递归深度第14页

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。

幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

119 杨辉三角 II

解题思路：题目中的返回要求是某一行的所有数据第一个思路是把每一行的数据都求出来，直到要求的行为止这样就太过于繁琐，效率相当的低第二个思路是通过递归求每一位上的数，同时达到了进阶要求的O(k)的空间复

YyyyyMC·2024-09-02 05:42

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

题解力扣 LeetCode 206 反转链表 C/C++ 三种思路

题目传送门：206.反转链表-力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/reverse-linked-list/description/可以用迭代和递归来做，每种又可以具体写成不同样子

qwq_ovo_pwp·2024-09-02 04:03

Ulord深度学习3：区块链应用场景解析

Ulord深度学习第三课对区块链的应用场景做了剖析，让我们对区块链有了更形象的了解。

luckfang·2024-09-02 03:16

FlexSim在物流业中的应用技术教程

FlexSim的核心优势在于其灵活性和深度，能够模拟从制造、物流到服务行业的各种场景，帮助决策者理解系统行为，预测性能，并测试改进措施。FlexSim的建模过程通常包括以

kkchenjj·2024-09-02 03:55

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学与机器学习的广阔领域中，处理不精确或模糊的数据是一项至关重要的技能。想象一下，当你面对的是一堆拼写错误、缩写、或是格式不一的文本数据时，如何高效地从中提取有价值的信息？这正是FuzzyWuzzy——Python中一个强大的模糊字符串匹配库，能够大展身手的地方。本文将为你全面介绍FuzzyWuzzy——Python中一个强大的通过算法模糊字符串匹配库，全网最全最新，一看就会，接下来带你走进

长风清留扬·2024-09-02 03:24

Solarflare内核旁路技术深度解析

网络性能的优化对于各种应用场景来说至关重要。尤其对于那些对延迟和吞吐量要求极高的领域，如金融交易和高性能计算，传统的网络处理模式往往成为瓶颈。而Solarflare的内核旁路技术，则以其独特的创新方式，为这些场景带来了革命性的改变。本文将介绍Solarflare内核旁路技术的原理、应用场景和优势，及其在现实中的应用价值。一、Solarflare内核旁路技术原理Solarflare内核旁路技术是一种

FIN技术铺·2024-09-02 03:51

【C++】函数模板特化：深度解析与应用场景

博客主页：https://blog.csdn.net/2301_779549673欢迎点赞收藏⭐留言如有错误敬请指正！本文由JohnKi原创，首发于CSDN未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨文章目录前言️‍一、函数模板特化的基础概念️‍二、函数模板特化的步骤与注意事项❤️（一）特化步骤（二）注意要点（三）特殊情况️‍三、类模板特化❤️类模板特化的实现️‍四、模板特化的综合应用总结前言通常情况

JhonKI·2024-09-02 02:50

深度解析：引用 vs 指针，C++程序员必须掌握的核心概念

引用（Reference）和指针（Pointer）都是C++中非常重要的概念，它们都用于间接访问变量或对象，但在使用方式、语法、内存管理等方面存在显著区别。下面详细解释什么是引用，并展开讨论它与指针的区别。一、什么是引用？引用（Reference）是C++中的一种变量类型，它是已存在变量的一个别名。引用本质上是对某个变量的一个别名，通过引用可以访问和修改该变量，但引用本身无法重新绑定到另一个变量。

shuai_258·2024-09-02 02:46

Java Hibernate深度解析：11步精通ORM框架的艺术与安全

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：引言：JPA与Hibernate的邂逅1.1什么是JPA？Hey，小伙伴们，欢迎来到JPA的奇妙世界！JPA，全称JavaPersistenceAPI，是一个让Java程序和数据库愉快玩耍的桥梁。想象一下，你有一个装满玩具的盒子，JPA就是帮你把玩具（

墨瑾轩·2024-09-02 01:14

代码随想录算法训练营day18 || 513.找树左下角的值，112.路径总和，106.从中序和后序序列构造二叉树

递归中又带回溯了，怎么办？|LeetCode：513.找二叉树左下角的值_哔哩哔哩_bilibili拿不准的遍历顺序，搞不清的回溯过程，我太难了！

weixin_44316285·2024-09-02 01:43

Acwing打卡day4

不同等级的城市有不同的城市分布，问在n等级的城市A，B之间的距离，每个街区边长10米思路：刚开始看题目看了很久，后来枚举每个等级城市1的坐标才发现一点规律，等级一的城市区块变化一下可以变成等级二的城市区块，递归求解就行了还要用到一些数学知识

U盾oo·2024-09-02 01:13

对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度

算法day13|226.翻转二叉树、101.对称二叉树、104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树101.对称二叉树104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度226.翻转二叉树第一次做没做出来

桃酥403·2024-09-02 01:40

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

晨读《塾长讲话要约集I》感悟分享

这种思考的深度，思维高度，是我们要学习的！不能将眼光只聚集在“利”

行禅者·2024-09-02 00:42

windows系统huggingface连接不上的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-09-02 00:34

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

勇气读书会——《深度思维》打卡（第三百七十七天）

这是我参加勇气读书会打卡第三百七十七天我阅读的书籍：《深度思维》出发日期：2019.11.4/2019.11.24/2019.12.15/2020.01.10/2020.1.31/2020.2.22/2020.4.5

于杰雄·2024-09-01 23:53

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4

在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。

小李学AI·2024-09-01 23:27

深度解析：大模型微调的原理、应用与实践

引言最近在公司落地AI产品的过程中，与团队小伙伴深入探讨和测试了大模型微调，同时也跟多个业内专家进行了交流和学习。相信很多人在实际落地大模型应用的时候都会有个疑问：到底要不要做微调模型？我的结论是在实际落地的过程中绝大多数场景是不需要做的，所以今天主要跟大家分享一下什么是Fine-tuning、Fine-tuning的原理以及Fine-tuning的应用，以帮助大家在工作中更好的理解大模型微调。什

longfei.li·2024-09-01 22:56

扩展开发的新篇章：Xcode中应用插件与扩展的深度指南

扩展开发的新篇章：Xcode中应用插件与扩展的深度指南在应用开发的世界里，插件和扩展是提升应用功能和用户体验的强大工具。

2401_85763803·2024-09-01 22:55

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

逆向时间管理只会带来黑眼圈！调节生物钟从良好的睡眠习惯开始！

大多数时候我们也想拥有规律、稳定、深度的高质量睡眠，但是现实情况却是"臣妾做不到啊"！深夜一两点钟仍然在"修仙"，早上闹钟响过六七遍却还是挣脱不了被窝的"封印"，这其实是我们的生物钟出了问题。

小骏说说·2024-09-01 21:07

【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。

吃吃今天努力学习了吗·2024-09-01 20:46

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。

背包客研究·2024-09-01 20:15

读《深度学习：走向核心素养》

3.教师组织学生研讨和交流，增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域，是多人共同参与的场域，学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。

qingqianshiguan·2024-09-01 20:27

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

九品神元师·2024-09-01 20:42

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型

Axlsss·2024-09-01 20:11

Flask Web应用开发深度分析

以下是对FlaskWeb应用开发的深度分析：一、Flask的核心特性1.轻量级：Flask框架的核心构成较为简单，没有默认使用的数据库和窗体验证工具，开发者可以根据需要自行添加。

Botiway·2024-09-01 20:11

深度学习奥秘解锁：AI大模型技能提升指南

文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率，研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力，并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习正为人类的生活和工

AGI大模型老王·2024-09-01 19:09

Shell 编程之循环语句与函数

文章目录for语句的结构while语句的结构until语句的结构函数的用法函数变量的作用范围递归函数Shell数组Shell脚本调试for语句的结构使用for循环语句时，需要指定一个变量及可能的取值列表

爱笑的文化·2024-09-01 19:09

【科技前沿】用深度强化学习优化电网，让电力调度更聪明！

Hey小伙伴们，今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例！如果你对机器学习感兴趣，或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法，这篇分享绝对不容错过！‍

风清扬雨·2024-09-01 19:05

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象

嘿，想让你的模型不出现过拟合现象？来看看这些妙招吧！一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了，模型就能学到更普遍的规律，而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据，或者用数据增强的办法。就像在图像识别里，把图片转一转、翻一翻、剪一剪，这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂，那就像盖了一座超级华丽的城堡，容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点

不断持续学习ing·2024-09-01 18:00

【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data

Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata

弹伦琴的雷登·2024-09-01 18:29

vue中ref和reactive

它能够递归

Lancelot212·2024-09-01 18:58

深度学习100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用

嘿，你知道吗？阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢！一、图像处理领域在图像处理的世界里，阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧，想象一下，你有两张超酷的照片，一张是美丽的风景照，另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积，就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢，你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片，是不是很神奇？还有在计算机视觉中，阿

不断持续学习ing·2024-09-01 18:56

深度补全学习笔记

目录自动驾驶深度补全Symphonies报错'FieldInfo'objecthasnoattribute'required'通用深度补全rgb生成点云自动驾驶深度补全Symphonieshttps:/

AI算法网奇·2024-09-01 17:51

Docker系列深度使用nextcloud（六）在博客中嵌入视频

转自我的个人博客https://blognas.hwb0307.com。欢迎关注！前言主要的灵感来源于某个知乎用户说TA想要上传视频到自己的博客中。其实我个人觉得，最佳的方案就是将视频上传到公共平台，然后获取iframe脚本进行插入。比如，我要插入视频：【罗翔】我们为什么要读书？感觉这个效果已经不错。不过，也许有某些小伙伴有一些别的要求。比如，他想上传自己的视频到自己的博客，但又不想其它人可以随便

Bensz·2024-09-01 17:04

链动时代区块链存证系统丨陀螺研究院×FISCO BCOS案例专辑

区块链，一种由多方共同维护、分布式储存的记账技术，可通过信任机制的重构拓宽协作关系的纵深度，在推动产业变革、创建数字经济等方面有着关键作用。

陀螺财经·2024-09-01 17:19

再到厦门

安顿好行李，已想好傍晚的深度漫行——穿越约2公里的民居片到南湖公园。

江南老·2024-09-01 16:29

吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？

我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？

极客Array·2024-09-01 16:18

文被锁后的心思

每天碎碎念，也没写深度文章，家长里短的也招谁惹谁了吗？无所谓了，也没心思去申诉。一篇旧文被锁了，申诉再打开又如何？除非我想要对它润色，好好修改下，不然我没那个空闲再次观看它。

飔叶·2024-09-01 15:32

ARM/Linux嵌入式面经（三二）：百度

文章目录RTOS了解吗，展开讲一下对RTOS的线程和任务管理相关的有了解吗RTOS的线程和任务管理相关了解追问有深度的技术问题及答案vivado这个硬件平台怎么用的Vivado硬件平台使用了解追问有深度的技术问题及答案项目系统架构

TrustZone_Hcoco·2024-09-01 14:04

ARM/Linux嵌入式面经（三十）：腾讯 C++开发工程师

回答volatile关键字的作用和使用场景追问几个有深度的技术问题malloc底层：详细描述了malloc函数的底层实现机制。