自适应学习率算法第39页

软件单元测试的技术要求

单元测试是白盒测试，主要依据软件详细设计和软件代码进行，不仅要求验证软件设计的功能，还要求对软件代码的覆盖率进行测试。概要的单元测试流程如下：二、测试对象单元测试的对象是具有输入输出、完成特定功能

嵌入式软件测试开发·2025-02-21 19:45

Python学习心得特殊方法

一、特殊方法：python当中一切皆对象。这也就说我们可以将其看成对象去调用对应类的特殊方法，去编写程序，从而代替某些运算符的使用。1.特殊方法：运算符特殊方法功能描述+__add__()执行加法运算-__sub__()执行减法运算,>=,!=__gt__(),__ge__(),__ne__()执行比较运算*,/__mul__(),__truediv__()执行乘法运算，非整除运算%,//__mo

lifegoesonwjl·2025-02-21 19:12

安全见闻1-9---清风

注：本文章源于泷羽SEC，如有侵权请联系我，违规必删学习请认准泷羽SEC学习视频:https://space.bilibili.com/350329294安全见闻1泷哥语录：安全领域什么都有，不要被表象所迷惑

泷羽Sec-清风.春不晚·2025-02-21 19:12

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习，入侵检测，网络安全，神经网络，特征提取，系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，网络安全形势日益严峻。

AI天才研究院·2025-02-21 19:39

实测｜用DeepSeek批量生成头条爆款标题，1小时搞定1周工作量！效率提升300%的秘诀全公开

一、[痛点直击]创作者的标题困境标题内卷：头条每天新增200万条内容，90%的文章因标题平庸被算法“雪藏”。时间黑洞：人工想1个爆款标题平均耗时15分钟，团队日均消耗6小时。

kang_deepsk·2025-02-21 18:37

八大经典排序算法

八大经典排序算法目录算法概览算法详解冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序计数排序性能对比1.算法概览排序算法平均时间复杂度空间复杂度稳定性排序方式冒泡排序O(n²)O(1)稳定In-place

BUG 劝退师·2025-02-21 18:07

HarmonyOS鸿蒙开发 (5.0 ) WLAN无线局域网数据传输详解

“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！（从零基础入门到精通）“一杯冰美式的时间”了解鸿蒙HarmonyOSNext应用开发路径！

冲浪王子_浪浪·2025-02-21 18:06

Vue中虚拟DOM的全面解析

在Vue中，组件模板会被编译成虚拟DOM树，通过Diff算法对比新旧虚拟DOM，计算出最小化的DOM操作，最终批量更新真实DOM。二、为什么需要虚拟DOM？

七公子77·2025-02-21 18:05

2023-6-29-第十一式代理模式

°★*欢迎来到汤姆的csdn博文喜欢的朋友可以关注一下，下次更新不迷路私聊获取个人订阅号哦，欢迎订阅共同学习可以加入大家庭群聊，一起学习天天有福利本文摘要设计方法二十三式之代理模式目录本文摘要一、基础概念‍二

汤姆z·2025-02-21 18:35

2024年国内人工智能大模型汇总

此外，文心一言还可以通过学习和训练，不断提高自己的

kiiy2·2025-02-21 18:02

大一的你如何入门TensorFlow

对于现在主流人工智能技术架构TensorFlow的学习，需要循序渐进。入门TensorFlow编程需要结合基础知识学习和实践操作。

eso1983·2025-02-21 18:31

C++：从入门到精通的编程语言简介

目录前言一、C++的历史背景二、C++的核心特点三、C++的主要应用领域四、为什么学习C++？

禁小默·2025-02-21 18:57

程序三大结构详解：顺序、选择、循环

这三种结构可以组合成任意复杂的算法，掌握它们是学习编程的第一步。本文将详细讲解这三种结构的定义、特点，并结合实际示例帮助理解其应用。一、

禁小默·2025-02-21 18:57

ssd训练自己的数据集

基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。

reset2021·2025-02-21 17:22

【算法通关村 Day7】递归与二叉树遍历

递归与二叉树遍历青铜挑战理解递归递归算法是指一个方法在其执行过程中调用自身。它通常用于将一个问题分解为更小的子问题，通过重复调用相同的方法来解决这些子问题，直到达到基准情况（终止条件）。

Ava_J·2025-02-21 17:49

网络安全竞赛学习路线及建议

以下是我所整理的网络安全竞赛的学习内容，涵盖基础知识、进阶技能和实战训练。

星光网络安全社·2025-02-21 16:17

嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3

KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算：1.1.3进行预测：2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程

数贾电子科技·2025-02-21 16:17

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。

chenjj4003·2025-02-21 16:16

◼️孕期饮食红黑榜｜这3类“健康“蔬菜竟是胎儿刺客！营养师紧急预警[特殊字符]

附科学替代公式）1️⃣黑木耳——双重陷阱杀手营养悖论：含铁量≈猪肝70%却成细菌培养皿⚠️实验室数据：浸泡超4小时米酵菌酸激增1200倍（国家食品安全中心2025）❗️致命点：凝血功能障碍孕妇误食致出血率↑

baolutaiqi·2025-02-21 16:45

美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)

目录（1）Keccak算法简介（2）消息填充规则（3）海绵结构的实现过程（4）内部状态及表示方法（5）Keccak-f置换美国第3代哈希散列算法之SHA3(Keccak)（1）Keccak算法简介Keccak

黄金龙PLUS·2025-02-21 16:15

桑黄消结节：甲状腺与乳腺结节的天然疗法

数据显示，我国甲状腺结节检出率超20%，乳腺增生性结节发病率高达70%。西医治疗以手术和药物为主，但存在创伤大、易复发等问题。

桑黄研究员·2025-02-21 16:44

蓝桥杯学习记录（2025.1.12）

语法要求C+STL库代码格式与语法基础//输出格式#includeusingnamespacestd;intmain(){charch='A';chars[]="hello";coutusingnamespacestd;constintN=1e5+9;//1e5=10的5次方inta[N];//数组大小为N的全局数组，下标为[0,N-1]，自动初始化为0（只要全局数组才会初始化为0）intmain

2301_78943228·2025-02-21 16:44

深入探索Apache ZooKeeper：关键技术学习与实践指南

本文将深入剖析ZooKeeper的技术内核，梳理其关键学习点，并结合实践场景给出学习与应用建议，帮助读者全方位掌握这一重要工具。

小码快撩·2025-02-21 16:43

蓝桥杯学习大纲

（致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们）在查阅了相当多的资料后，发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以，干脆自己整理一篇，欢迎大家补充！

ん贤·2025-02-21 16:10

【Python 语法】heapq 模块

堆的应用场景主要功能示例：使用`heapq`实现优先队列heapq是Python标准库中用于实现堆队列（heapqueue）算法的模块。

一杯水果茶！·2025-02-21 16:40

Linux学习笔记 - 3

Linux学习笔记-3本篇将介绍which、find、grep、echo、less、tail以及管道符|的使用。

Norvyn_7·2025-02-21 16:08

Linux学习笔记 - 6

Linux学习笔记-6本篇将介绍网络配置、传输工具、端口管理、进程管理、主机监控及环境变量相关命令。1.IP地址和主机名1.1IP地址作用：用于计算机之间的网络通信。

Norvyn_7·2025-02-21 16:08

微软发布量子芯片

这款芯片采用了全新的拓扑超导体材料，旨在解决量子计算中量子比特稳定性和错误率高的问题。一、量子计算的挑战与机遇量子计算利用量子力学原理，能够在某些计算任务上超越经典计算机的能力。

weixin_49526058·2025-02-21 16:38

大学生HTML期末大作业——HTML+CSS+JavaScript学校网站（成都大学）

HTML+CSS+JS【学校网站】网页设计期末课程大作业web前端开发技术web课程设计网页规划与设计文章目录一、网站题目二、网站描述三、网站介绍四、网站效果五、️网站代码六、️‍如何学习进步七、‍☠️

无·糖·2025-02-21 15:04

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同

路野yue·2025-02-21 15:32

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。

m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。

iiilloi·2025-02-21 15:01

ECharts漏斗图的使用详解

漏斗图(FunnelChart)是一种常用的图表类型，尤其适用于展示数据流转的过程或转化率（如销售漏斗、营销活动转化等）。

匹马夕阳·2025-02-21 15:00

【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS，代码实现

文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果：代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新（如搜索结果3所述），解决大角度旋转问题实现速度

MATLAB卡尔曼·2025-02-21 15:00

专栏简介：从入门到精通 JavaScript 1000例实战开发

目录专栏简介：从入门到精通JavaScript1000例实战开发专栏特色目标受众学习收获专栏目录：从入门到精通JavaScript1000例实战开发第一部分：JavaScript基础篇第二部分：JavaScript

小蘑菇二号·2025-02-21 14:59

三大平台云数据库生态服务对决

title:三大平台云数据库生态服务对决date:2025/2/21updated:2025/2/21author:cmdragonexcerpt:包含自动分片算法实现、跨云迁移工具链开发、智能索引推荐系统构建等核心内容

·2025-02-21 14:03

Python MoviePy库：视频处理与编辑的强大工具

程序员喵哥·2025-02-21 14:28

前端面试题---虚拟dom更新原理

2Diff算法：Vue比较新旧虚拟DOM，找到差异。3生成补丁：根据差异生成补丁（需要更新的DOM操作）。4应用补丁：将补丁应用到真实DOM，更新视图。5异步更新：Vue将更新操作异

*星之卡比*·2025-02-21 14:58

Vue 3最新组件解析与实践指南：提升开发效率的利器

跨层级组件通信三、性能优化实战1.惰性计算与缓存策略2.虚拟滚动与列表优化3.TreeShaking与按需引入四、总结作者：Aic山鱼|2025年2月17日作者推荐："近期我偶然邂逅了一个极为出色的人工智能学习平台

Aic山鱼·2025-02-21 14:27

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

【网络安全】零基础入门网络安全劝退指北

这些年最后悔的事情莫过于没有把自己学习的东西积累下来形成一个知识体系。后续我也会陆续的整理网络安全的相关学习资料及文章，与大家一起探讨学习。

网络安全指导员·2025-02-21 14:25

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

Spring全面详解：架构体系演变及其入门（学习总结）

文章目录架构体系演变背景单一应用架构垂直应用架构分布式服务架构流动计算架构入门配置文件yaml语法快速入门基本格式要求对象数组常量一些特殊符号使用yaml进行配置注解学习反射获取注解配置文件优先级存放目录

小夕Coding·2025-02-21 14:54

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。