matlab生成深度图像

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化，但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战，尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。
UnknownBody·2025-03-11 12:29

C++随机数

srand(time(0))4.获取指定范围内的随机数（含指定位数）一、名著参考可以使用cstdlib头文件中的rand()函数来获得随机整数；这个函数返回0~RAND_MAX之间的随机整数；rand()函数生成的是伪随机数
宁玉AC·2025-03-11 12:28

H5基于Canvas实现电子签名并生成PDF文档

3.注册监听事件letbeginX:number,beginY:number;constcanvas:HTMLCanvasElement=canvasDom.current;constctx=canvas.getContext(‘2d’);ctx.fillStyle=‘#fff’;ctx.fillRect(0,0,canvas.width,canvas.height);canvas.addEven
2401_85156853·2025-03-11 12:57

autoreconf --install的作用

autoreconf命令概述autoreconf是一个用于自动重新生成Autotools项目所需配置脚本的工具。
812503533·2025-03-11 12:57

06 - gldas水文模型数据处理 - 下载、matlab读取

gldas水文模型数据处理-下载、matlab读取0.引言1.GLDAS水文数据介绍2.GLDAS数据下载3.GLDAS数据读取的matlab程序0.引言  根据水量平衡方程，陆地水储量变化(Δtws\
咋（za）说·2025-03-11 12:24

matlab spmd,matlab并行计算命令

1.matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpoolopen就OK了。这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。
其实我是老莫·2025-03-11 11:53

ollama教程——使用Ollama与LangChain实现Function Calling(函数调用)的详细教程（二）【附完整源码】

框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI：高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发Ollama教程——使用LangChain：Ollama与LangChain的强强联合Ollama教程——生成内容
walkskyer·2025-03-11 11:23

【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性

HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。
彬彬侠·2025-03-11 11:53

【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法：自回归模型的文本生成方法

HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成（TextGeneration）方法，适用于自回归模型（如GPT-2、T5、BART
彬彬侠·2025-03-11 11:52

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战
金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

vue3新增修改页面，字段来源于其他表

unitOptions.value.length){constresUnit=awaitlistAdspunitAll();unitOptions.value=resUnit.data;}}//单位生成
大波V5·2025-03-11 11:20

程序员必看！DeepSeek隐藏用法大揭秘：从代码优化到多模态开发，这些技巧让你少熬三夜班

他原本每周要花20小时写接口文档，自从用上DeepSeek的代码补全功能，现在喝着咖啡看AI自动生成Swagger注释——这让我想起刚入行时，为了调通一个正则表达式熬夜到凌晨三点的自己。
·2025-03-11 11:23

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。
·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，ArkTS作为新一代的编程语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。
·2025-03-11 11:49

使用 Python 合并微信与支付宝账单，生成财务报告

干脆写了个Python脚本一键处理，核心就干两件事：把俩平台的CSV账单合并到一起自动生成带分类表格的Markdown（直接拖进思源就能渲染）代码主要折腾了这些：支付宝账单前24行都是废话，直接skiprows
·2025-03-11 11:49

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

摘要当前AI大模型虽展现强大能力，但其本质缺陷可能引发系统性风险。本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性，揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景，提出可信AI建设框架与用户防护策略。通过理论分析与实操案例结合，为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词：大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟：无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板
领码科技·2025-03-11 11:16

移动系统设计面试框架：打造你的技术面试利器

mobile-system-designAsimpleframeworkformobilesystemdesigninterviews项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mobile-system-design项目介绍在移动开发领域，系统设计面试是评估候选人技术深度和广度的重要环节
强海寒·2025-03-11 11:16

视频生成缩略图

视频生成缩略图最近有个需求，视频上传之后在列表和详情页需要展示缩略图使用ffmpeg首先引入jar包org.bytedecojavacpp1.4.3org.bytedecojavacv1.4.3org.bytedeco.javacpp-presetsffmpeg-platform4.0.2
·2025-03-11 11:47

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

我们将展示如何使用R的基本绘图功能和一些常用的绘图库来生成这些图表。散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。我们可以使用R的基本绘图功能来创建散点图。
PixelCoder·2025-03-11 11:15

历史文章汇总

仿照实现项目Nettygit地址VPNgit地址TCP、HTTP、WebSocket、SOCKS5、DNS协议实现git地址实现DNS协议java版java实现socks5Txlcn手写分布式id生成器
Nuan_Feng·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法
吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

内容中台的核心架构是什么？

服务层整合智能分发引擎与API协同策略，支持动态编排内容处理流程，如自动标签生成与多版本管理。应用层通过可配置化组件对接多终端场景，确保知识库构建
清风徐徐de来·2025-03-11 10:44

清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf

链接：https://pan.quark.cn/s/70da09749050清华大学新闻与传播学院团队发布了长达104页的DeepSeek详细使用手册，该手册成为国产AI工具DeepSeek深度使用的标杆指南
2501_90570130·2025-03-11 10:43

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。
罗婕斯特·2025-03-11 10:43

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

Redis的主从复制（Replication）是构建高可用、高性能分布式缓存和数据库系统的核心机制。通过主从复制，数据可以从一个主节点（Master）自动同步到多个从节点（Slave），实现读写分离、负载均衡和故障恢复。本文将深入探讨主从复制的原理、配置方法、常见问题及优化策略。一、主从复制的核心概念1.1什么是主从复制？主从复制是一种数据同步机制，允许从节点实时复制主节点的数据。主节点负责处理写
月落星还在·2025-03-11 10:12

Manus演示案例： 英伟达财务估值建模 解锁投资洞察的深度剖析

在当今瞬息万变的金融投资领域，精准剖析企业价值是投资者决胜市场的关键。英伟达（NVIDIA），作为科技行业的耀眼明星，其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。数据收集是建模的基石，其重要性不言而喻。在收集英伟达公司
ylfhpy·2025-03-11 10:42

Servlet 服务器 HTTP 响应

Servlet负责处理客户端的请求，并生成响应。HTTP响应是Servlet处理请求后返回给客户端的数据。本文将详细介绍Servlet服务器HTTP响应的相关知识，包括响应状态码、响应头、响应体等。
wjs2024·2025-03-11 10:11

SpringBoot3配置全局异常类

导入相关包：@Slf4j：Lombok提供的注解，用于自动生成日志记录器。@ControllerAdvice：Spring框架提供的注解，用于定义全局异常处理类。
库尔班Java之路·2025-03-11 10:41

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

浅谈ArcGIS的地理处理（GP）服务的不足与可能的解决方法

即便它有许多优点，例如丰富的分析功能、与ArcGIS平台的深度集成、支持大规模地理数据处理等，但由于技术和使用场景中的一些局限性，它在某些领域的普及受限。
匹马夕阳·2025-03-11 09:35

全面掌握C#多线程编程：核心机制、高级技巧与性能调优

在C#中，多线程编程的深度解析需要从底层机制、运行时行为、同步原语和最佳实践等多个维度展开。
Ro小陌·2025-03-11 09:35

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

拉取gitlab项目时出现500的错误的权限问题

500的错误的权限问题Gitlab克隆代码**我遇到的问题错误**：**问题解决步骤**：1、确定你可以浏览器访问到项目页面2、确定你的邮箱或账号已添加，有权限可以拉取项目**解决步骤**本地拉取代码时生成
one 大白(●—●)·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max
程之编·2025-03-11 09:03

深入解析Java记录类：简洁高效的数据建模利器

Boilerplate）增强数据透明度支持模式匹配（未来特性）替代简单DTO和值对象1.2与普通类对比特性普通类记录类默认修饰符无限制隐式final继承支持继承不可继承其他类可变性可自由设计隐式不可变方法生成手动实现自动生成规范方法构造器显式定义
小志开发·2025-03-11 09:01

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

以下是完整的实现步骤和代码示例，详细说明了如何通过Python调用本地部署的DeepSeek-r1:1.5b模型，将功能测试用例转换为适合pytest和PageObject（PO）设计模式的Playwright自动化测试脚本。一、前提条件DeepSeek模型本地部署通过Ollama部署DeepSeek-r1:1.5b模型。Ollama提供的本地推理服务默认可通过HTTPAPI访问，地址通常为：ht
Python测试之道·2025-03-11 09:00

工业节能新利器：第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析

一、引言在全球倡导节能减排、可持续发展的大背景下，工业领域作为能源消耗的“大户”，节能改造显得尤为重要。余热回收作为工业节能的关键环节，不仅能提高能源利用效率，降低生产成本，还能减少环境污染。在众多余热回收技术中，第二类吸收式热泵和MVR热泵凭借其独特的优势，成为工业节能领域的热门选择。深入了解这两种热泵的工作原理、性能特点以及适用场景，对于工业企业科学选择余热回收设备，实现高效节能具有重要意义。
CodeJourney.·2025-03-11 09:29

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

这三股力量交织，不仅推动了中国科技产业的深度变革，更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战：从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长，使得顶尖人才成为最稀缺的资源。
meisongqing·2025-03-11 08:58

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

DeepSeek与Cline的结合为编程工作流提供了显著的加速能力，这种组合通过AI辅助规划、代码生成与优化、实时调试等功能，大幅提升开发效率。
meisongqing·2025-03-11 08:58

DeepSeek 根据图片内容画架构图

──教学管理│├──财务管理（需确认重复项）│├──毕业管理│└──系统管理│└──工作平台（用户界面）├──学生空间├──教师空间├──教学报告├──通知公告└──下载中心Mermaid代码（可直接生成流程图
meisongqing·2025-03-11 08:57

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析，并提供示例代码和详细的注释说明，帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道
言析数智·2025-03-11 08:23

解决方案评测｜通义万相AI绘画创作【阿里产品系测评】

3）针对业务场景，该方案还有哪些可以改进的图片生成能力或在您的业务场景中，还希望它可以提供哪些新的功能？4）同比其他类似产品方案，该方案在成本、易用性、应用场景上是否有竞争力？您是否愿意推荐团
一键难忘·2025-03-11 07:23

回溯法-子集树递归树-装载问题

回溯法深度优先策略（回忆深度优先遍历二叉树思路）解题步骤：1)针对所给问题，定义问题的解空间；例如，n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。
王安安的记录·2025-03-11 07:53

MyBatis Plus 在 Java 项目中的高效使用

1.2为什么选择MyBatisPlus简化代码：自动生成基础的CRUD方法，减少重复代码。提高效率：内置多种插件和工具，提升开发速度。易于维护：代码结构清晰，便于后续维护和扩展
随风九天·2025-03-11 07:20

使用 ResponseBodyEmitter 实现异步响应式数据流处理

它允许在控制器方法中逐步发送数据给客户端，而无需一次性生成完整的响应。1.2使用场景实时数据推送（如股票行情、聊天消息等）。大量数据分批传输。
随风九天·2025-03-11 07:49

Apache Doris 实现毫秒级查询响应

例如，一个电商公司需要实时监控销售数据以调整库存和营销策略，而传统的数据库可能需要数分钟甚至数小时才能生成报表，这显然无法满足业务需求。1.2ApacheDoris简介ApacheD
随风九天·2025-03-11 07:19

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（
小圆圆666·2025-03-11 07:49
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