麻雀优化算法改进BP神经网络

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于支持向量机SVM的电网负荷预测代码结果分析展望摘要基于支持向量机SVM的电网负荷预测，SVM原理，SVM工具箱详解，SVM常见改进方法支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

python连接数据库速查示例

python连接数据库importpymysqlDBHOST='localhost'DBUSER='root'DBPASS='123456'DBNAME='dbtest'db=pymysql.connect
qq_25737959·2025-03-13 08:56

python函数的定义和使用速查笔记

定义函数格式：def函数名(参数列表):函数体函数的调用：返回值=函数名(输入参数)defMax(a,b):ifa>b:returnaelse:returnbprint(Max(3,5))返回值使用return
qq_25737959·2025-03-13 08:56

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。
Limiiiing·2025-03-13 06:14

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

下面是我们改进的YOLOv
UksApps·2025-03-13 06:13

Webpack Loader 与 Plugin 实现原理深度解析

一、Webpack扩展机制的核心设计1.1模块化构建流程概览Webpack的构建流程本质上是模块转换流水线，其核心处理流程如下：入口文件解析模块应用Loader生成AST收集依赖封装Chunk应用Plugin
斯~内克·2025-03-13 06:40

求助各位大佬，Preparing metadata (pyproject.toml) ... error如何解决

Installingbuilddependencies...doneGettingrequirementstobuildwheel...donePreparingmetadata(pyproject.toml)...errorerror:subprocess-exited-with-error
m0_67130860·2025-03-13 05:38

Vite 不支持 require 解决方案（三种情况/require is not defined）

所以，我们要理清如下两个方法：方法require()Node.JS原生方法，以CommonJS方式加载模块/文件/图片；Webpack默认支持，Vite不支持；方法require.context()Webpack
Harriet嘉·2025-03-13 05:34

使用 UpTrain 提升 LLM 应用效果的实战指南

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何评估和改进这些应用的性能成为了一个关键问题。
qahaj·2025-03-13 04:30

视频文件的几个关键参数

参数的解释VideoEncodingBitRate（视频编码比特率）比特率是指每秒钟视频使用的数据量，通常以bps（bitspersecond）为单位。
buleideli·2025-03-13 04:27

winform开发时 屏蔽tabcontrol下面的tabpage

结局方案如下：重写tabcontrol的Selecting事件来阻止用户切换到tabpage1和tabpage3，先点击selecting事件：然后添加如下代码：if(e.TabPage==tabPage1
电工小王（全国可飞）·2025-03-13 04:54

前端webpack 高薪企业必备面试真题16道 ---带答案(9)（20220415)

目录1、什么是webpack（必会）2、webpack的优点是什么？（必会）3、webpack的构建流程是什么?
一染星辰·2025-03-13 03:47

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合
やっはろ·2025-03-13 02:44

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。
LChuck·2025-03-13 02:12

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。
游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

chrome内核大版本升级涉及核心事项

以下是关键核心事项及应对策略：1.技术架构调整V8引擎升级：JavaScript引擎优化可能引入新语法支持（如ES新特性）、性能改进或GC机制调整，需验证业务代码兼容性。
ปรัชญา แค้วคำมูล·2025-03-13 01:33

YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！
Limiiiing·2025-03-13 00:27

智能体群体决策在资产配置优化中的应用：提高组合效率

智能体群体决策在资产配置优化中的应用：提高组合效率关键词：智能体群体决策、资产配置优化、组合效率、优化算法摘要：本文旨在探讨智能体群体决策在资产配置优化中的应用，通过引入智能体群体决策机制，提高资产配置组合的效率
杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 22:13

基于pytorch的神经病网络搭建学习

作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs
停走的风·2025-03-12 21:11

5mm以下的元器件，嵌入式磁吸笔，可调节磁力吸附不同大小和数量的阻容感器件，可磁吸0201到0603的器件，其他较大器件可用镊子取。搭载20mAh锂电池，可使用Type-C充电，带充电指示，充满提醒。

这个项目虽然看似简单，但麻雀虽小，五脏俱全，我们可以借此机会展示一个完整且专业的嵌入式系统开发流程。
嵌入式程序员小刘·2025-03-12 20:01

顺序结构双语言征服：C++与Python秒杀洛谷三大经典入门题

目录顺序结构核心思想题目一：P1001A+BProblem题目描述解题思路代码实现题目二：P1425小鱼的游泳时间题目描述解题思路代码实现题目三：P1421小玉买文具题目描述解题思路代码实现顺序结构四步心法常见问题与避坑指南实战扩展
三流搬砖艺术家·2025-03-12 19:58

效果媲美Cursor的开源替代：Roo-Cline

作为一个开源项目，它在保持原版Cline所有核心功能的同时，通过持续的社区贡献不断改进和扩展其功能集。
开源项目精选·2025-03-12 19:52

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck
CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。
wanhengidc·2025-03-12 16:38

云原生服务网格：微服务通信的智能中

GoogleAnthos实现跨云服务治理统一，Envoy代理处理Cilium的eBPF加速提升70%吞吐。
桂月二二·2025-03-12 15:58

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

神经网络探秘：原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。
二川bro·2025-03-12 14:56

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。
青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

Google Chrome 60版本的全新特性与优势

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Chrome60是GoogleChrome浏览器的一个重大更新，它在2017年推出，为用户和开发者提供了多项改进。
xinwuji312·2025-03-12 13:19

机试题——计网实验2.0

输入描述第一行：一个整数，表示设备的整机转发能力（单位：Gbps，范围：[1,2000]）
指针从不空·2025-03-12 12:09

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。
yyc_audio·2025-03-12 10:26

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

本文原创自研创新改进：魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构，该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果，尤其在缺陷检测方向。
AI小怪兽·2025-03-12 09:51

Tetragon：一款基于eBPF的运行时环境安全监控工具

关于TetragonTetragon是一款基于eBPF的运行时环境安全监控工具，该工具可以帮助广大研究人员检测并应对安全重大事件，例如流程执行事件、系统调用活动、I/O活动（包括网络和文件访问等）。
FreeBuf-·2025-03-12 09:17

保姆级别&使用Python实现“机器学习“案例

importsysimportsubprocess#需要装的包列表packages=['numpy','pandas','matplotlib','scikit-lea
dami_king·2025-03-12 08:45

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。
大模型学习教程·2025-03-12 08:44

逆向工程基础

目的：在不能轻易获得必要的生产信息或设计文档的情况下，通过逆向工程推导出产品的设计原理，以支持产品仿制、改进、维护或修复等需求。
Smile灬凉城666·2025-03-12 08:11

情感识别（Emotion Recognition）

技术：传统方法：使用特征提取（如Gabor滤波器、LBP）和分类器（如SVM）。深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
路野yue·2025-03-12 08:10

逆向工程是什么？

它的目标不是直接复制它们，而是通过分解、研究和重现其设计或实现过程，以便于修改、改进、学习、维护或者创建兼容组件。
不知道是谁2·2025-03-12 08:10

lua-debug for Sublime

不掉帧可随时开启配置简单，一份配置兼容VSCode和Sublime安装要求Sublime4的版本（注：从Sublime3升到4的不算，需卸载干净3后，重装Sublime4）安装SublimeDebugger插件（作者改进版
huanzai2·2025-03-12 07:08

人工智能机器学习算法分类全解析

ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
power-辰南·2025-03-12 07:08

用友U9二次开发-问题记录

13JbKSSRkSn2V6-dYX5zKFQ提取码:p9at页面&__dm=true客开插件&Admin=true开发者使用查看代码插件UI插件配置项1.关闭热插拔2.在configuration节点下加配置，多个在WebPartExtend
MY-备忘·2025-03-12 07:02

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。
农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
6v6-博客·2025-03-12 06:23

Android TCP封装工具类

TCP通信的封装，我们可以从以下几个方面进行改进：线程池优化：使用更高效的线程池配置，避免频繁创建和销毁线程。连接重试机制：在网络不稳定时，自动重试连接。心跳机制：保持长连接，避免因超时断开。
tangweiguo03051987·2025-03-12 05:49

使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理

核心原理解析Trubrics主要通过对用户与模型的交互进行分析，来提供改进建议。其核心是利用API来监控用户发出的每一个提示和反馈，从而帮助开发者更好
dgay_hua·2025-03-12 04:35

PointNet++改进策略 ：模块改进 | x-Conv | PointCNN， 结合局部结构与全局排列提升模型性能

传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。
我是瓦力·2025-03-12 03:30

智能优化算法：海洋捕食者算法

智能优化算法：海洋捕食者算法文章目录智能优化算法：海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要：海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm，MPA)是
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

《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

【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”？

引言：什么是循环神经网络（RNN）？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
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