BP神经网络训练窗口详解

arp -a命令输出详解

一、arp-a输出C:\WINDOWS\system32>arp-a接口:169.254.199.84---0x2Internet地址物理地址类型169.254.255.255ff-ff-ff-ff-ff-ff静态224.0.0.201-00-5e-00-00-02静态224.0.0.2201-00-5e-00-00-16静态224.0.0.25101-00-5e-00-00-fb静态224.0.
learning-striving·2025-03-21 04:37

大模型微调

文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调
归一码字·2025-03-21 04:36

后“智驾平权”时代，谁为安全冗余和体验升级“买单”

尤其是进入2025年，比亚迪、长安等一线传统自主品牌率先开启高阶智驾的普及战，加上此前已经普及的智能座舱，舱驾智能的「科技平权」进一步加速行业启动「线控底盘」上车窗口期。
高工智能汽车·2025-03-21 04:35

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，
AICurator·2025-03-21 03:01

MySQL InnoDB 存储引擎详解

InnoDB是MySQL中最常用、最强大的存储引擎之一，其支持事务、外键、行级锁等特性，非常适合对可靠性、并发性要求较高的场景。本文将详细解析InnoDB的核心特性、内部机制以及使用场景，帮助你更好地理解和优化MySQL数据库。1.为什么选择InnoDB存储引擎InnoDB是MySQL默认的存储引擎（从MySQL5.5开始）。相比其他存储引擎（如MyISAM），InnoDB的优势在于：支持事务：遵
drebander·2025-03-21 02:57

六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API：从原理到实战

目录一、庖丁解牛：深入理解ContextAPI1.1设计哲学与运转机制工作原理三步曲：1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现（逐行注释版）2.2配套CSS样式设计三
编程星辰海·2025-03-21 02:26

MySQL InnoDB 存储引擎的索引详解

在MySQL中，InnoDB是最常用的存储引擎，它支持事务、行级锁和外键约束等功能，而索引则是提升数据库查询性能的关键。在InnoDB存储引擎中，索引不仅仅是提高查询速度的工具，还是数据库的核心组成部分之一。本文将详细介绍InnoDB存储引擎的索引结构、索引种类、索引优化技巧以及索引失效等方面的知识。1.InnoDB索引的结构在InnoDB存储引擎中，索引主要分为两种类型：聚集索引（Cluster
菜就多练少说·2025-03-21 02:26

浏览器的组成、渲染过程及缓存机制

浏览器的主要功能是将用户选择的web资源呈现出来，它需要从服务器请求资源，并将其显示在浏览器窗口中。
全马必破三·2025-03-21 02:51

MySQL的InnoDB引擎及其索引详解

InnoDB引擎及其索引一、索引简介1.什么是索引2.优点与缺点优点：缺点：3.聚簇索引和非聚簇索引4.什么是回表二、InnoDB存储引擎1.简介2.优势三、InnoDB索引详解1.InnoDB索引介绍
渣娃-小晴晴·2025-03-21 02:21

JVM垃圾回收器详解

JVM垃圾回收器详解年轻代与老年代我们知道在分代GC算法中，将我们的堆内存分为了年轻代与老年代，那为什么要将内存分为年轻代和老年代呢？
高锰酸钾_·2025-03-21 02:21

Postman高级功能深度解析：Mock Server与自动化监控——构建高效API测试与监控体系

引言：Postman在API开发中的核心价值在数字化时代，API（应用程序编程接口）已成为系统间交互的“神经网络”，其质量直接影响用户体验与业务连续性。
测试渣·2025-03-21 02:18

自动驾驶AVM环视算法--鱼眼相机的畸变矫正原理和实测（图片和视频测试）

参考：金书世界测试工程和视频：链接：https://pan.baidu.com/s/11GNLuIxcONGCeobp0MbXFQ?
金书世界·2025-03-21 02:48

华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，提升编程能力和解题技巧，从而提高机试通过率

目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天
哪 吒·2025-03-21 02:48

C 中调用WIN32API函数

www.panshsoft.com/Sort_VB/API_fun/GetWindowRect用法http://blog.csdn.net/coolszy/article/details/5601455函数功能：该函数返回指定窗口的边框矩形的尺寸
就叫二号人物·2025-03-21 02:17

模型部署实战：PyTorch生产化指南

模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程
小诸葛IT课堂·2025-03-21 01:45

H800核心性能优化技术

这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

人工智能知识架构详解

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一，正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能，构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学（一）线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如，在图
CodeJourney.·2025-03-21 01:42

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种
mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

ROS导航栈中的move_base模块详解：架构、组件关系与数据流

ROS导航栈中的move_base模块详解：架构、组件关系与数据流摘要RobotOperatingSystem（ROS）作为广泛应用于机器人开发的开源框架，其导航栈中的move_base模块是实现机器人自主导航的核心组件
YRr YRr·2025-03-21 01:42

Objective-C语言的调试工具

Objective-C调试工具详解Objective-C是一种面向对象的编程语言，广泛应用于macOS和iOS开发。
苏墨瀚·2025-03-21 00:39

Python 问题：ModuleNotFoundError: No module named ‘matplotlib‘

问题与处理策略1、问题描述importmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots()ax.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3])plt.show()执行上述代码
我命由我12345·2025-03-21 00:38

工厂函数详解：概念、目的与作用

一、什么是工厂函数？工厂函数（FactoryFunction）是一种设计模式，其核心是通过一个函数来创建并返回对象，而不是直接使用new或构造函数实例化对象。它封装了对象的创建过程，使代码更灵活、可维护。二、工厂函数的目的与作用目的作用解耦对象创建逻辑将对象的创建与使用分离，调用者无需关心对象的具体实现细节。延迟实例化仅在需要时创建对象，避免资源浪费（如内存、CPU）。支持动态参数根据输入参数返回
漫谈网络·2025-03-21 00:35

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

摘要：我们推出RWKV-7“鹅”，这是一种全新的序列建模架构，同时发布的还有预训练语言模型。
东临碣石82·2025-03-21 00:02

Python for循环详解

目录一、基本语法二、用法示例1、遍历字符串2、遍历列表3、遍历元组4、遍历字典5、使用range()函数6、使用enumerate()函数7、嵌套循环8、break和continue语句9、else子句三、优点四、缺点在Python中，for循环是一种用于迭代可迭代对象（如列表、元组、字典、集合、字符串或任何实现了迭代协议的对象）的语句，它允许按顺序访问可迭代对象中的每个元素，并对每个元素执行一组
红虾程序员·2025-03-21 00:02

网络设备带内管理与带外管理：应用场景、区别及优缺点详解

目录引言什么是带内管理与带外管理？带内管理与带外管理的应用场景带内管理的应用场景带外管理的应用场景带内管理与带外管理的区别数据传输路径管理接口安全性可靠性带内管理与带外管理的优缺点带内管理的优缺点带外管理的优缺点如何选择带内管理与带外管理？总结1.引言在网络管理中，带内管理（In-BandManagement）和带外管理（Out-of-BandManagement）是两种常见的管理方式。它们分别适
网络小白不怕黑·2025-03-20 23:28

基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战（完整技术解析）

项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型（LLM），需实时采集以下数据：全球30+主要证券交易所（NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等）的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据
海拥✘·2025-03-20 23:57

解决 开发FFMPEG视频播放器右侧白色线问题

在开发基于Qt和FFmpeg的视频播放器时，我遇到一个常见但令人困惑的问题：在使用VideoWidget（继承自QOpenGLWidget）播放某些视频时，窗口右侧会出现一条白色线。
吃面不喝汤66·2025-03-20 23:26

详解离线安装Python库

本文主要介绍了详解离线安装Python库，希望能对
爱编程的喵喵·2025-03-20 22:17

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示，这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供
清风AI·2025-03-20 22:14

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。
清风AI·2025-03-20 21:11

SpringBoot测试：@SpringBootTest与MockMvc的实战应用

文章目录引言一、SpringBoot测试基础1.1测试环境配置1.2测试目录结构二、@SpringBootTest注解详解2.1基本用法与配置选项2.2不同WebEnvironment模式的应用场景三、
程序媛学姐·2025-03-20 21:40

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
lmtealily·2025-03-20 21:37

分布式事务解决方案：Seata原理详解与实战教程

一、为什么需要Seata？在微服务架构中，跨服务的事务管理成为核心痛点：传统事务失效：服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险：网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难：涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata（SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture）是阿里开源的分布式事务解决方案，提供AT模式、TCC模式、Saga模式三
Cloud_.·2025-03-20 21:35

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法
林聪木·2025-03-20 21:35

STM32 SPI总线驱动CH376T实现U盘/TF卡读写全解析—SPI通信、命令集与文件操作（下） | 零基础入门STM32第七十五步

师从洋桃电子，杜洋老师文章目录1.引言2.硬件连接3.驱动程序分析3.1SPI通信机制4.CH376命令集详解4.1常用命令表4.2命令使用示例5.初始化程序解析6.数据读写函数实现6.1写数据到文件6.2
触角01010001·2025-03-20 20:30

【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用

层次分析法(AHP)详解及其应用引言在现实生活和工作中，我们经常面临复杂的决策问题，这些问题通常涉及多个评价准则，且各准则之间可能存在相互影响。如何在这些复杂因素中做出合理的决策？
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

【数学建模】模糊综合评价模型详解、模糊集合论简介

模糊综合评价模型详解文章目录模糊综合评价模型详解1.模糊综合评价模型概述2.模糊综合评价的基本原理2.1基本概念2.2评价步骤3.模糊综合评价的数学模型3.1数学表达3.2模糊合成运算4.模糊综合评价的应用领域
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用

灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例
烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:29

数据分析_python进行数据筛选1_行筛选

以titanic的训练数据为例进行展示，为了简化取前十行为例首先导入模块，导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin
Monkey*王·2025-03-20 20:28

详解Springboot的启动流程

在Redis中实现分布式锁1.主入口与SpringApplication.run()2.准备阶段3.创建应用上下文（ApplicationContext）4.Bean定义加载与上下文刷新5.EmbeddedWebServer的启动（针对Web应用）6.ApplicationRunner和CommandLineRunner执行7.应用启动完成总结1.主入口与SpringApplication.run
凭君语未可·2025-03-20 20:27

《魔兽争霸-黑潮》游戏秘籍

DECKMEOUT部队升级EVERYLITTLETHINGSHEDOES魔法升级GLITTERINGPRIZES增加黄金、木材、油量ITISAGOODDAYTODIE无敌MAKEITSO加快建筑、训练、
小魚資源大雜燴·2025-03-20 19:25

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域，生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者，因其强大的图像生成能力而备受关注。今天，我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
Donvink·2025-03-20 19:24

开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇（十二）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。
开源技术探险家·2025-03-20 19:23

基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、
LCG元·2025-03-20 19:53

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。
进取星辰·2025-03-20 19:52

网络系统管理专栏-配套练习+知识点详解

设备命名规范和设备的基础信息2、密码恢复和软件版本统一模块三：网络搭建与网络冗余备份方案部署表1-11Ipv6地址分配表模块五：出口安全防护与远程接入试题解析：考核点1：考点解析：2、Portfast+Bpduguard
漩涡·鸣人·2025-03-20 19:21

在嵌入式系统中实现低功耗MQTT协议：从协议解析到硬件优化

本文将以MQTT协议为例，详解在STM32+LW
W说编程·2025-03-20 19:20

实现图片处理功能鸿蒙示例代码

支持本地/在线图片格式：JPG、PNG、SVG、GIF、DPG、WEBP、BMP实现图片处理功能源码链接效果预览使用说明下载安装根目录下的oh-package.json5中depend
·2025-03-20 19:39

知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。
PersistDZ·2025-03-20 18:47
上一页 11 12 13 14 15 16 17 18 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他