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智能优化算法：海洋捕食者算法

代码摘要：海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm，MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法，其灵感来源于海洋适者生存理论，即海洋捕食者通过在

智能算法研学社（Jack旭）·2025-03-12 03:00

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

【Python】使用 requests 发送消息到飞书（Feishu）Webhook 教程

本教程将指导你如何使用Python编写一个简单的脚本，通过飞书的Webhook功能发送消息到指定的群聊或频道。

Prajna-Paramita·2025-03-12 03:59

使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理

本文将详细介绍如何使用Vespa进行高级检索，并通过代码示例展示其实际应用。核心原理解析Vespa具备以下核心功能：向量搜索（ANN）：基于向量空间的近似最近邻搜索，提高了高维数据检索的效率。词

scaFHIO·2025-03-12 03:29

熬夜一星期！我把WPS的功能用Qt重写了

我收到大量粉丝提问："学完C++/Qt技术栈后，如何通过实战串联知识点？作为深耕C++/Qt领域的技术人，我始终认为通过真实项目实践是掌握技术栈的最佳方式。

十年编程老舅·2025-03-12 03:28

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport

Kriol·2025-03-12 03:27

向量空间与范数

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-12 03:56

C++实现一个将字符串中所有字母转换为大写的方法

大写字母与小写字母的ASCII值相差32，故可以通过这一点实现大写字母与小写字母的转换。

用户0912·2025-03-12 03:56

互信息详解

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-12 03:56

Deepseek:太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告

基于科学性和真实性的基础上，做一个太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告###**太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告**---####**一、理论概述****太翌氏混沌语言理论**提出了一种跨学科框架，通过将混沌动力学

太翌修仙笔录·2025-03-12 03:25

【C++项目】从零实现RPC框架「一」：项目准备与前置知识学习

个人主页：Zfox_系列专栏：C++从入门到精通目录一：项⽬介绍二：技术选型三：开发环境四：Ubuntu-22.04环境搭建五：第三⽅库使⽤介绍JsonCpp库Json数据格式JsonCpp介绍JsonCpp使⽤Muduo库Muduo库是什么通俗解释Muduo库常⻅接⼝介绍TcpServer类基础介绍EventLoop类基础介绍TcpConnection类基础介绍TcpClient类基础介绍Buf

Zfox_·2025-03-12 03:55

物联网设备接入系统后如何查看硬件实时数据?

以下是设计思路和实现步骤：1.系统架构设计实时查看硬件设备信息的系统通常采用以下架构：数据采集层:硬件设备通过传感器采集数据，发送到InfluxDB。

动亦定·2025-03-12 03:55

Flutter 加载网络图片之：FadeInImage + Image.network

想实现的效果：1、通过网络url加载图片（支持gif）2、加载之前使用默认占位图3、加载出现问题后要做兜底处理其实可以通过先将图片资源加载到本地文件中，然后读出来设置，虽然要绕一圈，但不失为一个好方案。

zeqiao·2025-03-12 02:24

QP 问题（Quadratic Programming, 二次规划）

QP问题是线性规划（LP，LinearProgramming）的扩展形式，广泛应用于最优控制、机器学习、金融优化、信号处理等领域。一、QP问题的数学定义标准形式的QP问题如下：min⁡x12xTQx

BineHello·2025-03-12 02:22

Trace Compass使用

以下是使用TraceCompass的基本步骤：安装TraceCompass在大多数Linux发行版中，可以通过包管理器安装TraceCompass。

有趣的我·2025-03-12 02:52

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

使用 WinSCP 连接至 Windows Subsystem for Linux (WSL)

确认WSL版本WSL1：直接使用localhost连接WSL2：需通过虚拟网络适配器的IP连接（需额外配置）在WSL中安装并配置SSH服务器步骤1：更新系统bashsudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y

四月的我·2025-03-12 02:50

【安装ollama】

#安装1.参考官网安装2.使用modelscope镜像#使用命令行前，请确保已经通过pipinstallmodelscope安装ModelScope。

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:20

绕过information_schema库的一些方式

服务器所维护的所有其他数据库信息，所以里面包含了数据库名，表名，字段名等，因此，information_schema的重要性就在这三点上了，而如果information_schema库被过滤掉了，就只能通过其他方式来处理了

夏炎正好眠·2025-03-12 02:49

Java Spring 中构造函数注入和setter注入的优缺点

不可变性：一旦对象通过构造函数初始化，其依赖项就被固定下来，无法更改。这有助于确保对象的内部状

编程小弟·2025-03-12 02:49

SpringBoot 外化配置及加载顺序

以下是详细的配置源加载顺序及规则：一、配置源的优先级（从高到低）命令行参数通过--key=value传递的参数，如java-jarapp.jar--server.port=8081。

ashane1314·2025-03-12 02:19

无人机仿真XTDrone学习四：XTDrone键盘控制无人机程序分析（MAVRos）一

通过分析该例程，理解ROS对无人机的控制方法与控制过程。

狮城乐哥·2025-03-12 02:48

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。

arbboter·2025-03-12 02:18

无人机热点共享无线连接技术概述

一、技术优势便捷性与低成本无人机通过WLAN热点共享技术，无需额外硬件即可实现设备间的无线连接。用户只需通过手机、平板等支持Wi-Fi的设备扫描热点即可快速接入，操作门槛低。

云卓SKYDROID·2025-03-12 02:17

今日学习之 Java TCP通信技术与群聊程序开发

在今天的Java学习中，我深入探索了TCP通信技术，并将其应用于群聊程序的开发，同时了解了TCP通信的BS架构。以下是我的学习总结与技术分享。

java修仙传·2025-03-12 01:46

《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

从零到精通的迁移学习实战指南：以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习？1.1人类的学习智慧想象一下：如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他，会比完全不懂音乐的人快得多。

机器学习司猫白·2025-03-12 01:46

重置 WSL Ubuntu 的 root 密码步骤

方法一：通过PowerShell直接修改（推荐）以管理员身份打开PowerShell右键点击Windows开始菜单→选择WindowsPowerShell(管理员)。

四月的我·2025-03-12 01:16

Spring 构造器注入和setter注入的比较

以下是两者的详细比较：1.核心区别特性构造器注入Setter注入注入方式通过类的构造方法注入依赖。通过Setter方法注入依赖。依赖不可变性依赖通常声明为fina

ashane1314·2025-03-12 01:45

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

传统计算机视觉方法（如光流法、卡尔曼滤波）易受干扰，需结合深度学习（如YOLO、SiamRPN++）提升抗干扰能力。

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

第20周：Pytorch文本分类入门

1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

gurobi最新下载安装教程 2023.11

pythonpython中调用gurobigurobi下载https://www.gurobi.com/点击下载中心downloadcenter可以直接选择GurobiOptimizer下载gurobi安装gurobi可以通过

Cachel wood·2025-03-12 01:44

机器学习中的谱方法（Spectral Methods）与核方法（Kernel Methods）

文章目录机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）1.谱方法（SpectralMethods）核心思想关键技术示例：谱聚类2.核方法（KernelMethods

Cachel wood·2025-03-12 01:44

Chromium浏览器的代理配置和通信原理

Chromium浏览器的代理配置和通信原理涉及多个组件和流程，以下是它们的基本原理：1.代理配置Chromium浏览器支持多种类型的代理配置，包括手动配置、自动配置（通过PAC脚本）、自动检测（通过WPAD

JT-999·2025-03-12 01:14

Native 崩溃解析工具

该库通过封装NDK工具来简化操作，支持解析.dmp文件和logcat崩溃日志，并支持灵活配置参数。支持多平台（Linux、Windows、macOS），并提供Shell和Batch脚本便于使用。

JT-999·2025-03-12 01:14

第N2周：构建词典

本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118

OreoCC·2025-03-12 01:43

第N3周：NLP中的数据集构建

本人往期文章可查阅：深度学习总结对于初学者，NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题，处理不好就会引起shape问题（各种由于shape错乱导致的问题）。

OreoCC·2025-03-12 01:43

Flutter——最详细原生交互（MethodChannel、EventChannel、BasicMessageChannel）使用教程

使用步骤：Flutter端：通过MethodChannel监听事件流。

怀君·2025-03-12 01:43

Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍

它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int)：指定沿着哪个维度

qq_27390023·2025-03-12 01:42

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6

Oaix Nay·2025-03-12 01:42

使用Anthropic的总结模板实现长文档摘要

Anthropic公司推出了claude-3-sonnet-20240229，它能够通过一个大的上下文窗口，提供精确的文档摘要，适用于处理

qahaj·2025-03-12 01:12

初识LangChain的快速入门指南

LangChain通过其六大组件和多个开源库，为用户提供了一个强大而灵活的系统，以支持各种复杂的语言模型应用。二、LangChain的六大组件模型（Models）：包含各大语言模型的L

109702008·2025-03-12 00:10

Unity引擎开发：物理引擎与碰撞检测_碰撞器类型与应用

本节将详细介绍Unity中常见的碰撞器类型及其应用场景，并通过具体示例来说明如何在项目中使用这些碰撞器。常见的碰撞器类型1.BoxColliderBo

chenlz2007·2025-03-12 00:10

Unity引擎开发：Unity基础入门_Unity增强现实(AR)开发

与虚拟现实（VR）不同，AR不完全替代现实世界，而是通过增强现实世界中的某些元素来提供更丰富的体验。