非深度网络

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 22:42

浅谈云计算01 | 云计算服务的特点

本文将详细探讨云计算的五个主要特点，包括按需自助服务、广泛的网络接入、资源池化、快速弹性伸缩以及可计量服务。
时光札记z·2025-01-19 22:12

使用过的 DAC 器件使用总结

转换为模拟信号：通过内部的电阻网络或其他方法将量化后的电平转换为模拟电压或电流信号。滤波与输出：为了去除高频噪声和阶梯波效应
Major_pro·2025-01-19 22:41

【网络协议】【http】【https】TLS解决了HTTP存在的问题-加密通信+摘要，数字签名+CA证书

【网络协议】【http】【https】TLS解决了HTTP存在的问题-加密通信+摘要数字签名+CA证书ps:TLS前期发送的密码套件里面主要就是约定：密钥交换算法，签名算法，对称加密算法，摘要算法1加密通信一般选择非对称加密交换密钥对称加密进行后续通信解决了信息泄露问题
钟离墨笺·2025-01-19 21:38

工作中常用 CMD 命令

文章目录1.网络排障与端口检查1.1检测网络连通性1.2路由追踪1.3查看端口占用与连接状态2.进程管理2.1查看进程列表2.2结束指定进程3.文件与目录操作3.1快速查找并筛选日志3.2批量复制或镜像目录
书生－w·2025-01-19 21:08

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。
chiyong7717·2025-01-19 21:37

FPGA 时钟树缓存布局布线

只有仅驱动非时钟负载的时钟缓存可以基于它们的驱动器和负载的布局移动到该流程中稍后的不同时钟区域。在此阶段的任
cckkppll·2025-01-19 21:06

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 21:01

Windows CMD 常用命令

常用文件与目录操作命令3.1切换盘符3.2`cd`改变目录3.3`dir`查看目录内容3.4创建、删除目录3.5创建、删除文件4.文件与内容操作4.1复制、移动文件4.2批量复制—`xcopy`/`robocopy`5.网络相关命令
书生－w·2025-01-19 21:31

python str转bytes类型

在Python中，将字符串（str）类型转换为字节（bytes）类型，通常可以使用以下几种方法：方法一：使用encode()方法这是最常用的方法，适用于任何类型的字符串，尤其是包含非ASCII字符的字符串
三希·2025-01-19 21:31

19. C语言 共用体（Union）详解

共用体与结构体的区别2.定义共用体示例：定义共用体变量3.共用体的内存布局和对齐规则内存大小计算字节对齐内存对齐原则4.访问共用体成员示例：基本访问5.共用体的实际应用场景场景1：节省内存场景2：网络通信数据包解析场景
涛ing·2025-01-19 21:00

JVM加载

这些数据可以来源于本地文件系统、网络、jar包等多种途径。加载完成后，JVM会将类的二进制数据转换成方法区内部的数据结构，并生成一个
影࿐ེ·2025-01-19 20:56

Java中的NIO到底是什么

NIO提供了更高效的文件和网络IO操作，能够更好地满足高并发和大规模数据传输的需求。本文将详细阐述什么是NIO，为什么需要NIO，NIO解决的编程场景，以及NIO的主要框架及其应用场景。
Ceramist·2025-01-19 20:25

PYTHON中字符串(str)类型和比特(bytes)类型转换

bytes主要是用于二进制的数据处理的数据类型，在网络编程中，由于服务器和浏览器只能识别bytes类型数据。
齐柏林fly 艇·2025-01-19 20:23

机器视觉算法与边缘计算：打造移动终端上的智能“慧眼”

机器视觉算法与边缘计算：打造移动终端上的智能“慧眼”边缘计算的背景数据量激增与实时性需求：随着物联网的快速发展，大量智能设备接入网络，产生的数据量呈爆发式增长。
matlab_python22·2025-01-19 19:21

游戏开发中不容忽视的粘包问题解析

在游戏开发的网络编程领域，粘包问题常常困扰着开发者，它可能导致数据解析错误，进而影响游戏的正常运行和玩家体验。今天，咱们就深入探讨一下粘包问题产生的缘由以及应对之策。
阿贾克斯的黎明·2025-01-19 19:20

网络编程（3）reactor事件驱动的机制

前言在传统的阻塞io模型中，服务器通常使用一个循环来不断监听端口是否有新的套接字连接。当有新的连接请求到来时，服务器会接受连接，并创建一个线程来处理该连接的后续读写操作。这种模型的问题在于，如果当前的请求没有处理完，后续的请求将被阻塞，直到前一个请求处理完成。这导致了服务器的吞吐量低下，无法处理高并发连接。为了解决阻塞io模型的问题，人们想到了使用多线程模型，即一请求一线程。这种模型在一定程度上提
jinbaotong·2025-01-19 19:49

Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了Fluss与Paimon数据湖的三个相关问题：如何查询Paimon数据湖中的数据？如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”？如何只查询Fluss中的数据？大家可以先去看这一篇文章，其中第二点如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”中还遗留一个问题：在做数据查询的时候Fluss和Paimon数据湖是怎么保证数据一致性的，也就是事务的。还有第三点如何只查询Flu
·2025-01-19 19:58

Python中的十六进制字节转换为字符串

这种情况可能出现在网络通信、文件读取或加密解密等应用中。本文将介绍如何使用Python将十六进制字节转换为字符串，并提供相应的源代码示例。
时代在召唤吗·2025-01-19 19:48

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

本篇博客将带你迈向网络爬虫的高级阶段，学习分布式爬取、大规模数据处理以及性能优化。一、分布式爬虫的概念1.什么是分布式爬虫？分布式爬虫是指通过多个节点协作完成大规模网页爬取任务的爬虫架构。
Milk夜雨·2025-01-19 18:15

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。
编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。
编程小郭·2025-01-19 18:45

网络爬虫——分布式爬虫架构

分布式爬虫在现代大数据采集中是不可或缺的一部分。随着互联网信息量的爆炸性增长，单机爬虫在性能、效率和稳定性上都面临巨大的挑战。分布式爬虫通过任务分发、多节点协作以及结果整合，成为解决大规模数据抓取任务的核心手段。本节将从Scrapy框架的基本使用、Scrapy-Redis的分布式实现、分布式爬虫的优化策略等多个方面展开，结合实际案例，帮助开发者掌握分布式爬虫的设计与实现。1.Scrapy框架的核心
好看资源分享·2025-01-19 18:40

电子电气架构 --- 整车整车网络管理浅析

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：所谓鸡汤，要么蛊惑你认命，要么怂恿你拼命，但都是回避问题的根源，以现象替代逻辑，以情绪代替思考，把消极接受现实的懦弱，伪装成乐观面对不幸的豁达，往不幸上面喷“香水”来掩盖问题。无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事.而不是让内心的烦躁、焦虑、毁掉你本就不多的
车载诊断技术·2025-01-19 18:39

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

在我们的日常工作中，总会有那么一刻，突然间产生强烈的焦虑感：明明有一件重要的事还没做，然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样，让人抓不住。你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现，还是老板交代的琐碎任务，脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境
Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。
SEU-WYL·2025-01-19 17:06

linux驱动开发详解 光盘,LINUX设备驱动开发详解(附光盘)

摘要：本书全面而详细地讲解了Linux设备驱动开发中涉及的理论以及多种设备驱动的框架.本书将字符设备,块设备,TTY设备,I2C设备,LCD设备,Flash设备,网络设备,音频设备,USB设备,PCI设备等复杂设备驱动的框架作为核心内容
何谨·2025-01-19 17:35

用java 实现 Add Two Numbers 两数相加（LeetCode算法）

LeetCode上的“AddTwoNumbers”问题要求我们实现一个函数，该函数接收两个非空链表作为输入，每个链表表示一个非负整数的逆序表示（即个位在链表头），链表中的每个节点包含一个数字（0-9）。
用心去追梦·2025-01-19 17:01

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。GAM最初由TrevorHastie和RobertTibshirani[1]开发，用于将广义线性模型的性质与加性模型相结合。它们可以被解释为朴素贝叶斯生成模型的判别推广。该模型将一个单变量响应变量Y和一些预测变量联系起来。为Y指定指数族分布，例
智识小站·2025-01-19 17:31

华为OD机试E卷 ---最大值

一、题目描述给定一组整数(非负)，重排顺序后输出一个最大的整数。二、示例1用例1输入109输出910说明:输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串只而不是整数。
努力努力再努力呐·2025-01-19 17:58

嵌入式驱动开发详解视频教程

Linux块设备驱动第六章Linuxplatform驱动第七章Linux触摸屏设备驱动第八章LinuxLCD设备驱动第九章LinuxALSA设备驱动第十章LinuxI2C和SPI设备驱动第十一章Linux网络设备驱动第十二章
acp小鸡炖蘑菇·2025-01-19 16:25

Tesla Free-Fall Attack：特斯拉汽车网络安全事件纪要

TeslaFree-FallAttack：特斯拉汽车网络安全事件纪要1.引言TeslaFree-FallAttack是由腾讯科恩实验室（TencentKeenSecurityLab）于2016年9月对特斯拉
wit_@·2025-01-19 16:53

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。
wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
wit_@·2025-01-19 16:51

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

82. Remove Duplicates from Sorted List II

problems/remove-duplicates-from-sorted-list-ii/description/删除增序链表中的重复结点思路：用pre记录前驱，i往后遍历，遇到重复的就继续向前，直到非重复
caisense·2025-01-19 15:12

新书速览|鸿蒙之光HarmonyOS NEXT原生应用开发入门

全书共16章，内容涵盖HarmonyOS架构、DevEcoStudio使用、应用结构解析、ArkTS编程语言、Ability组件、ArkUI开发、公共事件处理、窗口管理、网络编
全栈开发圈·2025-01-19 15:11

算法打卡：第十一章 图论part02

如果满足条件则岛屿数量加1，再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。
菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的
小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

Linux axel 下载加速命令详解

它通过将文件分割成片段并同时下载来加快下载速度，这对于大文件和网络不好时尤其有用。axel支持HTTP、HTTPS、FTP和FTPS协议。
·2025-01-19 15:43

Windows 配置 FRP 客户端并实现自启动和远程桌面连接

通过FRP，你可以将内网服务暴露到外部网络，实现远程访问。本文将介绍如何在Windows上配置FRP客户端、实现开机自启动，并通过远程桌面（RDP）连接到目标机器。
獨梟·2025-01-19 15:38

基于邻接表的深度优先遍历 （非递归）

设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。输入多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。
m0_57741101·2025-01-19 15:38

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。
翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

c#中的socket中的time_wait状态处理方法

端口的状态说明：TCP协议规定，对于已经建立的连接，网络双方要进行四次握手才能成功断开连接，如果缺少了其中某个步骤，将会使连接处于假死状态，连接本身占用的资源不会被释放。
www_sjz·2025-01-19 13:59

有关 TWRP—Magisk—LSPosed—Plugins（TMLP）的过检

本人对检测和过检的态度是：开源社区应当确保非目标应用的环境完全不被修改，非目标应用在自身环境正常时也不应该过度地干预社区的发展和用户的环境。
星夜钢琴手·2025-01-19 13:58
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