dr模型

微信抢红包插件

微信抢红包插件这个Android插件可以帮助你在微信群聊抢红包时战无不胜。当检测到红包时，插件会自动点击屏幕，人工点击的速度无法比拟。
·2025-01-17 14:34

【测试工具】Android耗电测试工具PowerTutor的使用

一，耗电场景软件之所以会耗电，是因为使用了手机的某种资源。手机各个模块的耗电情况是不同的。如果您的应用程序涉及到以下的耗电场景一点或几点，就有耗电风险。几个典型的耗电场景如下：1)网络传输，尤其是非Wifi环境。2)屏幕亮度3)cpu频率4)others：GPS、NFC、重力、振动、扬声器、摄像头、闪光灯、内存调度频度二，耗电测试——powerTutor简介：PowerTutor是由美国密歇根大学
叶阿猪·2025-01-17 14:39

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能
IT古董·2025-01-17 14:09

数仓实践：如何优雅的设计DWS层？

数据建模无疑是重中之重，如果我们把指标比作树上的果实，那么模型就好
云 祁·2025-01-17 14:37

有趣的科学小实验

比如制作简易的火山爆发模型。准备一些小苏打、红色食用色素、洗洁精和醋。先在一个塑料瓶里放入小苏打、红色食用色素和洗洁精，然后倒入醋。只见瓶子里立刻冒出红色的泡泡，像火山爆发一样。
·2025-01-17 14:01

Android 播放SMB共享视频

表面上看MediaPlayer只能播放本地和http协议视频。没有直接支持smb://协议。那还能播放smb视频呢？也可以的！MediaPlayer有一个方法叫：setDataSource(MediaDataSource)。/***Setsthedatasource(MediaDataSource)touse.**@paramdataSourcetheMediaDataSourcefortheme
zjuter·2025-01-17 13:36

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。
KeyPan·2025-01-17 13:35

安装指南：LLaMA Factory、AutoGPTQ 和 vllm

安装指南：LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm在本文中，我们将详细介绍如何安装LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm，这些工具在大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs
从零开始学习人工智能·2025-01-17 13:05

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom·2025-01-17 13:03

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常 改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-
YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

超详细python实现爬取淘宝商品信息(标题、销量、地区、店铺等)

首先看最后爬取的数据的效果：代码部分引入第三方库importpymysqlfromseleniumimportwebdriverfromselenium.common.exceptionsimportTi
芝士胡椒粉·2025-01-17 13:31

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

二维矩形装箱问题

二维矩形装箱问题问题描述问题分析如何放置如何决定矩形出现的顺序运行结果问题描述二维矩形装箱问题（2Drectangularpackingproblem，简称2DRP）是一种常见的问题，常用在物流运输或材料切割场景下
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:23

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference
鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

ARM、DSP和FPGA技术浅析

1、ARM与DSP和FPGA简介ARM（AdvancedRISCMachines）是微处理器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、低价、低功耗的RISC处理器,研究微处理器相关技术，以及开发工具等。
mosquito88881·2025-01-17 12:52

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

如何学习Transformer架构

作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。
fydw_715·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

RocketMQ原理解析

下面是RocketMQ的原理解析：架构模型：RocketMQ的架构模型采用分布式、主从复制、高可用性设计，包括Broker、NameServer和Producer、Consumer等模块。其中，Br
Luxangn·2025-01-17 10:04

Android adb 调试，不在手机上点击信任 “允许usb调试” 即可连接的方式（手机需root）

一个场景：我现在有一台Android电视，通过网络adb进行连接，但是同一局域网内有不止我自己一台电脑，这时候如果没有这个权限校验，那任何该网络下的设备都可以连接到这个电视，那就保不准会干些什么坏事了。
Grassto·2025-01-17 10:33

【YashanDB知识库】druid连接池做断网测试，无法自动重新连接

【标题】druid连接池断网测试，崖山数据库无法自动重新连接【问题分类】驱动使用【关键字】druid，sockettimeout【问题描述】使用崖山数据库23.2.7.100进行适配过程中反馈崖山数据库不能自动重连
·2025-01-17 10:58

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数：是一个关于决策变量的线性函数，通常表示z=ax+by的形式，其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件：是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围，使得问题的解在一定的可行域内。例如x
补三补四·2025-01-17 10:02

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。
·2025-01-17 10:56

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

成功

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

【爬虫】Python实现爬取淘宝商品信息（超详细）

目录项目介绍代码部分引用第三方库全局定义主函数爬虫主函数代码搜索“关键词”翻页函数代码编辑获取商品列表信息代码完整代码项目介绍项目使用ChromeDriver插件，基于Python的第三方库Selenium
RoundLet_Y·2025-01-17 09:00

【Rust的2种线程锁 & 阻塞 vs 挂起】

async_std::sync::Mutex和std::sync::Mutex之间的主要区别在于它们如何处理线程阻塞和异步编程模型。
LiuIleCPP_Golang·2025-01-17 09:28

DWARF调试格式

DWARF全称DebuggingWithAttributedRecor
Mentaclause·2025-01-17 08:50

gd32 exmc 连接 mcu 8080TFT 驱动（8pin/16pin)ST7789,40帧每秒240*320；

#include"gd32e50x.h"#if0//RS~A2316根数据线#defineBANK0_LCD_D((uint32_t)0x61000000)//LCDdataaddress,RS~A2316
qq_24158561·2025-01-17 08:17

AWS云计算概览（自用留存）

目录一、云概念概览（1）云服务模型（2）云计算6大优势（3）web服务（4）AWS云采用框架（AWSCAF）二、云经济学&账单（1）定价的基本知识（2）总拥有成本（3）AWSOrganizations（
给bug两拳·2025-01-17 08:46

解决 Mac 系统上的 node-sass 问题

Mac系统上使用node-sass时，经常会遇到以下错误：NodeSassdoesnotyetsupportyourcurrentenvironment:OSX64-bitwithUnsupportedruntime
九情丶·2025-01-17 08:45

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱·2025-01-17 07:12

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。
海森大数据·2025-01-17 07:11

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

训练与测试：深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数，而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过
fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

设备树与 Linux 内核设备驱动模型的整合

往期内容总线：驱动中的device和device_driver结构体-CSDN博客bus总线的相关结构体和注册逻辑-CSDN博客bus中设备驱动的probe触发逻辑和device、driver的添加逻辑
憧憬一下·2025-01-17 07:08

星火文档问答上线！定制你的专属知识库

放眼全球，大模型正从热烈讨论走向应用落地。麦肯锡最新研究报告，生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值，并将AI的总体经济效益提高50%左右。一方面，越来越多工作实现自动化与智能化。
AI 研究所·2025-01-17 06:06

MAC AndroidStudio模拟器无网络

先确认PC端是正常访问网络的；模拟器端修改Wifi设置：设置-网络和互联网-WALN设置按照上图修改；IP设置：从DHCP修改为静态，IP地址：10.0.2.16，网关：10.0.2.2，DNS：自己电脑端的DNS或114.114.114.114；
Cui晨·2025-01-17 06:01

C#关于架构框架与的CRUD思考

它将应用程序分为三个主要部分：模型（数据和业务逻辑）、视图（用户界面）和控制器（处理输入并响应）。这种分
Daniel的万事通杂货铺·2025-01-17 06:30

数据仓库的复用性：模型层面通用指标体系、参数化模型、版本化管理

下面将从模型层面的复用性、通用指标体系、参数化模型、版本化管理四个方面进行详细介绍，并提供可落地的设计方案。1.模型层面的复用性1.1复用性设计目标减少重复建模：通过统一的模型设计满足多个业务场景。
PersistDZ·2025-01-17 06:30

mac地址是用来做什么的

MAC地址（MediaAccessControlAddress）是一个唯一的硬件地址，用于在网络中标识设备。每个网络接口卡（NIC）都有一个唯一的MAC地址。
毛毛的毛毛·2025-01-17 05:57

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

开头先配两张ER图一张不带字段，一张带字段，剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称：智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能：智能视频分析与识别功能介绍：该系统集成先进的人工智能大模型，能够实时对视频流进行深度分析
大霸王龙·2025-01-17 05:55

DeepSeek Artifacts：前端开发的新利器

这款轻量级模型凭借在大语言模型（LLM）排行榜上的优异表现，以及亲民的价格和卓越的性能，在人工智能社区中广受关注。然而，它的姊妹工具DeepSeekArtifacts却因截然不同的缘由引发了热议。
·2025-01-17 05:12

【无标题】

以下是对Nginx七层反向代理架构的详细剖析：文章目录一、工作原理二、核心优势三、配置示例四、特殊场景应用五、Nginx进程模型六、Nginx线程模型七、Nginx进程及线程模型
thinking-fish·2025-01-17 05:25

Keil使用STLink下载烧录闪退解决（使用STLink烧录）

二：解决方案1）下载STLink驱动包nullhttp://通过网盘分享的文件：STLinkUSBDriver6.1.2.0Signed.zip链接:https://pan.baid
搞Linux的杰仔·2025-01-17 05:54
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