JVM和JUC 第18页

从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN

而我的使命就是——理解这些反应，形成一个完整的神经网络，把一切的知识和经验变得可用、可理解。至于我怎么做到的，那就得从我的一天开始讲起

非知名人士·2025-03-13 14:12

使用docker-compose部署时序数据库InfluxDB1.8.4

背景如今InfluxDB已经更新到了2.x，InfluxDB1.x和2.x版本之间有几个主要的区别：数据模型：1.x：使用数据库和保留策略来组织数据。

Heartsuit·2025-03-13 14:12

MobileNet 改进：添加inception模块

目录1.inception模块2.MobileNet+inception3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.inception模块Inception

听风吹等浪起·2025-03-13 14:11

STM32F103的APB1和APB2时钟总线外设

APB2负责ADC，串口1,SPI1，高级TIMI/O，EXTI和AFIO。APB1负责DAC，USB，I2C，CAN，串口2345，SPI23,普通TIM

dlhto·2025-03-13 14:11

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部

十小大·2025-03-13 14:11

Java线程池如何合理设置核心线程数

线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用CPU和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，先判断是CPU密集型任务还是IO密集型任务：CPU密集型任务和IO密集型任务：比如像加解密，压缩、计算等一系列需要大量耗费

寻烟的衣袖·2025-03-13 13:40

【JVM实践】（6）full gc分析与实战

FullGC全解析教程，涵盖触发机制、问题诊断、调优策略和实战案例：FullGC终极指南：深度解析与调优实践[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nsRlZAi8

xiyubaby.17·2025-03-13 13:40

【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码

内容介绍1.引言雾霾天气严重影响了人们的生活和工作，对图像的清晰度也造成了极大的破坏。

Matlab科研辅导帮·2025-03-13 13:09

卷积神经网络中的卷积操作

2.卷积操作的类比：印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案，比如一个简单的形状（圆形、方形等）。当你把印章按在纸上时，印章会与纸上的内容接触，并留下一个印记。然后你移动印章，重

m0_61360701·2025-03-13 13:09

分布式训练中的参数local_rank

在分布式训练中，我们常常需要确保某些操作（例如下载模型和词汇表）只由一个进程完成，以避免重复工作和资源浪费。以下是local_rank在不同情况下的用法解释：loca

挨打且不服66·2025-03-13 13:09

探索水下视觉新境界：基于Retinex理论的水下图像增强项目

该方法旨在消除水下图像捕捉过程中产生的色彩失真和光线散射问题，从而显著提高水下图像的可视性。Retinex理论是一种模拟人类视觉系统处理图像的计算机视觉概念。

葛冉忱Edith·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

Deepsearch 、Rag 、RraphRag

Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration）二、选择指南三、结合应用总结前言DeepSearch、RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）和GraphRAG

kse_music·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

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。加载完成后，模型被设置为评估模式，并移动到GPU上以加速推理过程。

码农三叔·2025-03-13 13:37

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？

AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别，以下是对两者的详细比较：一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标：主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成，特别是在要求提供真实人类经验的领域

真不二价825·2025-03-13 13:06

图像识别技术与应用

第一节课这节课了解了这门专业的就业职位：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

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

【微信小程序】使用uni-app框架开发微信小程序：快速入门指南

❓在移动应用开发领域，微信小程序因其便捷性和广泛的用户基础而备受青睐。但是，对于开发者来说，为微信小程序单独编写代码可能会增加工作量。这时候，uni-app框架便成为了理想的选择。

墨夶·2025-03-13 13:06

Anaconda与Jupyter Notebook入门级详细使用教程_anaconda jupyter notebook

Anaconda和Jupyte

2401_84165919·2025-03-13 13:06

前部分知识复习01

#pragmashader_featureAUnity提供了两个关键字来定义宏multi_compile和shader_feature，Unity会根据宏定义来生成不同种类的shader，这些不同种类的

太妃糖耶·2025-03-13 13:35

3.孤岛的总面积

题目描述给定一个由1（陆地）和0（水）组成的矩阵，岛屿指的是由水平或垂直方向上相邻的陆地单元格组成的区域，且完全被水域单元格包围。孤岛是那些位于矩阵内部、所有单元格都不接触边缘的岛屿。

六便士460·2025-03-13 13:05

利用数据库实现软件刷卡登录与三级权限

2.适用场景中层管理人员：需要查看和部分修改数据，但无需最高权限。技术支持人员：需执行特定操作，但不应访问所

浮生如梦_·2025-03-13 13:05

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型

LeeZhao@·2025-03-13 13:34

Java线程池怎么调整线程大小最合适

线程池的核心线程数（corePoolSize）和最大线程数（maximumPoolSize）的设定需根据任务类型和系统资源动态调整，盲目调大可能引发性能问题甚至系统崩溃。

兮动人·2025-03-13 13:04

Unity3D 着色器优化（Shader Optimization）

以下是系统的优化策略和实践建议：对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！1.减少计算复杂度简化数学运算：优先使用mad（乘加）指令代替单独的乘法和加法。

Thomas_YXQ·2025-03-13 12:04

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

模型训练和推理

训练时需要梯度，推理时不需要怎么理解“梯度”？计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode()或withtorch.no_grad()训练阶段必须开启梯度计算：要计算loss（损失函数）然后通过loss.ba

一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

设计模式在 JDK 中的具体应用与分析

一、设计模式GOF设计模式是面向对象设计中常见问题的可复用解决方案，通过23种经典模式提供了一套标准化的设计思路，用于解决软件设计中反复出现的架构和交互问题。

xiaolingting·2025-03-13 12:02

PIMPL模式

它的核心思想是将类的实现细节与接口声明分离，通过将私有成员和实现逻辑移动到一个单独的类中，并在主类中仅保留一个指向该实现类的指针。

我要进步！·2025-03-13 12:32

设计模式之单例模式：原理、实现与应用

本文将深入探讨单例模式的原理、实现方式以及实际应用场景，帮助你更好地理解和使用这一设计模式。1.单例模式的核心概念1.1什么是单例模式？

wenbin_java·2025-03-13 12:32

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

在足球数据分析中，AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点：1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期，投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。

sanx18·2025-03-13 12:01

JVM 详解：Java 虚拟机的核心机制

目录引言：为什么JVM是Java生态的基石？一、什么是JVM？

一点多余.·2025-03-13 12:31

【Python基础详解】

Python基础详解Python是一门广受欢迎的编程语言，以其简洁易用和强大的功能而闻名。本文将详细讲解Python的基础知识，帮助初学者快速上手并掌握这门语言。

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:00

Python网络爬虫实战：抓取猫眼TOP100电影信息

本教程将指导如何结合使用requests库和正则表达式来从猫眼电影网站的TOP100榜单中抓取电影信息。

莱财一哥·2025-03-13 12:29

Python面向对象(OOP)速成教程

Python是一门支持面向对象编程（OOP）的语言，面向对象编程的核心概念包括类、对象、封装、继承和多态。

ftpeak·2025-03-13 12:29

Python并发多进程编程

一、多进程（Multiprocessing）多进程是指在操作系统中同时运行多个进程，每个进程都有自己独立的内存空间和系统资源。Python的multiprocessing模块提供了多进程编程的支持。

ftpeak·2025-03-13 12:29

Nginx开启目录浏览功能时加密码的方法

环境：CentOS71.安装工具sudoyuminstallhttpd-tools2.创建密码文件和用户使用htpasswd命令来创建密码文件并添加用户。

wjf63000·2025-03-13 12:59

订单日记为“容易设计”提供全方位的进销存管理支持

在业务不断壮大的过程中，想使用一种既能提升运营效率又能节省成本的系统管理工具，在市场上多方比较和考察后最终选择了订单日记。

雪兽软件·2025-03-13 12:58

Java基础入门流程控制全解析：分支、循环与随机数实战

本文以分支结构、循环结构和随机数生成为核心，结合代码示例与底层原理，全面解析Java中流程控制的应用场景与实战技巧。

shy2005_5_31·2025-03-13 12:28

springboot Actuator 介绍

二、核心概念深度解析1.端点（Endpoints）体系端点作为Actuator的核心交互接口，通过HTTP和JMX两种协议暴

stayhungerstayflush·2025-03-13 12:57

onnx处理和TensorRT量化推理相关代码工具

一.说明在模型量化过程中，经常要使用一些工具对onnx或者量化后的模型（这里以TensorRT为例）进行推理，往往需要一些处理工具，比如：拆分或者合并onnx；修改onnx中的量算子QuantizeLinear的scale值；以及使用onnxruntime进行推理；TensorRT的序列化文件的inference；隐式量化生成量化校准表…现提供一些封装好的工具，作为记录，方便日后查阅使用"

天亮换季·2025-03-13 12:26

word处理控件Aspose.Words教程：使用 Python 删除 Word 中的空白页

Aspose.Words是一种高级Word文档处理API，用于执行各种文档管理和操作任务。API支持生成，修改，转换，呈现和打印文档，而无需在跨平台应用程序中直接使用MicrosoftWord。

CodeCraft Studio·2025-03-13 12:26

Pandas数据清洗手册（参数解析与实战）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2025-03-13 11:56

适配器模式详解：原理、C++代码实现、结构图、场景及优缺点

适配器模式通常包括三个角色：目标接口（Target）、适配器（Adapter）和被适配者（Adaptee）。适配器模式的原理如下：目标接口（Target）定义了客户端使用的特定接口。

五木大大·2025-03-13 11:55

回流（Reflow）与重绘（Repaint）：原理、性能影响与优化策略

回流（Reflow）和重绘（Repaint）是浏览器渲染页面时的两个关键过程，它们对页面性能有重要影响。理解它们的机制以及如何优化，可以帮助我们编写更高效的代码。下面我们将结合代码深度分析回流和重绘。

冬冬小圆帽·2025-03-13 11:55

Webpack 优化深度解析：从构建性能到输出优化的全面指南

随着项目规模的增大，Webpack的构建速度和输出文件的优化变得尤为重要。1.Webpack优化的核心目标Webpack优化的主要目标包括：减少构建时间：加快开发环境的构建速度，提升开发体验。