训练及实践

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？
小小小小祥·2025-01-19 15:40

DynamicDatasource动态数据源实现及使用

文章目录动态数据源DynamicDatasource简介源码分析ThreadLocal和AbstractRoutingDataSourceDynamicRoutingDataSourceDynamicDatasource快速开始项目结构Maven依赖application.yml配置文件sql脚本动态加载数据源动态切换数据源手动实现核心类`DataSourceContextHolder`核心类`D
m0_74825074·2025-01-19 15:09

微信小程序之单选框

本文将介绍小程序中单选框的特点和作用及相应示例。一、单选框的特点和作用特点：单一选择：用户只能选择一个选项，适合于互斥项的选择。
ch_s_t·2025-01-19 14:06

【学习总结|DAY027】JAVA操作数据库

本文将详细介绍JDBC、MyBatis及SpringBoot配置文件相关知识，并给出实用代码示例。
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY028】后端Web实战(部门管理)

本文将围绕Tlias智能学习辅助系统的后端开发展开，详细阐述从开发准备工作到各部门管理功能实现，以及日志技术应用的全过程，为开发者提供全面的实践参考。
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY025】JAVA-WEB基础

本文将详细介绍SpringBootWeb开发的基础知识，涵盖从入门程序搭建到HTTP协议解析，再到分层解耦实践等内容，助力读者快速上手。
123yhy传奇·2025-01-19 14:02

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。ASPICE（AutomotiveSPICE）是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准，旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-
亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

软考信安22~网站安全需求分析与安全保护工程

1、网站安全威胁与需求分析1.1、网站安全概念网站安全主要是有关网站的机密性、完整性、可用性及可控性。网站的机密性是指网站信息及相关数据不被授权查看或泄露。
jnprlxc·2025-01-19 13:28

python 清空表格_python 清空表数据库表

《Greenplum5.0最佳实践》迁移数据使用Gptransfer使用Gptransfer命令迁移一个Greenplum数据库集群中的数据到另一台集群(metradata,data)gptransfer
weixin_39989190·2025-01-19 13:57

python print中文不对齐问题（特殊字符、混合字符不对齐问题）的解决

目录效果展示及解决方案问题分析解决方案个人感悟效果展示及解决方案下方左图为问题展示，右图为解决效果适用范围：中文英文特殊字符的混合字符串解决代码defis_chinese(uchar):#判断当前字符是否为中文字符
还是想睡觉zzz·2025-01-19 12:52

ASPICE 4.0 和 ASPICE 3.1 区别

新的基准要求反映了软件工程最佳实践的发展。2.评分范围:ASPICE3.1的分数范围为0到33,ASPICE4.0的分数范围开放式,没有上限。
上海力顾ASPICE·2025-01-19 12:21

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最
马拉AI·2025-01-19 12:48

ChatGPT原理及其应用场景

ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT，全名ChatGenerativePre-trainedTransformer，是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理
编程小郭·2025-01-19 11:47

HTTP 500错误：服务器内部错误，原因及解决方案

HTTP500错误概述定义及特点HTTP500错误是一种通用的服务器端错误状态码，表示服务器在处理请求时遇到无法处理的错误1。这种错误通常源于服务器端的问题，如代码错误、配置问题或资源不可用1。
HoRain云小助手·2025-01-19 11:47

2006-2020年 区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算

中国区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算2006-2020年.z.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89919914中国区域经济高质量发展
小王毕业啦·2025-01-19 11:16

ChatGPT 在旅游和酒店服务中的实践应用

本文将探讨ChatGPT在旅游和酒店服务中的实践应用，并讨论其优势、挑战和未来发展。引言随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransform
计算机小陈·2025-01-19 11:16

基于Docker官方php:5.6.40-fpm镜像构建支持66个常见模组的php5.6.40镜像

实践说明：基于RHEL7(CentOS7.9)部署docker环境(23.0.1、24.0.2)，所构建的php5.6.40镜像应用于RHEL7-9(如AlmaLinux9.1)，但因为docker的特性
沉思的归零者·2025-01-19 11:44

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。
nk妹妹·2025-01-19 11:43

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

一、密码学概述部分：1、什么是密码体制的五元组。五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。密码：按特定法则编成，用以对通信双方的信息进行明、密变换的符号。换而言之，密码是隐蔽了真实内容的符号序列。就是把用公开的、标准的信息编码表示的信息通过一种变换手段，将其变为除通信双方以外其他人所不能读懂
耿礼勇·2025-01-19 11:40

OEM软件产品拆解及运营思路分享

“我们从OEM软件服务商的核心产品来入手体验，看看他们如何为SaaS厂商从“顾问咨询—交易成单—软件实施—上线交付”的流程缩短为“顾问咨询—交易成单—监管验收””大家对OEM（OriginalEquipmentManufacturer，贴牌生产）并不陌生，从硬件产品来讲，以富士康为代表的OEM厂商打破了企业自身缺少品牌，无法做大做强的瓶颈；从软件产品来讲，开始有OEM软件服务商加入为SaaS厂商做
钰见SaaS·2025-01-19 10:09

Java实现归并排序算法详解及优化

引言归并排序（MergeSort）是一种有效、稳定且常用的排序算法，尤其在处理大规模数据时表现良好。本文将详细讲解如何使用Java实现归并排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨归并排序的优化方法，以进一步提高其性能。归并排序算法的原理归并排序是一种分治算法，它将数组分成两个子数组，分别对两个子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个有序数组。算法步骤
捕风捉你·2025-01-19 10:08

ShardingSphere 注意事项

在使用ShardingSphere时，需要特别注意一些关键点和最佳实践，以确保系统的稳定性、可扩展性、性能和易维护性。
冰糖心158·2025-01-19 10:06

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

本文将深入解析DeepSeekV3的技术原理、主要功能、性能表现及应用场景，带您全面了解这款新一代AI模型。
that's boy·2025-01-19 10:35

Feign的原理及概念

1.什么是FeignFeign是Netflix开发的声明式、模板化的HTTP客户端，Feign可帮助我们更加便捷、优雅地调用HTTPAPI。Feign可以做到使用HTTP请求远程服务时就像调用本地方法一样的体验，开发者完全感知不到这是远程方法，更感知不到这是个HTTP请求。SpringCloudOpenFeign对Feign进行了增强，使其支持SpringMVC注解，从而使得Feign的使用更加方
CocoaAndYy·2025-01-19 10:04

数据分析及应用：经营分析中的综合指标解析与应用

目录1.市场份额（MarketShare）2.客户获取成本（CustomerAcquisitionCost,CAC）3.客户生命周期价值（CustomerLifetimeValue,CLV）4.客户留存率（CustomerRetentionRate,CRR）5.净推荐值（NetPromoterScore,NPS）6.转化率（ConversionRate）7.平均订单价值（AverageOrderV
莫叫石榴姐·2025-01-19 10:01

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

简明docker快速入门并实践方法

简明docker快速入门并实践方法前言：1.什么是Docker？
宇宙计算机·2025-01-19 09:52

Nacos深度剖析：配置及高可用方案全攻略

文章目录第1章Nacos服务端配置参数1.1全局参数1.2Naming模块参数1.3Config模块参数1.4CMDB模块参数第2章NacosClient配置参数2.1通用参数2.2Naming客户端2.3Config客户端第3章Nacos单机与集群3.1Nacos端口介绍3.2容器常用属性配置第1章Nacos服务端配置参数对于Server端来说，一般是设置在{nacos.home}/conf/a
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

Golang map实现原理及源码分析

本文涉及到的源码版本为GoSDK1.16.11、map的基本结构map是Golang中的一种常用数据结构，其本质上是一种哈希表，类似于java的HashMap以及Python的字典(dict)，是一种存储键值对(Key-Value)的数据结构。一般的Map会包含两个主要结构：数组：数组里的值指向一个链表链表：目的解决hash冲突的问题，并存放键值而在Golang中，解决hash冲突的不是链表，而是
Aeiu·2025-01-19 08:42

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？
kcarly·2025-01-19 07:39

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响

从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长，博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复，请大家谅解~编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式：理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系
༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 07:09

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码系统展示【2025最新】基于大数据+大屏可视化+Python+D
计算机学姐·2025-01-19 07:03

网络安全面试题及经验分享

本文内容是i春秋论坛面向专业爱好者征集的关于2023年面试题目和答案解析，题目是真实的面试经历分享，具有很高的参考价值。shiro反序列化漏洞的原理Shiro反序列化漏洞的原理是攻击者通过精心构造恶意序列化数据，使得在反序列化过程中能够执行任意代码。Shiro是一个Java安全框架，提供了身份验证、授权、加密和会话管理等功能。其中，Shiro的序列化功能可以将对象序列化为字节流，以便在不同的系统之
网安墨雨·2025-01-19 06:01

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机
翔翔子1号·2025-01-19 06:30

Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析

AnsysFluent流体仿真计算分析、算法及硬件配置AnsysFluent是目前国际上比较流行的商用CFD(ComputationalFluidDynamics,计算流体力学)软件包求解器，在美国的市场占有率为
深度学习服务器·2025-01-19 06:59

隐私计算实训营 第三讲:隐私计算框架及架构

目前世面上没有绝对优势的技术路线，所以隐语从完备性，开放性，独立性这3个角度考虑方案1.产品层产品定位：通过交互友好的可视化页面，降低终端用户使用成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本所以根据产品定位，隐语产品类型分为白屏产品（定位1）和黑屏产品（定位2）黑屏产品：secretflow、库的形式2.算法层层级分类产品名称简介使用方式算法层隐私计算算法PSI隐私求教白屏：可视化功能黑屏：sec
weixin_39707995·2025-01-19 06:28

2-2-18-16 QNX系统架构之自适应分区

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:57

2-6-1-1 QNX编程入门之进程和线程（四）

系统官方的文档英文原版资料“GettingStartedwithQNXNeutrino:AGuideforRealtimeProgrammers”为参考，翻译和逐句校对后，对在QNX操作系统下进行应用程序开发及进行资源管理器编写开发等方面
星原飞火·2025-01-19 06:27

2-2-18-15 QNX系统架构之高可用性

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:26

2-2-18-7 QNX 系统架构-动态链接

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:56

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

数据入湖的前提条件：数据标准 之 数据质量评估

下面从底层原理、详细步骤及背后原因进行全面解析。1.为什么需要数据质量评估？1.1确保数据可靠性含义：数据质量直接影响分析结果和业务决策，低质量数据会导致错误的模型输出或策略失败。
goTsHgo·2025-01-19 05:20

Java 大视界 -- Java 微服务架构在大数据应用中的实践：服务拆分与数据交互（一）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-19 05:20

C语言 17个问题及回答

1.说一下static关键字的作用Static的中文意思是静态的，用于引入静态变量，静态变量有静态局部变量和静态全局变量1.静态局部变，在函数中使用static引入并初始化一个变量，重复调用函数，变量的值不会初始化而是会累积。2.静态全局变量，在文件头部引入一个静态变量，这个变量不允许被其他文件调用，只允许在该文件内使用。原理：静态变量存储在静态存储区而不是栈上。这个存储区在程序开始时被分配，并在
军训猫猫头·2025-01-19 05:48

解析一体式IO与分布式IO：从架构到应用

明达技术将为您介绍一体式IO和分布式IO在架构及应用层的主要区别，帮助您更好地理解这两种技术。
明达技术·2025-01-19 05:18

Spring boot 集成分布式定时任务

Springboot集成分布式定时任务定义及作用在分布式定时任务中，需要一种机制来确保同一任务在不同的服务实例中不会同时执行，这就是分布式定时任务锁的作用。
沉默,王二·2025-01-19 05:48
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