计算值第14页

【JAVA进阶系列】进阶知识 -- Class类 getName()、getCanonicalName()、getSimpleName()、getTypeName()

方法的异同【1】getName()返回该类对象作为字符串表示的实体(类、接口、数组类、基本数据类型或void)的名称可以理解为返回的是虚拟机中Class对象的表示当动态加载类的时候，会用到该方法的返回值，

m0_74823658·2025-03-15 18:37

蓝桥杯历届试题正则问题(非dfs解决)

平台题目解析如果围绕着如何从左到右进行遍历更新那我觉得确实半天难以得到分数，但只要转念一想：我们如果是处理没有括号的正则计数，会发现非常的容易，那么我们找到一种方法：通过一个函数将一个括号范围内的正则表达式的最大值进行更新

C+G·2025-03-15 18:37

c++成绩排名

编写一个学生类，包含学号(string)、姓名(string)和成绩(double)三个私有属性，以及设置姓名、学号和成绩值，获得成绩值，输出姓名、学号和成绩等的公有成员函数。

vir02·2025-03-15 18:36

定义产品成功的核心指标都有哪些

这些核心指标包括用户满意度、用户留存率、净推荐值（NPS）、客户终身价值（CLV）、活跃用户数（MAU/DAU）、客户获取成本（CAC）等。

·2025-03-15 18:05

非对称加密算法——SIDH加密算法

JavaSIDH算法解析理论背景1.1后量子密码学随着量子计算机的发展，传统公钥密码体系（如RSA、ECC）面临被Shor算法破解的风险。

·2025-03-15 18:34

OTSU算法（大津算法）理解&代码

OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。

当代女大学生·2025-03-15 18:32

OpenCV学习(二十一) ：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()

OpenCV学习(二十一)：计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents

Leon_Chen0·2025-03-15 17:59

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。

大模型老炮·2025-03-15 17:28

OTSU算法（大津算法）

Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。

天行者@·2025-03-15 17:28

让 Deepseek 写一个计算器（网页）

完整代码简单计算器body{font-family:Arial,sans-serif;display:flex;justify-content:center;align-items:center;height

—Qeyser·2025-03-15 17:27

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

PyTorch 中的维度操作详解

维度操作是PyTorch中非常重要的功能，常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。1.维度的概念回顾一个二维张量（矩阵）的形状是(行数,列数)。

萝卜小白·2025-03-15 17:26

torch.logical_and()方法

torch.logical_and()计算给定输入张量的元素逻辑AND。

CodeWang_NC·2025-03-15 17:56

QT基础 QPropertyAnimation简单学习

它通过改变对象的属性值来创建动画效果，可以实现平移、旋转、缩放等动画效果。QPropertyAnimatio

路奇怪·2025-03-15 17:55

门控循环单元（GRU）

GRU通过减少门控机制的数量，提高了计算效率，同时在很多任务上性能与LSTM相近。GRU由两个主要的门组成：重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。

six.学长·2025-03-15 17:54

CSS中粘性定位

给元素设置posttion:sticky即可实现粘性定位.可以使用left,right,top,bottom四个属性调整位置,不过最常用的是top值.2.粘性定位的参考点在哪里?

~废弃回忆 �༄·2025-03-15 17:23

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

【SpringMVC】常用注解：@RequestParam

required：默认值为true.标识当前的参数是必须携带的，如果前端没有携带该参数，就会报404的异常。如果是false就是不必须的de

字节源流·2025-03-15 17:23

【SpringMVC】常用注解：@RequestBody

2.属性required描述是否有请求体，默认值为true。当取值为true时，get请求方式会报错。如果取值为false，get请求得到的是null。

字节源流·2025-03-15 17:23

CSS:不设定高度的情况,如何让flex下的两个元素的高度一致

css.container{display:flex;/*启用flex布局*/align-items:stretch;/*默认值，子元素高度会拉伸到一致*/}.item{/*不

25号底片~·2025-03-15 16:52

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。

yuanpan·2025-03-15 16:52

html字段最大长度限制,html input 限制输入的长度并提示的方法

html中input标签的value值的长度理论上应该是2^32(数据来源于资料，没有测试过)，但为了防止一些input的输入数据过长来做一些限制，该如何实现呢？

朱佳顺·2025-03-15 16:21

Windows下工作组架构和域架构

工作组架构的网络工作组架构网络也被称为对等网络（peertopeer）域架构网络工作组架构网络域架构网络网络内每台计算机地位平等，资源和管理分散在各个计算机上网络内分为域控制器和成员服务器，如果有多台域控制器

weixin_33728708·2025-03-15 16:21

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六

编程星辰海·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介：玩手机检测的重要性与技术挑战驾驶员玩手机检测是智能交通安全领域的核心课题。根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以

喵了个AI·2025-03-15 16:48

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

准确率（Precision）和召回率（Recall）

计算公式：Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中：TP（TruePositive

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

强化学习-Chapter2-贝尔曼方程

强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…

Rsbs·2025-03-15 16:47

太速科技-基于3U VPX的 Jetson Xavier NX GPU计算主板

基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板一、产品概述基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板，是AI人工智能的低功耗计算平台，是LINUX环境下软件开发等的理想工具，

北京太速科技股份有限公司·2025-03-15 16:47

静态顺序表

顺序表和链表(之后的文章会详解)实际上都是线性表，是因为他们的逻辑存储关系都是线性的，只是因为在计算机内存中存储的方式(物理存储结构)不同。

有梦想的电信狗·2025-03-15 15:15

软件2.0的无服务器计算架构

《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。

AI天才研究院·2025-03-15 15:13

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-15 15:42

关于函数的形参是实参的拷贝的理解

因为我刚刚明白了一点东西首先来个函数和调用//传值//按照值的方式传参,将来编译器会生成实参的拷贝voidSwap(intleft,intright){cout<<&left<<''<<&right<<

nihuhui666·2025-03-15 15:09

动态路由RIP的总结

动态路由所有路由器运行相同的路由协议,之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.

nihuhui666·2025-03-15 15:39

OSPF总结

OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2

nihuhui666·2025-03-15 15:39

字典遍历时不能修改字典元素

foriina:ifa[i]==0:dela[i]print(a)报错RuntimeError:dictionarychangedsizeduringiteration字典在迭代时改变了因为要删除的是值为

nihuhui666·2025-03-15 15:38

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？

随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。

AI大模型学习不迷路·2025-03-15 15:35

代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列

题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列

失序空间·2025-03-15 14:33

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发

我们将通过一个实际的案例——分布式计算任务调度系统，来展示如何在HarmonyNext平台上实现高效的任务调度。1.项目概述1.1目标开发

·2025-03-15 14:31

Alibaba Cloud Linux V3 新版发布，以安全为基石，为阿里云ECS九代实例注入 AI 新动力

在当今快速发展的云计算时代，企业和开发者们不断寻求更高效、更安全的解决方案来支持其业务的增长和创新。

·2025-03-15 14:30

【eNSP实战】配置NAPT（含动态NAT）

拓扑图要求：10.0.1.10和10.0.1.11这两个地址给内网计算机做NAPT使用设置地址如图所示AR1接口配置interfaceGigabitEthernet0/0/0ipaddress10.0.1.1255.255.255.0

敲键盘的Q·2025-03-15 13:27

长文本、知识库、微调对比

司南锤·2025-03-15 13:56

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

即使在服务器端，部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。

（initial）·2025-03-15 13:24

element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动

问题分析：elementUI无论是显示列还是隐藏列，都需要重新计算单元格的高和宽，然后再进行重新渲染。抖动的出现是因为这个过程被直接反馈到了页面上。解决办法：可以使用element中

zuo-yiran·2025-03-15 13:51

鸿蒙HarmonyOS实战开发：TypeScript-类型推论【基础篇】

这种推断发生在初始化变量和成员，设置默认参数值和决定函数返回值时。大多数情况下，类型推论是直截了当地。后面的小节，我们会浏览类型推论时的细微差别。最佳通用类型当需要从几个表达式中推断类型时候，会

蜀道衫QAQ·2025-03-15 12:45

数据结构 -- 字符串

字符串串的定义串，即字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为S=‘a1a2a3a4’（n≥0）其中，S是串名，单引号括起来的是字符序列是串的值；ai可以是字母、数字或是其他字符；

_安晓·2025-03-15 12:43

数据架构与机器学习：如何构建智能系统

1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。

AI天才研究院·2025-03-15 11:41

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