JNI学习第7页

Anaconda与VS Code

最近在学习机器学习和计算机视觉，使用GoogleColab来运行网上的示例代码。

wei099·2025-03-13 17:07

Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT

关键词：Transformer，BERT，ALBERT，自然语言处理，深度学习，模型对比，实战应用摘

AI天才研究院·2025-03-13 17:06

关于某一专科学校上学两年实习以后的学长给专科同学的参考做法

关于某一专科学校上学两年实习以后给专科同学的参考做法，这边分两块讲，一块是想转本的，另一个是不想转本的，但其实无论是走哪个方向的发展的话，前期打野都是一样的，之前看的一些博主都在说大专的学生会没有必要参与专注好学习转本和专业课就行了

czimt开摆·2025-03-13 17:36

Windows 10/11下安装labelImg标注工具

abelImg是深度学习最常用的标注工具之一，下面讲解安装方法！

czimt开摆·2025-03-13 17:05

Kissat学习笔记

Kissat学习笔记前言SAT（BooleanSatisfiabilityProblem）是一个NP完全问题，在IC前端设计中，SAT验证是一个重要环节，它要求判定一个布尔公式是否存在一组变量赋值使其为真

柯尼塞格475·2025-03-13 17:05

适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南

金外飞176·2025-03-13 17:05

使用Python进行火焰检测与识别：从基础理论到高级实现的全面指南

随着计算机视觉技术的发展，使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够有效地实现火焰检测和识别。

快撑死的鱼·2025-03-13 17:04

Python 之进阶学习

学习Python之进阶学习一切皆对象1.变量和函数皆对象2.模块和类皆对象3.对象的基本操作(1).可以赋值给变量(2).可以添加到集合中(3).可以作为函数参数(4).可以作为函数返回值返回4.object

_ZestyJt·2025-03-13 17:03

HarmonyOS学习第20天:让应用“找准方向”的地图与定位秘籍

引言：开启HarmonyOS应用的位置感知之旅在这个信息爆炸的时代，我们的生活与地理位置信息紧密相连。无论是寻找一家心仪的餐厅，规划一次完美的旅行，还是追踪快递的实时位置，地图与定位服务都扮演着至关重要的角色。对于HarmonyOS应用开发者而言，集成地图与定位服务，能为应用赋予强大的位置感知能力，拓展应用的边界，为用户带来更加丰富、便捷的体验。以出行类应用为例，借助地图与定位功能，用户可以实时获

老三不说话、·2025-03-13 17:03

[每日一学]数据分析与可视化：anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点，使用哪款比较好用

一、Anaconda是一个开源的Python发行版本，集成了多个常用的数据科学、机器学习、深度学习等相关工具，例如JupyterNotebook、Spyder、

拼命绽放·2025-03-13 17:03

【八股学习】面试问到JMM如何优雅回答？

我将用尽可能短的时间挑重点来讲清楚这个问题：什么是JMMJMM是Java定义的并发编程相关的一组规范。1、Java是跨平台语言，需要自己提供内存模型来屏蔽硬件和系统的差异。2、JMM简化多线程编程（屏蔽底层设计可能导致的多线程问题）3、JMM抽象了线程和主内存之间的关系。（线程本地内存和主内存类比CPU三级缓存和内存）4、JMM规定了Java源代码到CPU可执行指令转化要遵守的并发原则和规范（针对

illus10n_CHOU·2025-03-13 17:02

【八股学习】ArrayList扩容机制总结

初始化/***默认初始容量大小*/privatestaticfinalintDEFAULT_CAPACITY=10;//默认的构造数组其实是没有容量的privatestaticfinalObject[]DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA={};/***默认构造函数，使用初始容量10构造一个空列表(无参数构造)*/publicArrayList(){this.elem

illus10n_CHOU·2025-03-13 17:32

【八股学习】HashMap源码总结

初始化构造方法可见，HashMap有四种构造方法：其中1、3、4可以归为一类：使用默认的或者指定的初始化容量和负载因子，如果使用默认容量16，则会在第一次插入时在resize中自行计算threshold。如果自行指定参数则直接赋值（通过tableSizeFor方法扩容到与initialCapacity最接近的2的幂次方大小）threshold，然后进行扩容判断。//默认构造函数。publicHas

illus10n_CHOU·2025-03-13 17:32

HarmonyOS角落里的知识：通过图库中的图片并显示在Image组件中

开发者也可以基于其他适配的版本进行开发：IDE:DevEcoStudio4.0ReleaseSDK:Ohos_sdk_public4.0.10.13(APIVersion10Release)点击领取→纯血版全套鸿蒙HarmonyOS学习资料希望

不入流HarmonyOS开发·2025-03-13 17:32

五分钟快速掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook

目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm

芝帕先生·2025-03-13 17:01

LLM Weekly（2025.03.03-03.09）

网络新闻QwQ-32B：拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B，这是一个拥有320亿参数的模型，它利用强化学习来提升推理能力。

UnknownBody·2025-03-13 16:29

Java操作Neo4J实例：简单易学的后端数据库

在本文中，我们将学习如何使用Java来操作Neo4J数据库。我们将介绍如何建立连接、创建节点、创建关系以及执行查询操作。引入Neo4J驱动程序首先，我们需要引入Neo4J的Java驱动程序。

OyLinux·2025-03-13 16:59

差分革命：清华微软携手，用物理智慧重塑Transformer“慧眼”

然而，随着诺贝尔物理学奖的光芒照耀到“机器学习之父”GeoffreyHinton的肩头，另一场跨界融合也在悄然进行——微软与清华大学的科研团队携手，将物理学的智慧融入AI，推出DifferentialTransformer

YINWA AI·2025-03-13 16:27

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示

月落星还在·2025-03-13 16:26

Python学习笔记

eclipse中配置PyDev：Help-->InstallNewSoftware-->Add-->起名如：PyDev，网址：http://www.pydev.org/updates-->选择PyDev-->一路Next安装完之后创建新项目时，如果没有PyDev选项，则是安装的版本跟eclipse、jdk不匹配，需要卸载重新安装。卸载：Help-->AboutEclipse-->Installat

Helloooooworldddddd·2025-03-13 15:55

Spring Boot 接口延迟响应的实现与应用场景

文章目录学习文章：SpringBoot接口延迟响应的实现与应用场景一、SpringBoot接口延迟响应的实现1.创建SpringBoot项目2.编写控制器3.运行项目二、延迟响应的应用场景1.测试超时处理

和烨·2025-03-13 15:53

python匿名函数的好处_python 匿名函数与三元运算学习笔记

匿名函数匿名函数就是不需要显示式的指定函数名首先看一行代码：defcalc(x,y):returnx*yprint(calc(2,3))#换成匿名函数calc=lambdax,y:x*yprint(calc(2,3))你也许会说，用上这个东西没感觉有毛方便呀，。。。。呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下res=map(lambdax:x**2,[1,2

weixin_39812142·2025-03-13 15:22

ida调试linux程序,MAC使用IDA PRO远程调试LINUX程序

1背景在学习Linux系统上的一些漏洞知识的时候，往往需要进行“实地测试”，但是在Linux系统上进行调试并不太方便，因为LINUX自带的GDB调试工具真的不太人性化，即使有GDBTUI之类的“伪图形界面调试器

O超哥·2025-03-13 15:52

Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现）

VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生

阿正的梦工坊·2025-03-13 15:50

华为机试—字符串通配符

让我们来学习通配符的匹配规则：‘*’符号代表匹配0个或以上的数字或字母；‘?’

rigidwill666·2025-03-13 15:20

apk反编译有哪些重要作用

哈喽呀，大家好呀，淼淼又来和大家见面啦，这一期淼淼要讲一讲apk反编译的一些相关内容，APK反编译在Android开发、安全分析、软件调试、个人学习及软件定制等领域扮演着重要角色，其重要作用主要包括但不限于以下几点

·2025-03-13 15:17

AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题

前言在机器学习的江湖中，分类算法纷繁复杂，各具特色。有的深不可测，犹如隐世高人的内功心法，让人望而却步；有的则像街头小贩，简单直接却也能精准解决问题。

星际编程喵·2025-03-13 15:49

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

学习笔记《编程不难》（5）——10月 Python 函数：一些应用

一、Python函数1、几种函数类型函数类型表达式描述函数作用表达式内置函数函数名(参数)执行Python提供的基础操作（如len(),max()等）len([1,2,3]),max([1,2,3])自定义函数def函数名(参数):函数体用户自定义的函数，封装特定逻辑，便于复用defmy_function(arg1,arg2):returnarg1+arg2匿名函数（lambda）lambda参数

MoZ·T·2025-03-13 15:17

学习Python的笔记11--函数加强

1、lambda表达式1、语法：lambda参数列表：表达式注意：1、lambda表达式的参数可有可无，函数的参数在lambda表达式中完全适用。2、lambda表达式能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值。3、直接打印lambda表达式，输出的是此lambda的内存地址#需求：函数返回值100#1.函数deffn1():return100result=fn1()print(result)#

Lorcian·2025-03-13 15:47

解析 | 为什么我学了Python还是不会编程

知数堂有幸邀请到DevOps开发专业人士:章文炳老师，和他一块聊了一下学习Python的一些疑惑。

小知_知数堂·2025-03-13 14:46

python学智能算法（七）|KNN邻近算法

【1】引言前述学习进程中，已经了解了一些非常经典的智能算法，相关文章包括且不限于：python学智能算法（三）|模拟退火算法：深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法（四）|遗传算法

西猫雷婶·2025-03-13 14:13

图像去雾常见数据集

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。

梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积

格图素书·2025-03-13 13:08

深度学习中的异构特征介绍

深度学习，特别是现在的大模型，数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。

赫连达·2025-03-13 13:08

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

零基础转行学网络安全怎么样？能找到什么样的工作？

零基础转行学习网络安全是完全可行的，但需要明确的是，网络安全是一个既广泛又深入的领域，包含了网络协议、系统安全、应用安全、密码学、渗透测试、漏洞挖掘、安全编程、安全运维等多个方面。。

网络安全苏柒·2025-03-13 13:06

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃

真不二价825·2025-03-13 13:06

图像识别技术与应用

工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch

WHCIS·2025-03-13 12:02

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力

sanx18·2025-03-13 12:01

JVM 详解：Java 虚拟机的核心机制

1.1JVM的核心作用二、JVM的架构2.1类加载器（ClassLoader）2.2运行时数据区（RuntimeDataAreas）2.3执行引擎（ExecutionEngine）2.4本地方法接口（JNI

一点多余.·2025-03-13 12:31

【梯度下降算法】

梯度下降算法：第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法，到20世纪最优控制理论的发展，直至现代机器学习对优化算法的特殊需求，梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

【从零开始学习计算机科学】操作系统（七）文件管理

【从零开始学习计算机科学】操作系统（七）文件管理文件管理文件的逻辑结构文件的读写方式文件的物理结构与组织文件目录空闲块管理文件的共享文件的权限控制与保护文件系统的其他功能文件管理文件管理主要涉及文件的逻辑组织和物理组织

贫苦游商·2025-03-13 11:55

网盘代码学习计划

可以参考这个代码写一个这种软件electron做界面+libmysql.dll加nodeaddon模块

孤独的程序员dis1500·2025-03-13 11:54

C# WPF 基础知识学习（二）

四、数据绑定（一）数据绑定基础绑定源和目标：数据绑定建立了UI元素（绑定目标）属性与数据源（绑定源）之间的联系。例如，将一个TextBox的Text属性绑定到一个对象的某个属性上。绑定源可以是对象的属性、集合、XML数据等，绑定目标通常是UI元素的依赖属性。绑定模式：WPF支持三种绑定模式：OneWay：数据从绑定源流向绑定目标。当绑定源属性值发生变化时，绑定目标属性会自动更新，但绑定目标的变化不

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-13 11:54

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

一、机器学习的整体框架（类比烹饪）假设你要做一道菜，机器学习的过程可以类比为：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜

Tometor·2025-03-13 11:53

代码随想录|学习工具分享

工具分享画图https://excalidraw.com/大家平时刷题可以用这个网站画草稿图帮助理解！如果看题解很蒙或者思路不清晰的时候，跟着程序处理流程画一个图，90%的情况下都可以解决问题！数据结构可视化https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html数据结构和算法可视化可以看这个网站，还可以互动添加元素等，非常直观让

EvLast·2025-03-13 11:49

深度学习基础-onnxruntime推理模型

以下是一个完整的示例，展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理：importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=

yuweififi·2025-03-13 11:49

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