BP神经网络训练窗口详解第20页

MySQL的事务实现原理和隔离级别？

目录MySQL事务实现原理1.事务的基本概念2.实现原理日志系统锁机制MySQL隔离级别1.隔离级别概述2.各隔离级别详解读未提交（ReadUncommitted）读已提交（ReadCommitted）

点滴~·2025-02-10 23:42

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门2：自然语言处理（第一章神经网络的复习/代码+总结）

1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结：代码实现：D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print

m0_58598898·2025-02-10 23:11

神经网络常见激活函数 6-RReLU函数

文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元：RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])

亲持红叶·2025-02-10 22:40

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

1.感知（Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer

由数入道·2025-02-10 22:39

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-02-10 22:07

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

今天，我们将一起踏上深度学习的旅程，搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

Windows系统中常用的命令

windows11中的网络属性的修改，可能习惯了windows10或者windows7的就不喜欢windows11的模式，期望进入到以前的修改模式，这个时候在通过在运行框中输入“ncpa.cpl”就可以调出原来熟悉的窗口

dawn·2025-02-10 22:36

使用Redis实现业务信息缓存（缓存详解，缓存更新策略，缓存三大问题）

一、什么是缓存？缓存是一种高效的数据存储方式，它通过将数据保存在内存中来提供快速的读写访问。这种机制特别适用于需要高速数据访问的应用场景，如网站、应用程序和服务。在处理大量数据和高并发请求时，缓存能显著提高性能和用户体验。Redis就是一款常用的缓存中间件。二、如何在业务中结合Redis进行缓存（代码模版）？1.基本步骤在业务中结合Redis进行缓存主要有以下步骤：（1）根据key到redis中查

怠惰_u·2025-02-10 21:01

ret2libc 题型详解

1.攻击背景与原理当程序启用NX（No-eXecute）保护时，栈、堆等内存区域不可执行，传统的shellcode注入失效。此时，攻击者可通过覆盖返回地址，跳转到程序本身或动态库（如libc）中的已有函数（如system、execve），实现攻击。核心思路：通过栈溢出覆盖返回地址，使其跳转到libc中的函数（如system）并传递参数（如/bin/sh）。2.PLT和GOT的作用PLT（Proce

bae-唯一·2025-02-10 21:00

windows常用的网络命令

一、常用命令如何打开windows命令行窗口？方法一：徽标键+r打开运行窗口，输入cmd即可打开。方法二：徽标键+s打开搜索窗口，输入cmd即可打开。

剁椒鱼头没剁椒·2025-02-10 20:56

Spring Boot 整合 RabbitMQ：手动 ACK 与 QoS 配置详解

在分布式系统中，消息队列（MessageQueue）是实现异步通信的重要组件。RabbitMQ作为一个功能强大的消息代理，提供了多种消息传递模式和丰富的配置选项。在生产环境中，为了确保消息的可靠传递，我们通常需要配置手动确认（ManualAcknowledgment）和消息预取（QoS）。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中通过application.properties配置文件来配置R

AllenBright·2025-02-10 20:25

使用免费的 Cloudflare Workers 搭建 Serverless 站点计数服务

该项目技术栈：TypescriptCloudflareWranglerWorktop(封装Worker的常用方法和支持Router)Webpack目前只有Serverless的实现，还没有SDK，但可以封装

Willin 老王躺平不摆烂·2025-02-10 20:53

【Python】zip()函数详解

文章目录1.zip()用法1.1基本用法1.2不等长的可迭代对象1.3多个可迭代对象1.4zip和字典1.5解压zip2.zip()应用场景2.1并行遍历多个序列2.2构建字典2.3用于矩阵转置Python中的zip()函数是一个非常有用的内建函数，用于将多个可迭代对象（例如：列表、元组、字典等）聚合成一个元组，返回由这些元组组成的对象。1.zip()用法1.1基本用法zip()函数用于将多个可迭

小小小小祥·2025-02-10 20:50

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术，特别是一种密集的神经网络（通常是多层感知机，MLP），来建模复杂的3D场景。

鬼马行天·2025-02-10 19:44

GridBagConstraints参数详解

GridBagConstraints解析与应用GridBagConstraints是JavaSwing中与GridBagLayout布局管理器配合使用的一个关键类，它负责确定组件在网格中的位置、大小、对齐方式以及拉伸行为。正确理解和使用GridBagConstraints可以帮助开发者精确控制GUI组件的布局。主要参数及其解释在使用GridBagConstraints时，有多个参数可以影响组件的布

·2025-02-10 19:13

NeRF与3D Gaussian的异同对比

1.核心区别特性NeRF3DGaussianSplatting表示方式隐式表示：通过神经网络（MLP）学习场景的辐射场（颜色和密度）。显式表示：用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目

zllz0907·2025-02-10 18:41

“轻松上手！5分钟学会用京东云打造你自己的专属DeepSeek”

\#从第⼀步骤到第四步骤是完成DeepSeek本地部署和使⽤,可以满⾜中⼩企业环境的稳定使⽤,第五步骤为基于AnythingLLM和本地数据进⾏训练(基于本地数据搭建本地知识库):⼀：京东云GPU云主机环境准备

·2025-02-10 18:11

【Pytorch函数】PyTorch随机数生成全解析 | torch.rand()家族函数使用指南

PyTorch随机数生成全解析|torch.rand()家族函数使用指南一、核心函数参数详解PyTorch提供多种随机数生成函数（注意：无直接torch.random()函数），以下是常用函数及参数：1️⃣torch.rand

深度求索者·2025-02-10 18:09

深度学习-医学影像诊断

我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。

小赖同学啊·2025-02-10 18:37

【AI论文】LIMO：推理中少即是多

传统观点认为，复杂的推理任务需要大量的训练数据（超过10万例）。然而，我们证明，令人惊讶的是，仅需极少的示例就能有效激发复杂的数学推理能力。

东临碣石82·2025-02-10 16:55

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

【资料分享】清华大学《DeepSeek：从入门到精通》官方指南：解锁AI时代的核心生产力工具

这份104页的指南不仅是一本工具手册，更是一部AI思维训练指南，涵盖从基础操作到高阶提示语设计

灵犀拾荒者·2025-02-10 16:22

大数据技术Kafka详解 ③ | Kafka集群操作与API操作

目录1、Kafka集群操作1.1、创建topic1.2、查看主题命令1.3、生产者生产1.4、消费者消费数据1.5、运行describetopics命令1.6、增加topic分区数1.7、增加配置1.8、删除配置1.9、删除topic2、Kafka的JavaAPI操作2.1、生产者代码2.2、消费者代2.2.1、自动提交offset2.2.2、手动提交offset2.2.3、消费完每个分区之后手动

dvlinker·2025-02-10 15:43

【微服务】SpringBoot 国际化适配方案使用详解

目录一、前言二、国际化概述2.1微服务中的国际化是什么2.1.1国际化概念2.1.2为什么需要国际化2.2微服务中常用的国际化方法2.2.1资源文件分离2.2.2使用国际化框架2.2.3使用动态模板2.2.4使用数据库存储2.2.5API设计结合配置中心三、SpringBoot国际化介绍与实践3.1SpringBoot国际化概述3.1.1SpringBoot国际化一般步骤3.2SpringBoot

小码农叔叔·2025-02-10 14:39

【果树农药喷洒机器人】Part5：实例分割模型训练与试验分析

原创文，转载请注明出处文章目录一、试验环境二、模型训练三、试验结果与分析3.1模型结构优化的有效性分析3.2与其他实例分割模型的比较分析总结一、试验环境本章试验在Wind

嵌小超·2025-02-10 14:37

DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b

如果你只需要使用DeepSpeed在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b模型进行推理，而不进行训练，可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块GPU来加速模型的推理过程。

MonkeyKing.sun·2025-02-10 14:33

ProtoBuf 官方文档（二）- 语法指引（proto2）

翻译查阅外网资料过程中遇到的比较优秀的文章和资料，一是作为技术参考以便日后查阅，二是训练英文能力。

n大橘为重n·2025-02-10 13:27

《具身智能时代：机器人具身抓取技术的前沿探索与应用综述》

自2022年GPT等大模型的爆发以来，人工智能领域以语言模型为代表的预训练模型在多个领域掀起了创新浪潮。

笑傲江湖2023·2025-02-10 13:53

openssl源码编译输出库-guidance-傻瓜式教程

快速链接:.个人博客笔记导读目录(全部)付费专栏-付费课程【购买须知】:密码学实践强化训练–【目录】目标：下载openssl源码编译输出目标版本，例如使用AndroidNDK编译输出Android使用的

代码改变世界ctw·2025-02-10 13:53

6、Python 面试题解析：面向对象详细解释

Python面向对象编程（OOP）详解面向对象编程（Object-OrientedProgramming,OOP）是Python的核心范式之一，通过**类（Class）和对象（Object）**组织代码

千层冷面·2025-02-10 12:22

deepseek和chatgpt能力对比

如果你是对比DeepSeek与OpenAI（如GPT-4）、Claude、Gemini之类的模型，以下是一些可能的优劣点：优点：中文优化较好：相比一些主要基于英文训练

分享是一种传递，一种快乐·2025-02-10 12:51

JavaScript ES6新特性详解及实际应用案例

随着Web技术的不断发展，JavaScript作为前端开发的核心语言，也在不断进化。ES6（ECMAScript2015）作为JavaScript的一个重要版本，引入了许多新特性和语法糖，极大地提高了开发效率和代码的可读性。本文将详细解析ES6的新特性，并通过实际应用案例来展示这些特性的使用方法和效果。一、ES6新特性概述ES6引入了大量的新语法和API，包括let和const关键字、箭头函数、模

a编程小达人·2025-02-10 12:19

Delphi语言的函数实现

Delphi语言函数实现详解引言Delphi是一种基于ObjectPascal语言的编程环境，广泛应用于Windows平台的软件开发。

厉君韵·2025-02-10 12:48

DeepSeek和ChatGPT的优劣或者区别（答案来DeepSeek和ChatGPT）

DeepSeek的答案DeepSeek与ChatGPT作为当前两大主流AI模型，在架构设计、性能表现、应用场景等方面存在显著差异，以下从多个维度进行对比分析：一、架构与训练效率架构设计DeepSeek：

笑傲江湖2023·2025-02-10 12:45

SOME/IP协议详解「1.0·概述」

SOME/IP协议详解「1.0·概述」点击返回雪云飞星的SOME/IP协议详解「总目录」SOME/IP协议详解「1.0·概述」1什么是SOME/IP2SOME/IP的优势1什么是SOME/IP官方描述原文是这么写的

雪云飞星·2025-02-10 11:44

Java集合01：初识集合以及Collection接口方法详解

⭕️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，忍不住分享一下给大家(点击跳转到网站)⭕️文章目录一、Java集合框架概述1.基础知识2.两种体系二、Collection接口方法简单常用方法（5个）contains方法containsAll方法remove方法removeAll方法retainAll方法equals方法hashCode方法：toArray方法附加：数组和集合的转换i

金士曼·2025-02-10 11:43

微信小程序 - 最新详细实现集成腾讯地图配置流程及使用教程，基于腾讯位置服务做地图标点展示、获取用户当前省市区定位(城市名称)、ip属地定位、精确经纬度数据、逆向解析、搜索地点、位置定位等（示例代码）

在微信小程序开发中，详解实现接入腾讯地图教程，后台配置完整流程及使用教程，附带腾讯地图显示渲染和地图标记点，获取本机当前定位省市区或精确的经纬度，IP属地定位获取城市名称/市区名，将经纬度逆向解析为省市区街道

王二红·2025-02-10 11:12

Android wm指令用法详解

wm是查看和设置显示信息的指令，此指令只能临时调试使用。wm：查看wm指令信息$adbshellroot@rk3288:/#wmwmusage:wm[subcommand][options]wmsize[reset|WxH]wmdensity[reset|DENSITY]wmoverscan[reset|LEFT,TOP,RIGHT,BOTTOM]wmsize:returnoroverridedi

weixin_30319097·2025-02-10 11:11

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

Ada语言的数据类型

Ada语言的数据类型详解引言Ada语言是一种结构化、强类型的编程语言，最初由美国国防部在20世纪70年代开发。由于其高可靠性和可维护性，Ada广泛应用于航空航天、交通运输、军事等领域。

霍璟琅·2025-02-10 10:36

WMSHELL 架构说明

是一个重要的窗口管理中心。我们做多窗开发要熟练掌握wmshell的具体架构及交互方式，这样才能够进行具体的需求实现。下面pl

开心菜小脑袋·2025-02-10 10:03

神经网络的训练过程详解

在深度学习领域中，训练一个神经网络是一项复杂但系统的工作过程。下面将从基本概念到具体步骤逐步阐述神经网络的训练方法一、神经网络的基本概念神经网络的结构输入层：接收外部数据，通常为多维向量。

西洲啊·2025-02-10 10:31

革新电影制作：AI驱动的3D场景生成与增强现实技术

一、核心功能详解Text-to-3D+VID2VID：文本到视觉的转变利用先进的AI算法，用户只需提供文字描述，即可自动生成细致的3D场景

花生糖@·2025-02-10 09:58

（六）QT——布局＆常用控件——基本的用户输入界面

布局管理器布局管理器控制着控件在窗口中的位置。Qt提供了多种布局类型

苦瓜汤补钙·2025-02-10 09:28

使用accumulate step节省显卡内存

使用前提：单卡，模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是，每次forward较小的batch，如batch=4，每4steps再更新一次参数，训练结果等效于batch

前程似锦蝈蝈·2025-02-10 09:57

自动化测试之Pytest框架（万字详解）

Pytest测试框架一、前言二、安装2.1命令行安装2.2验证安装三、pytest设计测试用例注意点3.1命名规范3.2断言清晰3.3fixture3.4参数化设置3.5测试隔离3.6异常处理3.7跳过或者预期失败3.8mocking3.9标记测试四、以案例初入pytest4.1第一个pytest测试4.2多个测试分组一个类里面4.3将多个测试用例分组4.4pytest运行中命令行运行可选参数五、

杰仔正在努力·2025-02-10 09:54

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

39. I2C实验

一、IIC协议详解1、ALPHA开发板上有个AP3216C，这是一个IIC接口的器件，这是一个环境光传感器。

lljss2020·2025-02-10 08:03

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