dpdk学习第8页

揭秘 LeetCode 数据结构与算法的高效学习方法

揭秘LeetCode数据结构与算法的高效学习方法关键词：LeetCode、数据结构、算法、高效学习、解题技巧、知识体系、面试准备摘要：本文以“如何高效通过LeetCode学习数据结构与算法”为核心，结合新手常见痛点

数据结构与算法学习·2025-07-11 03:39

【PTA数据结构 | C语言版】求单链表list中的元素个数，即表长

本题旨在训练学习者熟悉单链表的基本操作，不建议直接输出n。输入格式：输入首先在第一行给出非负整数n（≤15）；随后一行给出n个int范围内的整数，数字间以空格分隔。输出格式：在一行中输出单链表的表长。

秋说·2025-07-11 03:09

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

开发智能化的企业并购风险评估模型

开发智能化的企业并购风险评估模型关键词：企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要：本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。

·2025-07-11 03:36

Java编程从入门到精通：全栈学习路径与实战案例指南

Java编程从入门到精通：全栈学习路径与实战案例指南一、入门基础：环境搭建与核心语法1.1开发环境配置（2025最新版）JDK17LTS：长期支持版本，提供模块化系统（JPMS）和文本块等新特性开发工具

AI编程员·2025-07-11 03:36

Vue3 学习教程，从入门到精通，Vue 3 安装指南及语法知识点详解（2）

以下是主要的安装方式：1.通过CDN引入这是最简单的方式，适用于快速原型开发或学习。步骤：在HTML文件中通过标签引入Vue3的CDN链接。使用V

·2025-07-11 02:36

机器学习手写字体识别系统：技术演进与应用实践

引言：手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域，人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如，医疗处方的人工处理需约5分钟/张，而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张，显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支，手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本，不仅大幅减少人工输入时间和错误，降低人工处理成本，还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性，是人

万能小贤哥·2025-07-11 02:05

NanoDet 深度学习物料自动分类系统

传统的物料分类方式往往依赖人工操作，效率低下且容易出错，而基于深度学习的自动分类系统能够大大提高工作效率、降低错误率并实现高效管理。在众多深度学习技术中，物体检测算法被广泛应用于自动分类系统。

YOLO实战营·2025-07-11 02:04

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

BEV感知算法：自动驾驶的“上帝视角“革命

BEV的核心技术原理BEV感知算法的核心在于将来自摄像头、激光雷达等不同传感器的异构数据，通过深度学习网络统一转换到俯视坐标系。这一过程主要依靠三大关键技术：多

fmvrj34202·2025-07-11 02:33

大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析

文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习（Few-shotIn-contextLearning）表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理

北辰alk·2025-07-11 02:32

「日拱一码」020 机器学习——数据处理

目录数据清洗缺失值处理删除缺失值：填充缺失值：重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法（四分位距）数据一致性检查数据转换规范化（归一化）Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值，使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值：如果数据集中缺失值较少，可以直接删除包含缺

胖达不服输·2025-07-11 01:00

机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据

这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步：随机森林模型的建立问题：背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24，包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年，总部位于印度古尔冈，是一个在印度

梦想成为一名机器学习高手·2025-07-11 01:00

时尚搭配助手，深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统

当算法遇见时尚第一章数据工程：时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计：从分类到推荐2.1基础CNN模型（图像分类）2.2多任务学习模型

忆愿·2025-07-11 01:28

SpringBoot+WebSocket实战：即时通讯系统开发指南

秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。

fanxbl957·2025-07-11 01:28

03-软件工程-快速应用开发模型

目标：本文主要介绍软件开发模型的「快速应用开发模型（RAD）」，可学习其基本原理、应用场景、操作步骤及优缺点。

·2025-07-11 01:27

计算机主机组成部分和功能,电脑的组成部分及作用

下面是学习啦小编收集的关于电脑的组成部分及作用，希望对你有所帮助。电脑的组成部分及作用电脑的组成部件之CPU中央处理器也就是cpu，它是具有多针脚的超大规模集成电路的组合，也就是电脑的心脏。

伍亦勤·2025-07-11 01:25

一个常见的台式计算机有哪些硬件部分组成,台式电脑有哪些组成部分

篇一：电脑硬件的基本组成部分电脑硬件的基本组成部分很多刚接触电脑的朋友不是很清楚电脑组成部分，不清楚电脑硬件由什么组成，电脑学习网就为朋友们详细介绍电脑硬件的组成，并简单介绍电脑组成部分的这些电脑硬件的基本功能

·2025-07-11 01:55

Spring AI 教程（一）概述

于是果断前往它的Github仓库进行学习，而我也恰好见证了S

PG Thinker·2025-07-11 01:54

初识c语言————新手小白学习c语言的第七天

今天我们学习c语言中的分支和循环语句_do~while循环语句（下）目录：一.猜数字小游戏二.本节重点下面我们正式学习c语言中的分支和循环语句_do~while循环语句（下）一.猜数字小游戏参考代码：#

Rain_is_bad·2025-07-11 00:23

Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备：项目规划与需求拆解

✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档（可选写为Markdown）一、项目背景与题目建议（可选方向）项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析：月销售趋势、区

蓝婷儿·2025-07-11 00:50

深度学习最简单的神经网络线性回归网络

用最简单的线性模型讲清神经网络训练全流程，让你5分钟看懂AI是怎么学会预测的1真实神经元结构真实神经元包括：树突接收其他神经元传来的电信号（输入）。细胞核负责整合输入信号并产生动作电位。轴突传导动作电位到下一个神经元。突触释放神经递质，将信号传递给下一个神经元的树突。2线性回归神经网络原理（与神经元对比）假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3，权重是w_

·2025-07-11 00:17

【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting

TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口（Length-TriggerTagsasControllingInterface）3.2冷启动微调（Cold-startfine-tuning）3.3难度感知的强化学习框架

quintus0505·2025-07-11 00:16

黑马程序员——WPF学习第一天！！

----------------------WindowsPhone7手机开发、.Net培训、期待与您交流！----------------------WPF给我的第一感觉就是界面更加的人性化，大部分控件和winform控件差不多，但是又不尽相同，个人感觉，WPF就是吸收了winform和web一些优势的一门新的技术。下面一些笔记和想法。1.WPF其实和winform主界面差不多，大部门可以用拖控

xiaoxiang_04·2025-07-10 23:44

智能化软件开发的探索-人工智能在代码生成与维护中的作用

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。

一键难忘·2025-07-10 23:14

WPF基础学习

WPF学习基础需要比较少WPF是用来替代WinFormWPF的核心:XAML技术,平板电脑开发,WindowsPhone手机开发_____________________________________

朱京辉_学会爆发·2025-07-10 23:12

策略与工厂的演进：打造工业级Spring路由框架

依赖注入”——一座“脱离现代文明的孤岛”****二、设计演进：注册表驱动的“智能工厂”****2.1设计的组成部分****2.2新设计如何“救赎”两大原罪**引言：从“学术模型”到“工程产品”设计模式的学习

·2025-07-10 23:42

黑马程序员_学习笔记2——wpf计算器

马林雷·2025-07-10 23:11

WPF学习笔记（27）科学计算器

科学计算器1.前端界面2.功能代码1.前端界面2.功能代码usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.Windows;usingSystem.Windows.Controls;usingSystem.Wind

三千道应用题·2025-07-10 23:40

【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series

TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示

少写代码少看论文多多睡觉·2025-07-10 22:39

ISBI 2023部分半监督学习论文汇总

ISBI2023论文集：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10230311/proceeding[link]LeveragingInter-AnnotatorDisagreementforSemi-SupervisedSegmentation生物医学图像的信噪比通常较低，这往往导致专家们对GT分割存在分歧。现有的多重标注方法试图解决相互冲突的标注，而我

xiongxyowo·2025-07-10 22:09

理解 Linux 虚拟文件系统 VFS：一次读写的背后发生了什么？

嵌入式Jerry·2025-07-10 22:38

文件系统子系统 · 核心问题问答精要

嵌入式Jerry·2025-07-10 22:38

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

以下是整体框架的详细分解：1.1训练阶段预训练：在海量文本数据上学习通用语言表示，类似于“学习语言的百科全书”。微调：针对特定任务调整模型参数，类似于“针对考试复习重点内容”。

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples

摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。

·2025-07-10 22:08

【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement

这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。

Bosenya12·2025-07-10 22:38

【论文阅读】SASLN：小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络

SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN（SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks）的方法，专门用于在小样本条件下对风力发电机（WT）的发电机轴承故障进行诊断。该方

·2025-07-10 22:37

【论文阅读】SSCL-AMC：一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法

ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要：与传统的手工自动调制分类（AMC）方法相比，深度学习已经显示出有希望的结果

·2025-07-10 22:37

前端开发领域倾囊相授——含自己实验室制定的学习计划和技术引导与学习

【裂缝中的光即是你】暗处挣扎的根，终会托起向阳的花；深谷盘旋的风，终将化作腾空的羽翼。别嫌伤口丑陋，那是光挤进生命的缝隙；别怨脚步太慢，蛰伏的岁月自有深意。你看石缝里的种子，裂骨之痛后才有破晓的新绿；你听深海的暗涌，无声积蓄才掀起滔天的浪脊。此刻的沉默不是妥协，是把叹息锻造成剑；偶尔的停驻不是认输，是让灵魂与远方重新校准。当孤独漫过肩头，请相信：你举着火把走过的夜路，正一寸寸点亮他人的黎明；你咬紧

编程星辰海·2025-07-10 22:06

2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 40（题目+回答）

安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。

·2025-07-10 22:05

从零开始：使用Python进行数据分析的基础指南

无论你是完全没有编程经验的新手，还是有一定基础但想系统学习数据分析的

热爱分享的博士僧·2025-07-10 22:32

LeetCode题目（Python实现）：课程表 II

例如，想要学习课程0，你需要先完成课程1，我们用一个匹配来表示他们:[0,1]给定课程总量以及它们的先决条件，返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。可能会有多个正确的顺序，你只要返回一种就可以了。如

RexT1·2025-07-10 21:58

lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题

多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候，遇到了一些不明白的地方。

weixin_39856269·2025-07-10 21:24

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

目录前言一、什么是类别不平衡？二、为什么类别比例应接近1:1？2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景：银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果（未处理不平衡）6.4模型做了什么？6.5实际

一叶千舟·2025-07-10 20:24

Visual Studio 解决方案和项目关系与调试逐语句和逐过程

VisualStudio学习文档一、解决方案和项目的关系基本概念解决方案(Solution)：是VisualStudio中组织代码的最高层级容器，用于管理多个相关项目。

月落霜满天·2025-07-10 20:54

Vim 编辑器常用操作详解（新手快速上手指南）

Vim编辑器常用操作详解（新手快速上手指南）作者：Lixin日期：2025-07-09学习内容：Vim编辑器基础+常用快捷键+Xshell/Xftp连接+Linux基本操作学习目标：掌握Vim的三种常用模式切换与基本文本编辑操作工具

·2025-07-10 20:23

TensorBase开发者快速入门指南

适合用于大规模数据分析和机器学习。

宗隆裙·2025-07-10 20:22

量子机器学习：当量子计算遇上人工智能，颠覆即将来临？

当这两大前沿领域相互碰撞、深度融合，量子机器学习应运而生，犹如一场科技风暴在学界与产业界悄然酝酿。这不仅让人满心期待，更引发了对未来科技格局的深刻思考：量子机器学习所承诺的颠覆，真的即将来临吗？

·2025-07-10 20:21

并发编程原理与实战（十六）深入锁的演进，为什么有了synchronized还需要Lock？

前面两篇文章我们学习了产生线程安全问题的原因以及保证线程安全的方法，其中锁在保证线程安全的过程中起着关键性的作用。

帧栈·2025-07-10 20:21

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

特征工程（FeatureEngineering）详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节，旨在通过对原始数据的转换、组合和提取，构建更适合模型的高质量特征。

·2025-07-10 20:49

推荐频道

dpdk学习