自适应带宽核密度估计

本地部署大语言模型-DeepSeek

DeepSeek-R1-32B配置配置项规格要求CPU16核以上（如AMDRyzen9950）内存96GB硬盘960GB显卡24GB+显存（如RTX40
NightReader·2025-03-03 15:36

MySQL 索引介绍

支持引擎：Memory引擎显式支持，InnoDB通过自适应哈希索引（内部自动管理）隐式支持。局限性：哈希冲
Su米苏·2025-03-03 10:28

Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读

AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化（GHR）框架核心公式与传统方法对比2.2自适应迭代重加权
青铜锁00·2025-03-03 03:30

.Net Core HttpClient处理响应压缩

之前在群里有人问道过，现在的网络带宽这么高了还有必要在服务端针对请求进行压缩吗？确实，如今分布式和负载均衡技术这么成熟，很多需要处理高并发大数据的场景都可以通过增加服务器节点来进行。但是，在资
溪源More·2025-03-03 00:10

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

主要组件卷积层：是CNN的核心组件，由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动，通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
浪九天·2025-03-02 21:19

【性能优化】uni-app小程序中swiper-item图片预加载

项目场景：在开发壁纸小程序的时候遇到这样一个场景，通过壁纸缩略图页面跳转至壁纸大图页面，需要一次载入的图片太多，这样就需要swiper里需要很多swiper-item，如此一来渲染的时候就会很消耗性能和网络带宽
Hugh106·2025-03-02 20:09

MRI学习第一章-核磁共振物理基础（二）

核磁共振物理基础原子核系的静磁化强度磁化强度矢量的弛豫过程T1T_1T1T2T_2T2组织弛豫的决定因素Bloch方程NMR谱线特性原子核系的静磁化强度前面讨论单个原子核的核磁共振情形，实际上实验样品中含有大量的原子核
看星河的兔子·2025-03-02 20:35

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

鸿蒙轻内核M核源码分析系列二一 05 文件系统FatFS

可以参考之前的系列文章，《鸿蒙轻内核M核源码分析系列十九MuslLibC》中介绍了相关的接口，那些接口会调用VFS文件系统中操作接口，然后进一步调用FatFS文件操作接口。
愿天堂没有996·2025-03-02 07:45

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

对于图像处理而言，这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用：卷积操作是通过滑动窗口（卷积核）与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。
abments·2025-03-02 06:05

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

卷积核的初始化随机初始化：在大多数情况下，卷积核（滤波器）的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种：均匀分布初始化：权重从一个均匀分布中抽取值。
abments·2025-03-02 06:05

d2550性能 服务器,长得像I3的ATOM终于诞生了，D2550 ITX小板性能实测

看到设备管理器中CPU信息的那一刻，乍一看还以为是4核。就算不是4核，也是双核四线程......哥顿时兴奋了，ATOM时隔多年，已经变得这么威猛了吗？我入的小板型
薄辉·2025-03-02 05:32

浅谈流媒体技术在无线网络中的应用

对于下载方式而言，由于大文件往往需要大量的存储容量，同时受到网络带宽的限制，下载常常会花数分钟甚至
chenjie19891104·2025-03-02 05:27

【云原生进阶之数据库技术】第二章-Oracle-使用-3.4.2-Oracle Active Data Guard调优

以下是一些关键的调优领域和建议：1.网络连接与日志传输优化：带宽与延迟：确保主备数据库之间的网络连接具有足够的带宽和低延迟，以减少日
江中散人·2025-03-02 00:21

【硬件设计】DDR与HBM的功能、区别及未来发展分析

自1998年DDR1问世以来，其技术迭代至DDR5，带宽从2.1GB/s（DDR1）提升至6.4Gbps（DDR5），同时电压从2.5V降至1.1
RunningCamel·2025-03-01 20:22

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift
点云学习·2025-03-01 19:18

[特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化：知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]

文章信息题目：LogitStandardizationinKnowledgeDistillation论文地址：paper代码地址：code年份：2024年发表于CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏（KD）中的一个关键问题：传统KD方法假设教师和学生模型共享一个全局温度参数（temperature），这导致学生模型需要精确匹配教师模型的logit范围和方差。这种假设不仅限制了学生模型的性能，
☞黑心萝卜三条杠☜·2025-03-01 19:48

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
万事可爱^·2025-03-01 18:43

（图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框）

ksize（可选）：使用的Sobel核大小，默认为3。返回值：经过Sobel算子处理后的图像，通
GWY_uu·2025-03-01 17:08

【北京迅为】iTOP-RK3568OpenHarmony系统南向驱动开发-第5章 UART接口运作机制

瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC，采用22nm制程工艺，搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。
北京迅为·2025-03-01 14:19

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题，从而导致分割网络的性能下降--遇到的问题在本文中提出了一个区域感知融合网络（RFNet），它能够自适应和有效利用多模态的数据进行组合进行肿瘤分割
不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

安防监控 PoE 交换机解决方案

安防监控PoE交换机解决方案以太网光纤交换机，可以7x24小时对园区进行全面性的监控，满足安防网络化、智能化、高清化的发展的方向，具有高可靠、高质量、高带宽、可管理、可扩展等特性，可以多介质、长短距离的传输
suzhou_speeder·2025-03-01 12:35

嵌入式边缘计算：融合创新与未来展望

阐述了其低延迟、高可靠性、节省带宽、隐私保护和高效节能等技术特点。接着介绍了关键技术，包括嵌入式系统设计、边缘计算架构、通信技术和数据分析与处理技术。
嵌入式大圣·2025-03-01 12:59

liunx基本操作

查看当前用户环境变量envcat/proc/cpuinfo查看有几个逻辑cpu,包括cpu型号cat/proc/cpuinfo|grepname|cut-f2-d:|uniq-c查看有几颗cpu,每颗分别是几核cat
峰过林·2025-03-01 05:35

瑞芯微RK安卓Android主板GPIO按键配置方法，触觉智能嵌入式开发

由触觉智能PurplePiOH鸿蒙开发板演示，搭载了瑞芯微RK3566四核处理器，树莓派卡片电脑设计，支持安卓Android、开源鸿蒙OpenHarmony、Linux多系统，适合嵌入式开发入门学习。
Industio_触觉智能·2025-03-01 04:25

神卓 S500 异地组网设备实现监控视频异地组网的详细步骤

设备与环境准备硬件清单主设备：神卓S500异地组网路由器×1子设备：神卓S500或兼容设备×N（需通过官网认证）监控设备：支持RTSP/ONVIF协议的NVR、摄像头网络要求：各网点需稳定联网（推荐上传带宽
u010905359·2025-03-01 03:17

DeepSeek入门：安装与配置

3.1系统要求硬件要求DeepSeek的硬件要求因模型版本而异，以下是不同版本的硬件要求：DeepSeek-R1-1.5B：CPU：最低4核（推荐Intel/AMD多核处理器）内存：8GB+硬盘：3GB
梦落青云·2025-03-01 01:08

软件测试丨计算机视觉场景下的边缘计算与测试场景

带宽节省：本地处理数据，降低对云端带宽的依赖。隐私保护：敏感数据在本地处理，减少泄露风险。离线能力：在网络不稳定时仍能运行。2.计算机视觉中的边缘计算应用实时目标检测与
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-28 22:52

谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调？手把手教你进阶AI玩家

让我们来探索如何使用LoRA（低秩自适应）和Unsloth来优化DeepSeek-R1的微调，实现更快、更具成本效益的训练。
硅基创想家·2025-02-28 22:51

联核CPD10平衡重型无人AGV叉车产品介绍/参数/优势/应用场景

产品介绍联核科技CPD10无人AGV叉车以其高精度导航与定位、强大的负载能力、灵活的行驶性能以及持久续航能力脱颖而出。
m0_66581510·2025-02-28 18:23

Mysql 主从集群同步延迟问题怎么解决

网络与硬件资源优化网络环境优化：检查主从服务器之间的网络连接，确保网络稳定且带宽充足，降低网络延迟和丢包率。可以通过更换高性能网络设备、优化网络拓扑结构等方式来实现。
涛粒子·2025-02-28 12:35

【Multipath网络层协议】MPTCP工作原理

例如，一台笔记本电脑同时连接了Wi-Fi网络和以太网网络，当使用MPTCP进行数据传输时，它可以将数据分别通过Wi-Fi和以太网这两条不同的路径发送到目标服务器，从而充分利用两条链路的带宽。
码上为赢·2025-02-28 10:18

神经网络中的Adam

它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。
化作星辰·2025-02-28 08:01

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。
化作星辰·2025-02-28 07:53

opencv 自适应阈值

需要安装扩展库opencv-contrib-pythonCV_class.pyimportcv2importnumpyasnp#importserialimportos,sysfromdatetimeimportdatetimeimport_threadimportthreadingimporttimeimportwin32ui#只有windows能用.#fromCV_classimport*de
虚假程序设计·2025-02-28 05:10

DeepSeek开源周第二弹：DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来？

传统方案在跨节点传输时带宽利用率不足50%，延迟高达300μs以上。
曦紫沐·2025-02-28 04:03

大模型替代程序猿？不可能，绝对不可能！进化路线来了来！！！

二、核心目标建立大模型后端开发技术认知图谱构建可验证的工程项目实践体系形成持续跟踪技术演进的方法论三、持续关注的核
XiaoDuofCSDN·2025-02-28 03:48

H100生成式AI效能跃升指南

本文将从芯片架构创新出发，首先解析第四代TensorCore如何通过FP8精度支持与动态指令调度机制，实现矩阵运算效率的指数级提升；继而探讨显存子系统在带宽扩容与智能缓存分配上的突破，揭示其突破生成式AI
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

与此同时，自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略，在病理
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

腾讯海外轻量服务网络质量下降原因和解决方法

方案一:GAME加速.方案二:使用优质带宽的中转服务器方案三:让你的服务器提供方帮你一站式解决问题腾讯海外轻量服务网络质量下降原因和解决方法问题背景从21年开始,腾讯云的海外轻量服务器就因为价格低质量好
云产品销售·2025-02-28 01:31

YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果

YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏）目录一、ASFF模块介绍ASFF网络结构图：ASFF的创新点主要包括：作用原理优势二、核心代码三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块1.首先在ultraly
Ai缝合怪YOLO涨点改进·2025-02-27 23:19

在 Ubuntu 22.04 上搭建 Dify 应用的完整指南

一、环境准备1.系统要求Ubuntu22.04LTS最低配置：2核CPU/4GB内存/20GB硬盘推荐配置：4核CPU/8GB内存/40GB硬盘2.更新系统sudoaptupdate&&sudoaptupgrade-ysudoap
jdfklaakjsdf·2025-02-27 23:16

pytorch阶段性总结2

importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel
Colinnian·2025-02-27 23:41

【模块】AKConv卷积模块

ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制：限定在局部窗口内，限制了从其他位置捕获信息的能力；卷积核固定大小
dearr__·2025-02-27 22:10

【解读】核密度图

def：what核密度估计（KernelDensityEstimation，简称KDE）是一种用来估计随机变量概率密度函数的非参数方法实现：（库函数）howimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt
dearr__·2025-02-27 22:09

在Ubuntu系统上部署Dify（开源大语言模型应用开发平台）

系统上部署Dify（开源大语言模型应用开发平台）环境准备Dify部署接入本地模型（如Ollama）安装Ollama运行模型并接入Dify环境准备系统要求Ubuntu20.04/22.04，建议CPU≥2核，
[shenhonglei]·2025-02-27 22:09

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法

传统的腿足机器人采用基于模型的控制器，该方法依赖精确动力学建模（如ZMP控制），存在参数调优困难以及环境扰动鲁棒性差，而采用端到端的强化学习方法，则将建模的任务交给了强化学习模型自主构建，这增加了模型对环境变化的自适应性
shichaog·2025-02-27 22:05

软件供应链安全工具链研究系列—RASP自适应威胁免疫平台（下篇）

在“软件供应链安全工具链研究系列—RASP自适应威胁免疫平台-上篇”中我们提到了RASP工具的基本能力、原理以及工具的应用场景，了解到了RASP工具在各场景下发挥的价值。
DevSecOps选型指南·2025-02-27 21:54

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。
周玄九·2025-02-27 17:54

DeepSeek开源周合集

周一：FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持
Vip.Gong·2025-02-27 14:03
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