青岛大学计算机考研率高吗第12页

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化

kkchenkx·2025-03-16 04:17

什么是Mybatis？最全的Mybatis知识点整合！

程序员直接编写原生态sql，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。Mybatis可以使用XML或注解来配置和映射原生信息，将POJO映射成数据库中

Tyloo_wdnmd·2025-03-16 03:13

hive 中优化性能的一些方法

优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推（PredicatePushdown）和列裁剪（ColumnPruning）。示例:CREATETA

闯闯桑·2025-03-16 02:30

MCU详解：嵌入式系统的“智慧之心”

从智能家居到工业控制，从汽车电子到医疗设备，MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点，成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。

绿算技术·2025-03-16 02:59

DPU的架构：模块化与可扩展性

5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高

绿算技术·2025-03-16 02:58

GPU的优势：并行计算的利器

GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。

绿算技术·2025-03-16 02:28

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。

ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

约克VRF中央空调制冷制热效果怎么样，值得买吗

约克VRF中央空调制冷制热速度特别快，90秒快速冷暖，可以说这边开启那边立刻就能感受到舒适了，而且制冷的时候是全屋均匀送风，不直吹，比较健康，凉而不冷

S17682825411·2025-03-16 01:23

如何提高测试用例覆盖率？

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们将讨论测试覆盖率的相关问题，以及它如何帮助提高软件质量的。

测试老哥·2025-03-15 23:11

【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理？

动态范围优化：保留高光和暗部细节（类似HDR，

AndrewHZ·2025-03-15 23:40

Java架构设计亿级流量场景下的本地缓存方案选型

在这样的高并发、高流量场景下，系统的性能和稳定性面临着巨大的挑战。本地缓存作为提升系统性能、减轻服务器压力的重要手段，其选型和设计显得尤为重要。

我真的不想做程序员·2025-03-15 23:39

网络安全技术好就业吗?

准确的告诉你，网络安全好就业!从目前情况来讲，网络安全是比较好就业的，人才缺口巨大。据了解，每年网络安全技术人才的缺口100-150万，网络安全形势严峻，需要有更多网络安全人才。据《网络信息安全产业人才发展报告》显示，目前我国网络安全专业人才缺口超过140万，2022上半年，网络安全产业人才需求总量较去年增长39.87%，正因如此网络安全薪资待遇也相对于较高。网络安全未来发展如何?1、网络安全就业

黑客呀·2025-03-15 23:39

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

个人账户可以申请吗？》Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中，信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道，甚至一条推文，都可能引发股价的波动。

云策量化·2025-03-15 23:08

网络安全难学吗?学网络安全的好处是什么?

在这个高度依赖于网络的时代，网络安全已经成为我们工作和生活中不可或缺的一部分，更是0基础转行IT的首选，可谓是前景好、需求大，在企业当中也属于双高职位，地位高、薪资高，而且入门门槛低，那么网络安全难学吗

网络安全（king）·2025-03-15 22:34

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

2024 年真实世界密码学会议

会议前后还举办了许多同期活动，包括FHE.org会议、真实世界后量子密码学(RWPQC)研讨会和高可信加密软件(HACS)研讨会。

红云谈安全·2025-03-15 22:31

TDengine 使用教程：从入门到实践

它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中，我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能，帮助你快速上手。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

鸿蒙开发List组件

1.List组件1.1、List组件可以用来展示一个列表，并且实现列表滚动，滚动的前提是子组件展示的内容的宽/高超过父组件设定的宽/高。

wMeng_0923·2025-03-15 20:52

【模拟面试】计算机考研复试集训（第二天）

文章目录前言一、专业面试1、OSI参考模型和TCP/IP模型的主要区别是什么？简述各层功能2、什么是瀑布模型？其优缺点是什么？3、什么是递归？使用时需注意什么？4、监督学习与无监督学习的核心区别是什么？请举例说明典型算法5、你在项目中遇到过哪些技术挑战？是如何解决的？二、英文口语1、Canyoutellusaboutatimeyouworkedinateamandfacedchallenges?H

Albert Edison·2025-03-15 20:20

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

我想吃烤肉肉·2025-03-15 20:19

大语言模型的潜力是否被高估

例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对

dev.null·2025-03-15 19:12

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

【leetcode100】括号生成

示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]2、初始思路2.1思路全排列+筛选2.2犯错点全排列，时间复杂度高，且易读性较差3优化算法

SsummerC·2025-03-15 19:09

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

定义产品成功的核心指标都有哪些

这些核心指标包括用户满意度、用户留存率、净推荐值（NPS）、客户终身价值（CLV）、活跃用户数（MAU/DAU）、客户获取成本（CAC）等。

·2025-03-15 18:05

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

Gemini 2.0 Flash

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。

新加坡内哥谈技术·2025-03-15 16:22

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？

编程星辰海·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。

湫怿·2025-03-15 16:19

2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据

社会责任报告、wind3、指标：基本情况：证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期、上市地点、上市板、存贷情况：贷款总额、绿色信贷余额、绿色信贷比例、存款总额、贷款减值准备、贷款损失准备充足率、

m0_71334485·2025-03-15 16:18

计算机视觉算法实战——驾驶员玩手机检测（主页有源码）

根据NHTSA数据，美国每年因手机使用导致的交通事故超过3000起，中国公安部的统计显示开车使用手机的事故率是正常驾驶的23倍。该技术通过实时监测驾驶员手部动作和视线方向，识别非法使用手机行为，在以

喵了个AI·2025-03-15 16:48

Spring Boot应用首次请求性能优化实战：从数据库连接池到JVM调优

1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后，运维团队发现一个关键现象：应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后，首笔交易超时率高达

一休哥助手·2025-03-15 16:18

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据，实现实时响应。计算方式：FPS可以通过以下公式计算：

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习中的梯度下降是什么意思？

具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函

yuanpan·2025-03-15 15:45

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发

项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大

·2025-03-15 14:32

音视频入门基础：RTP专题（18）——FFmpeg源码中，获取RTP的音频信息的实现（上）

一、引言通过FFmpeg命令可以获取到SDP描述的RTP流的的音频压缩编码格式、音频压缩编码格式的profile、音频采样率、通道数信息：ffmpeg-protocol_whitelist"file,rtp

崔杰城·2025-03-15 14:32

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器

无水先生·2025-03-15 13:54

SEORoal·2025-03-15 13:53

element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动

问题分析：elementUI无论是显示列还是隐藏列，都需要重新计算单元格的高和宽，然后再进行重新渲染。抖动的出现是因为这个过程被直接反馈到了页面上。解决办法：可以使用element中

zuo-yiran·2025-03-15 13:51

python和java的本质区别,python和java有什么关系

一、主要区别：1.Python比Java简单，学习成本低，开发效率高2.Java运行效率高于Python，尤其是纯Python开发的程序，效率极低3.Java相关资料多，尤其是中文资料4.Java版本比较稳定

2301_81900386·2025-03-15 12:45

fpga驱动rgb液晶屏_以ARM+FPGA结构驱动高分辨率液晶显示设计与效果测试

摘要：结合ARM操作灵活和FPGA实时处理的优点，提出采用ARM+FPGA结构驱动高分辨率RGB888液晶显示屏。

奶油小馒头·2025-03-15 12:11

BT、BT Mesh、WiFi、Zigbee技术对比分析

协议版本：经典蓝牙（BR/EDR）：高功耗，支持音频传输（如耳机）

莫道桑榆晚-为霞尚满天·2025-03-15 11:40

C/C++ R-Tree原理及源代码

R树是一种用于高维空间数据的索引结构，它是由AntoninGuttman于1984年提出的。R树旨在提高对多维数据进行范围查询的性能。它被广泛应用于空间数据库中。

猿来如此yyy·2025-03-15 11:08

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