计算机视觉之深度学习第14页

python自动化交易_用Python寫自動交易程式的入門平台: Quantopian

很多會寫程式的人開始踏入投資或金融市場後，都會有種想要寫程式來自動進行交易的衝動，但大多是不知道從何入門而不了了之。最近有個新平台Quantopian大大簡化了開發交易策略的難度。

weixin_39614657·2025-02-21 10:24

Qt添加链接库总结

针对遇到过的问题记录如下备忘，同时也希望能为更多开发者朋友提供前车之鉴。二基础知识简介：2.1关于lib和dll的区别如下：(1)lib是编译时用到的，dll是运行时用到的。

糯米藕片·2025-02-21 10:50

AI 驱动的自动化测试：从代码到报告的全面解读

随着人工智能（AI）的兴起，尤其是在深度学习、自然语言处理（NLP）和智能决策算法方面的突破，AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。

测试者家园·2025-02-21 09:43

视觉分析之边缘检测算法

9.1Roberts算子Roberts算子又称为交叉微分算法，是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取图像img=cv.im

Erekys·2025-02-21 09:42

智能汽车安全实战：车联网威胁检测从入门到精通（含CAN总线/OTA/深度学习完整代码实现）

车联网安全威胁检测实战：从CAN总线到OTA的全链路攻防解析（附完整Python代码）一、车联网安全威胁现状与挑战随着智能网联汽车渗透率突破60%，车端ECU数量超过150个，车载通信接口增加至8种以上，攻击面呈现指数级增长趋势。2023年某知名车企曝出的OTA升级漏洞导致50万辆汽车面临远程控制风险，凸显车联网安全检测的紧迫性。二、车联网安全检测技术框架2.1威胁检测架构设计classVehic

Coderabo·2025-02-21 08:04

58同城深度学习推理平台：基于Istio的云原生网关实践解析

在当今数字化时代，深度学习技术的快速发展为各行各业带来了革命性的变化。作为国内领先的分类信息网站，58同城一直致力于通过技术创新提升服务质量和用户体验。

ITPUB-微风·2025-02-21 07:01

蓝桥杯备考：搜索算法之排列问题

#include#includeusingnamespacestd;intn,k;constintN=20;vectorpath;boolst[N];voiddfs(){if(path.size()==k){for(autoe:path){cout>n>>k;dfs();}

无敌大饺子 1·2025-02-21 07:01

内容中台重构智能服务：人工智能技术驱动精准决策

通过整合自然语言处理、知识图谱构建与深度学习算法三大技术模块，该架构实现了从数据采集到决策输出的全链路智能化。

清风徐徐de来·2025-02-21 07:30

给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践

作者信息：文本出自熵简科技NLP算法团队，团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术，为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案，包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等

熵简科技Value Simplex·2025-02-21 06:26

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测，对于一些与时间相关的问题，例如气象、股票市场走势等，时间序列预测具有非常重要的应用价值

代码编织匠人·2025-02-21 06:54

利用深度学习进行汇率预测：LSTM与Transformer模型的应用实践

第一部分：数据收集与准备1.1数据集介绍1.2数据准备第二部分：使用LSTM模型进行汇率预测2.1数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4结果可视化第三部分：使用Transformer模型进行汇率预测3.1数据序列化3.2Transformer模型构建3.3模型训练与评估3.4结果可视化结论引言外汇市场是一个充满波动性的金融市场，吸引了众多交易者和投资者。为了做出明智的决策，预测

人工智能_SYBH·2025-02-21 06:53

ABAP面向对象之工厂模式（Factory Pattern）

概述工厂模式（FactoryPattern）是Java中最常用的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。在工厂模式中，我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。介绍定义一个创建对象的接口，让其子类自己决定实例化哪一个工厂类，工厂模式使其创建过程延迟到子类进行。解决的问题主要解决接口选择的问题。何时使用：我们明确

南南阿爸·2025-02-21 06:52

计算机信息检索在医学中的应用,探索医学文献检索在医学期刊编辑中的重要性及应用...

医学文献检索论文独家整理10篇之第三篇：探索医学文献检索在医学期刊编辑中的重要性及应用摘要：经济的发展推动了社会进步，计算机技术的出现和发展使人们对医疗、科技、政治等各个领域有了更加全面的认识和了解。

黄恒乐·2025-02-21 05:46

使用shell脚本运行python程序

在训练深度学习模型时，为了解放生产力，避免手动调参等，一般写成shell脚本的形式，执行一次shell就可以把所有的python程序给运行完毕。

GiantGo·2025-02-21 05:15

3 款 IPTV 宝藏软件，畅享电视节目自由！

轻巧灵动的“我的電視·〇”对于追求个性化观影体验的看官们而言，这款开源播放器堪称上佳之选。其设计理念紧扣“简洁易用”，让我们能够轻松上手。

wang6531·2025-02-21 04:37

哪吒之魔童闹海票房破百亿背后原因

1.1剧情与主题吸引力《哪吒之魔童闹海》的剧情与主题吸引力是其票房破百亿的重要因素之一。剧情吸引力：影片延续了前作《哪吒之魔童降世》的故事线，但又进行了全新的拓展。

南风过闲庭·2025-02-21 04:06

FaceSwap——人脸的自动交换或替换

一、FaceSwap介绍FaceSwap是一款开源的深度学习应用程序，旨在实现人脸的自动交换或替换。

爱研究的小牛·2025-02-21 04:05

Deepseek整合SpringAI

Deepseek：高性能的深度学习推理框架，用

java技术小馆·2025-02-21 03:41

【MyBatis】处理数据库字段名和Java实体类的属性名不一致的5种方法

方法1：SQL别名AS在SELECT语句中设置列别名（这是一个基本的SQL特性）可以强行使之匹配。

卡文迪许的引力常量·2025-02-21 02:30

C语言pta程序设计---实验四（1、循环结构之for语句）

7-1sdut-C语言实验-A+BforInput-OutputPractice(Ⅳ)YourtaskistoCalculatea+b.输入格式:YourtaskistoCalculatea+b.输出格式:Foreachpairofinputintegersaandbyoushouldoutputthesumofaandbinoneline,andwithonelineofoutputforeac

.又是新的一天.·2025-02-21 02:57

sql注入之python脚本进行时间盲注和布尔盲注

一、什么是时间盲注和布尔盲注？答：时间盲注是攻击者通过构造恶意sql语句利用sleep()等延迟函数来观察数据库响应时间差异来进行推断信息和条件判断。如果条件为真，数据库会执行延时操作，如果为假则立即返回。响应时间较短。SELECTIF(1=1,SLEEP(5),0);如果条件为真、数据库会暂停5s如果条件为假、数据库会立即返回布尔盲注通过观察数据库返回的不同响应（如真或假）来推断信息。攻击者构造

温柔小胖·2025-02-21 01:24

Swift之深入解析KeyPaths的工作原理 | CSDN创作打卡

一、前言自从Swift刚开始就被设计为是编译时安全和静态类型后，它就缺少了那种经常在运行时语言中的动态特性，比如Objective-C,Ruby和JavaScript。举个例子，在Objective-C中，我们可以很轻易的动态去获取一个对象的任意属性和方法，甚至可以在运行时交换它们的实现。虽然缺乏动态性正是Swift如此强大的一个重要原因，它帮助我们编写更加可以预测的代码以及更大的保证了代码编写的

weixin_41165271·2025-02-21 01:49

r语言面板数据回归_R语言之回归分析

回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，下列表格向我们展示了回归的不同类型以及其用途。本章为R语言回归分析之上部分，主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归的语言编程示例，以及检验回归分析中统计假设的方法。回归类型用途简单线性用一个量化的解释变量来预测一

你的麦克疯·2025-02-21 01:19

为AI聊天工具添加一个知识系统之113 详细设计之54 Chance：偶然和适配之2

本文要点要点祖传代码中的”槽“（占位符变量）和它在实操中的三种槽（占据槽，请求槽和填充槽，实时数据库（source）中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量）是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构”和“求实所据的机器特征”（元数据仓库OLAP的三个行式并行服务进程锚定配形-限定变量）来精确锚定ETL任务绑定中的这个绑定到底是，谁和谁的什么绑定（资源存储库随着ETL的

一水鉴天·2025-02-21 00:15

CTF解题技能之MISC基础（持续更新）

CTF解题技能之MISC基础文章目录CTF解题技能之MISC基础前言一、文件类型识别二、文件分离1.binwalk分离2.foremost分离3.dd4.fcrackzip5.010editor总结前言本篇主要介绍杂项基础题目的知识点以及所需的工具以及案例

l2xcty·2025-02-21 00:43

咱们一起学C++ 第二百四十八篇之C++中的向上类型转换与拷贝构造函数

咱们一起学C++第二百四十八篇之C++中的向上类型转换与拷贝构造函数大家好呀！我一直觉得学习是一件很有趣的事，尤其是像C++这种功能强大又有点复杂的编程语言。

一杯年华@编程空间·2025-02-21 00:42

Kafka消息服务之Java工具类

注：此内容是本人在另一个技术平台发布的历史文章，转载发布到CSDN；ApacheKafka是一个开源分布式事件流平台，也是当前系统开发中流行的高性能消息队列服务，数千家公司使用它来实现高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序。Kafka可以很好地替代更传统的消息代理。消息代理的使用原因多种多样（将处理与数据生产者分离开来、缓冲未处理的消息等）。与大多数消息系统相比，Kafka具有更好的吞

不会飞的小龙人·2025-02-20 23:05

简识MQ之Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ传递机制

四种主流消息队列（Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ）的生产者与消费者传递信息的机制说明，以及实际使用中的注意事项和示例：1.ApacheKafka传递机制模型：基于发布-订阅模型，生产者向主题（Topic）发送消息，消费者订阅主题并消费消息。核心流程：生产者将消息发送到Kafka集群的Broker，根据分区策略（如轮询、哈希）将消息写入对应的分区（Partition

天天向上杰·2025-02-20 22:29

贪心之P8669 [蓝桥杯 2018 省 B] 乘积最大

文章目录前言一、例题二、题目分析三、代码解答前言分享每日一题之洛谷P8669[蓝桥杯2018省B]乘积最大提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、例题二、题目分析题意：在N个数中取K个数，使这

筏.k·2025-02-20 22:25

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

·2025-02-20 21:26

Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结

Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了，这里概述一下：下载iso制作启动U盘，按f2进入安装，选择语言，键盘布局english，ubuntuserver安装，DHCP自动配置网络（问题1），代理服务器我们没填，配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/，磁盘分区（问题2），设置服务器密码，安装ssh远程工具，重启reboot。可参

蜡笔小祎在线学习·2025-02-20 21:49

探寻专业猎板之选

在电子产业蓬勃发展的当下，PCB（印制电路板）作为电子产品的关键组成部分，其打样质量对于产品的研发和后续生产至关重要。对于众多电子工程师和企业而言，寻找一家可靠的PCB打样厂商是一项重要且具有挑战性的任务。那么，PCB打样究竟哪家好呢？接下来，让我们从多个维度来探讨这一问题，并深入了解猎板PCB在其中的表现。一、品质保障是基石优质的PCB打样，首先体现在品质上。从原材料的选择到生产工艺的把控，每一

lboyj·2025-02-20 21:19

“深入浅出”系列之QT：（10）Qt接入Deepseek

项目配置：在.pro文件中添加网络模块：QT+=corenetworkAPI配置：将apiUrl替换为实际的DeepSeekAPI端点将apiKey替换为你的有效API密钥根据API文档调整请求参数（模型名称、温度值等）功能说明：使用QNetworkAccessManager处理HTTP请求自动处理JSON序列化/反序列化支持异步请求处理包含基本的错误处理扩展建议：添加更完善的错误处理（HTTP状

我真不会起名字啊·2025-02-20 20:13

Hadoop之HDFS的使用

HDFS是什么：HDFS是一个分布式的文件系统，是个网盘，HDFS是一种适合大文件存储的分布式文件系统HDFS的Shell操作1、查看hdfs根目录下的内容-lshdfsdfs-lshdfs://hadoop01:9000/url在使用时默认是可以省略的，因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性可以写成：hdfsdfs-ls/还有一版旧版写

想要变瘦的小码头·2025-02-20 20:43

PHP 安全与加密：守护 Web 应用的基石

一、PHP安全之殇——SQL注入攻

来恩1003·2025-02-20 20:12

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。

金外飞176·2025-02-20 19:36

python爬虫Selenium库详细教程_python爬虫之selenium库的使用详解

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！2.2访问页面2.3查找元素2.3.1单个元素下面

嘻嘻哈哈学编程·2025-02-20 19:33

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1

985小水博一枚呀·2025-02-20 19:02

YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进

YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。

金外飞176·2025-02-20 18:58

银行排队问题之单队列多窗口服务[天梯赛 -- 栈和队列]

文章目录题目描述思路AC代码题目描述输入样例9020115161210105103301831253123输出样例参考文章思路队列模拟存储结构：使用结构体，存储每一个客户的到达时间和处理时间==（最大为60，大于60的，按60处理）==；用两个数组分别存储每一个窗口的办理人数和该窗口结束上一次处理的时间点具体流程：由于题目给定的顾客顺序是按照时间先后，因此我们顺序处理即可1.依次遍历每一个窗口，用

苏慕TRYACE·2025-02-20 18:51

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

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·2025-02-20 17:20

深度学习环境配置——Anaconda安装

目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond

tyyhmtyyhm·2025-02-20 17:46

动态规划之背包问题--python版本

动态规划之背包问题–python版本问题已知一个最大量的背包，给定一组给定固定价值和固定体积的物品，求在不超过最大值的前提下，能放入背包中的最大总价值。

我是小码搬运工·2025-02-20 17:16

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算，从而提高效率。一、动态规划求解原理适用范围：问题需要具备3个性质———最优子结构、子问题重叠、无后效性。最优子结构指问题最优解包含其子问题的最优解，是使用动态规划的基本条件。三要素：状态、阶段、决

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

ArcGIS二次开发之WPF中控件的使用

WPF中ArcGIS控件的使用WPF中插入ArcGIS控件Winform控件上嵌套使用WPF控件WPF中插入ArcGIS控件在WPF中引用ArcGIS的控件需要使用WindowsFromsHost，具体用法如下：添加引用：WindowsFormsIntegration和system.windows.formWpf.xaml中后台代码中：publicAxMapControlMapControl=ne

ShirmyMao·2025-02-20 17:15

FakeApp 技术浅析（一）

1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。

爱研究的小牛·2025-02-20 17:09

DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案

deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法

爱吃青菜的大力水手·2025-02-20 17:09

动态规划之背包问题的Python实现

目录1.问题描述2.动态规划之网格法3.python实现1.问题描述题目来源于《算法图解》第9章练习题9.2，如下图所示。

名侦探debug·2025-02-20 16:08

探索单片机世界的音乐之旅 —— 51单片机简易电子琴项目解析

51单片机实战之简易电子琴项目，正是专为此而生的一盏明灯。它不仅是技术实践的绝佳示例，更是每一位电子爱好者发掘硬件音乐潜能的钥匙

蔡松宽·2025-02-20 16:38

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