BP神经网络训练窗口详解

Java 解决 TCP 粘包问题详解：原理与实战示例

TCP协议是面向字节流的传输协议，其核心设计目标是高效传输数据，但这也导致了应用层需要自行处理数据包的边界问题，即粘包问题。本文将通过Java代码示例，详细解析粘包问题的原因及解决方案。一、粘包问题的本质1.什么是粘包？发送方发送多个应用层数据包（如包A和包B）。接收方可能一次性读取到合并后的数据（如包A包B），导致无法区分原始包边界。2.为什么会出现粘包？TCP的字节流特性：数据像水流一样连续，
伤心辞·2025-03-18 05:27

Java 线程池详解：参数、工作流程与常见线程池

线程池是Java并发编程中最重要的工具之一，它通过复用线程、控制并发数和任务队列机制，显著提高了多线程程序的性能和资源管理效率。本文将深入解析线程池的核心参数、工作流程，以及如何使用Executors工具类创建常见的线程池。一、线程池的核心参数Java线程池的核心类是ThreadPoolExecutor，其构造函数包含以下关键参数：参数名作用corePoolSize核心线程数，即使线程空闲也不会被
伤心辞·2025-03-18 05:27

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少:Wnew=W+αrBAW_{new}=W+\frac{\alpha}{r}BA
ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 05:56

以太网交换机EtherSwitch

BecauseIEEEbeganstartEthernetstandardon1980-2.EtherSwitch:Bhardwaj'swife,KalpanaUGREENCM633:MT7530BU,itwillbufferAVBpacketstointernalSRAMtocauselargelatency
SEP5010·2025-03-18 05:56

一文让你详细理解Qualcomm WLAN Roaming机制：连载2

当接收和发送数据速率低于20Mbps（可配置）时，固件开始监控Rx
思考的下一页·2025-03-18 05:25

python中的 collections 模块(用法、详解、底层原理，示例等)

1、collections模块中的defaultdict1.1defaultdict功能可以设置一个默认值作为字典中新key的默认值。该默认值可以是任何对象，包括函数、列表、元组、集合等。默认值不需要像dict那样事先定义，因为它在需要的时候会自动创建使用defaultdict，可以简化代码并提高代码的可读性，而且可以防止KeyError异常的出现。同时，defaultdict的性能与普通字典相当
还是那个同伟伟·2025-03-18 05:55

代码随想录算法训练营第六十六天| 图论11

Floyd算法精讲Floyd算法代码很简单，但真正理解起原理还是需要花点功夫，大家在看代码的时候，会发现Floyd的代码很简单，甚至看一眼就背下来了，但我为了讲清楚原理，本篇还是花了大篇幅来讲解。代码随想录if__name__=='__main__':max_int=10005#设置最大路径，因为边最大距离为10^4n,m=map(int,input().split())grid=[[[max_i
Rachela_z·2025-03-18 05:23

代码随想录算法训练营| 总结篇

坚持了六十多天的算法，回头看感觉收获很大。之前刷题不管算法，只管能不能a，没有章法，只有一套乱拳，现在看到题目，会想着思考分析一下，可以用什么方法，用什么思路来解决。接下来要把力扣上的热题多刷反复刷！要做到看到题目能够有解法思路！春招接offer！offer四面八方来！！！
Rachela_z·2025-03-18 05:23

代码随想录算法训练营第六十四天| 图论09

dijkstra（堆优化版）精讲代码随想录importheapqclassEdge:def__init__(self,to,val):self.to=toself.val=valdefdijkstra(n,m,edges,start,end):grid=[[]for_inrange(n+1)]forp1,p2,valinedges:grid[p1].append(Edge(p2,val))minD
Rachela_z·2025-03-18 05:22

代码随想录算法训练营第八天| 344. 反转字符串、541. 反转字符串II、卡码网：54. 替换数字

344.反转字符串建议：本题是字符串基础题目，就是考察reverse函数的实现，同时也明确一下平时刷题什么时候用库函数，什么时候不用库函数题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录状态：用左右指针顺利通过左右指针：classSolution:defreverseString(self,s:List[str])->None:"""Donotreturnanything,modifysin-placei
Rachela_z·2025-03-18 05:52

代码随想录算法训练营第三十七天| 动态规划01

509.斐波那契数很简单的动规入门题，但简单题使用来掌握方法论的，还是要有动规五部曲来分析。代码随想录视频：手把手带你入门动态规划|LeetCode：509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili动态规划五部曲：确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组classSolution:deffib(self,n:int)->int:F=[0,
Rachela_z·2025-03-18 05:52

Python项目--外星人入侵--武装飞船

武装飞船开始游戏项目创建Pygame窗口以及响应用户输入首先，我们创建一个空的Pygame窗口。
PRCORANGE·2025-03-18 05:50

114.HarmonyOS NEXT 日志工具类详解(二)：日志打印方法实现

HarmonyOSNEXT日志工具类详解(二)：日志打印方法实现效果演示1.日志方法概述Logger类提供了四种级别的日志打印方法：debug：调试日志info：信息日志warn：警告日志error：错误日志
·2025-03-18 04:39

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。
code_stream·2025-03-18 04:46

101.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：数据源与数据类型详解

HarmonyOSNEXT跑马灯组件教程：数据源与数据类型详解效果演示1.数据模型概述在HarmonyOSNEXT跑马灯组件的实现中，数据模型是组件正常工作的基础。
·2025-03-18 04:08

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。
程序先锋·2025-03-18 04:41

linux下消息队列详解

消息队列提供了从一个进程向另外一个进程发送一块数据的方法，每个数据块认为有一个类型（通俗说法是一个通道），但是接受通道与发送通道必须一致才能实现通信。消息队列的不足之处在于每个消息最大长度有限度，每个消息队列总字节数有限制，系统的消息队列有限制。命令：cat/proc/sys/kernel/msgmax：查看一条信息最大有多大cat/proc/sys/kernel/msgmnb：查看消息队列中信息
zy20150613·2025-03-18 03:06

python 创建子图_在python中以绘图方式创建子图

Iamfairlynewtopythonandploty(<3monthsofactualcodingatthispoint).Iamtryingtocreatesubplotsinplotly.Ihavecreatedgraphsinplotlyusingthecodebelow
weixin_39899691·2025-03-18 03:35

pythonsubplot_python matplotlib中的subplot函数使用详解

python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的，功能也还不错的一个包。基本框架比较简单，但是做一个功能完善且比较好看整洁的图，免不了要网上查找一些函数。于是，为了节省时间，可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总结，最后写了一个例子，以后基本不用怎么改了。一、作图流程：1.准备数据，，3作图，4定制，5保存，6显示1.数据可以是numpy数组，也可以是list2创建画布：impor
郝志鹄·2025-03-18 03:05

Matplotlib通过subplots()函数创建多个子图

更多相关知识Spring中的创建对象的三种方式、第三方资源配置管理详细描述及使用（XML版完结篇）Spring中的bean的配置、作用范围、生命周期详细描述及使用（XML版上篇）Spring中的依赖注入、setter与构造器注入、自动装配与集合注入详细描述及使用（XML版中篇）<
KJ.JK·2025-03-18 03:04

python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸_python subplot

一、创建子图要创建子图，请使用plt.subplots()函数。该函数接受三个参数：行数、列数和子图编号。以下是一个简单的示例：importmatplotlib.pyplotaspltfig,a
2401_83817843·2025-03-18 03:01

python subplot函数应用 - 创建多个子图

subplot语法：plt.subplot是Matplotlib库中的一个非常有用的函数，用于在一个图形窗口中创建多个子图plt.subplot函数用于在当前图形窗口中创建并激活一个子图。
Aa123456789_55·2025-03-18 03:00

Java语言前言

二进制用bit表示1byte=8bit取值范围：-128-127存储数据的计量单位换算8bit=1B1024B=1KB1024KB=1MB1024MB=1GB1024GB=1TB常用DOS命令打开dos窗口
始终奔跑在路上·2025-03-18 02:29

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词当AI模型遇到记忆瓶颈想象一下这个场景：一位开发者正在使用AI助手编写一个复杂的应用程序。他详细描述了需求，AI生成了初步代码框架。
SuperMale-zxq·2025-03-18 02:27

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。
m0_57781768·2025-03-18 02:52

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。
formerlyai·2025-03-18 02:21

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。
盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。
Start_Present·2025-03-18 01:15

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:36

npm version 命令详解

npmversion命令详解基本语法npmversion[|major|minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号
·2025-03-18 00:06

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes
樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
小风_·2025-03-18 00:41

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载：pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”，打开图片目录images，进行多边形标注（右键
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容
·2025-03-18 00:32

105.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(一): 组件概述与架构设计

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(一):组件概述与架构设计效果演示1.组件简介跑马灯(Marquee)组件是一个用于展示滚动文本的UI组件，主要用于处理文本内容超出显示区域时的展示问题。
·2025-03-18 00:32

npm version 命令详解

npmversion命令详解基本语法npmversion[|major|minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号
·2025-03-18 00:31

CSS竟然开始支持函数了！编程语言的未来能否在此掀起波澜？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读当我第一次看到CSS即将支持原生函数时？没错，朋友，这是真的！
·2025-03-18 00:00

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】目录C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】介绍：特性可以用于多种用途，包括但不限于：特性的分类：特性的主要用途（举一些直观例子）1.标记代码
_Csharp·2025-03-17 23:34

Leetcode32 最长有效括号深度解析

状态转移方程详解Case1：当前字符)与前一个字符(直接匹配场景：形如...()的结构。
八股文领域大手子·2025-03-17 23:03

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解_2024-07-13_20-00-57.Tex

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解Lumberyard物理系统概述物理引擎介绍Lumberyard,亚马逊的游戏引擎，集成了强大的物理引擎，用于模拟游戏世界中的真实物理行为。
chenjj4003·2025-03-17 23:32

C#—线程池详解

C#—线程池详解核心机制说明自动回收与重用线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是回到池中等待新任务。无需手动“重新启用”，线程池会自动调度可用线程处理新任务。
_Csharp·2025-03-17 23:00

利用github部署项目

挂载GitHubPages的方法基本步骤创建仓库：在GitHub上创建一个新的仓库。如果使用自定义域名，则仓库名应为.github.io；否则可以是任意名称。
浪裡遊·2025-03-17 23:59

适配器模式（Adapter Pattern）详解：如何通过适配器解决接口不兼容的问题

在软件开发中，我们经常遇到不同系统或组件之间的接口不兼容的问题。如何将这些不兼容的接口进行整合，使得它们能够协同工作，成为一个常见的挑战。适配器模式（AdapterPattern）正是为了解决这个问题而设计的一种结构型设计模式。适配器模式通过提供一个中间层，将不兼容的接口适配成客户端需要的接口，从而让它们能够正常协作。本文将深入探讨适配器模式的概念、工作原理以及在C#中的实现，帮助开发者在实际项目
江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

Python的Numpy数组np.array()基本用法详解（二）

本节主要讲授array获取元素、转置、重塑等方法"""@Date:2022-01-21@Author:苏雨流丰@lang:Python@summary:访问、获取np.array的元素"""导入numpy包importnumpyasnp初始化工作np_34_list=[[1,3,5,7],[2,4,6,8],[1,2,5,6]]np_44_list=[[1,3,5,7],[2,4,6,8],[1,
苏雨流丰·2025-03-17 22:27

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

HarmonyOS实战开发：@ohos.arkui.UIContext （UIContext）

在Stage模型中，WindowStage/Window可以通过loadContent接口加载页面并创建UI的实例，并将页面内容渲染到关联的窗口中，所以UI实例和窗口是一一关联的。
蜀道衫QAQ·2025-03-17 22:50

Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解

在现代开发中，Markdown已经成为了一种广泛使用的轻量级标记语言，特别是在文档、博客和内容管理系统中，Markdown为开发者提供了快速、简洁的格式化文本方式。而在.NET生态中，Markdig是一款非常强大的Markdown解析器，它不仅支持标准的Markdown语法，还提供了许多扩展功能，让开发者能够灵活地定制Markdown文本的解析与渲染。本文将详细介绍Markdig的基本用法、扩展功
江沉晚呤时·2025-03-17 21:50
上一页 18 19 20 21 22 23 24 25 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他