attentive Eraser：通过自注意力重定向引导释放扩散模型的物体移除潜力

UnleashingDiffusionModel’sObjectRemovalPotentialviaSelf-AttentionRedirectionGuidanceAttentiveEraser：通过自注意力重定向引导释放扩散模型的物体移除潜力作者
小白学视觉·2025-03-05 06:14

linux iostat 命令详解

iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况，iostat提供了丰富的参数给我们查询各种维度的io数据,iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息
夜光小兔纸·2025-03-05 04:49

机器学习笔记 - 监督学习备忘清单

一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型：2、模型类型下表总结了不同的模型：
坐望云起·2025-03-05 02:37

凤凰架构：构建清晰的分布式系统架构

微服务架构将一个大型应用程序拆分成一组小型、自
CxzLoop·2025-03-05 02:37

值得信赖的伙伴：AORO A30防爆手机助力企业应对安全与效率双重挑战

它采用了遨游通讯自研的九重防爆
AORO_BEIDOU·2025-03-05 00:50

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

DeepSeek：大模型领域的创新力量

自年初发布以来，DeepSeek引发了行业内外的高度关注，对众多领域的发展产生了深远影响。一、技术优势剖析DeepSeek在技术层面展现出了诸多亮点。
Kurbaneli·2025-03-04 22:35

React 18中hook函数详解之useState和useEffect

但是，自16.8以后得版本有个hook函数，函数式组件也有了状态，反而类组件没有多少人写了，原因在于生命周期很麻烦，也难记。笔者近几年写React项目已经很少使用类组件了。
住在河边的程序猿·2025-03-04 22:01

DeepSeek到TinyLSTM的知识蒸馏

一、架构设计与适配模型结构对比：DeepSeek（教师模型）：基于Transformer，多头自注意力机制，层数≥12，隐藏层维度≥768TinyLSTM（学生模型）：单层双向LSTM，隐藏单元128，
猴的哥儿·2025-03-04 21:29

SQL技能大进阶：解锁高级技巧，提升数据处理效率

聚合函数：数据汇总的利器（四）递归CTEs：处理分层数据的神器（五）临时函数：简化代码的好帮手（六）使用CASEWHEN枢转数据：灵活处理数据（七）EXCEPTvsNOTIN：查询数据的不同方式（八）自联结
大雨淅淅·2025-03-04 21:24

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

MLP是监督学习的模型，常用于分类和回归问题。组成部分输入层（InputLayer）：接收输入数据的特征。例如，如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{
ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

模型参数超 RFdiffusion 5 倍！英伟达等发布 Proteina，从头设计蛋白质主链性能达 SOTA

自上个世纪以来，科学家们便投身于依据氨基酸序列来预测蛋白质结构的探索之中，并怀揣着利用氨基酸创造全新蛋白质、构建生命蓝图的愿景。
·2025-03-04 19:47

Gitea Enterprise 23.4.0 - 本地部署的企业级 Gti 服务

作者主页：sysin.org自托管Git服务的首要企业解决方案什么是Gi
·2025-03-04 18:44

DAMA数据管理知识体系全接触-数据治理-大数据

第1章数据管理1.1引言数据管理的定义：是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程。
我思故我在6789·2025-03-04 18:38

PySide（PyQT）重新定义contextMenuEvent()实现鼠标右键弹出菜单

在PySide中，contextMenuEvent()是QWidget类（以及继承自它的所有子类）的一个事件处理方法，主要用于处理上下文菜单事件，也就是当用户在控件上右键点击时触发的事件。
深蓝海拓·2025-03-04 18:01

ChatGPT-5：开创对话式AI的新纪元

作为AI技术的前沿代表之一，ChatGPT自其初次发布以来，就以其强大的语言理解和生成能力受到了广泛关注和应用。
可有道？·2025-03-04 17:01

Wrapper条件构造器

59138417/article/details/123488974https://blog.csdn.net/m0_62520968/article/details/124748510构造器结构图片引用自链接在实际使用
LuckyLay·2025-03-04 16:22

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果
紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

Qt QListWidget 总结

QtQListWidget总结1.概述QListWidget是Qt中用于显示和管理列表项的控件，继承自QListView，但提供更简单的项（Item-Based）接口。
enyp80·2025-03-04 13:24

SFT与RLHF的关系

在大模型训练中，SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是相互关联但目标不同的两个阶段，通常需要结合使用以优化模型性能，而非互相替代。
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

AVM 环视拼接 鱼眼相机

(环视系统的外参自标定)-CSDN博客经典文献阅读之--:AWeakly...
选与握·2025-03-04 09:24

JQuery的使用

$和jQueryjQuery文件就是一个自执行函数，也就是自执行文件，这个自执行文件就是给window对象添加一个jQuery属性和$属性，$参数传递不同，效果也不同，如果参数传递的是一个匿名函数，那$
QTX18730·2025-03-04 08:50

python统计分析电子版_用Python做统计分析 （Scipy.stats的文档）

转载自https://www.cnblogs.com/jkmiao/p/5200635.html这个文档说了以下内容，对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看，毕竟Python的库也有点乱。
烧辣椒·2025-03-04 06:03

linux三种网络模式

转自：ITSTAR博客地址：http://blog.csdn.net/xh16319/article/details/17272113在介绍网络模式之前，关于网络的几个简单命令的使用ifupeth0//
lcr_happy·2025-03-04 06:00

el-table根据某一字段值是否相等 动态合并行

实现的需求如下：根据每行数据中“工作内容”字段是否相同，对“工作内容、分值、自评和公司评分”等字段进行合并（本篇代码忽略表格中的输入框）引用el-table组件，传入span-method方法可以实现合并行或列
波奇酱_超社恐·2025-03-04 03:43

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

词嵌入模型（WordEmbeddings）——Word2Vec简介：Word2Vec是由Google团队提出的一种词嵌入方法，通过神经网络模型将词语映射到一个低维的连续向量空间中。你可以直接通过它训练生成词向量，也就是一个新的Word2Vec，也可以使用预训练好的词向量，也就是那里直接用。它有两种模型结构：CBOW（ContinuousBagofWords）和Skip-Gram。CBOW（连续词袋
热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

【转】android安全与逆向进阶路线

【转自论坛热帖】此篇整理了最完整的--Android逆向学习线路知识体系。希望给迷糊的入门者指出一个明确的方向。真心建议：先正向开发几年再搞逆向吧……正向都不会破解的是啥？不看代码只会脱壳？
Synioe·2025-03-04 02:06

奏响青春的乐章

是自忧自怜的伤春悲秋，是举著前莫名的忧伤，是记忆里一场不散的筵席，是将军冲锋前的豪气，是明知不可为也要为之的书生气。壮丽的乐谱在你、在我、在他的心中奏响，奏响专属于每个人独一无二的乐章。
大丈夫在世当日食一鲲·2025-03-04 02:32

LLMR//https://github.com/microsoft/llmr?locale=zh-cn

我们的框架将基于提示的生成与Unity相结合，使用户能够在运行时自发创建，这是VR自诞生以来的核心元素。该
开心就好啦~·2025-03-04 01:53

基础篇——从零开始掌握SQL基础语法：构建数据操作的基石

一、SQL语言概述SQL（StructuredQueryLanguage）作为关系型数据库的核心交互语言，自1974年由IBM研究员提出以来，已成为数据领域最通用的标准语言。
暴怒的代码·2025-03-03 23:43

2.Exercise

Exercise菱形自幂数水瓶数字调序杨辉三角菱形输入行数:3输出以下图形*************intmain(){intline=0;scanf("%d",&line);inti=0;for(i=
王RuaRua·2025-03-03 23:38

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，无需监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。
AI专题精讲·2025-03-03 22:05

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。
T-I-M·2025-03-03 22:32

flutter 局部刷新控件Selector源码实现原理

2.实现原理a.继承自StatefulWidgetSelec
天若子·2025-03-03 20:20

负责淘宝数据采集业务开发9年，聊聊我的心得

缘起本人自14年校招加入淘宝UED（淘系前端前身）后，一直从事淘宝的业务前端开发工作，至今已有9年。
数据喵19970108018·2025-03-03 18:59

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的观测值（或对象）分组到集群中。
木小鹿·2025-03-03 18:56

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法，类似的，这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法，最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。
道酝欣赏·2025-03-03 18:55

apollo配置中心如何实现拉取和推送的

转自：Apollo1.介绍拉取和配置变更推送：客户端和服务端保持了一个长连接，从而能第一时间获得配置更新的推送。
Miqiuha·2025-03-03 17:52

基于 MetaGPT 自部署一个类似 MGX 的多智能体协作框架

MGX（由MetaGPT团队开发的mgx.dev）是一个收费的多智能体编程平台，提供从需求分析到代码生成、测试和修复的全流程自动化功能。虽然MGX本身需要付费，但您可以通过免费服务和开源项目搭建一个类似的功能。以下是一个分步骤的实现方案，充分利用开源工具和免费云服务，模拟MGX的多智能体协作开发体验。目标是实现“一次性输入需求，自动生成完整项目代码”的功能，同时尽量减少人工干预。文章目录一、目标与
Just_Paranoid·2025-03-03 16:16

GPT-4.5

通过扩展无监督学习，GPT-4.5增强了识别模式、建立联系和创造性洞察的能力，尽管它并不是专门为推理任务设计的。早期测试者表示，与GPT-4.5交互的
开发者每周简报·2025-03-03 15:38

什么是组态软件

组态软件，又称监控组态软件，译自英文SCADA,即upervision,ControlandDataAcquisition(数据采集与监视控制),组态软件的应用领域很广，它可以应用于电力系统、给水系统、
万维组态·2025-03-03 13:23

基础篇（二）从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式

从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式在机器学习的广阔领域中，监督学习和强化学习是两种最重要的范式。它们各自有其独特的特点和应用场景，但也存在紧密的联系。
带上一无所知的我·2025-03-03 11:39

Linux 下使用vmstat监控系统性能

基础语法vmstat[options][delay][count]delay：更新之间的间隔（以秒为单位）count：命令在停止之前运行的次数示例用法不带参数运行vmstat这将显示一份包含自上次重启以来的系统统计信息的报告
我是唐青枫·2025-03-03 10:27

网站快速收录与网站内链布局的关系研究

本文转自：百万收录网原文链接：https://www.baiwanshoulu.com/151.html网站快速收录与网站内链布局之间存在着密切的关系。
百度网站快速收录·2025-03-03 10:55

react常见面试题

然后执行该函数在执行函数的时候把需要传递的值当成函数的实参进行传递兄弟组件之间传值利用父组件先把数据通过【子组件】===》【父组件】然后在数据通过【父组件】===〉【子组件】消息订阅使用PubSubJs插件为何React事件要自
helloworld1024fd·2025-03-03 08:41

超越GPT-4o！开源大模型DeepSeek满血版部署实战指南

自2024年12月DeepSeek发布对标GPT-4o的v3版本以来，其数学与代码推理能力已实现显著超越；而2025年1月推出的r1版本更是在多项基准测试中与GPT-4o的o1版本平分秋色。
剑圣土豆·2025-03-03 07:34
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