UI学习第29页

矩阵碰一碰发视频之视频剪辑功能开发全解析，支持OEM

UI库：采用AntDesign

余~~18538162800·2025-01-19 11:14

jenkins构建报错‘python‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。

一.问题描述jenkinsjob构建失败，查看consoleoutputBuildinginworkspaceD:\D1\code\AutoTest\python_interface_autotest\

执子手吹散苍茫茫烟波·2025-01-19 11:14

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

ACL实验

地址过滤数据包，访问控制列表号2000-2999扩展访问控制列表：基于源IP地址、目的IP地址、指定协议、端口和标志来过滤数据包命名访问控制列表：允许在标准和扩展访问控制列表中使用名称代替表号实验目的学习

把梦想藏在蘑菇里·2025-01-19 11:12

Python学习之-Pydantic详解

前言：Pydantic是一个Python库，用于数据解析和验证。它主要基于Python类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。当你创建一个基于BaseModel的子类并且为其字段添加类型注解（typeannot

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

OEM软件产品拆解及运营思路分享

“我们从OEM软件服务商的核心产品来入手体验，看看他们如何为SaaS厂商从“顾问咨询—交易成单—软件实施—上线交付”的流程缩短为“顾问咨询—交易成单—监管验收””大家对OEM（OriginalEquipmentManufacturer

钰见SaaS·2025-01-19 10:09

[email protected] postinstall: `node scripts/build.js`

问题描述vue装依赖时报错解决方案sudonpmuninstallsass-loadernode-sass删除依赖包node切换到对应的版本，下面是参考链接node-sass-npm然后[email protected]@4.14.1再npminstall重新启动项目就可以啦

懒大王、·2025-01-19 10:08

Web3.0开发路线

学习内容：Web3概述：起源、愿景、与Web2的区别。区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

数据分析及应用：经营分析中的综合指标解析与应用

目录1.市场份额（MarketShare）2.客户获取成本（CustomerAcquisitionCost,CAC）3.客户生命周期价值（CustomerLifetimeValue,CLV）4.客户留存率

莫叫石榴姐·2025-01-19 10:01

零基础玩转Python GUI：Tkinter 从入门到实战

Tkinter是Python的标准GUI（图形用户界面）库，适合初学者用来创建简单的桌面应用程序。下面我将通过通俗易懂的语言和实例，系统地介绍Tkinter。1.什么是Tkinter？

54newbie·2025-01-19 10:30

JavaSwing游戏开发之Camera原理

*;publicclassCameraExampleextendsJPanel{privatestaticfinallongserialVersionUID=1L;privateintxOffset=0

Rverdoser·2025-01-19 09:00

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

引言上一篇我们学习了RIP：RIP基础知识与配置，可是通过学习，我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中，那么中大型网络应该怎么做呢？

小度爱学习·2025-01-19 09:28

OSPF（2）：基础配置、拓展配置

引言在前面的学习中我们知道了ospf的基础理论知识：ospf（1），那么这一节我们就来继续学习ospf的配置吧，而在本节我们的学习将基于以下这张图来讲解配置命令：R1、R2、R3都有一个环回接口，分别为

小度爱学习·2025-01-19 09:28

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

立足西安，昇腾AI为开发者留下了脚印一串

“我爱西安这座城市，而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程，未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。

科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

element-ui上传图片组件封装

//上传图片组件定义文件imageUpload=this.limit}">请上传大小不超过{{fileSize}}MB格式为{{fileType.join("/")}}的文件import{getToken}from"@/utils/auth";//接口apiimport{serviceApi}from"@/utils/serviceApi";exportdefault{props:{value:[

风吹头皮凉·2025-01-19 09:20

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

数仓建模（五）选择数仓技术栈：Hive & ClickHouse & 其它

市场上主流数仓技术栈丰富，如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等，对于初学者而言，选择合适的技术栈是一项挑战。

昊昊该干饭了·2025-01-19 08:45

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

el ui el-date-picker时间禁用问题

问题是这样的，使用el-date-picker时间选择器，type=datetime，即又能选日期又能选时间。需要做的限制是，开始时间只能选择当前时间之后的时间，其余禁用，禁用级别到小时，目前实现效果如下图：代码如下：pickerOptions1:{disabledDate(time){//时间的禁用if(me.formData.attendanceEndTime){returntime.getT

luohui2017·2025-01-19 07:10

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

MongoDB 客户端工具(图)

hi.baidu.com/shepherdnewage/blog/item/962368f05d1f427fdcc4747c.htmlhttp://www.javabloger.com/article/mongodb-gui-win-linux-mac.htmlNoSQL

IT古董·2025-01-19 07:08

网络安全拟态防御技术

按防御行为分类可将其列入基于内生机理的主动防御范畴，又可称之为拟态伪装（MimicGuise,MG）。

网安墨雨·2025-01-19 07:05

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

计算机学姐·2025-01-19 07:03

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

基于微信小程序的健身房预约管理系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

计算机学姐·2025-01-19 06:31

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析

AnsysFluent流体仿真计算分析、算法及硬件配置AnsysFluent是目前国际上比较流行的商用CFD(ComputationalFluidDynamics,计算流体力学)软件包求解器，在美国的市场占有率为

深度学习服务器·2025-01-19 06:59

[UWP]实用的Shape指南

在UWPUI系统中，使用Shape是绘制2D图形最简单的方式，小到图标，大到图表都用到Shape的派生类，可以说有举足轻重的地位。

weixin_34195364·2025-01-19 06:27

2-6-1-1 QNX编程入门之进程和线程（四）

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料“GettingStartedwithQNXNeutrino:AGuideforRealtimeProgrammers”为参考，翻译和逐句校对后，对在QNX

星原飞火·2025-01-19 06:27

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

第八讲 SPU密态引擎

数据是敏感的数据是重要的技术路线：多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战：易用性差，性能差需要：原生AI框架支持，编译器运行时协同优化SPU简介前端：支持主流AI前端，降低学习成本，复用AI前端能力编译器

huang8666·2025-01-19 06:51

25.1.17学习内容

B-迷宫Description给定一个N×M方格的迷宫，迷宫里有T处障碍，障碍处不可通过。在迷宫中移动有上下左右四种方式，每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。给定起点坐标和终点坐标，每个方格最多经过一次，问有多少种从起点坐标到终点坐标的方案。Input第一行为三个正整数N,M,T，分别表示迷宫的长宽和障碍总数。第二行为四个正整数SX,SY,FX,FY，SX,SY代表起点坐标，FX,FY代

The_cute_cat·2025-01-19 05:18

.NET 学习：从基础到进阶的全面指南

.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料在当今软件开发的广阔领域中，.NET是一个备受瞩目的开发平台，以其强大的功能、跨平台的特性以及丰富的生态系统，吸引着众多开发者投身其中。

来恩1003·2025-01-19 05:13

关于我的博客建站经历

也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客，用来记录自己的学习笔记，但是却坚持不下来。而且发现一个奇怪的现象，对于搭建站点的过程我很感兴趣，内容输出却坚持不下来，这是我需要反思的地方。

忆宸_1·2025-01-19 05:12

字符串知识总结1

在Java中，String类、StringBuffer类、StringBuilder类都能表示字符串。

竣子好逑·2025-01-19 05:42

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32

shanks66·2025-01-19 04:38

vivado生成ltx文件命令_实验室自研工具Vivado Batch Mode Tool介绍！

例如我需要打开一个Vivado工程，并进行Synthesis，那么在GUI下是这样的流程操作：点击打开VivadoGUI并等待----用Vivado点击打开对应的.xpr文件并等待----点击runSynt

电动星球蟹老板·2025-01-19 04:06

skywalking-1-服务端安装

安装服务端skywalking的服务端主要是aop服务，为了方便查看使用还需要安装ui。另外采集的数据我们肯定要存起来，这个数据库就直接用官方的banyandb。

小卡车7号·2025-01-19 04:05

29、号外！号外！ERA5再分析数据下载方式更新啦

更新.cdsapi文件3.常见问题与解决方法（持续更新中）3.1问题1：更新完.cdsapi文件之后，原有下载代码不可以使用3.2问题2:RuntimeError:403ClientError:requiredlicencesnotaccepted3.3

爱转呼啦圈的小兔子·2025-01-19 04:00

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。

机器懒得学习·2025-01-19 04:29

阿里p5学习路线图?思维导图代码示例（java 架构)

针对Java架构师的学习路线图，这里提供一个大致的方向以及一些可能的思维导图分支和代码示例主题。请注意，具体的晋升标准和学习路径可能会根据公司的具体要求和个人的职业发展方向有所不同。

用心去追梦·2025-01-19 04:29

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