abauqs学习提高第8页

Spring Boot 3.x- MybatisPlus集成

CRUDServiceCRUDMapperCRUD五、完整CRUD例子简介官网介绍:MyBatis-Plus（简称MP）是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效

laopeng301·2025-01-18 18:27

关于 PHP 性能优化

一般来说，性能优化可先从大的方向开始考虑，从对影响性能比较大的因素来考虑，比如现在使用PHP5.7，性能据说可以成倍提高，最后考虑的应该是PHP语法细节上。1.PHP部署环境单台服务

很青的青蛙·2025-01-18 18:27

【论文翻译】GOT-OCR论文翻译——General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model

论文原文链接：https://arxiv.org/abs/2409.01704特别声明，本文不做任何商业用途，仅作为个人学习相关论文的翻译记录。

机器白学·2025-01-18 18:57

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc

浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。

·2025-01-18 18:05

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。

木觞清·2025-01-18 18:56

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

而GPT-4作为其升级版，大家预计它会有更大的模型参数量，更强的学习和推理能力，可能会在各种语言任务上实现更大突破。所以，如果拿文心一言跟

周盛欢·2025-01-18 18:54

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的

qq1309399183·2025-01-18 17:54

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。

maopig·2025-01-18 17:52

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。

ningaiiii·2025-01-18 17:52

快速傅里叶变换

传统的离散傅里叶变换算法的计算复杂度较高，而快速傅里叶变换通过减少计算量，大大提高了运算速度。1.离散傅里叶变换（DFT）离散傅里叶变换（DFT）将离散的时间信号变换到频域。

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-18 17:21

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。

林九生·2025-01-18 17:21

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

测试右移的价值与实践体系：打造高效软件测试之路

与传统的测试方法相比，右移测试强调将测试活动提前至开发过程中，以提高软件应用的质量与稳定性。这种方法不仅能够有效减少后期修复缺陷的成本，还可以提升团队的整体协作效率。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-01-18 17:48

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习

XianxinMao·2025-01-18 17:16

深入理解Python生成器与协程：原理、实践与最佳应用场景20240919

生成器提供了一种延迟计算的机制，节省内存并提高性能；协程则允许程序在多个任务之间高效切换，实现并发操作。然而，要充分利用它们的优势，需要深入理解其工作原理。

Narutolxy·2025-01-18 17:45

node笔记05——Nodejs学习之Express中间件与接口的编写，GET和POST接口的编写和案例演示。

认识expressexpress是基于Node.js平台的web开发框架作用和Node.js内置的http模块类似，是专门用来创建Web服务器的。本质上Express就是一个npm的第三方包提供了快速创建Web服务器的便捷方法。中文官网：expressjs.com.cnexpress的作用：快速方便的创建Web网站服务器和API接口服务器express的基本使用一、下载express包npmiex

noahsark747·2025-01-18 17:45

JavaWeb开发 - Filter过滤器详解

前言本章节主要学习JavaWeb开发中的Filter过滤器技术，收录于JavaWeb基础专栏，该专栏主要学习JavaWeb开发原生框架、Servlet、JSP、请求对象、响应对象、Session会话对象

秦老师Q·2025-01-18 16:42

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

屿小夏·2025-01-18 16:10

vant组件库的按需导入导出

在使用vant组件库时，可以通过按需导入导出的方式来减小打包体积，提高应用的性能。按需导入导出的原理是根据需要只加载使用到的组件和样式，而不是将整个组件库都打包到应用中。

ordinary90·2025-01-18 16:40

STM32的DMA作用

这种传输方式极大地提高了数据传输的速度，因为CPU无需在每个数据传输周期中

嵌入式小强工作室·2025-01-18 15:37

CAS一定有自旋吗？

不一定，但是通常为了提高CAS的成功率，会考虑做自旋。

IsToRestart·2025-01-18 15:07

TiDB

架构原理及安装部署第一天：学习任务【PCTA备考指南1/16】TiDB架构原理及安装部署：https://asktug.com/t/topic/34500第二天：学习任务【PCTA备考指南2/16】TiDB

Drems 凉兮·2025-01-18 15:36

qt/c++学习笔记之基于tcp的文件同步程序demo（第二部分）

server服务器端头文件filebase.h#ifndefFILEBASE_H#defineFILEBASE_H#include#include#include#include#includeenumMsgType{MsgTypeInvaid=0,MsgTypeFile,MsgTypeDel,MsgTypeRename};classfilebase:publicQObject{Q_OBJECTp

Bryce学亮·2025-01-18 15:05

大神教你用Python实现Wake On Lan远程开机功能

这篇文章主要介绍了使用Python实现WakeOnLan远程开机功能，文中给大家补充介绍了python通过wakeonlan唤醒内网电脑开机，非常不错，感兴趣的朋友跟随小编一起学习吧Wake-On-LAN

云计算运维工程师·2025-01-18 15:33

如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon

如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet

qianchess·2025-01-18 15:33

JavaWeb 前端基础 html + CSS 快速入门 | 018

菜鸟阿康学习编程·2025-01-18 15:32

2024年03月质量管理体系基础答案及解析

一、单选题1、提高绩效的活动称为（）。A、创新B、改进C、持续改进D、纠正措施解析：【喵呜刷题小喵解析】：提高绩效的活动通常指的是对现有工作流程、方法或结果进行改进，以提高效率、效果或满足更高的需求。

喵呜CCAA·2025-01-18 14:30

3D UNet和Swin-UNETR

3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。

学無芷境·2025-01-18 14:29

JVM参数配置解析

但是在生产环境中，为了提高性能，往往需要调整这些参数，以求系统达到最佳新能。另外这些参数的配置也是影响系统稳定性的一个重要因素，相信大多数Java开发人员都见过“OutOfMemory”类型的错误。

niushoahan·2025-01-18 14:28

GESP认证C++编程真题解析 | 汇总

学习C++从娃娃抓起！记录下CCF-GESP备考学习过程中的题目，记录每一个瞬间。

热爱编程的通信人·2025-01-18 14:58

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

使用 Node.js 处理异步编程的挑战

虽然异步操作可以提高应用程序的性能

·2025-01-18 14:30

java学习记录17

泛型泛型概念Java泛型（generics）是JDK5引入的一个新特性，泛型提供了编译时类型安全检测机制，该机制允许程序员在编译时检测到非法的类型。泛型的本质是参数化类型，即给类型指定一个参数，然后在使用时再指定该参数的值，那么这个类型就可以在使用时决定了。这种参数类型可以用在类、接口和方法中，分别被称为泛型类、泛型接口、泛型方法。publicclassTestClass{privateTvalu

cwtlw·2025-01-18 14:26

我爱读书

读书还能让我学到知识，开阔视野，让我在知识的海洋里畅游，感受学习的乐趣。

·2025-01-18 14:58

自学记录鸿蒙API 13：PreviewKit从文件预览到应用开发

学习了一些API13之后，我决定研究一下PreviewKit（文件预览服务）。这个模块可以快速预览多种文件类型，包括文本、图片、视频、音频和PDF等，为文件管理类应用提供了系统级支持。

·2025-01-18 14:58

高并发问题解决方案

以下是一些常见的解决高并发问题的方法和技术：1.负载均衡目的：分担单个服务器的压力，提高系统处理能力。实现方式：应用层负载均衡：使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy、Traef

·2025-01-18 14:27

Python学习笔记 | 类与对象

基于Python3版本的学习。初识概念：类(class)与对象(object)生活中我们所说的类，是物以类聚的类，是分门别类的类，是多个类似事物组成的群体的统称。

MUYUN友逹·2025-01-18 14:24

Spring-@Configuration注解简析

大家好，我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实，最严谨的方式分享给大家，共同进步写作不易，期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言Spring中的

·2025-01-18 14:55

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完

一叶_障目·2025-01-18 14:53

Python语言的计算机基础

Python凭借其简洁、易读和强大的功能，逐渐成为初学者学习编程的首选语言。

疯狂小小小码农·2025-01-18 13:22

锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法

2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西，准备在家里搞一套深度学习的服务器，先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候，如果不是全新建议拿根牙签

zh7314·2025-01-18 13:49

Python 爬虫实战案例 - 获取社交平台事件热度并进行影响分析

在本篇博客中，我们将学习如何使用Python编写一个

西攻城狮北·2025-01-18 13:49

OpenCV基础学习

5.1开运算完整代码：importcv2importnumpyasnpdefcir():try:image=cv2.imread("./image/xingtai/cirrec.jpg")kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(11,11))src=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_OPEN,kerne

yzx991013·2025-01-18 13:48

opencv图像基础学习

2.3图像的加密解密源码如下：importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefpassImg():img=cv2.imread('./image/cat.jpg',0)h,w=img.shape#生成一个密码，加密key_img=np.random.randint(0,256,size=(h,w),dtype=np.uint8)img_

yzx991013·2025-01-18 13:17

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。

Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术

首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能，接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色，然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型，

罗伯特之技术屋·2025-01-18 13:17

【数仓】数据质量监控

今天学习一下数据质量监控原则。欢迎点击此处关注公众号。

和风与影·2025-01-18 13:15

人工智能英语学习笔记

基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中，森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu

「已注销」·2025-01-18 12:14

深度学习模块C2f代码详解

这个模块是一个改进的CSP（CrossStagePartial）Bottleneck结构，旨在提高计算效率和特征提取能力。

你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

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