轻量神经网络

Apache Paimon：开启实时湖仓存储新时代

随着企业业务的不断发展和数据量的急剧增长，

大数据AI智能圈·2025-03-26 19:06

我的DW个人网站设计——安徽宣城6页HTML+CSS+JavaScript

盒子的使用方法，如盒子的嵌套、浮动、margin、border、background等属性的使用，外部大盒子设定居中，内部左中右布局，下方横向浮动排列，大学学习的前端知识点和布局方式都有运用，CSS的代码量也很足

@蜡笔小新星·2025-03-26 18:30

蜜雪冰城配方揭秘~

蜜雪冰城的秘密配方，我们都知道蜜雪冰城以其超高性价比和美味饮品俘获了无数粉丝的心，肯定也会有一些伙伴好奇其配方,所以今天把藏在网盘中的内容进行分享出来~如浓缩咖啡项目内容原料咖啡粉、95°C热水操作标准1.量取

探索软件库-崛起之星·2025-03-26 18:30

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

库内加工的几个关键点

这类加工方式不改变产品的总数量，但管理时需准确记录加工件数，以统计工作量、成本，并区分已加工与未加工产品，避

·2025-03-26 16:10

Lua语言的Web开发

Lua语言的Web开发：探索高效轻量的解决方案引言随着互联网的快速发展，Web开发已经成为一个炙手可热的领域，各种编程语言也纷纷涌现出来，以满足不同的开发需求。

段清渊·2025-03-26 16:40

常用的数据校验方法

适用范围：简单的数据量极小的通讯。3.奇偶校验ParityCheck实现方法：在

Ae86老王头·2025-03-26 16:07

Java Spring Cloud应用全栈性能优化指南

本文将全面介绍针对JavaSpringCloud应用的全栈性能优化方案，涵盖应用层、系统层和JVM层，旨在显著提升应用的吞吐量，降低延迟，增强系统的稳定性和响应能力。

weixin_30777913·2025-03-26 15:00

李雅普诺夫第二法求解思路及例题

这是一个目录李雅普诺夫稳定性分析解题步骤例题1.考虑系统2.考虑系统习题习题1.考虑系统习题2.考虑系统习题3.考虑系统习题4.考虑系统李雅普诺夫稳定性分析一些概念：能量函数：是一个大于等于0的量，在数学上可以用一个二次型函数来描述

yangjh542426·2025-03-26 14:58

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv(SpatialandChannelreconstructionConvolution)是一种旨在减少卷积神经网络中特征冗余的新型卷积操作

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step

短剧萌·2025-03-26 13:18

5个减少网络延迟的简单方法

缓慢的连接会导致游戏延迟量令人无法接受。这可能会破坏流媒体服务或视频会议，并通常会给每个人带来烦恼。了解延迟区分导致连接缓慢的三个可能原因非常重要。这些原因通常被视为可以互换–吞吐量、带宽和延迟。

·2025-03-26 12:32

2025年恒指投资新风口：解析大粤国际期货的科技赋能招商战略

2025年全球资本流向新趋势‌根据国际清算银行最新报告，亚洲衍生品市场交易量同比上涨23%，其中恒生指数期货凭借T+0机制与高波动特性，成为算法交易者与量化团队布局重点。

11435-62125·2025-03-26 11:09

纳指期货投资热，大粤国际期货招代理正当时？【2025年技术流解析】

Fintech_Developer==‌**技术栈**‌==：Python/APIs/区块链---##一、2025年纳指期货市场趋势根据CMEGroup最新数据，纳斯达克100指数期货日均成交量突破

11435-62125·2025-03-26 11:09

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su

今天又是学习·2025-03-26 10:23

深度学习中常见的权重参数初始化方法

问题：对于深度神经网络来说，这种方法不可取。因为如果所有权重都初始化为相同的值（如零），所有神经元在每一层的输出和梯度都会相同

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

第三十五篇缓慢变化维（SCD）全类型解析与应用实战指南

Type0（保留原始值）2.Type1（覆盖旧值）3.Type2（新增记录）4.Type3（新增字段）5.Type4（历史表分离）6.Type5（微型维度）7.Type6（混合型）三、扩展实现模式1.全量快照

随缘而动，随遇而安·2025-03-26 09:19

ETL 自动化：提升数据处理效率与准确性的核心驱动力

随着数据量的爆炸式增长

谷云科技RestCloud·2025-03-26 08:46

搜广推校招面经三十

Y1nhl·2025-03-26 08:44

基于ssm的车辆故障管理系统

1.背景介绍1.1车辆故障管理的现状与挑战随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车保有量逐年攀升，随之而来的车辆故障问题也日益突出。

AI天才研究院·2025-03-26 08:42

Spring Boot 3.2性能优化：响应速度提升50%方案

通过电商系统、物联网平台、金融交易系统三大高并发场景的实战案例，详解线程池配置、JVM参数调优、SQL执行计划优化等15项关键技术，助您实现平均响应时间从300ms降至150ms以下，系统吞吐量提升3倍的工业级优化效果

知识产权13937636601·2025-03-26 08:37

AI人工智能原理与Python实战：Python机器学习库介绍

随着数据量的增加，以及计算能力的提升，人工智能技术的发展得到了巨大的推动。机器学习是人工智能的一个子领域，它旨在让计算机自动学习和理解数据，从而进行决策和预测。

AI天才研究院·2025-03-26 07:02

koa常用中间件

//koa更轻量，很多都没内置//koa-static静态服务器//koa-router路由//koa-bodyparser解析post请求参数//koa-cors跨域//koa-session会话//

向画·2025-03-26 07:29

iOS：GCD信号量、同步、异步的使用方法

信号量的详细用法，可以用此方法进行队列管理-(void)dispatchSignal{//crate的value表示，最多几个资源可访问dispatch_semaphore_tsemaphore=dispatch_semaphore_create

zzialx·2025-03-26 07:29

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围（通常是[0,255]）转换到一个标准化的范围（通常是[-1,1]或[0,1]），同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

Android音视频开发入门（1）基础概要

它被设计用来大幅度地降低音频数据量。利用MP3，将音乐以1：10甚至1：12的压缩率，压缩成

2401_85730347·2025-03-26 05:45

C++ 字面量深度解析：从基础到实战进阶

在C++开发中，字面量（Literal）不仅是基础语法的一部分，更是提升代码可读性、安全性和性能的关键工具。

belien·2025-03-26 05:14

H100赋能生成式AI算力革新

根据公开测试数据，H100在生成式AI模型的训练场景中，相比前代产品实现了6倍的吞吐量跃升，单卡可支持每秒4PB量级的张量处理能力。这一技术演进不仅显著缩短了千亿参数模型的开发周期，更

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

AQS的理解

#AQS是什么AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是Java中的一个非常重要的并发编程框架，它提供了一个基于FIFO队列的阻塞锁和相关的同步器（例如信号量、事件等）的框架。

自由与自然·2025-03-26 04:08

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

部分用户反馈负面但数据表现正向，是否全量发布

当部分用户反馈负面但数据表现正向时，决定是否全量发布应综合考虑负面反馈的原因分析、用户群体定位、长期用户体验影响、数据的可持续性和风险控制策略。其中，负面反馈原因分析尤为重要。

·2025-03-26 03:47

2小时完成1天工作量？有了这款Axure移动端元件库，设计如此简单

高保真原型设计已成为验证创意、优化体验的关键环节。Axure作为专业原型设计工具，凭借其强大的交互能力广受青睐。下面推荐的这款Axure移动端高保真动态交互元件库，凭借500+精心设计的组件与模板，可以满足你产品原型设计的需要，各类模版页面为你提供设计参考。该元件库分为界面模板和基础组件两大模块：界面模板涵盖电商、社交、金融、教育等主流场景，提供首页、详情页、支付流程等完整页面原型，减少重复设计。

招风的黑耳·2025-03-26 03:58

OpenAI突袭发布三款语音模型：GPT-4o STT/TTS实测详解 + 应用推荐 + 接入指南

再次上演“深夜惊喜”，悄无声息地开了一场直播，推出了三款全新的语音模型：️gpt-4o-transcribe（语音转文本STT，标准版）️gpt-4o-mini-transcribe（语音转文本STT，轻量版

AI筑梦师·2025-03-26 02:52

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

【多线程】JUC(java.util.cuncurrent)

文章目录1.Callable接口2.ReentrantLock(可重入锁)3.Semaphore(信号量)4.CountDownLatch5.线程安全的集合类6.ConcurrentHashMap6.1

阿查尔·2025-03-26 00:13

还在苦于数据量不足？快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估

还在苦于数据量不足？快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估目录还在苦于数据量不足？

机器学习之心·2025-03-25 23:35

红宝书第九讲：JavaScript对象创建与属性描述符详解

查看总目录：红宝书学习大纲一、对象创建的三种方式JavaScript中创建对象主要有以下方式：1.对象字面量（直接创建）直接在代码中写键值对：letperson={name:"Alice",age:25

·2025-03-25 23:13

《AI赋能SQL Server，数据处理“狂飙”之路》

在数字化浪潮汹涌的当下，企业的数据量犹如滚雪球般飞速增长。据统计，过去几年全球数据量的年增长率高达30%以上，海量数据如同双刃剑，既蕴含着无限商机，也给数据处理带来巨大挑战。

·2025-03-25 23:40

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

Python深度学习框架：用神经网络预测股市，科学or玄学？

小伙伴们，今天我们不谈K线，不谈MACD，我们来聊聊如何用Python的深度学习框架，让神经网络帮你"算命"——啊不，是预测股市走势！

西蒙斯.果·2025-03-25 22:24

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

Linux线程同步

Linux线程同步1.互斥量确保同一时间只有一个线程访问数据。

zc_shbj·2025-03-25 21:47

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

在上一篇文章中，我们探讨了循环神经网络（RNN）及其在文本分类中的应用。

进取星辰·2025-03-25 18:58

云原生周刊丨CIO 洞察：Kubernetes 解锁 AI 新纪元

·2025-03-25 18:32

STM32 GPIO 8种工作模式的应用场景

二、四种输出模式1、推挽输出：2、开漏输出：3、复用推挽输出：4、复用开漏输出：一、四种输入模式1、模拟输入：相较于其他输入模式只能读取到逻辑高/低电平（数字量），该模式能读取到细微变化的值（模拟量）

Lin201230·2025-03-25 17:12

HCIA动态路由

3.复杂网络环境下配置量小。

Girrzy·2025-03-25 16:10

Http协议常见面试题

比如常见的查询请求POST:向服务器提交数据而发送的请求Head:和get类似，返回的响应中没有具体的内容，用于获取报头http1.1定义了六种：PUT：一般是用于更新请求，比如更新个人信息、商品信息全量更新

2301_76231794·2025-03-25 14:56

Pydantic根校验器：构建跨字段验证系统

构建跨字段验证系统date:2025/3/24updated:2025/3/24author:cmdragonexcerpt:Pydantic根校验器支持预处理(pre)与后处理(post)模式，可访问全量字段数据并修改值字典

qcidyu·2025-03-25 14:50

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