Apache深度优化第37页

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

LabVIEW项目中硬件选型与长期需求沟通

下面将介绍如何通过精心的硬件选择和深入的需求沟通来优化项目执行。1.硬件选择：优选大品牌，避免小品

LabVIEW开发·2024-08-29 09:12

Pandas库性能优化指南：从基础到进阶（终）

本文将深入探讨如何通过一系列优化技巧，提升Pandas的性能表现，确保代码既高效又保持可读性。一、需要关注的问题在数据处理的过程中，性能往往是一个不可忽视的因素。

小高要坚强·2024-08-29 09:40

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

设计模式深度解析：工厂模式与策略模式的终极对决，谁才是真正的设计之王？

工厂模式和策略模式是两种常见的设计模式，它们在软件开发中有着广泛的应用。尽管它们在某些方面有些相似，但它们的目的和使用场景是不同的。下面将详细解释这两种模式的区别：1.目的不同：工厂模式的主要目的是创建对象。它主要用于封装对象的创建过程，使得对象的创建与使用分离，从而降低系统的耦合度。策略模式的主要目的是选择算法。它主要用于定义一系列的算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互相替换。策略模式让算法

疾风终究没有归途·2024-08-29 09:39

Windows实用技巧：在Windows上模拟Unix/Linux下`nohup`命令的实战攻略

基础Windows上的挑战方案一：使用PowerShell的Start-Process代码示例1：基础应用代码示例2：带参数执行方案二：任务计划程序实战思路代码示例3：创建计划任务（伪代码）安全性与性能优化实际开发技巧遇到问题的排查思路结论与讨论在

DTcode7·2024-08-29 08:06

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2

众乐认证·2024-08-29 08:05

Spring Boot 3 中的性能优化：更快的启动时间和更低的内存占用

然而，随着应用规模的增大和复杂度的提升，如何优化SpringBoot应用的启动时间和内存占用成为了一个重要的课题。

missterzy·2024-08-29 08:34

Dubbo ZooKeeper Spring Boot整合

org.apache.dubbodubbo-spring-boot-starter${dubbo.version}2.ZooKeeperAPI管理依赖org.apache.curatorcurator-recipes

程序员T哥·2024-08-29 08:33

第八篇：Python集合: 高效的无序集数据结构

1.集合的定义Python中的集合(set)是一种高度优化的无序且不重复的数据结构。它在概念上类似于数学中的集合,能够存储多个不同的元素。集合的这种特性使其成为处理唯一性和成员资格检查的理想选择。

稿子不爱·2024-08-29 08:02

TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

简单工作流（后端部分-spring boot，顺便优化了下ui）

整个项目我丢到github上去了，需要copy的可以直接去githubhttps://github.com/liaoyuecai/demo前端部分目录在：/react/antd-pro-demo/src/pages/workflow后端部分目录在：/java/spring-boot-demo/src/main/java/com/demo/workflow我这边用的JPA做持久化，如果是mybati

liaoyuecai·2024-08-29 07:01

thinkphp5解决在apache中重写规则不生效的问题[No input file specified.]

号，保存，重启Apache即可源文件Options+FollowSymlinks-MultiviewsRewriteEngineOnRewriteCond%{REQUEST_FILENAME}!

背书包的甜瓜·2024-08-29 07:00

用JavaScript实现的5个常见函数

数组扁平化数组扁平化有很多方法，但最终最好的方法就是递归，实现一个指定深度的扁平化方法，这样基本的套路都会了解。1func

强哥科技兴·2024-08-29 07:34

构建Spring Boot应用的性能监控与优化

构建SpringBoot应用的性能监控与优化大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！性能监控与优化是确保SpringBoot应用高效运行的关键环节。

省赚客APP开发者@聚娃科技·2024-08-29 07:59

不要有批判的声音，大胆写就够了

老师给出这样的反馈，“不知道写什么时，可以先自由书写，写自己的所思所想，所见所闻，将每天发生的事，自己的心情，做一个深度反思。看看今天，有那些事你没有做好？是什么原因没有做好？带着问题去找答案。

蓝色沫·2024-08-29 07:58

买电脑如何选择显卡？

专业图形工作者（如视频编辑、3D建模等）：同样需要高性能显卡，且可能需要考虑显卡的专业优化和稳定性。了解显卡性能：GPU型号：NVIDIA和AMD是市场上的两大主流品牌，NVIDI

是毛毛吧·2024-08-29 07:57

王东伟，中原焦点秦皇岛站第五期，每日分享第112天

SFBT知觉转换的介入方式之一，是应对问句的使用，能把谈话焦点转移至当事人自发的应对策略上，这不仅具有深度同理与鼓舞性，又可协助当事人掌握具体的行动策略，触发当事人动用自身优势重建对情绪与生活的掌控感，

Vivian_c8c7·2024-08-29 07:19

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

在本文中，我们将深入探讨K-means聚类算法，从基本原理到实际应用，以及算法的优化和实现方法。首先，

一休哥助手·2024-08-29 06:50

当JVM中出现负载突然过大的情况时，我们该如何应对？

本文将详细介绍当JVM中出现负载突然过大时，我们应该如何诊断问题、采取优化措施，并建立有效的监控与反馈机制。一、问题诊断1.监控与分析当JVM负载突然增大时，首要任务是收集并分析相关信息。

张某布响丸辣·2024-08-29 06:49

【python 已解决】ZeroDivisionError: division by zero —— 深度解析与解决策略

【python已解决】ZeroDivisionError:divisionbyzero——深度解析与解决策略在编程过程中，尤其是使用Python这类高级编程语言时，ZeroDivisionError是一个常见的运行时错误

二川bro·2024-08-29 06:48

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

Visual Basic：企业级应用开发的稳健之选

尽管新兴语言和技术不断涌现，VB.NET以其简洁的语法、易于学习和使用的特点，以及与.NET框架的深度集成，继续在企业应用领域发挥着重要作用。

2401_85760095·2024-08-29 05:45

探索WebKit的奥秘：打造高效、兼容的现代网页应用

本文将深入探讨WebKit的架构、渲染过程、优化技术以及其在现代网页应用开发中的应用。WebKit的架构概览WebK

vvvae1234·2024-08-29 05:14

Kylin的工作原理及使用分享操作指南

ApacheKylin是一个分布式的分析引擎，专为大数据环境中的快速分析和查询而设计。它通过构建OLAP（联机分析处理）立方体，使得对海量数据的实时分析成为可能，极大地提升了数据查询的效率。

vvvae1234·2024-08-29 05:14

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。

爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成

高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo

爱研究的小牛·2024-08-29 05:42

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。

玩AI的小胡子·2024-08-29 05:10

电子行业数字工厂管理系统解决方案

电子行业数字工厂管理系统解决方案是针对电子企业特定需求而设计的一套综合管理系统，旨在通过数字化手段提升生产效率、优化资源配置、降低运营成本，并确保高品质产品的输出。

万界星空科技·2024-08-29 04:37

Apache Druid安装部署手册

一ApacheDruid架构1.Coordinator监控Historical处理，负责分配segments到指定的服务，确保存在HIstorical中是自平衡的2.Overlord监控MiddleManager

长了手的兔子精·2024-08-29 03:30

在vue中优雅地异步引入（懒加载）腾讯地图API

一开始我直接全局引入了腾讯地图js，结果发现在用户打开登陆页面的时候首页比较缓慢，为了提高用户登陆的加载效率，需要优化为异步引入。

试着奔跑的菜鸟·2024-08-29 03:29

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。

liuxin33445566·2024-08-29 03:59

AB压力测试

简介：ab的全称是ApacheBench，是Apache附带的一个小工具，专门用于HTTPServer的benchmarktesting，可以同时模拟多个并发请求。

MZ钟沐·2024-08-29 03:35

【Rust光年纪】深度解读：Rust语言中各类消息队列客户端库详细对比

本文将介绍一些用于Rust语言的消息队列客户端库，包括AMQP、ApacheKafka、NSQ、ApachePulsar和RocketMQ，探讨它们的核心功能、使用场景、安装配置以及API概览。

friklogff·2024-08-29 03:27

Cesium使用视频创建自定义纹理

本文参考了cesium的自定义texture实现，在此基础上做了修改，引入html5的视频进行渲染，实测比使用视频作为材质效率略有优化，且更具灵活性，利于对视频进行二次处理，废话不多说，代码如下：varPrimitiveTexture

garefield·2024-08-29 03:27

情报收集技术深度解析（一）：基本信息与域名信息收集技术

在网络安全与情报分析领域，高效的情报收集是确保网络安全、竞争对手分析、威胁狩猎等工作的基础。本文将深入探讨基本信息收集和域名信息收集的两大核心技术模块，包括但不限于GoogleHacking、网络空间搜索引擎、操作系统/中间件/源代码/数据库信息获取，以及域名收集工具的使用方法与实战技巧。一、基本信息收集技术1.GoogleHackingGoogleHacking是一种利用高级搜索语法和特定关键词

Alfadi联盟萧瑶·2024-08-29 02:25

Metasploit漏洞利用系列（一）：MSF完美升级及目录结构深度解读

在信息安全领域，MetasploitFramework（MSF）是一个无处不在的工具，它集合了大量的渗透测试和漏洞利用模块，帮助安全专家识别和利用系统中的弱点。本文将深入探讨如何对Metasploit进行完美升级，以及对其核心目录结构进行详尽解读，为初学者和进阶使用者提供全面指南。MSF完美升级指南1.环境准备确保你的操作系统已安装了Ruby环境，因为Metasploit是基于Ruby编写的。推荐

Alfadi联盟萧瑶·2024-08-29 02:25

堆栈溢出的原因

堆：JVM运行中产生变量的实际存储地址栈：每一个线程都会对应一个方法栈，主要存储线程运行时声明的变量，栈的大小取决去这个线程运行的深度堆溢出当创建对象时，没有足够的可用空间，则会发生堆溢出。

木小同·2024-08-29 02:23

向量数据库Faiss（Facebook AI Similarity Search）

以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程，包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F

shiming8879·2024-08-29 01:46

2021-03-31

达总店：房傲东2021年3月31日落地真经严格就是爱，放纵既是害目标确认目标：产值15万，台次100台，预存目标11个完成：产值156000,台次101台，预存：13个今日体验：今天晚上培训空调，做空调深度养护

房傲东·2024-08-29 01:17

上汽大通国宾车，上合峰会官方指定用车上汽大通

G10、V80和可以深度定制的D90作为上汽大通的“优秀代表”出现在了各国政要的眼前。会议期间为各国政要、嘉宾提供用车服务。

47f6f0995e1c·2024-08-29 01:04

Hdfs的机架感知与副本放置策略

1.介绍Apachehadoop机架感知Hadoop分布式文件系统(Hdfs)作为ApacheHadoop生态系统的的核心组件之一,通过机架感知和副本放置策略来优化数据的可靠性,可用和性能.Hdfs的机架感知和副本放置策略是其设计的关键组成部分

sheansavage·2024-08-29 01:42

Java中的BPM与工作流引擎详解

它们帮助自动化和优化业务流程，提高工作效率。在Java生态系统中，有多个BPM和工作流引擎可供选择，如Activiti和Camunda。

๑҉ 晴天·2024-08-29 00:40

学习运用逻辑思维--读《深度思维》有感

参加勇气读书会第97天书名：叶修的《深度思维》时间：2019年4月11日早上九点半到十一点阅读内容:《深度思维的利益--更强的思维能力会给我们带来什么》第1页到9页开始学习一、读书笔记分享思维是一根链条

三门峡745沈莉红·2024-08-29 00:07

hong161688·2024-08-29 00:07

【区块链+医疗健康】厦门市医疗保障局：区块链 + 医保定点机构协议管理系统 | FISCO BCOS应用案例

近年来，国家大力推动政务信息化工作，在《国务院关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》中明确提出要优化简化服务事项网上申请、受理、审查、决定、送达等流程，缩短办理时限，降低企业和群众办事成本。

FISCO_BCOS·2024-08-29 00:06

5305 图的遍历（不一定连通）

输出描述输出为两行，第一行为深度遍历的结果，第二行为广度遍历的结果，每个顶点间用一个‘-’符号隔开，假定每次都从结点1开始遍历，且优先遍历编号低的，每种遍历只需要一种遍历结果。

2401_86852582·2024-08-29 00:35

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