轻量级深度卷积神经网络模型第22页

从 @SpringBootApplication 出发，深度剖析 Spring Boot 自动装配原理

在SpringBoot的开发旅程中，@SpringBootApplication注解堪称开启便捷开发之门的钥匙。它不仅是一个简单的注解，更是理解SpringBoot自动装配原理的重要入口。接下来，我们将以@SpringBootApplication为切入点，深入探究SpringBoot自动装配的奥秘。一、@SpringBootApplication注解剖析@SpringBootApplicatio

程序员顾茗·2025-03-21 08:07

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量深搜、岛屿数量广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记

jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发

inscode_039·2025-03-21 07:05

精挑20题：MySQL 8.0高频面试题深度解析——掌握核心知识点、新特性和优化技巧

1.MySQL8.0中，为什么查询缓存被移除？答案：原因：查询缓存对频繁更新的表效果差，任何对该表的写操作都会清空所有相关缓存，导致缓存命中率低，反而增加开销。替代方案：使用应用层缓存（如Redis）。优化查询和索引，减少对缓存的依赖。MySQL8.0改进：通过索引优化、并行查询等提升性能，弥补查询缓存缺失的影响。2.InnoDB的行锁和表锁分别在什么场景下使用？答案：行锁：高并发场景下更新或查询

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-21 07:04

浏览器 DOM 深度解析：从节点类型到遍历操作的全攻略

一、DOM核心概念与节点类型DOM（文档对象模型）是浏览器提供的核心API之一，用于将HTML文档转换为可操作的对象树结构。

码农的时光故事·2025-03-21 07:01

浏览器工作原理深度解析（阶段一）：从 URL 到页面渲染的完整流程

这一过程大致分为六个关键步骤：网络请求：通过HTTP/HTTPS协议获取页面资源构建DOM树：解析HTML代码生成文档对象模型样式计算：解析CSS规则并应用到对应元素布局渲染：计算元素位置和尺寸生成渲染树合成优化

码农的时光故事·2025-03-21 07:31

Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理

最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用

Uzw·2025-03-21 07:29

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。

AI天才研究院·2025-03-21 07:57

matlab中s-function模块局部变量的应用

实现的过程中，遇到了s-function函数内部局部变量每次进入都会初始化置0的问题，网上查阅资料并结合模型实例，最后通过isempty函数来实现。

0如约而至0·2025-03-21 06:26

【MATLAB】simulink中的S-function

它能够实现对模型中特定部分的精细控制和定制化，以满足

龙泽金·2025-03-21 06:25

深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求

DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本，适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求，有助于选择适合自身硬件配置的模型。

gs80140·2025-03-21 06:24

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。

eahba·2025-03-21 06:54

解锁豆瓣高清海报(三)从深度爬虫到URL构造，实现极速下载

脚本地址:项目地址:GazerPosterBandit_v2.py前瞻之前的PosterBandit.py是按照深度爬虫的思路一步步进入海报界面来爬取,是个值得学习的思路,但缺点是它爬取慢,仍然容易碰到豆瓣的

dreadp·2025-03-21 06:52

Matlab S-Function模块简谈

1.单个输出形式的m脚本文件如何编写functiony=fcn()y=u;最简单的例子：就是输出等于输入点一下标题栏：gotodiagram就可以回到模型界面；EditData可以修改数据类型2.多个输出形式的

Captain cool290·2025-03-21 06:51

【无标题】

在大语言模型（LLM）进行自回归（autoregressive）文本生成时，每次生成新token，都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key（K）和值（V）。

gs80140·2025-03-21 06:19

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型！⚡在构建微电网仿真模型时，我们通常需要手动拖拽模块、设置参数，耗费大量时间。

MC数据局·2025-03-21 06:48

Redis 详解

1.NoSQL的核心概念和应用场景核心概念NoSQL（NotOnlySQL）：一类非关系型数据库的统称，专为处理大规模数据存储而设计特点：高扩展性、高性能、灵活的数据模型、分布式架构CAP理论：一致性(

z小天才b·2025-03-21 06:48

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

HBuilderX的下载、安装

HBuilderX简称HX，是一款轻量级的、免费的IDE。它具有强大的语法提示和vue支持。

听海边涛声·2025-03-21 05:47

【BERT和GPT的区别】

这种选择不仅塑造了模型的架构特性，更决定了其应用边界与能力上限。以下从语言建模本质、任务适配性、技术约束及后续影响四个维度深入剖析：一、语言建模的本质差异1.BERT的“全知视角”与全

调皮的芋头·2025-03-21 05:17

【Python进阶】Python字典添加元素的两种方法。{附带源码+案例}

引言在Python中，字典（Dictionary）是一种可变的容器模型，且可存储任意类型对象。

「已注销」·2025-03-21 05:16

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

如何返回工具执行的工件

工具是在AI模型中被调用并将输出反馈给模型的实用程序。有时，我们希望将工具执行的工件，例如自定义对象、数据帧或图像，传递给链或代理中的下游组件，但不希望向模型本身暴露这些工件。

shuoac·2025-03-21 05:13

leetcode刷题（javaScript）——栈、单调栈相关场景题总结

栈可以用于解决深度优先搜索（DFS）中的回溯问题，如组合、排列等。栈还可以用于解决某些需要“后进先出”（LIFO）特性的问题，如某些遍历

三月的一天·2025-03-21 05:12

Netty源码—2.Reactor线程模型一

大纲1.关于NioEventLoop的问题整理2.理解Reactor线程模型主要分三部分3.NioEventLoop的创建4.NioEventLoop的启动1.关于NioEventLoop的问题整理一.

东阳马生架构·2025-03-21 05:11

Starrocks使用中一些总结

表模型选择更新模型查询的维度列，整数类型列放在前面，有利于快速的查询表分区要设置过期时间，尽可能保留最近一年的数据。

WYRM_GOLD·2025-03-21 05:41

每日一题——二叉树的深度

二叉树的最大深度问题描述示例方法一：递归法代码实现代码解析方法二：层次遍历（广度优先搜索）代码实现代码解析总结问题描述给定一个二叉树的根节点root，返回其最大深度。

tt555555555555·2025-03-21 04:40

synchronized 的特性与机制

目录1.synchronized的特性锁策略(1)既是乐观锁也是悲观锁(2)既是轻量级锁,也是重量级锁(3)轻量级锁基于自旋实现,重量级锁基于挂起等待实现(4)不是读写锁(5)是可重入锁(6)是非公平锁

坚持拒绝熬夜·2025-03-21 04:39

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被

u013250861·2025-03-21 04:08

论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习，从而强制模型生成能够突出目标结构的特征

zl29·2025-03-21 04:07

python web开发flask库安装与使用

Flask是一个轻量级的Web框架，它使开发者能够快速构建网站或web服务。下面是安装Flask和创建一个简单的Flask应用程序的基本步骤。

范哥来了·2025-03-21 04:07

深度解析 React useRef Hook 的使用

useRef返回一个可变的ref对象，其.current属性被初始化为传入的参数（initialValue）。返回的ref对象在组件的整个生命周期内持续存在。命令式地获取及操作DOM：functionTextInputWithFocusButton(){ //通过useRef创建并获取Dom元素 constinputEl=useRef(null); constonButtonClick=()=

Jason Ma丶丶前端工程师·2025-03-21 04:06

Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三）

PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集，可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。

AI专题精讲·2025-03-21 04:36

大模型微调

文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调

归一码字·2025-03-21 04:36

使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用

MistralAI是一个提供开放源码模型托管的平台，致力于帮助开发者更轻松地使用和管理开源模型。通过该平台，你可以方便地调用强大的深度学习模型，并将其集成到你的应用中。

VYSAHF·2025-03-21 04:05

后“智驾平权”时代，谁为安全冗余和体验升级“买单”

去年4月，华为数字能源率先对外发布了DriveONE纯电智动方案，并与车企在EMB线控制动领域率先展开深度合作。这套方案通过驱动和制动系统的融合控制，来大幅缩短刹车距离和高速

高工智能汽车·2025-03-21 04:35

多家车企接入DeepSeek，AI汽车战争爆发，谁站上风口，谁会下牌桌？

其中东风汽车宣布旗下自主品牌已完成DeepSeek全系列大语言模型接入工作，并将于近期陆续搭载应用于包括东风岚图、东风猛士、东风奕派、东风风神、东风纳米在内的东风自主品牌车型。

高工智能汽车·2025-03-21 04:35

AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具

1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中，数据清洗作为数据预处理的重要环节，对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。

SuperAGI2025·2025-03-21 03:04

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot

我们将借助于Anthropic提供的Claude模型，通过AmazonBedrock强大的基础设施来实现这一目标。核心原理解析LangChain作为一个强大的框架，简

scaFHIO·2025-03-21 03:02

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，

AICurator·2025-03-21 03:01

如何判断自己是否是一位合格的项目经理？

本文将从项目经理的能力模型、项目全流程的关键环节评估标准以及自我检验方法三个维度，系统性地探讨如何判断自身是否胜任这一角色。

·2025-03-21 03:22

在LangChain中传递运行时值给工具

在大多数情况下，这些参数不应该由LLM（大语言模型）控制，因为这样可能存在安全风险。因此，我们需要一种机制，让LLM只控制那些它需要控制的参数，而其他参数则由应用逻辑来固定。

bavDHAUO·2025-03-21 03:31

StarRocks 主键（Primary Key）深度解析

核心特性：全面的数据模型：支持明细模型、主键模型和聚合模型，满足多样化业务场景实时数据分析：提供高效的数据导入与更新能力，支持实时数据处理分布式架构：采用无共享（S

·2025-03-21 03:21

基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)

「已注销」·2025-03-21 03:29

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202

AndrewHZ·2025-03-21 02:21

5分钟科普：AI网关是什么？应用场景是什么？有没有开源的选择？

AI网关的功能及其定义AI网关位于企业应用与内外部大模型调用的交汇点，能够灵活地将请求转发给内部自建模型或外部大模型服务提供商，甚至海外的服务商。

阿里-于怀·2025-03-21 02:50

Postman高级功能深度解析：Mock Server与自动化监控——构建高效API测试与监控体系

引言：Postman在API开发中的核心价值在数字化时代，API（应用程序编程接口）已成为系统间交互的“神经网络”，其质量直接影响用户体验与业务连续性。然而，传统API测试面临两大挑战：开发阶段依赖：前端与后端团队需同步开发，导致进度延迟；测试环境复杂：生产数据敏感、测试场景覆盖不全、性能压力模拟困难。Postman作为全球领先的API开发与测试工具，通过其MockServer与自动化监控两大核心

测试渣·2025-03-21 02:18

更好地进行SQL问题回答的提示技术

通过LangChain库，我们可以优化这些提示来帮助模型更好地理解和

bavDHAUO·2025-03-21 02:17

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