C#学习之记笔记第3页

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学

阿克兔·2025-03-01 17:34

【PCIe 总线及设备入门学习专栏 10.1 -- Linux PCIe 驱动框架之 RK3399 Region1 访问】

region0的地址MEM/IO读写示例配置Region1用于内存读写配置Region1地址转换Region1地址访问descregistersCPU读写region0的地址本篇文章紧接【PCIe总线及设备入门学习专栏

主公讲 ARM·2025-03-01 17:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智

山海青风·2025-03-01 16:33

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

本部分主要介绍NLP的基础概念，并通过实际案例演示NLP的核心任务，同时引导你搭建NLP开发环境，确保你能顺利开始后续学习。

山海青风·2025-03-01 16:33

电脑开机黑屏无法进入桌面的常见解决方法

这种黑屏情况不仅令人困惑，还可能影响工作和学习。本文将介绍一些常见的解决方法，帮助用户解决电脑开机黑屏不显示桌面的问题。

mmoo_python·2025-03-01 16:32

Invalid bound statement， No converter found for return value of type:

SpringBoot2.0学习的Bug（Invalidboundstatement，Noconverterfoundforreturnvalueoftype:）一、Invalidboundstatement

噢！不杰克·2025-03-01 16:29

机器学习与深度学习资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

Python | 学习type()方法动态创建类

type()方法常用来判断属性的类别，而动态创建类不常使用，通过如下的几个实例来学习使用：defsay_hello(self):print("Hello,I'maninstanceofadynamicallycreatedclass

胜天半月子·2025-03-01 16:29

【大模型】大模型分类

大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。

IT古董·2025-03-01 16:29

dify基础之prompts

摘要：在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt（提示词）是连接用户意图与模型输出的核心工具。本文从概念、组成、设计原则到实践案例，系统讲解如何通过Prompt解锁LLM的潜能，提升生成内容的准确性与创造性。要想用好dify，prompts是必备的基础。一、什么是Prompt？Prompt是用户提供给LLM的指令或输入，可以是问题、指令或一段描述，用于引导模型生成符合预期的输出。其核心作用在于：

SNOWPIAOP·2025-03-01 16:58

企业微信里可以使用的企业内刊制作工具，FLBOOK

如何让员工及时了解公司动态、行业资讯、学习专业知识，并有效沉淀企业文化？一份高质量的企业内刊是不可或缺的。

2401_89139014·2025-03-01 16:57

HTML+CSS学习笔记

目录一、emmet语法二、常用html标签使用方法：三、常用CSS样式css样式设计具体引入方式1.关于border边框的设计2.关于text文本内容的管理3.关于盒模型的分类以及position属性：4.background属性的使用5.实现样式转变持续更新……首先，整体了解有关HTML和CSS的使用，主要是为了搭建静态页面有关HTML5所需要掌握的框架：React+Reactnativeuni

潘越越·2025-03-01 15:56

使用 Vosk 实现语音识别

是一个离线开源语音识别工具包，它的优点在于：轻量：Vosk提供轻量级的模型（小于50MB大小），可以用于低功耗平台（例如Android、树莓派之类）多编程语言、多平台支持：Python、Java、Node.js、C#

分发吧·2025-03-01 15:26

k8s之pod的调度之污点与容忍污点，什么是污点？如何容忍污点

在Kubernetes中，污点（Taint）和容忍（Toleration）是用于控制Pod调度到特定节点的重要机制。污点允许节点拒绝某些Pod的调度，而容忍则允许Pod忽略节点的污点，从而调度到特定节点上。1.污点（Taint）1.1.污点的作用污点是节点上的一个标记，用于限制哪些Pod可以调度到该节点。通常用于以下场景：专用节点：某些节点专门用于运行特定类型的Pod（如GPU节点）。节点维护：标

终端行者·2025-03-01 15:25

全新租赁小程序系统源码基于ThinkPHP+UniApp开发的租赁商城小程序

内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍全新租赁小程序系统源码基于thinkphp+uniapp开发的租赁商城小程序基于thinkphp+uniapp开发的租赁商城小程序

专业软件系统开发·2025-03-01 15:54

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。

环工人学Python·2025-03-01 15:53

Recat学习

Recatv17.x项目开发框架搭建1.创建React项目2.暴露配置文件方法一方法二3.支持less4.支持scss/sass5.安装element-ui6.路由导航（常规使用）编译出错错误一错误二错误三错误四8.Serve插件（查看打包运行效果）安装typescript支持1.创建React项目为了加速npm下载速度，先把npm设置为淘宝镜像地址。npmconfigsetregistryhtt

freelb·2025-03-01 15:20

有关SOA 的学习材料

SOAfromIBMforBusinessPartnershttp://www-304.ibm.com/jct09002c/isv/soa/index.htmlSOAdesign&developmenthttp://www-306.ibm.com/software/info/developer/solutions/soadev/index.jspNewtoSOAandWebserviceshttp

DanielQChen·2025-03-01 14:19

Kubernetes 从零开始：手把手教你玩转容器编排王者！

无论你是刚接触容器技术的小白，还是有一定经验的开发者，Kubernetes的学习曲线都堪称陡峭。本文将从零开始，手把手带你一步步掌握Kubernetes的核心概念、安装配置、常用组件以

Leaton Lee·2025-03-01 14:18

【vLLM 学习】使用 Neuron 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/从vLLM0.3.3版本起，支持在带有NeuronSDK的AWSTrainium/Inferentia上进行模型推理和服务。目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention)，但Transforme

HyperAI超神经·2025-03-01 14:47

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的

那年一路北·2025-03-01 14:16

linux shell脚本 cp,shell命令之cp

操作系统为macOS10.12.4cp为复制命令，实际中分为文件间的复制，目录间的复制，文件到目录的复制以及链接的复制。文件间的复制cpfile1file2如果file2不存在，就先创建file2，然后把file1内容复制到file2中如果file2存在，把把file1的内容覆盖file2的内容覆盖file2的内容，有时候并不是所希望的参数-i可以提示是否覆盖file2参数-n让复制命令不覆盖fi

李启方·2025-03-01 14:15

你曾经star学习的项目现在能看懂了吗？

前言我有随时翻看GitHubStar的习惯，尤其是下载了GitHubApp后更加方便我查看了，后来我偶然翻到了自己曾经折腾过的项目LiteWebChat_Frame看了看文档忽然一个问题映入了我的脑海自己曾经因为没看懂而star的项目现在看懂了吗这也是我写文的缘由且也想和大家聊聊这件事三个阶段我又重新看了一遍我的Star，发现可分为三个阶段1.Minecraft及相关启动器2.命令行及后端3.前端

·2025-03-01 14:23

[持续更新]八股速通之Java基础面试题答案精简速记版!

问题1：请解释Java中ArrayList和LinkedList的区别？回答思路：数据结构：明确底层实现（数组vs双向链表）。性能对比：从查询、插入/删除、内存占用三方面分析。适用场景：根据性能特点给出使用建议。补充细节：扩容机制、线程安全性等。示例回答：ArrayList基于动态数组实现，支持快速随机访问（时间复杂度O(1)），但在中间插入或删除元素时，需要移动后续元素，性能较差（平均O(n)）

八股文领域大手子·2025-03-01 13:43

介绍目前主流的IT资产设备管理系统之【WGFIX】篇

WGFIX是一款轻量免费的资产设备管理系统，安装部署使用都非常简单，适合快速上手使用，稳定高效主要功能包括资产概要图表，资产设备管理，资产设备变更管理，资产设备维护管理，设备巡检，账号密码管理等功能模块运行效果图如下

·2025-03-01 13:22

FFmpeg拉流教程

FFmpeg拉流教程做了一个项目学习下FFmpeg拉流的过程。在此记录下。

zxz520zmg·2025-03-01 13:12

【音视频】 H264 H265

概述项目中接触到一些音视频领域的技术，主要对自己接触到的技术，结合自己的学习内容，进行阶段性总结，如有不正确的地方恳请指正安防领域摄像头的编码格式目前主流的是H265，但是也存在H264的视频流。

gma999·2025-03-01 13:11

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

UniApp 中封装 HTTP 请求与 Token 管理（附Demo）

目录1.基本知识2.Demo3.拓展1.基本知识从实战代码中学习，上述实战代码来源：芋道源码/yudao-mall-uniapp该代码中，通过自定义request函数对HTTP请求进行了统一管理，并且结合了

码农研究僧·2025-03-01 13:39

【FFmpeg】拉流

概述项目实践中涉及到使用ffmpeg进行推流和拉流操作，本文主要对一些基本操作做一个学习总结，后续再学习其源码架构；总结方法遵循实现功能配合函数具体实现基本使用拉流avformat_network_init

gma999·2025-03-01 13:09

ocp 之 Prometheus Operator ~Operator-Prometheus原理 -JG第一次-PrometheusRule - Prometheus断点每周

Prometheus的告警恢复和修改operator版Prometheus默认的Prometheus.ymlgpt回答告警问题如果您没有收到Prometheus的告警恢复通知，请检查以下几个可能的原因：检查Alertmanager的配置文件中的group_wait参数是否正确设置。group_wait参数定义了Alertmanager在发送告警恢复通知之前等待的时间，以便其他相关告警的解决状态被合

yuezhilangniao·2025-03-01 13:38

【深度学习】矩阵的核心问题&解析

一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange

大数据追光猿·2025-03-01 12:07

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题

不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

西工大航海学院，新一代电子信息复试资料911电子版！资料全

资料全)，西工大911重点题型资料资料完整齐全，复习学习用这套足够，通过无忧！

weixin_aaa722509·2025-03-01 12:06

CMU 10423 Generative AI：lec10（few-shot、提示工程、上下文学习）

文章目录1概述2摘录2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning（零样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：二、Few-shotLearning（少样本学习）特点：工作原理

⊙月·2025-03-01 12:06

【新手向】从零开始学习Java（Day20）枚举

每天二十分钟，成就Java大神，点点关注不迷路！今天是第二十天，给坚持到这里的小伙伴点个赞！你不需要成为超人，只需比昨天的自己多走一步，共勉！目录枚举枚举元素的迭代在switch中使用枚举类values(),ordinal()和valueOf()方法枚举类成员下节预告枚举在Java中枚举是一个特殊的类，一般表示一组常量。枚举类使用enum关键字来定义，各个常量使用逗号,来分割，如：enumColo

星河天欲瞩·2025-03-01 12:32

uniapp 系统学习，从入门到实战（五）—— 组件库与常用 UI 组件

全篇大概7000字(含代码)，建议阅读时间30minUniApp基于Vue.js的跨平台特性，提供了丰富的内置组件和灵活的扩展能力。本文将从内置组件、扩展组件库和自定义组件开发三个维度，系统解析UniApp的组件生态，并结合实际开发场景提供实践建议。目录内置组件扩展组件库自定义组件开发总结1.内置组件UniApp内置组件经过多端适配，可自动转换为原生控件，确保一致性和性能。以下是核心分类及使用要点

小那同学·2025-03-01 12:32

跨端方案选型：对比Uni-app与Taro在复杂电商项目中的技术选型依据参考

在复杂电商项目中的技术选型依据参考请赏析：Uni-app与Taro复杂电商项目选型对比指南一、核心选型维度速记技术栈匹配→跨端能力→性能优化→开发效率→生态支持→长期维护二、关键维度对比分析1.技术栈匹配性框架技术栈适用团队学习成本

向贤·2025-03-01 12:31

哪吒2票房为何如此之高？背后隐藏的奥秘大揭秘！

一、前作口碑积累，续集备受期待首先，不得不提的是前作《哪吒之魔童

山峰999·2025-03-01 12:31

AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)

目录1.图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成3.GraphPrompting的关键组件(1)大语言模型(LLM)(2)图数据库(GraphDatabase)(3)图编码器(GraphEncoder)(4)提示模板(PromptTe

9命怪猫·2025-03-01 12:30

Linux 学习必杀技：从菜鸟到高手的蜕变密码

羑悻的小杀马特.·2025-03-01 12:59

【MySQL】基础实战篇(2)—数据查询操作

这里写目录标题前言学习目标单表查询查询语句的基本用法字段的别名DISTI

m0_74824496·2025-03-01 12:28

ecc椭圆加密算法c语言,ECC 椭圆曲线加密算法学习————ECDH与ECDSA

0x00前言之前学习了实数域上的椭圆曲线与有限域$\mathbb{F}_{p}$上的椭圆曲线。详细可以参考ECC椭圆加密算法学习————从实数域到有限域的椭圆曲线。

weixin_39927508·2025-03-01 11:56

C# datatable中的数据不被转义

在C#中，DataTable是一个内存中的数据表，通常用于存储从数据库或其他数据源加载的数据。DataTable中的数据是以原始形式存储的，不会自动转义特殊字符（如反斜杠\）。

局外人_Jia·2025-03-01 11:24

sql专题之 sql的执行顺序

文章目录sql的执行顺序sql语句的格式实际的执行顺序：虚拟表vs数据集虚拟表结果集总结嵌套查询在sql查询中的执行顺序前文我们了解了sql常用的语句，这次我们对于这些语句来个小思索戳这里→sql专题之常用命令

m0_67265654·2025-03-01 11:23

C#模式匹配详解

一、模式匹配核心概念1.什么是模式匹配？模式匹配是一种检查数据结构是否满足特定条件并提取信息的机制，取代传统的if-else或switch逻辑，使代码更简洁、安全。2.核心优势简洁性：减少类型检查和转换的冗余代码安全性：编译时检查模式的有效性（如属性是否存在）表达力：支持嵌套、递归和逻辑组合模式二、核心模式类型与语法1.类型模式（TypePattern）用途：检查对象是否为指定类型，并提取变量语法

VTheShow·2025-03-01 11:52

C#装箱拆箱机制详解

在C#中，装箱（Boxing）和拆箱（Unboxing）是值类型与引用类型之间转换的核心机制。它们的实现直接影响程序的性能和类型安全。