蓝桥杯试题集：训练

获取指定的python库安装路径

DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案，知识星球：“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持！
Xian-HHappy·2025-02-25 19:48

MySQL 8 公用表表达式（CTE）—— WITH关键字深入用法

一、前言公用表表达式（CTE）是一个命名的临时结果集，它存在于单个语句的范围内，可以在该语句中引用，可能多次。对于逻辑复杂的SQL，可以大大减少临时表的数量，提升代码的可读性、可维护性。
gmHappy·2025-02-25 19:45

细说向量化知识库

大多数LLM依赖其训练数据来回答问题，但它们的知识是静态的，无法实时更新。
CCSBRIDGE·2025-02-25 18:41

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护

一、AI安全核心风险矩阵风险类型典型场景技术影响数据投毒训练数据被恶意篡改模型准确性下降模型窃取黑盒攻击获取模型参数知识产权泄露对
金外飞176·2025-02-25 18:09

CentOS 7上升级GCC

方法一：使用devtoolset升级GCCdevtoolset是RedHat提供的一组工具集，包含较新的GCC版本。以下是升级步骤：安装devtoolset仓库：首先，确保系统已启
豆芽脚脚·2025-02-25 17:32

PTA 数据结构与算法题目集（中文）

一：数据结构与算法题目（中文版）7-2一元多项式的乘法与加法运算(20分)7-3树的同构(25分)7-4是否同一棵二叉搜索树(25分)7-6列出连通集(25分)(详解)7-7六度空间(30分)7-8哈利
天天向上的菜鸡杰！！·2025-02-25 16:54

Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集

简介简介：提出一种新的MMGAN架构，使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享，高度共享的生成器（通过混合权重反映）捕获分布的公共方面，而非共享的生成器捕获独特方面。论文题目：MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（混合成员生成对抗网络）会议：IEEEInternationalConferenceonIm
这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:18

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B
Maker~·2025-02-25 15:18

阅读笔记：ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Task

PretrainingTask-AgnosticVisiolinguisticRepresentationsforVision-and-LanguageTasksContribution提出ViLBERT模型（twostreamsmodel），由两个BERT结构分别对text和image进行学习，通过cross-attention进行信息交流，在两个预训练任务
Araloak·2025-02-25 14:44

网络工程师干货：TCP/IP协议大全

TCP/IP协议集包括许多协议，其中最重要的是传输控制协议(TCP)和因特网协议(IP)。这些协议定义了数据如何在网络上进行传输和接收，为网络设备提供了通信的规则和标准。
wljslmz·2025-02-25 14:13

用于获得一个pb文件的所有节点名称

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueDec1818:31:1320181、model_dir为模型路径文件夹，model_name为模型名称（自定义非如alexnet等训练实际名称
@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

异配图对比学习24整理

数据集介绍：大类数据集名称pyg‘cora’，‘citeseer’，‘pubmed’，‘cornell’，‘texas’，wisconsin’,flickr,reddit,actoryandexchameleon_filtered
mumukehao·2025-02-25 14:37

DeepSeek预测2030年：全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成，金融、医疗等专业渗透率超 70%

对未来的发展进行多维度预测，涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域：一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构（MoE）和算法优化，以OpenAI1/70的训练成本实现同等性能
未来AI编程·2025-02-25 13:03

易语言udp服务器广播,易语言UDP测试源码

易语言UDP测试源码系统结构:监听子程序,输出文本,取字节集和,UDP发送,UDP发送线程,UDP连发PING,TCP连发PING,服务器1发送数据,客户1发送数据,TCP发送线程,数据到达,=====
weixin_39600823·2025-02-25 13:01

Selenium 与 Coze 集成

基本概念Selenium：是一个用于自动化浏览器操作的工具集，支持多种浏览器（如Chrome、Firefox等），能够模拟用户在浏览器中的各种操作，如点击、输入文本、选择下拉框等，常用于Web应用的自动化测试
小赖同学啊·2025-02-25 13:30

高压输电线故障检测数据集 YOLO 格式

数据集介绍高压输电线故障检测数据集是一个专为电力行业AI模型训练设计的高质量数据集，支持YOLO格式的方框标注，适用于目标检测任务。数据集特点图像数量：1912张高质量图像，涵盖多种场景和光照条件。
幽络源小助理·2025-02-25 12:27

TypeScript与JavaScript的区别

可能我们已经注意到，TypeScript是JavaScript的超集，那么它到底比JavaScript多了些什么？为什么我们要选择TypeScript，而不仅仅是写普通的JavaScript呢？
·2025-02-25 12:31

YOLOv10（训练完全版更新）

YOLOv10目前还不支持项目上的硬件板使用，等待后续。requirements.txt中已更新（torch版本更新了，提高了些精度）（我新加入了其他库）torch==2.0.1torchvision==0.15.2onnx==1.14.0onnxruntime==1.15.1pycocotools==2.0.7PyYAML==6.0.1scipy==1.13.0onnxsim==0.4.36on
小远披荆斩棘·2025-02-25 07:56

Redis哨兵模式（sentinel）学习总结及部署记录（主从复制、读写分离、主从切换）

一、sentinel哨兵模式介绍Sentinel(哨兵)是用于监控redis集
coding996·2025-02-25 06:47

Golang从入门到精通

课程概述Golang从入门到精通，本课程以学习Golang语言开发互联网产品为目标，从基础理论知识入手，详实地讲解Golang语言的开发方法与技巧，并通过大量的线上训练，带领同学们全面掌握服务端高并发、
Wxhzy930120·2025-02-25 06:13

为什么DeepSeek必须开源（以及它为何不会打败OpenAI）

这家中国AI实验室训练出了R1——一款开
新加坡内哥谈技术·2025-02-25 05:12

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

掌握MLOps：训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控，并从DevOps采用最佳实践。
真智AI·2025-02-25 05:11

使用Diffusion Models进行图像超分辩重建

目录贡献概述动机方法详解模型训练论文贡献概述这项研究提出了一种基于扩散逆过程的新图像
沉迷单车的追风少年·2025-02-25 04:32

联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径

联邦学习框架通过分布式模型训练机制，有效破解医疗机构间的数据壁垒，使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战，传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

芯麦GC8418：高性能数字音频信号接收与转换电路

此外，该芯片集
青牛科技实业01·2025-02-25 03:23

项目上传github步骤

例如：gitcommit-m"添加了新的训练模型"3.推送更改到远程仓库然后
虾饺爱下棋·2025-02-25 03:51

java spring项目_通过设置Spring Java Format插件集来保持Java项目的“ Spring”风格

认识SpringJavaFormat插件集！该工具已于今年5月发布，当前版本为0.0.6。
diluan6799·2025-02-25 02:46

SAM应用：医学图像和视频中的任何内容分割中的基准测试与部署

医学图像和视频中的任何内容分割：基准测试与部署目录摘要：一、引言1.1SAM2在医学图像和视频中的应用二.结果2.1数据集和评估协议2.2二维图像分割的评估结果三讨论四局限性和未来的工作五、方法5.1数据来源和预处理
烧技湾·2025-02-25 02:42

oracle插补缺失日期,SQL 填补缺失的日期

类似的行集常用于生成汇总报表。例如，你想计算每个月新入职的员工人数，只要某个年份有新同事入职，则列出该年度内每个月的数字。
四勾 4J·2025-02-25 01:40

【AI-38】为什么开源的是预训练好的模型权重，而不是预训练模型呢？

开源预训练好的模型权重而不是整个预训练模型，主要有以下几方面原因：知识产权与商业考量保护核心技术与数据：模型开发者可能希望保护模型的某些核心技术细节、独特算法或私有数据，这些是模型的关键竞争力所在。
W Y·2025-02-25 01:38

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

大数据：大规模数据集（如LFW、MegaFace）提升模型泛化能力。硬件加速：GPU、TPU等加速计算，提升实
mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
jackispy·2025-02-25 01:36

使用 DeepSeek 和 Streamlit 构建 AI 驱动的 SQL 查询应用程序

介绍随着数据继续呈指数级增长，高效查询大型数据集仍然是一项挑战。如果您只需用简单的英语提出问题并自动生成SQL查询，会怎么样？
知识大胖·2025-02-25 01:06

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

一、鸢尾花数据集1.1利用sklearn库导入
溪海莘·2025-02-24 23:57

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

我们从一组标注员编写的提示以及通过OpenAIAPI提交的提示开始，收集了一个数据集，其中包含标注员展示的期望模型行为，利用这些数据通过监督学习对GPT-3进行微调。
·2025-02-24 23:50

Kali系统：渗透测试与安全审计的利器

Kali系统：渗透测试与安全审计的利器引言：Kali系统——黑客与安全专家的首选平台在网络安全领域，Kali系统以其强大的功能和丰富的工具集，成为了渗透测试和安全审计的首选平台。
伟大无须多言·2025-02-24 23:24

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合

探索Omniglot：一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集，用于机器学习模型的训练和评估。
宋溪普Gale·2025-02-24 22:46

cap4：YoloV5的TensorRT部署指南（python版）

专栏文章目录：《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1：TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2：1000分类的ResNet的TensorRT部署指南（python版）cap3：自定义数据集训练
我是一个对称矩阵·2025-02-24 21:14

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

模型训练：使用训练数据对模型进行训练。模型评估：使
go5463158465·2025-02-24 20:06

EntityFrameCore DbFirst 迁移

EntityFrameCore-DbFirstNuget引入程序集Microsoft.EntityFrameworkCoreMicrosoft.EntityFrameworkCore.SqlServerMicrosoft.EntityFrameworkCore.SqlServer.DesignMi
鹿人甲丁·2025-02-24 20:32

基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统

步骤1：环境配置安装依赖库：安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集：收集训练用的多个人脸图像（每个用户至少几十张）将图像按用户分类存放在data/
reset2021·2025-02-24 19:29

工业级无人机手持地面站技术详解

工业级无人机手持地面站是无人机系统的核心组成部分，它集控制、通信、数据处理于一体，为无人机的安全飞行和任务执行提供全面支持。
无人机技术圈·2025-02-24 19:56

软考高项备考技巧

分阶段备考：将备考过程分为不同的阶段，如基础学习阶段、强化训练阶段和冲刺复习阶段。每个阶段都有明确的学习目标和任务，确保备考过程有条不紊。
chengxuyuan1213_·2025-02-24 19:26

Meta官宣Llama3：迄今为止最强大的开源大模型

此版本具有经过预训练和指令微调的语言模型，具有8B(80亿)和70B(700亿)参数，可以支持广泛的用例。Llama3在各种行业基准上展示了最先进的性能，并提供了新功能，包括改进的推理能力。
·2025-02-24 19:09

第G9周：ACGAN理论与实战

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch
OreoCC·2025-02-24 18:50

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

从零开始：如何训练自己的AI模型在人工智能的世界里，训练一个属于自己的AI模型，就像是在培养一个新生儿。你需要耐心、技巧，以及对数据的深刻理解。
Evaporator Core·2025-02-24 18:20

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

DeepSeek-V3DeepSeek-R1模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练
moton2017·2025-02-24 18:47

P3405 [USACO16DEC] Cities and States S题解

为了训练奶牛们的智力，FarmerJohn在谷仓的墙上放了一张美国地图。地图上表明了每个城市及其所在州的代码（前两位大写字母）。由于奶牛在谷仓里花了很多时间看这张地图，他们开始注意到一些奇怪的关系。
互联网的猫·2025-02-24 18:17

汇编的使用总结

一、汇编的组成1、汇编指令（指令集）数据处理指令:数据搬移指令数据移位指令位运算指令算术运算指令比较指令跳转指令内存读写指令状态寄存器传送指令异常产生指令等2、伪指令不是汇编指令，但是可以起到指令的作用
￥ 多多￥·2025-02-24 17:40
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