自组织映射结合BP神经网络

SSM框架探秘：Spring 整合 Mybatis 框架

搭建和测试MyBatis的环境：编写AccountMapper.xml映射配置文件：select*fromaccount;在web项目中编写SqlMapConfig.xml的配置文件，编写核心配置文件在
苏-言·2025-01-29 01:26

强化学习中，为什么用AC架构

AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法，通过分离策略和价值函数的估
资源存储库·2025-01-29 01:25

14、Java 对象关系映射（ORM）框架：简化数据库操作的利器

这时候，对象关系映射（ORM）框架就闪亮登场啦它可以极大地简化我们的数据库操作，将Java对象和数据库表之间的映射变得更加简单、直观和高效。
翻晒时光·2025-01-28 23:13

R 调用 python

所以如果要是能将R与Python相结合，充分发挥二者的优势，那
weixin_33971205·2025-01-28 23:12

人机融合就是心芯相印

人机融合通常是指人类和计算机或智能设备在不同层面上的结合与协作，从而在增强人类能力、提升工作效率、创造更好的体验等方面实现突破。
人机与认知实验室·2025-01-28 23:38

构建 Q&A 系统：基于文档和模型的问答

通过结合SpringAI和文档检索技术，可以轻松构建一个智能的问答系统，帮助用户从文档中快速获取信息。本文将展示如何利用SpringAI构建一个可以根据文档内容回答问题的智能Q&A系统。
drebander·2025-01-28 22:04

Python 安装 包时 VC 14 找不到错误终极解决办法

work\tool\Python39x64\Lib\site-packages\setuptools\msvc.py中函数def_msvc14_find_vc2017():下代码:try:path=subprocess.check_output
suirosu·2025-01-28 22:34

使用飞书群机器人监控服务器GPU使用率

注意替换webhook_url"""nohuppythonmonitor_gpu.pymy_server>monitor_gpu.log2>&1&"""importsysimportsubprocessimpor
sunrise_ccx·2025-01-28 21:24

LSTM的推导与实现

LSTM是一种时间递归神经网络，是RNN的一个变种，非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的事件。假设我们去试着预测‘IgrewupinFrance...
YZXnuaa·2025-01-28 20:15

【环境配置】已解决 | python conda环境下安装GDAL库报错

pipinstallGDAL报错内容：CollectingGDALUsingcachedgdal-3.9.1.tar.gz(840kB)Installingbuilddependencies...errorerror:subprocess-exited-with-error
乐蕴·2025-01-28 20:13

Kotlin函数式API

valmaxLengthFruit=list.maxBy{it.length}println(maxLengthFruit)2.map集合中zhi的map函数是最常用的一种函数式API，它用于将集合中的每个元素都映射成另一个
栈不全·2025-01-28 20:13

解决Windows Server环境下PPTX转PDF时WebP格式图片缺失

如果喜欢，欢迎关注WX：攻城狮重楼在WindowsServer环境下，将PPTX文件另存为PDF时，遇到的一个问题是PDF中的图片部分缺失，且这些缺失的图片实际为WebP格式。
重楼七叶一枝花_1200·2025-01-28 19:41

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

大语言模型LLM在地理信息GIS中应用场景

AI与地理信息检索与查询的结合为地理信息的获取和利用带来了革命性的变化。以下是对AI在地理
GISer_Jinger·2025-01-28 19:07

ABAP git客户端

GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
·2025-01-28 19:33

Pandas基础05（数据的映射/replace()、rename()、map()、apply() 和 transform()）

数据映射：使用Pandas进行高效的数据处理在数据分析中，我们经常需要对数据进行处理、转换和映射。Pandas提供了许多强大的方法来帮助我们高效地完成这些任务。
XYX的Blog·2025-01-28 19:06

【自己动手开发Webpack插件：开启前端构建工具的个性化定制之旅】

在前端开发的世界里，Webpack无疑是构建工具中的“明星”。它强大的功能可以帮助我们高效地打包和管理前端资源。
Orange301511·2025-01-28 19:06

Python & NumPy & Matplotlib 版本依赖

MatplotlibPythonNumPy3.93.91.23.03.83.91.21.03.73.81.20.03.63.81.19.03.53.71.17.03.43.71.16.03.33.61.15
小猪快跑爱摄影·2025-01-28 18:34

SQLAlchemy

SQLAlchemy系统性开发文档（扩展版）目录简介核心概念EngineSessionModels(ORM映射)SQLAlchemy的工作流程使用SQLAlchemy进行查询基础查询过滤和条件排序和分页连接查询结合
xnuscd·2025-01-28 18:33

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3
明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

sqlalchemy根据数据库的model类生成schemas类

虽然schemas类根据不同场景和数据库表字段是有区别的，但是我在写脚本的时候其实用的schemas类字段大部分都是根据数据库表进行删改的，所以写了一个方法，可以根据model类映射出来一个schemas
lplwww·2025-01-28 18:56

shell sed多行文本处理

3.sed多行文本处理问题本案例要求使用sed工具来完成下列任务操作：修改主机名配置文件修改hosts文件，添加两条映射记录：192.168.4.5与svr5.tarena.com、svr5，还有119.75.217.56
刘静飞·2025-01-28 17:55

边缘存储如何高效存储和调用数据?

要高效存储和调用数据，边缘存储需要结合合理的技术架构、存储策略和管理机制。以下是实现高效边缘存储和数据调用的几个关键策略：1.数据分层存储(1)边缘层边缘设备通常具有限制的计算和存储资源。
Jtti·2025-01-28 17:21

浅谈nRF52840这款芯片

**无线功能**-支持蓝牙5.2/5.3（含长距离LECodedPHY和2Mbps高速模式）、蓝牙Mesh、Thread、Zigbee、ANT
一只慵懒的小橘猫·2025-01-28 16:16

基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备

因此，采用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN），在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统，使用R
2025年数学建模美赛·2025-01-28 16:15

前端开发设计模式——单例模式

目录一、单例模式的定义和特点：1.定义：2.特点：二、单例模式的实现方式：1.立即执行函数结合闭包实现：2.ES6类实现：三、单例模式的应用场景1.全局状态管理：2.日志记录器：3.数据库连接：四、单例模式的优点
夜月还山岚·2025-01-28 16:44

Unity引擎下的ARCore插件学习指南：从入门到实战案例

1.了解ARCore与Unity引擎的结合ARCore是由Google开发的一种增强现实（AR）平台，它能够让Android设备在现实世界中准确定位并映射环境，以便提供AR体验。
小宝哥Code·2025-01-28 16:13

使用 C++ 和函数式编程构建高效的 AI 模型

将C++与函数式编程结合，可以打造高效、模块化的AI模型，同时提高代码的可读性和可维护性。本文将深入探讨如何利用现代C++和函数式编程的强大特性，优化AI模型的构建流程，并提升整体性能。
salsm·2025-01-28 15:37

Cline 3.2 重磅更新：免费调用 Claude Sonnet 3.5 和 GPT 4o，开发效率直接拉满！

1.Cline简介Cline是一款结合了AI助手与VSCode的智能工具，旨在通过其深度集成的能力协助开发者完成复杂的软件开发任务。
surfirst·2025-01-28 15:36

从简单到深刻的认知发展

认知发展，人工智能，深度学习，神经网络，机器学习，自然语言处理，计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程，它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。
AI架构设计之禅·2025-01-28 15:04

centos7上部署prometheus并结合node_exporter监控Linux主机

部署prometheus并结合node_exporter监控Linux主机2.部署prometheus2.1.环境准备IP主机名服务192.168.81.250prometheus-serverprometheus192.168.81.170grafanagrafana192.168.81.160agent192
Jiangxl~·2025-01-28 12:46

深入理解 `mmap`：高效的文件访问机制

mmap（Memory-MappedFile）是一种高效的文件访问机制，它允许将文件或设备映射到进程的地址空间中，使得文件操作就像操作内存一样简单和高效。
蜗牛沐雨·2025-01-28 12:44

利用MATLAB实现多重分形维数计算：理论解析与实战指南

本文将详细介绍多重分形的基础理论，并结合MATLAB实现多重分形维数的计算，提供详尽的代码示例和数据处理指南，以便于读者在实际工作中应用。多重
m0_57781768·2025-01-28 12:13

深度神经网络（DNN）详解

深度神经网络（DNN，DeepNeuralNetwork）是人工智能领域中的一种重要模型，它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理，实现了对复杂数据的处理和决策。
古龙飞扬·2025-01-28 12:12

探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南

探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南引言在人工智能的领域中，语言模型和嵌入技术正逐步改变我们与数据交互的方式。
asdfujhgy·2025-01-28 11:10

Spring Boot 整合 MySQL 和 Druid 连接池

SpringBoot整合MySQL和Druid连接池一、引言在JavaWeb开发中，SpringBoot凭借其简洁的配置和强大的功能成为主流框架，而MySQL作为常用的关系型数据库，与SpringBoot的结合十分紧密
疯狂的键盘侠·2025-01-28 11:05

# 第一章：认识chatgpt

关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

影视制作的未来：云渲染+虚拟制作+AI生成技术

云渲染、虚拟制作和AI生成等新影视制作技术的结合，正在重新定义数字内容的创作流程，为影视产业带来了全新的可能性和机遇。
LhcyyVSO·2025-01-28 08:52

OpenCV实现Python视频播放控制详解

首先通过cv2.VideoCapture()函数实现基础播放，然后利用set(cv2.CAP_PROP_FPS)函数控制播放速度实现快进和慢速播放，最后结合cv2.CAP_PROP_POS_MSEC属性实现精确的快进和后退
夏勇兴·2025-01-28 08:50

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到
deepdata_cn·2025-01-28 08:18

note: This error originates from a subprocess，and is likely not a problem with pip异常

note:Thiserrororiginatesfromasubprocess，andislikelynotaproblemwithpip异常这个错误提示表明问题可能源自pip所调用的子进程，而不是pip
嚯呀怪怪怪·2025-01-28 08:17

【问题解决】| 关于This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip问题

写代码配环境的时候，无意间碰到这样一个问题Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip查了网上的博客之后，大概的意思是
Qodicat·2025-01-28 07:46

使用 rasterstats 库进行栅格与矢量数据的空间分析

如何有效地结合这两类数据进行空间分析是许多地理研究中的关键问题。rasterstats是一个用于处理栅格和矢量数据的Python库，提供了便捷的工具来实现栅格统计、空间叠加分析等。
xyt556_CUMT·2025-01-28 07:42

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。
single_ffish·2025-01-28 07:41

基于Zookeeper的临时顺序节点实现分布式锁

1、zk的临时顺序节点  临时顺序节点其实是结合临时节点和顺序节点的特点：在某个固定的持久节点(例如/locker)下创建子节点时，zk通过将10位的序列号附加到原
yield-bytes·2025-01-28 07:40

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析

揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向
985小水博一枚呀·2025-01-28 06:38

一文大白话讲清楚webpack进阶——1——SourceMap

文章目录一文大白话讲清楚webpack进阶——1——SourceMap1.啥是SourceMap2.SourceMap的结构3.SourceMap触发时机4.SourceMap怎么配置4.1devtool
16年上任的CTO·2025-01-28 06:04

一文大白话讲清楚webpack进阶——3——Loader的执行顺序(pre,normal,inline,post)

文章目录一文大白话讲清楚webpack进阶——3——Loader的执行顺序(pre,normal,inline,post)1.loader的分类和执行顺序1.1pre1.2normal1.3inline1.4post1.5
16年上任的CTO·2025-01-28 06:34

搭载热成像的无人机 安防救援大有前途

随着技术的不断革新，现如今，热成像技术也正在不断朝着新应用、新领域发展，今天我们来聊聊热成像技术与无人机和智能化的结合所迸发出的火花。热成像技术与无人机和智能化
weixin_33958585·2025-01-28 06:03
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