js深度拷贝

最方便的离线python实时中文语音识别！

废话不多说，直接上代码，先安装环境需要安装的包：jsonpyaudionumpyvosk新建一个py文件写入：importjsonimportpyaudioimportnumpyasnpfromvoskimportModel
迟钝皮纳德·2025-03-18 03:37

JAVA有哪些主要用途

Java提供了一系列开发工具和框架，例如Spring，SpringBoot和JavaServerPages（JSPs），可用于快速构建Web应用程序。使用Ja
By北阳·2025-03-18 03:06

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

WinNAS以其独特的IM（即时通讯）聊天系统，正在构建一个人机平等的数据社交平台，为用户提供更智能、更便捷的数据管理体验，同时为未来与AI的深度对接铺平道路。
DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

如何让ai问答机器人通人性？

通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域，数据必须覆盖这个领域的核心知识。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。
zhz5214·2025-03-18 02:57

实战级AI变现路线：从0到3万/月的3大黄金赛道拆解

全流程操作手册选题系统搭建借助DeepSeek-R1云端版，输入"地域特色（如云南菌菇）+情感共鸣点（留守老人）+产品植入位（土特产）"生成结构化选题指令示例：{"prompt":"生成三农领域爆款选题，输出JSON
zhz5214·2025-03-18 02:56

一篇文章让你实现前端JS 、 Golang 、 Python如何接入DeepSeek大模型实现自己的AI

本文将通过三种技术栈实现与DeepSeek大模型的对话交互，提供可直接运行的代码示例及详细注释。一、通用准备步骤1.获取API密钥登录DeepSeek开发者平台创建应用获取DEEPSEEK_API_KEY2.创建测试环境#项目结构deepseek-demo/├──frontend/#前端代码│└──index.html├──go-backend/#Golang后端│└──main.go├──py-
一只理智恩·2025-03-18 01:19

【go】Go语言设计模式：函数与方法的权衡

Go语言设计模式：函数与方法的权衡这个问题很有深度。Go语言的设计模式确实与传统面向对象语言不同，但并不完全是"围绕函数展开"，而是展现出一种函数和方法混合使用的平衡风格。
还没入门的大菜狗·2025-03-18 01:17

java面试合集

《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采
云端源想·2025-03-18 01:47

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

朋友发给我的芯片验证笔试题，觉得很有意思，和大家分享一下。面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5三个点；请以解约束最快的角度，完成classA的简单代码示意。解题思路原始代码其实就是这样嘛：classA;randintarr[60];c
尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托
·2025-03-18 00:02

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

【漏洞复现】泛微OA E-Cology getdata.jsp SQL注入漏洞

免责声明：本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息，以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步，并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白，在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测试时，可能会违反某些法律法规或服务协议。同时，未经授权地访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或其他严重后果。作者不对读者基于本文内容而产生的任何行为或后果承担责任。读者在使用本文所
0x0000001·2025-03-17 23:37

文件上传漏洞总结（含原因+防御措施）+白名单+黑名单+内容、头+解析漏洞/修补方案

前端js类绕过?
南部余额·2025-03-17 23:04

Leetcode32 最长有效括号深度解析

问题描述找出字符串s中最长的有效括号子串的长度。核心思路动态规划：定义dp[i]为以字符s[i]结尾的最长有效括号子串长度。分情况讨论：根据当前字符是否为)以及前面的字符情况，推导状态转移方程。状态转移方程详解Case1：当前字符)与前一个字符(直接匹配场景：形如...()的结构。转移方程：if(s.charAt(i-1)=='('){dp[i]=dp[i-2]+2;//前i-2个字符的有效长度+
八股文领域大手子·2025-03-17 23:03

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南

SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet
chenOnlyOne·2025-03-17 23:02

python基于django/flask网上书城系统Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

7b88ca45e7124106a000075acaf2f4e8.png)系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask
QQ_1963288475·2025-03-17 23:31

Node.js系列（1）--架构设计指南

Node.js架构设计指南️引言Node.js作为一个高性能的JavaScript运行时环境，其架构设计对于构建可扩展的服务端应用至关重要。
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-17 23:31

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

github 上拉取，修改，增加分支及提交

你的名字”gitconfig--globaluser.email“你的邮箱”1.2生成id_rsa.pubssh-keygen-trsa-C"姓名/邮箱"1.3ssh配置将生成的id_rsa.pub中的内容拷贝到
AI_央木·2025-03-17 22:54

unity shader卡通渲染（描边）+阴影+多光源处理

说道卡通渲染，应该都会想到描边：我所学的描边有三种：一种是计算边缘深度检测描边一种是色差检测描边一种是利用顶点法线向外扩展返回单色pass，使用正面裁剪我用的第三种：pass{//剔除前面（朝向摄像机的面
QO_GQ·2025-03-17 22:51

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

行业数据显示，2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术，承载着75%互联网流量的API体系，正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。
数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json
大霸王龙·2025-03-17 21:17

pyqt 上传文件或者文件夹打包压缩文件并添加密码并将密码和目标文件信息保存在json文件

一、完整代码实现importsysimportosimportjsonimportpyzipperfromdatetimeimportdatetimefromPyQt5.QtWidgetsimport(
大霸王龙·2025-03-17 21:17

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

AI时代如何引流

AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求
alankuo·2025-03-17 21:43

element-ui简介、安装和使用代码

一、Element-UI简介Element-UI是一套基于Vue.js的桌面端组件库，由饿了么前端团队开源。
alankuo·2025-03-17 21:43

Vue3+ts+router项目创建

1.安装Node.js和npm确保你已经安装了Node.js和npm。你可以通过以下命令检查是否已安装：node-vnpm-v如果没有安装，可以从Node.js官网下载并安装。
DaKangya·2025-03-17 21:42

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

如何做好兼容性测试

尤其是在环境搭建方面，建议采用虚拟机、真实设备与云端环境相结合的方式进行多维度测试，为后续的深度测试奠定扎实基础。一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域，兼容性
·2025-03-17 20:27

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与应用程序开发：从零开始构建资讯类深度分析APP

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个资讯内容类深度分析APP的示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-17 20:23

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

在当今人工智能飞速发展的时代，智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施，其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构，能够高效整合各类资源，实现智能体的灵活构建与稳定运行，为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基：基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“
·2025-03-17 20:18

消息队列的特性与使用场景：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析

在分布式系统和微服务架构中，消息队列是实现服务间通信和解耦的核心组件。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ是当前最受欢迎的消息队列解决方案，它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析，帮助读者更好地理解它们的差异，并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比（一）吞吐量与延迟-Kafka：以高吞吐量著称，适合大规模数据的批量处理。延迟
啊sen丶·2025-03-17 19:35

Ubuntu 优化 Vim 指南

必须安装的软件首先，确保你的系统安装了Vim以及相关依赖：#更新系统包sudoaptupdate#安装Vim（推荐gvim，支持clipboard）sudoaptinstallvim-gtk-y#安装node.js
獨梟·2025-03-17 19:35

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理·2025-03-17 19:34

数据结构与算法——二叉树，多叉树的递归遍历、层序遍历，DFS与BFS

文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】：每个节点下方相连的节点【父节点】：每个节点上方相连的节点【根节点】：最上方没有父节点的节点【叶子节点】：最下方没有子节点的节点【最大深度
Book_熬夜！·2025-03-17 19:02

数据结构——环形数组

【JS代码实现：】classCycleArray{constructor(size=1){this.size=size;this.arr=newAr
Book_熬夜！·2025-03-17 19:32

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！
开哥kg·2025-03-17 18:54

Ajax原理笔记

后端通常通过HTTP接口（API）把数据传给前端，一般流程如下：（1）后端提供API接口后端使用SpringBoot开发API，通常返回JSON数据。
小鱼ccd·2025-03-17 18:53

学习threejs，dds格式图片文件贴图

要在Three.js中使用DDS格式的图片文件作为贴图，你需要加载和解析该文件，并将其应用于你的模型或材质。
2301_81121233·2025-03-17 17:21
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