Apache深度优化第11页

基于麻雀优化算法的路径优化问题（Matlab代码实现）

目录1概述1.引言2.麻雀搜索算法（SSA）原理3.改进策略4.实验与结果展示5.考虑几何约束条件的路径优化6.结论与展望2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述路径规划是移动机器人技术研究领域中非常重要的部分

长安程序猿·2025-02-13 14:35

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

本文将介绍如何使用Halcon来进行点云图转深度图、点云滤波以及断线拟合等维测量操作。我们将通过详细的代码示例来说明每个步骤的实现方法。

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

一：nextcloud27+nginx +ssl傻瓜式安装教程

Nextcloud并使用Nginx作为Web服务器的步骤如下：环境说明操作系统：ubuntu2204PHP版本：8.2nextcloud：27安装和配置PHP使用以下命令安装PHP和必要的组件（多余的组件将在优化

LB33333·2025-02-13 14:34

Dav_笔记14：优化程序提示 HINTs -1

可以将优化程序提示与SQL语句一起使用来更改执行计划。本章介绍如何使用提示指示优化器使用特定方法。

Dav_2099·2025-02-13 14:04

MySQL性能优化MySQL索引失效的13种隐蔽场景排查及解决方法

在使用MySQL数据库时，索引是提高查询性能的重要手段。然而，如果索引使用不当，可能会导致索引失效，从而影响数据库的性能。本文将介绍MySQL索引失效场景，并通过实际案例进行详细分析，帮助你更好地理解和避免这些问题。一、索引失效的13种隐蔽场景1.使用OR条件查询当使用OR条件查询时，如果OR前后的条件列没有都建立索引，索引可能会失效。例如：SELECT*FROMusersWHEREname='T

C_V_Better·2025-02-13 14:03

位图的深入解析：从数据结构到图像处理与C++实现

目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式

Exhausted、·2025-02-13 14:03

【Apache Paimon】-- 16 -- 利用 paimon-flink-action 同步 kafka 数据到 hive paimon 表中

目录引言CDC技术概述2.1什么是CDC2.2CDC的应用场景Kafka作为CDC数据源的原理与优势3.1Kafka的基本架构3.2Kafka在CDC中的角色

oo寻梦in记·2025-02-13 14:02

Dav_笔记14：优化程序提示 HINTs -2

优化方法和目标的提示ALL_ROWS和FIRST_ROWS（n）提示允许您在优化方法和目标之间进行选择。

Dav_2099·2025-02-13 14:31

yunTrans·2025-02-13 14:01

SEU-WYL·2025-02-13 14:31

企业如何做好百度下拉框优化？下拉框优化的价值和作用有哪些？

袁yuelin·2025-02-13 14:00

QT核心模块源码剖析：信号与槽机制

QT核心模块源码剖析：信号与槽机制使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费

QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-02-13 14:29

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

【协同任务】VFH算法多无人机协同控制技术【含Matlab源码 1999期】

对每个候选方向,首先估算出机器人沿该方向前进一段距离ds后的新位置,然后以该位置为中心,再建立新的向量场,对新的向量场继续分析得到若干候选方向,如此继续下去,重复ng次,就建立了一个深度为ng的搜索树。

Matlab领域·2025-02-13 13:25

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。反向梯度传播：当输出值大于0，那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0，那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是，如果输入值是0或小于0，那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0，那么输出值的方向增强就有。

小宇爱·2025-02-13 13:22

vulhub漏洞复现 Apache Shiro 1.2.4反序列化漏洞 Apache Shiro 认证绕过漏洞

vulhub漏洞复现ApacheShiro1.2.4反序列化漏洞ApacheShiro认证绕过漏洞

记录笔记·2025-02-13 13:21

自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析

最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建，随后进入了数据处理和算法的优化阶段，如今，随着人工智能和机器学习技术的快速应用，自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。

智能计算研究中心·2025-02-13 12:50

C++14新特性之lambda参数auto

在C++14中对lambda表达式进行了优化，参数可以是auto,例如：autof=[](autoa){returna;};这使得lambda表达式更加的灵活，可以接收任意类型的参数，这一特性通常称为泛型

画个逗号给明天"·2025-02-13 12:49

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

摘要随着半导体产业的持续发展，深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

计算机视觉国内外研究现状（综述）

（1）传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久，现阶段比较成熟，是深度学习算法出来之前研究

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

3dgs 2025 学习笔记

CVPR20243D方向总汇包含（3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等）_cvpr2024-structure-awaresparse-viewx-ray3dreconstr-CSDN

AI算法网奇·2025-02-13 12:13

2100年10月26日，星期四，芜湖

她的脑机接口已经完成了睡眠数据分析，并同步到AR面板上，显示她昨晚的深度睡眠时长达到了8小

ZhuBin365·2025-02-13 11:11

模型应用管理的成功之道：策略、工具与团队协作

管理模型应用涉及多个方面，包括模型的开发、部署、监控、优化和维护。以下是管理模型应用的关键步骤和策略：1.模型开发●需求分析：明确业务需求，确定模型的目标和评估指标。

·2025-02-13 11:28

Apache SeaTunnel 社区2025年全年计划公布，共同构建下一代数据集成生态

ApacheSeaTunnel社区正在全球范围内寻找热爱开源、乐于分享的技术先锋！无论你是开发者、用户、布道者还是行业专家，这里都有属于你的舞台。

·2025-02-13 11:58

LLM大模型产品经理学习指南【2025全新版】：极致详细，一篇搞定！

作为大模型产品经理，需具备一系列跨学科的知识与技能，方能有效地推动产品的开发、优化以及市场化进程。以下是一份详尽的大模型产品经理学习路线，旨在助力你构建所需的知识体系，实现从零基础到精通的蜕变。

大模型入门学习·2025-02-13 11:08

2024年前端最全Java进阶(五十五)-Java Lambda表达式入门_eclipse lambda(2)，程序员面试技巧和注意事项

算法冒泡排序选择排序快速排序二叉树查找:最大值、最小值、固定值二叉树遍历二叉树的最大深度给予链表中的任一节点，把它删除掉链表倒叙如何判断一个单链表有环由于篇幅限制小编，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦

2401_84435192·2025-02-13 11:38

销售易、极兔、珍客CRM：产品功能特色与企业适用性分析

例如，AI可以对客户数据进行深度挖掘，识别出高价值客

·2025-02-13 11:57

深入剖析 Apache Shiro550 反序列化漏洞及复现

目录前言一、认识ApacheShiro二、反序列化漏洞：隐藏在数据转换中的风险三、Shiro550漏洞：会话管理中的致命缺陷四、漏洞危害：如多米诺骨牌般的连锁反应五、漏洞复现：揭开攻击的神秘面纱（一）准备工作

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-13 11:07

DeepSeek深度探索：从新手到高手的蜕变之旅

DeepSeek，作为一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型，凭借其强大的功能和灵活的应用场景，成为了众多企业和专业人士的得力助手。

古龙飞扬·2025-02-13 10:30

Redis的一些内存优化方案

优化方法：短键名：避免在键名中包含冗余信息。例如，可以将键名user:profile:12345改为u:12

众乐乐_2008·2025-02-13 10:59

Spring事务注解配置

Transactional1.xml配置2.常用事物注解:2.1readOnly主要用于查询中:@Transactional(readOnly=true)用于客户代码只读但不修改数据的情形，只读事务用于特定情景下的优化

anyeoo·2025-02-13 10:58

联想Y7000 2024版本笔记本 RTX4060安装ubuntu22.04双系统及深度学习环境配置

目录1..制作启动盘2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项3.四个设置4.安装ubuntu5.ubuntu系统配置1..制作启动盘先下载镜像文件，注意版本对应。Rufus-轻松创建USB启动盘用rufus制作时，需要注意选择正确的分区类型和系统类型。不然安装的系统会有问题！2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项手把手教你调整电脑磁盘的分区大小_调整分区大小-CS

七七@你一起学习·2025-02-13 10:27

抖音“碰一碰”发视频：短视频社交的新玩法

而如何让视频分享更加便捷、有趣，则成为各大平台优化的重点方向之一。抖音作为国内领先的短视频平台，在2023年推出了“碰一碰”功能，通过近距离通信技术实现了设备间的快速连接和视频分享。

云罗张晓_za898668·2025-02-13 10:56

python栈实战迷宫寻找出口

在众多的解决方案中，利用栈来实现深度优先搜索（DFS）是一种直观且高效的方法。栈，作为一种基础的数据结构，其特性使得它在处理需要回溯的场景时显得尤为合适。

#岩王爷·2025-02-13 09:26

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

Zookeeper（48）如何在Zookeeper中设置节点的ACL？

在ApacheZookeeper中设置节点的访问控制列表（ACL）可以通过命令行客户端或使用Zookeeper的JavaAPI来实现。

辞暮尔尔-烟火年年·2025-02-13 09:22

4年前端开发面试题，Vue方向，10道题，包括答案和释疑（1）

以下是针对4年前端经验（Vue方向）的10道高频面试题，涵盖核心原理、高级特性及优化策略，答案与解析结合Vue2主流版本（兼顾Vue3对比）：1.Vue2的响应式原理是什么？Vue3有何改进？

繁若华尘·2025-02-13 09:21

DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破

一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练（Pre-Training）：夯实模型基础（一）实验设置（二）评估四、对齐（Alignment）：优化模型表现

进一步有进一步的欢喜·2025-02-13 09:49

Kivy教程大全之使用 NumPy 和 Kivy 对 Android 设备进行图像分类

这里不深入讨论准备数据集、构建、训练和优化ANN的步骤。在本教程中将仅对它们进行简要讨论。但不要担心——在不了解这些细节的情况下遵循本教程中的想法是可以的。如果您想了解它们，请查看我之

知识大胖·2025-02-13 08:48

精通LangChain：如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档

#引言随着人工智能和深度学习的快速发展，文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而，处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。

hshahtjtbh·2025-02-13 08:47

011-Linux 磁盘管理

这些操作对于管理和维护系统存储至关重要，特别是在需要优化存储空间、进行系统升级或迁移时。1.查看磁盘信息在进行磁盘管理之前，了解当前系统的磁盘配置是非常重要的。

小宝哥Code·2025-02-13 08:47

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中，优化器起着至关重要的作用，它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。

蒙娜丽宁·2025-02-13 08:13

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南

AI量金术师·2025-02-13 08:11

sql server服务器物理内存满,浅谈优化SQLServer服务器内存配置

内存是影响MicrosoftSQLServer系统性能的一个重要因素，SQLServer数据库安装时将为具有32MB物理内存的机器缺省配置16MB可用内存，16MB物理内存的机器缺省配置4MB可用内存。应在MicrosoftSQLServer数据库安装后进行内存选项(Memory)设置，配置值为2GB。为了确定SQLServer系统最适宜的内存需求，可以从总的物理内存中减去WindowsNT4.0

ytzxm·2025-02-13 08:10

线性回归、逻辑回归及SVM

当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的。注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

【Python自动化测试25】接口自动化测试实战五_数据库断言、接口关联及相关管理优化

文章目录一、前言二、校验数据库、接口关联及项目优化一、前言本文章主要会讲解接口自动化测试中Python的数据库断言以及相关的接口关联的测试，除此之外下方有系列文章的传送门，还在持续更新中，感兴趣的小伙伴也可以前往查看

萌笑天·2025-02-13 07:08

接口自动化测试实战之Python操作数据库、接口关联及相关管理优化

一、前言本文章主要会讲解接口自动化测试中Python如何操作数据库、为何要操作数据库，有哪些利弊，以及数据库断言、相关的接口关联的测试二、自动化数据库理论与操作2.1接口自动化为何要操作数据库接口自动化中操作数据库主要是根据业务层面决定的，部分情况例如查询手机号、或个人信息时需要操作数据库，有时候也有可能需要删除某个内容，通常而言不会这么做罢了。2.2接口自动化操作数据库的利弊"""利：1、能够根

程序员潇潇·2025-02-13 07:37

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