b+树深度

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。
翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

2025年1月18日（树莓派点亮呼吸灯）

系统信息：RaspberryPiZero2W系统版本：2024-10-22-raspios-bullseye-armhfPython版本：Python3.9.2已安装pip3支持拍摄1080p30(1092*1080),720p60(1280*720),60/90(640*480)已安装vim已安装git学习目标：pwm呼吸灯学习内容：呼吸灯importRPi.GPIOasGPIOimportti
Mason Lin·2025-01-19 13:29

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度
熊文豪·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

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列。归并排序具有很好的稳定性，时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中表现优秀。本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排
小小的博客·2025-01-19 10:05

【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

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。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。1.2强化学习：智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析，从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段，在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越，超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

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

el-tree树结构根据后端返回数据默认激活选中当前节点

{{data.name}}//获取后端数据asyncgetinitData(){constres=awaitmarkTaskDetailPoints({photoId:this.currentData.Id,subTaskId:this.currentData.Id,taskCollectionId:this.currentData.taskCollectionId});this.table.lo
风吹头皮凉·2025-01-19 09:20

el-tree树结构在名称后面添加其他文字

//在el-tree中使用render-content插槽来展示文件大小exportdefault{data(){return{treeData:{loading:false,data:[{id:1,name:'文件1',fileSize:391055,fileCount:1,children:[]},//更多节点数据...]},defaultProps:{children:'children',
风吹头皮凉·2025-01-19 09:20

【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

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

Nacos深度剖析：配置及高可用方案全攻略

文章目录第1章Nacos服务端配置参数1.1全局参数1.2Naming模块参数1.3Config模块参数1.4CMDB模块参数第2章NacosClient配置参数2.1通用参数2.2Naming客户端2.3Config客户端第3章Nacos单机与集群3.1Nacos端口介绍3.2容器常用属性配置第1章Nacos服务端配置参数对于Server端来说，一般是设置在{nacos.home}/conf/a
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

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

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响

从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长，博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复，请大家谅解~编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式：理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系
༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 07:09

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

数据结构与算法（python）（数据结构）

python）（数据结构）文章目录数据结构与算法（python）（数据结构）一、数据结构基本概念二、线性结构1.列表（顺序存储）2.栈3.队列4.栈和队列的应用：迷宫问题.5.链表（链式存储）6.哈希表三、树与二叉树
芃芃舒·2025-01-19 07:32

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

2-2-18-16 QNX系统架构之自适应分区

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:57

2-6-1-1 QNX编程入门之进程和线程（四）

GettingStartedwithQNXNeutrino:AGuideforRealtimeProgrammers”为参考，翻译和逐句校对后，对在QNX操作系统下进行应用程序开发及进行资源管理器编写开发等方面，进行了深度整理
星原飞火·2025-01-19 06:27

2-2-18-15 QNX系统架构之高可用性

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:26

2-2-18-7 QNX 系统架构-动态链接

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:56

2-2-18-17 QNX系统架构之“实时”

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 05:15

【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

工业互联网架构

工业互联网架构详解引言工业互联网（IndustrialInternet）是工业领域与互联网技术深度融合的产物，它推动了智能制造和数字化转型的进程。
st20195114·2025-01-19 04:02

二叉树遍历非递归算法

二叉树遍历非递归算法文章目录二叉树遍历非递归算法二叉树的遍历一、先序遍历非递归算法算法构思：从先序遍历的递归算法得出循环算法的思路:下面进行框架构建:代码实操:二、中序遍历(左-根-右)非递归算法中序遍历二叉树的过程构建思路
无数碎片寻妳·2025-01-19 04:31

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

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？
皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

RK3588开发笔记-ES8311音频芯片调试记录

目录前言一、ES8311二、原理图连接三、内核配置四、设备树配置五、设备调试总结前言本篇博客主要记录如何在RK3588平台上调试ES8311音频芯片的过程。
flypig哗啦啦·2025-01-19 04:57

图论1-问题 B: 算法7-4,7-5：图的遍历——深度优先搜索

题目描述深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。
阿佳举世无双·2025-01-19 04:27

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。
好评笔记·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
好评笔记·2025-01-19 03:25

DeepSeek V3 ChatGPT 国产AI他来啦

它的功能堪称全能，日常写作、翻译、问答轻松拿捏，独特的“深度思考”模式加上联网搜索，在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余，推理思考能力一
Ag大雨·2025-01-19 03:21

工业互联网体系架构：赋能制造业转型升级

摘要：随着全球信息化和工业化进程的加快，工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，已成为推动我国制造业转型升级的重要力量。
2201_75335682·2025-01-19 02:16

鸿蒙和安卓、ios的对比

由于其基于微内核设计，且对硬件资源进行深度优化，使得设备在运行鸿蒙系统时更为流畅。相比之下，安卓系统的流畅性表现稍逊色，主要是由于安卓系统的碎片化问题导致设备之间的性能差异较大。而i
惺星·2025-01-19 01:42

.NET Core Web API架构解析：应用场景与实例详解

“.NETCoreWebAPI架构深度解析：实战应用场景与代码示例”内容概述引言简要介绍.NETCore和WebAPI的基本概念。
m0_74824054·2025-01-19 01:38

HarmonyOS 与 iOS：架构与优势的深度剖析

在现代操作系统的版图中，HarmonyOS和iOS都占据着重要地位。它们代表了两种不同的发展方向：前者以分布式架构和多终端融合为核心，后者则以精细化的用户体验和封闭的生态系统见长。以下将通过多个维度剖析它们的本质区别与各自的优势。技术架构的不同HarmonyOS是由华为开发的一款基于微内核设计的分布式操作系统，强调跨设备的无缝协同。其微内核架构使系统的模块更加轻量化，并支持多样化设备的集成，从智能
汪子熙·2025-01-19 00:27

神经网络初始化 (init) 介绍

Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中
迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

C#语言的数据结构

本文将介绍C#中的常用数据结构，包括数组、链表、栈、队列、哈希表、树和图等，并探讨它们的特点、实现和应用场景。1.数组数组是一种最基础且常用的数据结构。
技术的探险家·2025-01-18 22:07

数据结构---C++版

计算机求解问题:1）问题→抽象出问题的模型→求模型的解问题——数值问题、非数值问题2）数值问题→数学方程非数值问题→数据结构3）本书讨论非数值问题的数据组织和处理，主要内容如下：（1）数据的逻辑结构：线性表、树、
海狸_hlz·2025-01-18 20:51

3.6.树状数组

树状数组基本原理树状数组（BinaryIndexedTree，简称BIT）是一种高效的数据结构，它可以在O(logn)的时间复杂度下实现对数组的单点更新和区间求和操作。
赵鑫亿·2025-01-18 20:16

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五
点云侠'·2025-01-18 20:16

Pytorch 三小时极限入门教程

一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。
power-辰南·2025-01-18 20:43

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。
stsdddd·2025-01-18 19:35

思维图GOT：用大语言模型解决复杂问题

思维图（GoT）是一个框架，提高大型语言模型（LLM）中的提示功能，超出思维链或思维树(ToT)等范式所提供的能力。GoT的关键思想和主要优势是能够将LLM生成的信息建模为任意图，其中信息单位
硅谷秋水·2025-01-18 19:05
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