视觉基础模型

小程序快速搭建线上预约线下陪玩伴游系统源码，打造便捷新体验

对于更复杂的需求，也可以考虑使用Java等后端开发语言，配合SpringBoot、SpringMVC等框架，提供全面的编程和配置模型。数据库：MySQL是常用的开源关系型数
·2025-01-17 15:52

Yii框架中的调试工具如何进行分析和调试应用程序

以下是一些主要的调试工具及其使用方式：一、Gii代码生成器Gii是Yii框架的代码生成器，可以自动生成Yii应用程序的代码，如模型、控制器和视图等。
ac-er8888·2025-01-17 15:48

加速 AI 训推：Lepton AI 如何构建多租户、低延迟云存储平台

LeptonAI是一款面向开发者的AI平台，旨在提供易用、高效且可扩展的基础设施能力。该平台适用于各种训练、推理需求，GPU充足，在保证高性能的同时，能够灵活应对不断变化的工作负载。
·2025-01-17 15:51

从线索到成交，CRM系统助力销售全流程绩效分析

这些数据被整合到一个统一的数据库中，为绩效分析提供了全面的基础。例如，销售易C
·2025-01-17 15:51

LeetCode 热题 HOT 100

算法学习路线推荐基础夯实：先过B站“灵茶山艾府”的“基础算法精讲”专栏，完成每一栏简介里的习题。每日精进：坚持每日一题，保持对算法的敏感度。系统提升：依次完成力扣Hot100、力扣150、
Dong雨·2025-01-17 15:48

数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS

往期推荐数仓入门：数据分析模型、数仓建模、离线实时数仓、Lambda、Kappa、湖仓一体-CSDN博客数仓常见名词解析和名词之间的关系-CSDN博客数据仓库及数仓架构概述-CSDN博客大数据HBase
青秋.·2025-01-17 15:17

火山引擎上线鸿蒙原生智能美化解决方案 轻松提升图形视频美化体验

随着移动互联网的快速发展，用户对图像和视频的美化需求日益增长，尤其是在拍照、直播、短视频等场景中，图像和视频的视觉质量、美颜效果以及内容创意性成为应用吸引用户的关键。
·2025-01-17 15:16

LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署

项目背景与概述LLaMA-Factory项目目标LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。
我就是全世界·2025-01-17 15:46

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）
云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

Java基础-常用API-Object类

继承是面向对象最显著的一个特性。继承是从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。Java是单继承语言，所有的类都有一个共同的父类，就是Object类。如果一个类没有用extends明确指出继承于某个类，其实它默认就继承Object类。Object类常见方法：Object()Object类的构造方法，这个没什么可说的。(非重点)registerNatives()
·2025-01-17 14:40

提示工程（Prompt Engineering）最全综述：本质、技术、最佳实践

在LLMs的世界里，一个精心设计的提示就如同一位经验丰富的向导，能够引领模型穿越复杂的信息海洋，找到用户心中的答案。
大模型之路·2025-01-17 14:13

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能
IT古董·2025-01-17 14:09

代码随想录算法训练营DAY56｜图论理论基础、98. 所有可达路径、深搜广搜基础

图论理论基础强连通图是在有向图中任何两个节点是可以相互到达在无向图中的极大连通子图称之为该图的一个连通分量。
阿緑·2025-01-17 14:38

数仓实践：如何优雅的设计DWS层？

数据建模无疑是重中之重，如果我们把指标比作树上的果实，那么模型就好
云 祁·2025-01-17 14:37

零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

无论是黑客攻击、勒索病毒、数据泄露，还是国家间的信息战，网络安全已经成为现代社会的基础设施之一。所以，首先要明白学习网络安全的重要性：你不仅是在学习技术，更多的是在为自己和他人的安全“筑城
黑客老哥·2025-01-17 14:07

技术十年-记录十年技术经历，2024年最新HarmonyOS鸿蒙面试自我介绍范文

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提
2401_84166672·2025-01-17 14:07

网站是怎么实现HTTPS访问的？SSL证书在中间起到什么作用？

HTTPS是在HTTP的基础上加上了SSL/TLS加密协议，可以加密客户端与服务器之间的数据，来确保信息的安全传输。下面是实现HTTPS访问的详细步骤和配置方法。
·2025-01-17 14:31

有趣的科学小实验

比如制作简易的火山爆发模型。准备一些小苏打、红色食用色素、洗洁精和醋。先在一个塑料瓶里放入小苏打、红色食用色素和洗洁精，然后倒入醋。只见瓶子里立刻冒出红色的泡泡，像火山爆发一样。
·2025-01-17 14:01

【C语言】结构体指针

结构体指针结构体基础知识注意对于成员的赋值结构体指针指向结构体变量的指针结构体指针与结构体成员指针用结构体指针引用结构体成员结构体基础知识初识结构体，可以先看这篇浅显易懂的文章结构体–基础篇所谓结构体，
釉色清风·2025-01-17 13:36

Harmony面试模版

.现状目前是在职还是离职，如果离职，从上一家公司离职的原因2.2.项目经验如果自我介绍工作项目经验讲的不够清楚，可以根据简历上的信息再进一步了解面试记录：3.鸿蒙技术问题3.1.ArkTS3.1.1.基础
学海无涯乐作舟·2025-01-17 13:06

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。
KeyPan·2025-01-17 13:35

安装指南：LLaMA Factory、AutoGPTQ 和 vllm

安装指南：LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm在本文中，我们将详细介绍如何安装LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm，这些工具在大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs
从零开始学习人工智能·2025-01-17 13:05

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom·2025-01-17 13:03

微服务-高级篇

2.理论基础3.部署与集成Seata4.Seata的四种模式5.Seata高可用三、分布式缓存1.Redis持久化2.搭建主从架构与哨兵模式3.RedisTemplate的哨兵模式4.Redis分片集群数据迁移
爪哇哇哇哇·2025-01-17 13:03

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常 改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-
YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

【JavaWeb阶段学习】三步学会JDBC知识点

(❁´◡`❁)您的点赞➕评论➕收藏⭐是作者创作的最大动力支持我：点赞+收藏⭐️+留言目录1、JDBC基础JDBC数据库连接JDBC实现增删改查JDBC代码规范化2、结果集2.1、结果集光标与元数据3、预处理
ss273·2025-01-17 13:02

嵌入式学习

#C语言基础#今天学习了输入输出函数（printf、scanf）、流程控制——选择结构（if语句）#输入输出函数#printf（）函数printf()函数为格式化输入输出函数，其函数原型为：intprintf
风华漫舞21·2025-01-17 13:31

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

Windows基础（端口篇）

一、Winodws简介Windows系统是美国微软公司研发的一套操作系统。以下是关于它的一些主要信息：发展历程早期阶段：1985年11月，微软推出Windows1.0，这是微软对个人电脑操作平台进行用户图形界面的首次尝试，但它并非一个完整的操作系统，只是基于MS-DOS的应用软件。1987年12月，Windows2.0发布，在用户界面和内存管理方面有了一些改进。这些早期版本在当时主要是作为图形化外
Parrot 安全小子·2025-01-17 13:30

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

Kubernetes:基础的架构

kubernetes的一个简单机构图形k8s主要分为两个大结构：1控制面：master是集群的大脑和心脏2数据面：worker主要在master的指挥下进行工作，也称之为nodekubectl是k8s的管理工具我们可以使用kubectlgetnode来查看节点的状态因为Master和Node的划分不是绝对的。当集群的规模较小，工作负载较少的时候，Master也可以承担Node的工作使用kubect
土豆凌凌七·2025-01-17 12:59

es查询大文本效率_Elasticsearch 技术分析（七）： Elasticsearch 的性能优化

javajava8java开发Elasticsearch技术分析(七)：Elasticsearch的性能优化硬件选择Elasticsearch(后文简称ES)的基础是Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中
weixin_39672296·2025-01-17 12:59

技术解析 | 云游戏在未来如何实现？

云游戏是一种以云计算、渲染及云传输为基础的游戏实现方式，与传统游戏区别在于游戏的运行在云端边缘计算节点上，而非用户本地终端上；用户本地终端通过网络接收云端边缘计算节点发送的数据进行游戏声音与画面的本地呈现
腾讯云音视频·2025-01-17 12:58

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

8个移动端适配技巧,兼容性问题减少90%

媒体查询处理不同尺寸4.1px边框问题解决方案5.安全区域适配6.图片适配方案7.横屏适配处理8.软键盘弹出处理1.使用viewport配置，确保完美视口移动端开发首先要设置正确的viewport，这是适配的基础
chenNorth。·2025-01-17 12:53

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference
鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

【Python 5】----Pytest接口自动化（实现基础的测试框架）

安装准备安装好pytest的环境及allure环境1.安装pytestpipinsatllpytest2.安装allure(需要确保安装了jdk环境）安装allure命令行：访问allure官网，下载allure2.13.5的安装包，将其bin路径添加进环境变量path中在cmd里面输入allureversion来进行版本的安装接口关键字封装定义：将接口测试过程中常用的操作和验证封装成可复用的关键
小帅没烦恼～·2025-01-17 12:51

学习HTML5总结（一）

目录Web的构成一、HTML——结构1、html基本的骨架和解释2、标签1、标签2、属性3、标签的分类4、实体字符5、列表6、超链接7、文件的路径3、选择器1、基础选择器2、复合选择器3、关系选择器4、
大学生努力学习·2025-01-17 11:20

web自动化测试基础（从配置环境到自动化实现登录测试用例的执行，vscode如何导入自己的python包）

接下来的一段时间里我会和大家分享自动化测试相关的一些知识希望大家可以多多支持，一起进步。一、环境的配置前提安装好了python解释器并配好了环境，并安装好了VScode下载的浏览器和浏览器驱动需要一样的版本号(只看大版本)。1、安装浏览器Chrome浏览器下载地址，点链接接后，根据自己的操作系统选择不同的版本，windows就下载win版本的，linux就下linux版本的。推荐大家下载stabl
小明学编程｀·2025-01-17 11:20

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

win32汇编环境,窗口程序中基础列表框的应用举例

;运行效果;win32汇编环境,窗口程序中基础列表框的应用举例;比如在窗口程序中生成列表框，增加子项，删除某项，取得指定项内容等;直接抄进RadAsm可编译运行。重点部分加备注。
一品人家·2025-01-17 11:18

其实数据分析，只是在筛选没有准备的人，写给正在求职的你们。。。

目录1求职者的窘境激烈的竞争环境高门槛的技能要求缺乏实践经验行业知识的欠缺2初学者如何建立自己的学习计划第一阶段：奠定理论基础（1-2个月）第二阶段：工具技能学习（2-3个月）第三阶段：实践项目参与（3
莫叫石榴姐·2025-01-17 10:07

如何学习Transformer架构

作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。
fydw_715·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

Python+Requests接口分层自动化测试框架

阅读本小节，需要读者具备如下前提条件：1.掌握一种编程语言基础，如java、python等。2.掌握一种单元测试框架，如java语言的testng框架、python的unittest框架。
丁鱼教育·2025-01-17 10:06

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

Java网络爬虫技术之路：从基础构建到实战应用

本文将带您踏上Java网络爬虫技术之路，从基础构建到实战应用，一步步揭开其神秘面纱。一、Java网络爬虫技术基础网络爬虫，又称网络蜘蛛或网络机器人，是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序
Yori_22·2025-01-17 10:05
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