Redis深度历险学习笔记

深入解析STL与模板元编程的应用与心得

本文将围绕侯捷C++系列课程中的STL（StandardTemplateLibrary，标准模板库）与模板元编程部分展开学习笔记，分享个人对这两大主题的深入理解与学习心得。  
爱编程的Loren·2025-02-27 08:23

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络

搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中，我们将介绍如何使用两大深度学习框架
gs80140·2025-02-27 08:21

Python常见面试题的详解10

pythonhuge_list=[iforiinrange(10**9)]2.递归深度过大：递归函数在没有正确设置终止
ylfhpy·2025-02-27 07:17

java23种设计模式-装饰器模式

装饰者模式（DecoratorPattern）学习笔记1.模式定义结构型设计模式，动态地为对象添加额外的职责。通过组合而非继承的方式扩展功能，提供比继承更灵活的替代方案。
千里码！·2025-02-27 07:14

java23种设计模式-观察者模式

观察者模式（ObserverPattern）学习笔记编程相关书籍分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek
千里码！·2025-02-27 07:14

《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5生成算法（python实现）5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝习题5.1(python实现）习题5.2(python实现）习题5.3习题5.4参考5.1
eveiiii·2025-02-27 07:40

《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法

提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
eveiiii·2025-02-27 07:39

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。
一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

java23种设计模式-中介者模式

中介者模式（MediatorPattern）学习笔记编程相关书籍分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek
千里码！·2025-02-27 06:04

docker下载redis,zookeeper,kafka超时time out

最新地址将registry-mirrors相关复制进去即可，这些地址下载不会超时。{“builder”:{“gc”:{“defaultKeepStorage”:“20GB”,“enabled”:true}},“experimental”:false,“features”:{“buildkit”:true},“registry-mirrors”:[“https://do.nark.eu.org”,“
林小夕success·2025-02-27 06:01

50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 06:01

52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能，使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 06:01

29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
小宇爱·2025-02-27 06:30

mrmr学习笔记

mrmr是最大相关最小冗余pymrmr库最大化特征与标签的关系（信息增益也就是分类之后的商与分类之前的熵之差）最小化特征之间的重复特征（互信息，公式）（单纯地通过固定算法来判断信息的强度与冗余是有可能把一些细节上的特征给分数打低了）#pd=pandas.read_csv("./X_train.csv")#result=pymrmr.mRMR(pd,"MIQ",30)输入文件形式：label,f0,
luojiaao·2025-02-27 05:57

探索数据流之美：DataFlow开源项目深度解析

探索数据流之美：DataFlow开源项目深度解析项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dataf/dataflow在软件设计与架构的世界里，清晰地表达数据流动与系统交互至关重要
廉欣盼Industrious·2025-02-27 05:56

50周学习go语言：第五周 复合类型与词频统计

以下是第五周复合类型（数组、切片与映射）的详细学习内容，按照第四周的深度要求设计：第五周：复合类型与词频统计一、复合类型详解1.数组（Array）//声明与初始化vararr1[3]int//声明：[000
PyAIGCMaster·2025-02-27 05:22

深信服与泛微达成战略合作，携手打造安全可控统一身份管控平台与专属移动APP

近日，网络安全知名厂商——深信服与泛微达成战略合作，双方将充分发挥在各自领域的专业优势与资源积累，从品牌、产品、技术、渠道等多方面展开深度合作。
泛微OA办公系统·2025-02-27 03:39

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

目录引言什么是深度学习？
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

redis基础篇——Lua脚本

使用Lua脚本来执行Redis命令的好处：1、一次发送多个命令，减少网络开销。2，Redis会将整个脚本作为一个整体执行，不会被其他请求打断，保持原子性。
石灰聪·2025-02-27 03:05

C语言文件操作深度解析：从基础到实践

在C语言的学习和应用中，文件操作是一项极为重要的技能。它能够让程序与外部存储设备进行数据交互，实现数据的持久化存储和读取。今天，我们就围绕“C语言文件操作”展开深入探讨，对应图片中的8个重点内容，为大家带来全面且实用的讲解。目录一、为什么使用文件二、什么是文件三、文件的打开和关闭四、文件的顺序读写五、文件的随机读写六、文本文件和二进制文件七、文件读取结束的判定八、文件缓冲区一、为什么使用文件在程序
共享家9527·2025-02-27 02:03

Redisson 简介

1.Redisson简介Redisson是一个基于Redis的Java客户端库，专注于分布式和并发编程。
茶本无香·2025-02-27 02:03

Redis 使用场景大揭秘（Redis Usage Scenarios Revealed）

Redis使用场景大揭密在现代应用开发中，数据的存储与管理变得愈发重要。随着用户量的增加和数据的膨胀，传统的数据库往往难以满足高并发、高性能的需求。
Linux运维老纪·2025-02-27 02:31

微软CEO-纳德拉访谈-AGI计划

在与知名科技播客主播DwarkeshPatel的深度访谈中，微软CEO萨提亚・纳德拉围绕AI、量子计算、微软发展等多方面分享深刻见解，下面是针对访谈内容的介绍，其中还是有很多值得我们学习的地方。
数据分析能量站·2025-02-27 02:59

DeepSeek R1、Kimi k1.5与OpenAI o1：技术架构、性能对比及应用前景深度剖析

深度拆解技术架构DeepSeekR1：强化学习驱动的革新之路DeepSeekR1的核心在于对
WilsonShiiii·2025-02-27 00:48

2025年AI网络安全攻防战：挑战深度解析与全链路防御体系构建指南

2025年AI网络安全攻防战：挑战深度解析与全链路防御体系构建指南引言：AI技术是一把双刃剑随着ChatGPT、Sora等生成式AI技术的爆发式应用，2025年被称为“AI应用元年”。
emmm形成中·2025-02-27 00:48

【AI+智造】基于DeepSeek的船舶海工设备多维度数据分析技术方案——以南通船舶制造企业为例

全文以技术可行性、行业适配性及实施路径为核心，深度整合区域产业特征与数字化技术解决方案。
邹工转型手札·2025-02-27 00:17

深度学习：从神经网络到智能应用

目录引言一.什么是深度学习？
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

《深度揭秘：生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》

在当今数字化时代，遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源，广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而，如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息，一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络（GAN）的出现，为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络：技术基石剖析生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，二者通过对抗
程序猿阿伟·2025-02-27 00:11

《深度揭秘：生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》

在当今数字化时代，遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源，广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而，如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息，一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络（GAN）的出现，为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络：技术基石剖析生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，二者通过对抗
·2025-02-26 23:07

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。
pk_xz123456·2025-02-26 23:37

《深度剖析：生成对抗网络中生成器与判别器的高效协作之道》

在人工智能的前沿领域，生成对抗网络（GAN）以其独特的对抗学习机制，为数据生成和处理带来了革命性的变革。生成器与判别器作为GAN的核心组件，它们之间的协作效率直接决定了GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等众多应用中的表现。深入探究二者如何实现更高效的协作，不仅是优化GAN性能的关键，也为解锁人工智能更多创新应用场景提供了可能。生成器与判别器：GAN的核心架构解析生成器（Generator）的使命
程序猿阿伟·2025-02-26 23:04

代码随想录之1143.最长公共子序列

公共子串计算后发现了1143.最长公共子序列，看了代码随想录的视频解释后还是不能理解dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);这段代码，于是把代码喂给deepseek后根据深度思考内容得到了理解
seabirdssss·2025-02-26 22:01

DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道

“我们用DeepSeek的大模型，自动生成深度报告，给你靠谱的决策
Hello kele·2025-02-26 22:30

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。
_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？
_DCG_·2025-02-26 22:28

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。
lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型
Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

OCP 认证专家零基础小白

Oracle数据库作为行业内的领军者，其技术的深度和广度足以让你深入了解数据库的原理、架构、设计、管理与优化等各个关键环节。
leegong23111·2025-02-26 21:51

读论文：Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)

为了解决这些问题，我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案，将语言模型和几何深度学习技术结合起来。
LastWhisperw·2025-02-26 20:43

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
yzx991013·2025-02-26 20:40

点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)

1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据
点云SLAM·2025-02-26 19:07

127.0.0.1 与 localhost 有什么区别

文章目录引言：被忽视的基础知识陷阱一、基础概念深度解析1.1网络协议栈视角1.2技术定义对比二、核心差异全景分析2.1操作系统实现差异2.2网络编程中的行为差异三、六大关键使用场景3.1Web开发调试3.2
.猫的树·2025-02-26 19:06

手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码）

痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。
·2025-02-26 19:34

书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》

Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者：AbdelazizTestas出版：Apress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习
·2025-02-26 19:30

聊一聊提升测试用例覆盖率需要从哪几方面入手？

目录一、需求覆盖：确保无遗漏二、代码覆盖：工具辅助优化三、路径覆盖：逻辑深度遍历四、边界值覆盖：防御性测试设计五、异常场景覆盖：模拟真实故障六、兼容性覆盖：全环境验证七、性能覆盖：压力与稳定性八、历史缺陷覆盖
Feng.Lee·2025-02-26 19:36

深度解析Apipost在文档自动化与错误定位上如何碾压Apifox

作为一个十年在一线的全栈开发者，对于GraphQL带来的效率变革已深刻体验到，据我了解，身边超过40%的同行都已采用这项技术。但在开发过程中，我和团队经常遇到如下类似问题：手工编写复杂Query时频繁出错、调试过程像在黑暗里摸索、文档维护总比代码慢半拍...直到我们启用了Apipost，这款工具彻底改变了我们的工作流。一、我的调试效率进化史1、可视化界面记得第一次接触GraphQL时，需要反复核对
·2025-02-26 19:29

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预
·2025-02-26 19:58

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

中服云工业物联网平台产品特色

它深度融合前沿技术，致力于打破传统工业运营的壁垒，为企业构建高效、智能且安全的数字化智能化底座。以下是中服云工业物联网平台的特色。
·2025-02-26 18:23
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