自组织映射结合BP神经网络第16页

PyQt6内嵌http.server Web 和Flask Web服务器方法详解

虽然PyQt6本身不提供直接的Web服务器功能，但可以结合Python的标准库（如http.server）或其他Web框架（如Flask、FastAPI等）来实现。

mosquito_lover1·2025-03-18 10:01

SpringMVC简化了什么？从传统Web开发到现代高效架构的蜕变

本文将从开发流程、代码复杂度、技术整合等维度，系统解析SpringMVC的简化逻辑，并结合实际案例说明其价值。一、请求处理流程的简化：从分散到集中传统Servlet开发需要为每个请求编写独

以恒1·2025-03-18 09:57

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。

爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

使用MyBatis返回数据为null

解决办法：在XML映射文件中使用resultMap将数据库属性名与实体类属性名映射：使用resultMap表明返回类型：select*fromuser_info;

测试开发小白变怪兽·2025-03-18 08:21

SMT贴片加工核心技术突破与实践

同时，结合柔性产线动态配置策略与跨行业应用案例，解析设备稼动率提升、多品种混线生产兼容性设计等实践方案。通过汽车电

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

Node.js和webpack入门-个人学习笔记

Node.js-入门Node.js基础概念Node.js是一个跨平台JavaScript运行环境，是开发者可以搭建服务器端的JavaStript应用程序。作用1.编写服务端程序2.编写数据接口，提供网页浏览资源等等3.实现“前端工程化”，为Vue和React等框架做铺垫前端工程化-概念开发项目直到上线，过程中集成的所有工具和技术。（Node.js是前端工程化的基础（因为Node.js可以主动读取前

ksmswq·2025-03-18 08:16

token升级（考虑在分布式环境中布置token，结合session保证请求调用过程中token不会过期。）

思路：首先，用户的需求是确保使用同一个Token的外部调用都在一个Session中处理。之前的回答提到了Token与Session绑定、安全措施、Session管理、分布式处理等。现在需要用Java来展示这些步骤。我需要考虑Java中常用的框架，比如SpringBoot，因为它广泛用于API开发。同时，使用Redis作为Session存储，这在Java中通常通过SpringDataRedis或Le

推荐爱你Jonah·2025-03-18 08:46

基于 Vue 和 Element Plus 的时间范围控制与数据展示

.实现效果3.代码实现️3.1HTML部分3.2JavaScript部分3.3CSS部分本文将重点讲解如何在Vue项目中使用ElementPlus的el-date-picker组件实现时间范围选择，并结合

奶糖肥晨·2025-03-18 07:41

Vue.js 事件处理与修饰符详解

本文将详细介绍Vue的事件处理机制、修饰符的使用方法，并结合示例代码展示如何在实际开发中应用这些功能。1.v-on指令与事件处理在Vue中，v-on指令用于监听DOM事件，并在事件触发时执行Java

vvilkim·2025-03-18 07:10

使用 React 和 Vite 使用 Tauri 构建番茄钟

当与React和Vite结合使用时，它可以用于为所有桌面平台构建极其快速的二进制文件。开发人员可以使用Tauri通过Web技术编写安全、精简和快速的跨平台桌面应用程序。

pxr007·2025-03-18 06:32

C++学习——动态内存与智能指针

C++学习——动态内存与智能指针动态内存与智能指针shared_ptr类直接内存管理shared_ptr和new结合使用智能指针和异常unique_ptrweak_ptr动态内存与智能指针动态内存的管理是通过一对运算符来完成

十月翊安·2025-03-18 06:02

deepseek接入的GIS地图应用，真的好用！还得是大厂

但是真正落地结合deepseek应用的基本没有。最近，我一开百度地图App和腾讯地图App，着实让我眼前一亮。

GIS思维·2025-03-18 06:59

C++11——智能指针和function库

unique_ptr（独占所有权指针）2.std::shared_ptr（共享所有权指针）3.std::weak_ptr（弱引用指针）关键区别总结最佳实践基本用法可封装的对象类型核心特性示例代码1.基本调用2.结合

爱吃喵的鲤鱼·2025-03-18 05:57

以太网交换机EtherSwitch

BecauseIEEEbeganstartEthernetstandardon1980-2.EtherSwitch:Bhardwaj'swife,KalpanaUGREENCM633:MT7530BU,itwillbufferAVBpacketstointernalSRAMtocauselargelatency

SEP5010·2025-03-18 05:56

一文让你详细理解Qualcomm WLAN Roaming机制：连载2

当接收和发送数据速率低于20Mbps（可配置）时，固件开始监控Rx

思考的下一页·2025-03-18 05:25

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。

code_stream·2025-03-18 04:46

Oracle SQL*Loader 与 SQLULDR2 学习指南

1.2核心组件控制文件(ControlFile)：定义数据加载规则，包括数据文件路径、目标表、字段映射等

瑞琪姐·2025-03-18 04:16

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。

程序先锋·2025-03-18 04:41

python 创建子图_在python中以绘图方式创建子图

Iamfairlynewtopythonandploty(<3monthsofactualcodingatthispoint).Iamtryingtocreatesubplotsinplotly.Ihavecreatedgraphsinplotlyusingthecodebelow

weixin_39899691·2025-03-18 03:35

pythonsubplot_python matplotlib中的subplot函数使用详解

python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的，功能也还不错的一个包。基本框架比较简单，但是做一个功能完善且比较好看整洁的图，免不了要网上查找一些函数。于是，为了节省时间，可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总结，最后写了一个例子，以后基本不用怎么改了。一、作图流程：1.准备数据，，3作图，4定制，5保存，6显示1.数据可以是numpy数组，也可以是list2创建画布：impor

郝志鹄·2025-03-18 03:05

Matplotlib通过subplots()函数创建多个子图

KJ.JK·2025-03-18 03:04

基于MapReduce的气候数据分析

方法上，采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理，通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明，运用该技术能显著提高

赵谨言·2025-03-18 03:03

Angular 17与Material Design 3的结合之旅

特别是对于Angular开发者来说，如何将MaterialDesign3与Angular框架无缝结合是一个值得探讨的问题。

t0_54program·2025-03-18 03:02

python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸_python subplot

一、创建子图要创建子图，请使用plt.subplots()函数。该函数接受三个参数：行数、列数和子图编号。以下是一个简单的示例：importmatplotlib.pyplotaspltfig,a

2401_83817843·2025-03-18 03:01

python subplot函数应用 - 创建多个子图

subplot语法：plt.subplot是Matplotlib库中的一个非常有用的函数，用于在一个图形窗口中创建多个子图plt.subplot函数用于在当前图形窗口中创建并激活一个子图。

Aa123456789_55·2025-03-18 03:00

Maven 的核心包

故重新疏理一下maven的核心机制，即要深入解析Maven的源代码，需要结合其核心设计思想、模块架构和实际运行机制。一、前置知识准备Maven基础熟悉pom.xml结构、生命周期（Life

旷野说·2025-03-18 02:28

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。

zhz5214·2025-03-18 02:56

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

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

Blender学习方法与技巧

以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结，结合了多个优质资源整理而成，帮助快速入门：一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标（如掌握基础操作）和长期目标（

自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

MyBatis是什么

,随着2010年这个项目由apachesoftwarefoundation迁移到了googlecode，ibatis3.x正式更名为Mybatis2.MyBatis是支持普通SQL查询、存储过程和高级映射的优秀持久层框架

Exclusive_Cat·2025-03-18 01:15

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

学生成绩管理系统（C语言综合应用）（适合初学者，代码每一步都有详细注释）

数组：students[MAX_stu]存储学生数据，结合全局变量studentCount管理数量。函数：模块化设计（如addStudent、displayAl

仙要有对象·2025-03-18 00:14

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

Python中使用vlc库实现视频播放功能

文章目录前言1.环境准备1.1Python安装1.2选择Python开发环境1.3安装必要库2.基础播放示例3.常用播放控制功能4.事件监听5.播放网络流媒体6.结合GUI库制作视频播放器（以Tkinter

小白教程·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

MySQL：多表查询、笛卡尔积、内连接、外连接、子查询

多表查询同时查询多张表获取到需要的数据例如：查询到开发部有多少人，需要对部门表dept和员工表emp同时进行查询笛卡尔积对上图两张表进行查询select*fromemp,dept;左表中的数据分别和右表中的数据进行结合

平安1113·2025-03-18 00:41

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

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托

·2025-03-18 00:02

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

request+pytest根据yaml文件发送请求

request怎么跟pytest结合起来，然后根据yaml文件去发一个基本的请求呢？下面是一个简单的示例。1、先新建一个名为“demo.yaml”的yaml文件，用来存放测试数据的。

等枝桠~成繁花·2025-03-17 23:03

Spring Boot项目中集成sa-token实现认证授权和OAuth 2.0第三方登录

在sa-token框架中，OAuth2.0第三方登录可以通过集成sa-token-oauth2模块来实现，并且可以结合sa-token的安全特性来增强安全性。

山高自有客行路·2025-03-17 23:33

利用github部署项目

挂载GitHubPages的方法基本步骤创建仓库：在GitHub上创建一个新的仓库。如果使用自定义域名，则仓库名应为.github.io；否则可以是任意名称。

浪裡遊·2025-03-17 23:59

前端缓存接口数据

在前端缓存接口数据时，可以结合浏览器缓存策略、前端存储（localStorage、sessionStorage、IndexedDB）、内存缓存（变量存储）、ServiceWorker等方式，选择适合的方案

jjjjjjjjj¢·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D

朋也透william·2025-03-17 21:48

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

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

本文将通过一系列经典问题，深入探讨C++的核心知识点，包括内存管理、多态（结合函数重载与覆盖）、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别，以及常见算法实现。

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43

【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

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