BP神经网络训练窗口详解

基于Matlab_simulink仿真相关 控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解

Matlab/simulink仿真相关控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解：1.优化算法相关：蚁群优化算法，遗传优化算法等2.控制器相关：ADRC控制，鲁棒控制，神经网络控制，MPC等3.神经网络相关
985计算机硕士·2025-03-21 11:37

Node.js 格式化时间的两种方法：原生 Date 与 npm 包 moment 详解

目录Node.js格式化时间的两种做法：内置方法与npm包1.使用JavaScript内置方法格式化时间示例：使用Date对象格式化时间运行程序示例输出原理解析2.使用npm包moment进行时间格式化安装moment示例：使用moment格式化时间运行程序示例输出原理解析3.两种方法的对比4.结论在Node.js开发中，格式化时间是一个常见的需求。例如，将时间格式化为YYYY-MM-DDHH:m
还是鼠鼠·2025-03-21 11:06

【WinPcap】——ARP欺骗

利用WinPcap的简单ARP欺骗基础知识关于WinPcap在vc的环境搭建关于ARP等结构下图是从TCP/IP详解中摘录的图片：
猫和鱼爪·2025-03-21 11:34

前端解决跨域的几种方案

以下是前端解决跨域问题的7种主流方案，根据应用场景和实现难度排序，附详细实现示例：一、开发环境解决方案1.WebpackDevServer代理（推荐）//vue.config.js/webpack.config.jsmodule.exports
爱分享的程序员·2025-03-21 11:01

RIP路由欺骗攻击与防御实验详解

一、基础网络配置1.路由器R1配置interfaceGigabitEthernet0/0/0ipaddress192.1.2.254255.255.255.0!interfaceGigabitEthernet0/0/1ipaddress192.1.3.254255.255.255.0!routerrip1version2network192.1.2.0network192.1.3.02.路由器R2
w2361734601·2025-03-21 11:31

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。
y江江江江·2025-03-21 10:31

Webpack 中动态导入（Dynamic Import）的几种典型用法

这段代码展示了Webpack中动态导入（DynamicImport）的几种典型用法，并通过Webpack魔法注释（MagicComments）对打包行为进行精细控制。
混血哲谈·2025-03-21 10:00

如何使用webpack预加载 CSS 中定义的资源和预加载 CSS 文件

在Webpack中预加载CSS文件及其内部定义的资源（如图片、字体等），可以通过资源预加载（Preloading）技术优化关键资源的加载优先级。
混血哲谈·2025-03-21 10:00

webpack的SplitChunksPlugin和在路由或组件级别进行拆分

请问下面内容中提到的SplitChunksPlugin和“在路由或组件级别进行拆分是一种更简单的方法，可用于延迟加载应用的不同部分”在前端项目中如何应用？“”“在大型应用中，延迟加载第三方依赖项并不是常见的模式。通常，第三方依赖项会拆分为单独的供应商软件包，因为它们的更新频率较低，因此可以缓存。您可以详细了解SplitChunksPlugin如何帮助您实现这一点。使用客户端框架时，在路由或组件级别
混血哲谈·2025-03-21 10:00

tracert命令输出详解

一、tracert命令输出C:\Users\xsq>tracertwww.xqnav.top通过最多30个跃点跟踪到www.xqnav.top[121.43.162.66]的路由:11ms2ms3ms10.16.0.121ms2ms1ms10.1.1.234ms3ms3ms49.9.17.58.adsl-pool.jx.chinaunicom.com[58.17.9.49]42ms2ms3ms21
learning-striving·2025-03-21 10:28

【typescript进阶篇】(第四章) webpack编译ts及第三方库声明文件

使用webpack打包TS文件安装依赖安装webpack环境npmiwebpackwebpack-cliwebpack-dev-server-D安装TypeScriptnpminstalltypescript-D
蒜香拿铁·2025-03-21 10:58

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级
小众AI·2025-03-21 10:57

deepseek api参数详解

deepseek的参数与openai保持兼容，所以openai能用的参数deepseek都可以使用，以下是常用的参数介绍。在使用Deepseek/OpenAI的PythonAPI时，最常用的API端点是chat/completions，用于调用deepseek生成文本对话内容。以下是openai.ChatCompletion.create()方法的主要参数及其作用：1.model作用：指定使用的模
孽小倩·2025-03-21 10:55

CAN协议简介：从基础到高级应用

文章目录引言一、CAN协议概述1.1基本特性1.2典型应用场景二、物理层解析2.1信号规范2.2网络拓扑三、数据链路层机制3.1帧类型对比3.2非破坏性仲裁3.3错误处理机制四、帧结构详解4.1标准数据帧结构
New_Teen·2025-03-21 10:23

Webpack4从入门到精通以及和webpack5对比_webpack现在用的是哪个版本

'css-loader',//less-loader：将less文件编译成css文件，需要下载less-loader和less'less-loader'],},{test:/\.css$/,//使用多个loader用use,使用一个loader用loaderuse:['style-loader','css-loader'],},{//url-loader：处理图片资源，问题：默认处理不了html中
2501_90253044·2025-03-21 10:51

【C++】动态规划从入门到精通

一、动态规划基础概念详解什么是动态规划动态规划（DynamicProgramming，DP）是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题，并存储子问题解以避免重复计算的优化算法。
諰.·2025-03-21 09:50

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
木尘152132·2025-03-21 09:17

使用vscode远程连接linux运行项目报错解决方案

报错：subprocess.CalledProcessError:Command'['/xxx/anaconda3/envs/graphinvent/bin/python','.
大数据lsy·2025-03-21 09:16

风控算法（一）——数据测试

确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

[C/C++][VsCode]使用VsCode在Linux上开发和Vscode在线调试

.怎么在线调试结语0.前言在开发中，可以一边开发一边调试，这样可以大大的减少bug；但是正常来说一个大点的项目，是不太可能单步调试的，因为一般都是用make或者CMake，甚至安卓中的Android.bp
★Orange★·2025-03-21 09:45

【pygame】小球运动碰撞动画生成并保存为GIF

importpygameimportsysfromPILimportImage,ImageSequenceimportos#初始化pygamepygame.init()#设置窗口大小WIDTH,HEIGHT
一只小白跳起来·2025-03-21 09:44

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
XianxinMao·2025-03-21 08:42

【机器学习】模型拟合

无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

springboot整合Thymeleaf详解

Thymeleaf介绍简单说，Thymeleaf是一个跟Velocity、FreeMarker类似的模板引擎，它可以完全替代JSP。相较与其他的模板引擎，它有如下三个极吸引人的特点：Thymeleaf在有网络和无网络的环境下皆可运行，即它可以让美工在浏览器查看页面的静态效果，也可以让程序员在服务器查看带数据的动态页面效果。这是由于它支持html原型，然后在html标签里增加额外的属性来达到模板+数
weiha666·2025-03-21 08:09

JavaScript 模块化语法 import、export详解

JavaScript模块化语法import、export详解1.为什么需要模块化？
qq39138814·2025-03-21 08:07

SpringMVC系列之整合Thymeleaf【Thymeleaf整合springmvc介绍及Thymeleaf基础概念、使用语法详解】

Thymeleaf是java的模板引擎，可以将动态页面静态化；目前使用较多的模板引擎：Velocity、Freemarker、Thymeleaf一、Maven依赖Thymeleaf整合springmvc共需要两个jar：1.thymeleaf2.thymeleaf-spring5org.thymeleafthymeleaf3.0.9.RELEASEorg.thymeleafthymeleaf-sp
吕鑫洋·2025-03-21 07:06

使用EMQX 安装、部署MQTT 服务器详解

使用EMQX安装、部署MQTT服务器详解关于Linux下使用EMQX安装、部署MQTT服务器详解本文从如下几个方面进行详细说明：EMQX整体说明安装EQMX（MQTT服务器）EMQX常用命令登录EMQX
Adunn·2025-03-21 07:06

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量 深搜、岛屿数量 广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记#include#includeusingnamespacestd;intdirection[4][2]={0,1,-1,0,0,-1,1,0};voiddfs(constvector>&B612
jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

webpack提升打包构建速度02--webpack优化

提升打包构建速度HotModuleReplacement为什么开发时我们修改了其中一个模块代码，Webpack默认会将所有模块全部重新打包编译，速度很慢。
_xiyang·2025-03-21 07:05

day01-基本查询

JoshuaBloch","release_date":"2001-06-01","amazon_rating":4.7,"best_seller":true,"prices":{"usd":9.95,"gbp
·2025-03-21 07:59

笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础

学习资料：代码随想录连通图是给无向图的定义，强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲：传入参数、终止条件、处理节点+递推+回溯98.所有可达路径卡码网题目链接（ACM模式）先是用邻接矩阵，矩阵的x,y表示从x到y有一条边主要还是用回溯方法遍历整个
jingjingjing1111·2025-03-21 07:01

【MySQL必知必会】数据库操纵语言（DML）超全总结：增删改查一文搞定！

二、核心操作详解1.插入数据：INSERT--插入单条数据（全字段）INSERTINTO表名VALUES(值1,值2,...);--指定字段插入INSE
秀儿还能再秀·2025-03-21 07:30

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。
AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。
AI天才研究院·2025-03-21 07:57

群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码）

PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主
HR Zhou·2025-03-21 07:57

Linux基础指令详解：掌握Linux系统的必备技能

在数字化时代，Linux以其稳定性、安全性和灵活性成为了服务器、嵌入式系统以及开发环境中的首选操作系统。对于初学者而言，掌握Linux的基本指令是踏入这个强大操作系统的第一步。本文将详细介绍一些Linux系统中最为基础且常用的指令，帮助读者快速上手Linux。一、Linux基础指令概述Linux指令行界面（CLI）是其核心部分之一，通过命令行可以执行各种系统管理和文件操作任务。掌握这些基础指令，不
秋秋爱编码·2025-03-21 06:26

S-function模块案例详解（MATLAB程序）

S-function模块案例详解（MATLAB程序）【下载地址】S-function模块案例详解MATLAB程序S-function模块案例详解（MATLAB程序）本仓库提供了一个详细的S-function
常岱昶Salena·2025-03-21 06:24

IsaacLab最新2025教程(3)-搭建训练场景

前言本文将详细介绍如何使用IsaacLab进行场景搭建与物理仿真，为后续的训练打下基础。
Calm_dw·2025-03-21 06:51

chatgpt赋能python：Python构造函数详解

Python构造函数详解在Python中，构造函数是一种特殊的函数，用于创建类的实例并初始化其属性。Python构造函数的名称为__init__，它在创建类的实例时自动调用。
www_xuhss_com·2025-03-21 06:48

Redis 详解

1.NoSQL的核心概念和应用场景核心概念NoSQL（NotOnlySQL）：一类非关系型数据库的统称，专为处理大规模数据存储而设计特点：高扩展性、高性能、灵活的数据模型、分布式架构CAP理论：一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partitiontolerance)，NoSQL通常优先保证AP或CP主要类型键值存储：Redis,Memcached文档
z小天才b·2025-03-21 06:48

高性能计算:GPU加速与分布式训练

传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。
AI天才研究院·2025-03-21 06:17

LLM(7)：文本分词 token 化

此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公
CS创新实验室·2025-03-21 05:17

Spring Boot 中的 @ConditionalOnBean 注解详解

SpringBoot中的@ConditionalOnBean注解详解1.前言2.
QQ148698·2025-03-21 05:46

八股文-C++ 运行时多态与函数调用机制详解

C++运行时多态与函数调用机制详解1.重载与覆盖的对比重载示例覆盖示例2.运行时多态的本质3.虚函数表的实现机制代码示例运行结果虚函数表(vtable)和虚指针(vptr)的实现Base类的内存布局Derived
tt555555555555·2025-03-21 05:15

八股文——系统调用与进程管理详解,map和set

系统调用与进程管理详解,map和set一、select函数详解1.1什么是select1.2函数原型1.3参数说明1.4返回值1.5文件描述符的数量限制1.6就绪文件描述符的轮询扫描方式1.7内核/用户空间内存拷贝
tt555555555555·2025-03-21 05:15

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法
AI天才研究院·2025-03-21 05:13

代码随想录算法训练营第三十五天（20250303） |01背包问题 二维，01背包问题 一维，416. 分割等和子集 -[补卡20250316]

01背包问题二维链接遍历物品没有大小顺序要求重点是模拟，推导出递推公式#include#includeintmain(){intm,n;std::cin>>m>>n;std::vectorweight(m,0),value(m,0);for(inti{0};i>weight[i];}for(inti{0};i>value[i];}std::vector>dp(m,std::vector(n+1,0
ZXZ_13·2025-03-21 04:10

32.代码随想录算法训练营第三十二天|509. 斐波那契数,70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

32.代码随想录算法训练营第三十二天|509.斐波那契数,70.爬楼梯，746.使用最小花费爬楼梯DP数组的定义以及下标的含义递推公式动态规划的初始化是很重要的遍历顺序打印数组509.斐波那契数-力扣（
白鹭鸣鸣！·2025-03-21 04:10

西门子PLC S7-1200实例详解：涉及安川机器人通信、伺服电机控制及传感器数据轮询

西门子PLCS7-1200程序实例解析：电气编程者的技术之旅随着科技的飞速发展，工业自动化已成为现代制造业的核心。西门子PLC以其卓越的性能和广泛的应用，成为了工业控制领域的佼佼者。在本次技术博客中，我们将深入探讨西门子PLCS7-1200在博图版本V15下的应用实例，为电气编程者提供宝贵的学习借鉴。一、西门子PLC与安川机器人TCPIP通讯在工业自动化领域，PLC与机器人之间的通讯至关重要。西门
DMQAfdLc·2025-03-21 04:40

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被
u013250861·2025-03-21 04:08
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