误检率第20页

自动化测试-短信验证码处理

之前接触的的验证码都是图形验证码，可以借助图片识别来实现，不过识别率不太高后又研究绕过验证码实现登录。最近有遇到短信验证码的问题，网上看了有各种处理方法。

weixin_30719711·2025-02-01 12:11

软考-软件设计师(8)-系统开发与软件工程:UML、网络计划技术、软件过程模型、系统开发方法论、设计模式、敏捷开发、软件测试、软件质量保证、项目管理、开发工具、环路复杂性、数据库设计等高频考点

软件设计师上午选择题知识点、高频考点、口诀记忆技巧、经典题型汇总：软考-软件设计师(1)-计算机基础知识点:进制转换、数据编码、内存编址、串并联可靠性、海明校验码、吞吐率、多媒体等：软考-软件设计师(1

霸道流氓气质·2025-02-01 06:22

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

19 压测和常用的接口优化方案

压测的测试报告主要有以下几个方面:1.响应时间2.不同的线程压测的错误率,也叫失败率3.吞吐率(TPS)4压测情况下服务器的其他性能指标。如:网络层、代理(nginx)、CPU、缓存中间件的指标等。

40岁的系统架构师·2025-01-31 23:54

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

使用Python函数计算导数

导数是微积分中一个重要的概念，它可以描述函数在给定点的变化率。在Python中，我们可以使用各种数值计算库来计算导数。本文将介绍如何使用Python函数来计算导数，并提供相应的源代码。

NoABug·2025-01-31 23:21

ReactNative0.76版本发布，默认开启新架构

亮点默认启用ReactNative新架构ReactNativeDevTools更快的Metro分辨率BoxShadow和Filter样式属性重大变更移除

wayne214·2025-01-31 20:25

修改训练配置记录

1.learning_rate:作用:学习率。修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。

positive546·2025-01-31 18:42

Anaconda中安装gdal

同时，新建的环境的python最好使用3.7版本的，经本人试验这个版本容错率比3.9高。1、创建新的虚拟环境。具体见我的另

夏日麋鹿～·2025-01-31 15:20

35. 串口实验

Bit14为自动检测波特率使能位，为1的时候使能波特率自动检测。UART_U

lljss2020·2025-01-31 14:41

CSS中的响应式布局初识

响应式布局通常使用CSS媒体查询来调整页面布局以适应不同的屏幕尺寸和分辨率。下面我将通过一个简单的示例来讲解如何实现响应式布局。

匹马夕阳·2025-01-31 12:52

视频编码原理技术详解——H.266/VVC

H.266/VVC作为新的视频编码标准，提升了压缩率，支持HDR、全景视频、SCC屏幕内容编码等特性。

shengyin714959·2025-01-31 12:19

高效学习方法分享

底层的知识打牢了基础，越往上走，留存率就越高。金字

网络安全我来了·2025-01-31 10:27

软件工程概论试题三

一、单选1.需求确认主要检査五个方面的内容，其中那一项是为了保证文档中的需求不互相冲突(即不应该有相互矛盾的约束或者对同一个系统功能有不同的描述)。

minaMoonGirl·2025-01-31 09:23

bulk-seq数据和单细胞数据的联合分析

随着现在研究的不断深入，越来越多的情况需要我们对多种数据的联合分析，其中在单细胞没有出来之前，普通转录组（bulk-seq）的测序结果是非常多的，也解决了我们很多的生物学问题，单细胞技术的出现，更高分辨率的同时

追风少年ii·2025-01-31 09:50

中国大气湿度指数数据集（2003-2020）

数据集主要以tiff的格式存储，时间分辨率为

地球资源数据云·2025-01-31 04:07

Python——基于ERA5数据的饱和水汽压差（VPD）批量计算（Clausius-Clapeyron 克劳修斯-克拉伯龙关系）

一、前言之前我发布过基于CRU数据和Goff-Gratch公式计算VPD的博客，见下方：基于CRU数据计算VPD的博客但是，CRU数据的分辨率还是较为粗糙（0.5°×0.5°），而ERA5land数据集分辨率能很好地满足我的需求

雨宫芳树·2025-01-31 03:03

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

在深度学习模型训练中，最常见的是损失函数值和评估指标（如准确率、精确率、召回率等）的变化曲线。示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。

alankuo·2025-01-31 01:43

0.91英寸OLED显示屏一种具有小尺寸、高分辨率、低功耗特性的显示器件

0.91英寸OLED显示屏是一种具有小尺寸、高分辨率、低功耗特性的显示器件。

LS_learner·2025-01-30 21:44

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性

AI量金术师·2025-01-30 20:38

张雪峰谈计算机科学与技术院校,张雪峰讲过的，985高校合并史，实力大增专业更具特色！...

上世纪末，特别是在2000年前后，我国多地爆发了高校兼并潮，从此之后大学入学率开始大幅度增长。本文这10所985大学的合并，基本都是很成功的，因为大学合并，使得学校实力大为增强，竞争力也增加。

Audianer·2025-01-30 19:26

2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B：可持续旅游管理代码解析

importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt#定义遗传算法的参数POP_SIZE=100#种群大小GENS=500#迭代代数MUTATION_RATE=0.01#变异率CROSSOVER_R

2025年数学建模美赛·2025-01-30 17:40

图像基础知识入门【图像概念&不同图像格式】

1基础概念像素/分辨率像素(Pixel)：构成数字图像的最基本单位【小方块】像素是构成数字图像的最基本单位，是图像显示设备（如电脑屏幕、手机屏幕）上最小的可寻址的显示单元。

NPE~·2025-01-30 15:14

工业相机常用词语解释

面阵相机，是采用面阵图像传感器的相机，CMOS和CCD都有面阵相机，面阵相机的分辨率一行的宽度相比线阵相机会小很多，但是画面是整画幅的感应，一次成像的像素高度会比线阵相机大很多。同时程序开发上也相对简

机器视觉小小测试员·2025-01-30 13:02

FPGA 开发工作需求明确：关键要点与实践方法

例如，在设计一个用于图像识别的FPGA系统时，如果对图像分辨率、处理帧率、识别精度等需求没有清晰界定，

whik1194·2025-01-30 11:46

利用长尾关键词优化SEO策略提升网站流量的实用建议

长尾关键词一般指的是那些较长且具体的搜索词组，虽然搜索量相对较少，但通常具有更高的转化率和更低的竞争度。因此，理解和利用长尾关键词，将为提升网站流量提供了有效手段。

老陈头聊SEO·2025-01-30 10:10

定价策略详解

常用定价策略简述渗透定价：快速吸引客户，适用于新产品进入市场，但低价可能导致利润率低。撇脂定价：获取高额利润，适用于技术含量高的产品，但高价可能限制市场规模。

小小搬运工40·2025-01-30 02:12

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+MobileNetV2（2018）: 相比于 MobileNetV1 而言准确率更高，模型更小；

YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.MobileNetv2介绍摘要亮点优势3.MobileNetv2网络结构图4.yolov11-MobileNetv2yaml文件5.MobileNetv2代码实现6.MobileNetv2添加方式论文地址：MobileNetV2:InvertedResidua

算法conv_er·2025-01-30 02:42

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

上一篇介绍了10个检测AI率的在线工具。本篇来说说AI率到底是如何检测出来的？该如何有效降低论文的AI率？

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

AI技术赋能电商行业，引领变革

它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索

m0_74136676·2025-01-30 01:33

一文了解大数据概论

一.大数据概论1.1大数据概念大数据（bigdata）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

·2025-01-29 23:54

FFmpeg入门详解之70：获取音视频流信息(Metadata)

用FFmpeg获取视频流+音频流的信息（编码格式、分辨率、帧率、播放时长...）简介我们经常需要知道一个媒体文件所包含的媒体流的信息，比如文件格式、播放时长、码率、视音频编码格式，视频分辨率，帧率，音频属性等信息

福优学苑@音视频+流媒体·2025-01-29 21:28

电脑笔记本如何去选

电脑笔记本选配笔记产品的品牌和型号以及系列电脑的证件照电脑的简要配置一丶CPUi是酷睿英特尔R是锐龙CPU后缀英特尔的后缀锐龙的后缀核心线程数二丶显卡独立显卡显存四丶屏幕色域RGB红绿蓝尺寸屏幕对角线的长度分辨率刷新率屏幕的亮度色准产品的品牌和型号以及系列如联想小新

简知圈·2025-01-29 20:55

缓存失效算法

缓存失效算法主要是进行缓存失效的，当缓存中的存储的对象过多时，需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象，一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。

孜泽·2025-01-29 20:55

mysql 单表并发_mysql怎么支撑百万级并发-对于同一个表，MySQL支持多少个并发操作...

需要大量的内存，线程缓存命中率的下降，以及创建破坏线程的性能的提高——这个问题并不是特别大，重点是底层的mysql来瞬间处理这几百个

weixin_39878991·2025-01-29 19:41

【图像超分】论文复现：万字长文！Pytorch实现EDSR！代码修改无报错！踩坑全记录！适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-01-29 16:47

使用iperf测试设备的网络吞吐量

iperf简介iperf是一个基于Client/Server的网络性能测试工具，可以测试TCP，UDP和SCTP带宽质量，能够提供网络吞吐量信息，以及震动、丢包率，最大段和最大传输单元通统计信息，帮助我们测试网络性能

吐泡泡的咸鱼·2025-01-29 14:32

科普：为什么电脑软件字体小？如何通过属性修改DPI解决？——电脑软件界面字太小「解决方案」

在传统分辨率（如

不做超级小白·2025-01-29 13:56

智安护航：基于人工智能与物联网的智能车祸报警系统设计与实现

在车祸发生后，及时的报警和救援可以显著降低伤亡率和损失程度。然而，传统的车祸报警方式依赖于目击者或驾驶员的主动报警，存在延迟性和不可靠性。

IT源码大师·2025-01-29 11:30

单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）

相较于YOLOv4，YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像，以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上，我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-29 09:37

13软考高项，项目资源管理

团队建设有效性：1、技能提升；2、能力改进；3、离职率降低；4、凝聚力加强，公开学习和经验问题解决：识别问题，明确问题；问题拆解定义问题，调查，分析，解决，检查解决方案成功团队的特征：(1

LeonNo11·2025-01-29 08:55

瀑布式开发、快速原型开发、迭代式开发、螺旋式开发、敏捷式开发、DevOps开发的简介与对比

1.缺乏灵活性，难以应对需求变化；2.早期缺陷检

晓北斗NorSnow·2025-01-29 01:51

成绩统计（蓝桥云课）

请计算及格率和优秀率，用百分数表示，百分号前的部分四舍五入保留整数。输入描述输入的第一行包含一个整数n\(1\leqn\leq10^4)n(1≤n≤104)，表示考试人数。

盖世沈复.·2025-01-28 22:35

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块