DBA任务

yolo目标检测项目

一、前言（一）、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。
m0_75047393·2025-03-02 03:12

如何高效修改多个节点的 config.ini 文件

那么，有没有更简便的方式来完成这一任务呢？答案是肯定的！下面我将介绍几种方法，帮助你高效地修改多个节点的config.ini文件。
纸鸢666·2025-03-02 02:38

计算机基础之操作系统——进程与线程管理（三）

多线程：如果应用需要高度共享数据和资源，或者需要轻量级的任务并发，
查理养殖场·2025-03-02 02:04

轻松连接MySQL与Oracle：Spoon(Kettle)配置指南

Resource-Bundle-Collection/3c3aa项目介绍在数据处理和ETL（Extract,Transform,Load）领域，Spoon(Kettle)是一款功能强大的开源工具，广泛应用于数据集成和数据转换任务
黄豪宙·2025-03-02 01:00

错误:ORA-01034: ORACLE不可用ORA-27101:共享内存域不存在

解决方法在虚拟机命令窗口输入sqlplus/assysdba启动oraclestartup
走到哪，爬到哪·2025-03-02 00:55

path 路径模块

在Node.js开发中，处理文件路径是一项常见的任务。为了简化路径操作并避免跨平台兼容性问题，Node.js提供了一个名为path的核心模块。
咖啡の猫·2025-03-02 00:54

GBase 8a从Kafka的Topic加载数据使用样例

GBase8a当前支持单次加载，以及以类似定时任务的形式自动加载。
老紫竹·2025-03-02 00:21

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

不同于传统的单一模态任务，在多模态学习中，如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合，直接影响到最终模型的性能和准确性。
Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

redis——进阶

RDB和AOF的对比：RDBAOF开启与关闭默认开启的备份方式，要想关闭将配置文件中的所有save注释掉即可。在配置文件中appendonly：yes即为开启，no为
weixin_30614587·2025-03-01 23:15

【c++】【线程池】同步队列

【c++】【线程池】同步队列是基于半同步/半异步模式设计实现的任务Task是一个模板1同步队列的设计可以将其当作一个生产者-消费者模型往同步队列中添加任务(Put())的过程–>理解为生产者从同步队列中取出任务
钟离墨笺·2025-03-01 23:42

如何更加优雅提问：浅谈提示词

如何优雅高效地提问很可能是未来十年每个人的必备素质参考ISO/IEC23894人工智能系统工程标准第一步：理论基础构建目标：通过结构化分析与实践验证，提升提示词设计的精准度、可控性与生成效率一、提示词设计的核心方法论分阶目标拆解基础层：明确任务类型
愚戏师·2025-03-01 23:42

强化学习探索与利用：多臂老虎机的UCB与Softmax策略

贪心算法（ε-Greedy）上置信界（UCB，UpperConfidenceBound）软max策略（Softmax）算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题（Multi-ArmedBandit
海棠AI实验室·2025-03-01 23:42

python蓝桥杯备赛（day8）[KMP算法]

第四章字符串part02[KMP算法]今日任务28.实现strStr()题目链接：28.找出字符串中第一个匹配项的下标-力扣（LeetCode）文章链接：代码随想录这题要用kmp算法，一下是我认为搞清楚
kiki坤哥·2025-03-01 22:09

Python Cookbook-2.19 根据指定的搜索路径和模式寻找文件

任务给定一个搜索路径(一个描述目录信息的字符串)，需要在此目录中找出所有符合匹配模式的文件。解决方案基本上，需要循环路径中的所有目录。
我不会编程555·2025-03-01 22:37

python中的线程了解与学习

文章目录前言一、计算密集型与IO操作密集型1.计算密集型任务2.I/O密集型任务二、线程的创建和使用2.1线程的简单创建和使用2.2创建两个线程2.3创建两个线程，并且不让主线程等子线程了。
想做个小Torvalds·2025-03-01 22:36

基于 BERT 的自定义中文命名实体识别实现

基于BERT的自定义中文命名实体识别实现在自然语言处理中，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是一项重要的任务，旨在识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。
风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

【零代码（低代码）工作流引擎（cube-flowable）】

cube-flowable工作流引擎简介cube-flowable工作流引擎旨在打造一套零代码、领先、且快速实用的引擎工具，助力开发者在面对工作流开发任务时，除去学习工作流框架知识和API的学习成本且不去关心工作流是什么技术
风清扬【coder】·2025-03-01 21:34

Axios：高效处理HTTP请求的利器

Axios：高效处理HTTP请求的利器在现代Web开发中，处理HTTP请求是一项基础且至关重要的任务。
winxinxian·2025-03-01 21:03

halcon手眼标定例程详解_七、机器人运动控制算法——标定

前几章的主要任务是建立模型，那我们为什么要建立（数学）模型呢？（数学）模型又是什么呢？（数学）模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象，即用数学语言描述我们存在的世界。
戴亦舒·2025-03-01 20:29

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。
qq924711725·2025-03-01 20:22

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

特点：适合入门级图像分类任务，支持快速验证算法原型28。下载地址：MNIST官网2.I
念九_ysl·2025-03-01 19:48

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。
奔强的程序·2025-03-01 18:45

深度优化：如何用结构化提示词提升DeepSeek的响应质量

提示词设计的核心原则角色定义法：明确AI的专家身份场景具象化：提供背景信息和目标说明格式结构化：使用分隔符划分内容模块二、基础提示词案例库1.编程辅助场景[角色]你是一位资深Python开发工程师，擅长编写可维护的工业级代码[任务
·2025-03-01 17:58

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

方法一：重启Windows资源管理器打开任务管理器当电脑开机后遇到黑屏问题时，可以尝试按下键盘上的Ctrl+Shift+ESC组合键，打开任务管理器。任务管理器是Windows系
mmoo_python·2025-03-01 16:32

Visual Studio Code配置Python开发环境

Python，也就是点击它，然后等待，安装好后会提示你重启2.配置运行Python程序同样的打开命令面板（Crtl+Shift+P或F1），然后输入Tasks:ConfigureTaskRunner（中文输入：任务
ai74583·2025-03-01 16:30

【大模型】大模型分类

以下是大模型的常见分类方式：1.按应用领域分类自然语言处理（NLP）模型如GPT-3、BERT、T5等，主要用于文本生成、翻译、问答等任务。
IT古董·2025-03-01 16:29

电脑开机无法进入桌面

2、启动任务管理器。如果电脑能开机但是进不去桌面，可能是因为桌面系统的进程没有正常启动。用户可以按Ctrl+Shift+Esc键启动任务管理器，切换到进程选项卡，找到explorer
QuartusII7·2025-03-01 16:27

本地大模型编程实战(11)与外部工具交互(2)

格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM(大语言模型)时，经常需要调用一些自定义的工具方法完成特定的任务
火云牌神·2025-03-01 15:52

【探商宝】DeepSeek开源周第四弹：双向流水并行与专家负载均衡技术解析

DeepSeek开源周第四日重磅发布的DualPipe双向流水并行算法与EPLB专家并行负载均衡器（ExpertParallelismLoadBalancer），为解决这些难题提供了创新方案。
探熵科技·2025-03-01 15:19

T23N 君正（Ingenic）T系列芯片是专为智能视频和物联网应用设计的高性能、低功耗处理器 提供软硬件资料及样品测试

主要特性：处理器：T23N配备XBurst®CPU核心，主频高达1.2GHz，内置16KB指令缓存、16KB数据缓存和64KB二级缓存，支持全功能内存管理单元（MMU），适用于操作系统相关任务。
li15817260414·2025-03-01 13:42

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。
那年一路北·2025-03-01 13:09

Java 线程池详解

当有任务需要处理时，线程池会直接从池中获取可用线程来执行任务。任务处理完后，线程不会被销毁，而是返回线程池，等待下一个任务的到来。线程池的好处减小资源消耗：通过重用线程，减少频繁创建和销毁线程的开销。
一点多余.·2025-03-01 13:07

（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

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用，但在某些复杂任务中，LLM的输出质量依然面临着提升空间，尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。
测试者家园·2025-03-01 12:05

Brave 132 编译指南 Android 篇 - 更新和维护源代码 (八)

因此，定期更新源代码、同步上游变更，并进行必要的重新编译，是每个Brave开发者的日常任务。本节将详细介绍如何更新Brave的源代码，如何处理与上游Chromium同步时可能遇到的
守城小轩·2025-03-01 11:25

《OpenCV》——人脸检测

代码实现python#导入OpenCV库，用于计算机视觉任务，如读取图像、图像处理和显示图像等importcv2#使用cv2.imread函数读取指定路径下的图像文件'hezhao.jpg
Kai HVZ·2025-03-01 11:22

【模块】Non-local Neural

这种方法对于视频分类、对象检测/分割以及姿态估计等任务表现出了显著的改进。机制非局部操作通过在输入特征图的所有位置上计算响应的加权和来实现，其中权重由位置之间的关系（如
dearr__·2025-03-01 10:48

通用无线设备对码软件_通用软件无线电平台USRP-LW N310

USRP-LWN310通过引入远程执行任务的能力简化了对SDR系统的控制和管理，如更新软件，重新启动，工厂复位、自检，主机/ARM调试以及监控系统运行。
weixin_39793319·2025-03-01 10:45

适合iis发布执行API定时任务的库和框架有哪些

在IIS上发布和执行API定时任务时，您可以考虑以下几种库和框架，这些工具能够提供稳定的任务调度功能并适于与ASP.NET或ASP.NETCore应用程序兼容：1.Hangfire概述:Hangfire
默萧笙故·2025-03-01 09:42

如果更换ip地址会怎么样？网络ip地址怎么更换

本文将为您全面解析更换IP地址的影响，并提供详细的操作指南，帮助您轻松应对这一任务。一、更换IP地址的积极影响‌‌增强隐私保护‌：定期更换IP地址可以有效减少个人
hgdlip·2025-03-01 09:08

使用Nuclia Understanding API 处理和索引非结构化数据

处理这些数据以提取有效信息并进行快速检索已经成为一项重要任务。NucliaUnderstanding是一个强大的工具，可自动索引这些非结构化数据，提供优化的搜索结果和生成式答案。
dgay_hua·2025-03-01 09:38

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。然而，现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。
大模型玩家·2025-03-01 08:28

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction
rockingdingo·2025-03-01 07:53

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结
cufewxy2018·2025-03-01 06:47

注意力机制中的查询Q、键K、值V与态势感知

可以把查询对应于态和势，键对应于感，值对应于知，这种对应关系体现了两者在信息处理过程中的相似性，即从大量信息中提取出对当前任务最有用的部分，为决策提供支持。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务
编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

机器幻觉产生的原因

所以如果只有线性层而没有非线性激活函数的话，网络将无法处理复杂任务。对于激活函数而言，常见的如ReLU、sigmoid、tanh。激活函数引入非线性，让网络有能力学习复杂的特征。但是如果没有合适的激活
人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

【Gitlab】gitlab断电启动失败：runsv not running

则进行第二步，查看系统服务2.systemctl-ttarget如果存在inactivedead的服务，则意味着这个服务出错了，进行第三步操作3.systemctllist-jobs列出所有正在运行的任务
骑猪上班·2025-03-01 05:38
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