mnist数据集分类第12页

计算机组成原理知识点汇总（考研用）——第六章：总线

：文章目录计算机组成原理知识点汇总（考研用）——第六章：总线6.总线6.1总线概述 6.1.1总线基本概念 1.总线的定义 2.总线设备 3.总线特性 4.总线的猝发传输方式 6.1.2总线的分类

happy19991001·2025-07-05 15:26

Kubernetes 资源调度中标签（Label）和选择器（Selector）深入理解

它们帮助我们组织、分类和选择集群中的资源对象。通过标签和选择器，Kubernetes可以轻松地管理和调度Pods、服务（Services）以及其他资源对象。本文将深入探讨Kube

pengdott·2025-07-05 15:55

基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理

LCG元·2025-07-05 15:25

【置顶】【GESP】C++ 认证学习资源汇总

其余详见：【置顶】【GESP】C++认证学习资源汇总|OneCoder【置顶】【GESP】C++认证学习资源汇总|OneCoder本置顶将汇总本站发布的GESP认证考试相关资源，并进行了分类整理，不定期更新

CoderCodingNo·2025-07-05 15:23

Flink CDC支持Oracle RAC架构CDB+PDB模式的实时数据同步吗，可以上生产环境吗

众所周知，FlinkCDC是一个流数据集成工具，支持多种数据源的实时数据同步，包括大家所熟知的MySQL，MongoDB等。

智海观潮·2025-07-05 14:20

【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行

数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss过程预处理补充：注意事项：1.分类任务中

2301_77865880·2025-07-05 14:17

python打卡day52@浙大疏锦行

知识点回顾：随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置（修改src/models/train.py）defset_seed(seed

风逸hhh·2025-07-05 14:17

浅谈企业 SQL 注入漏洞的危害与防御

目录浅谈企业SQL注入漏洞的危害与防御一、SQL注入漏洞的现状二、SQL注入带来的风险三、SQL注入漏洞的分类（一）按利用方式分类（二）输出编码（三）使用预编译语句（四）日志监控（五）使用WAF（WebApplicationFirewall

阿贾克斯的黎明·2025-07-05 14:44

day 58 python打卡

作业：对太阳黑子数量数据集用arima完成流程1.导入原始数据，并可视化#导入必要的库importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf

·2025-07-05 14:12

python打卡day58@浙大疏锦行

知识点回顾：时序建模的流程时序任务经典单变量数据集ARIMA（p，d，q）模型实战SARIMA摘要图的理解处理不平稳的2种差分n阶差分---处理趋势季节性差分---处理季节性建立一个ARIMA模型，通常遵循以下步骤

风逸hhh·2025-07-05 13:12

【有手就行无废话版】huggingface下载模型以及数据集命令

镜像网站：HF-Mirror1.导入环境变量：只需要导入一次cd..#这一步切换到你需要下载的目录下exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com;wgethttps://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh;chmoda+xhfd.sh2.搜索模型名称，点复制3.下载./hfd.sh+复制的模型名称比如：./hfd.shOpenGVLab/Intern

·2025-07-05 13:09

Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究

Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究摘要本文主要介绍了心跳信号的基础知识，包括心跳信号的产生机制、特点分析以及采集与处理方法。

babyai997·2025-07-05 13:38

大棚番茄西红柿果实成熟度检测数据集YOLO格式279张3类别已划分训练验证集

数据集格式：YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：279标注数量(xml文件个数)：279标注数量(txt文件个数)：279

·2025-07-05 12:05

设计模式整理

分类模式名称简要说明创建型Singleton（单例）保证一个类只有一个实例，并提供全局访问点创建型FactoryMethod（工厂方法）定义创建对象的接口，由子类决定实例化哪一个类创建型AbstractFactory

·2025-07-05 12:30

浙大版PTA Python程序设计题目与知识点整理（综合版）

、高级语言程序的执行方式二、变量赋值与内存地址三、字符编码3.1Unicode3.2ASCII（AmericanStandardCodeforInformationInterchange）四、编程语言分类按照编程范式分类

·2025-07-05 11:55

mysql索引的底层原理是什么？如何回答？

关键点：索引是一种数据结构（如B+树），存储了表中某些列的值和对应的行地址索引本身会占用存储空间，但能显著提升查询速度类比书架分类法：按书名首字母排序比乱序查找更快2.B+树结构（重点解释）类比：多

周勇政·2025-07-05 11:22

Spring 框架中用到了哪些设计模式？

以下是Spring中常见的设计模式及其具体应用示例，按核心场景分类说明：1.工厂模式（FactoryPattern）定义通过工厂类创建对象，隐藏对象实例化的具体逻辑。

脚本无敌·2025-07-05 10:19

Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法

构建高质量数据集建立严格的数

Deepoch·2025-07-05 10:13

机器学习算法_支持向量机

一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机，即寻找到一个超平面使样本分成两类，且间隔最大硬间隔：如果样本线性可分，在所有样本分类都正确的情况下，寻找最大间隔；如果出现异常值或样本线性不可分

·2025-07-05 10:42

Class5多层感知机的从零开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#设置批量大小为256batch_size=256#初始化训练集和测试集迭代器，每次训练一个批量train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Morning的呀·2025-07-05 09:09

Rust实现科幻FPS游戏：相对论渲染效果探秘

基于Rust语言的时间移民科幻游戏以下是基于Rust语言的时间移民科幻游戏引擎开发实例的分类整理，涵盖核心模块、渲染、物理模拟、存档系统等方向，提供可直接参考的代码片段或设计模式：时间系统引擎//示例1

KENYCHEN奉孝·2025-07-05 09:38

GEE数据集：全球地下水生态系统 (GDEs)数据集（30m分辨率）

该数据集提供了一张高分辨率（约30米）的GDEs地图，揭示了全

此星光明·2025-07-05 08:34

二叉搜索树的删除

一，二叉搜索树的删除首先，我们要删除二叉搜索树树中的节点必须保证逻辑完备性，也就是删除完后的二叉树性质不变(左小右大)，由于度不同的节点删除难度也不一样我们可以分类讨论a.度为0的节点：直接删除b.度为

高斯林.神犇·2025-07-05 08:33

MySQL函数分类（收藏）

1.数值处理函数用于数学运算和数值处理包括基本的算术运算、舍入、随机数生成等函数名功能语法示例结果示例版本适用备注ABS()返回数值的绝对值SELECTABS(-5);5所有版本CEIL()/CEILING()返回大于或等于数值的最小整数SELECTCEIL(3.2);4所有版本两个函数功能相同FLOOR()返回小于或等于数值的最大整数SELECTFLOOR(3.8);3所有版本ROUND()对数

两圆相切·2025-07-05 07:30

Mamba-YOLOv8深度解析：基于状态空间模型的下一代目标检测架构（含完整代码与实战部署）文末含资料链接！

VSSblock2.3SS2D模块工作原理三、完整实现流程3.1环境配置3.2代码集成步骤3.3训练与微调四、性能分析与优化4.1精度提升策略4.2推理加速方案4.3硬件适配技巧五、实战案例：无人机航拍检测5.1数据集准备

博导ai君·2025-07-05 06:18

C++异步编程里避免超时机制

C++标准库中时钟（Clock）这段内容主要介绍了C++标准库中**时钟（Clock）**的概念和分类，以及它们在时间测量中的作用。

醇醛酸醚酮酯·2025-07-05 05:41

计划开一个项目，这是计划表

针对你计划使用React和Node.js建设一个数据集生成网站的CMS，下面是一个详细的整体架构建议，分为项目管理工具、数据库选择、前后端架构、功能实现步骤以及后期的拓展方案。

PyAIGCMaster·2025-07-05 04:38

python-函数模块包

python-函数模块包前言一、函数1.函数的定义2.函数的参数2.1形参分类（定义）2.2实参分类（调用）3.函数参数传递4.变量作用域5.匿名函数6.高阶函数1.map2.filter3.sorted

2501_92004703·2025-07-05 03:34

Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、自动音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话

主要功能包括：通用功能：处理各种任务，如自动语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、自动音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话。

skywalk8163·2025-07-05 03:02

Random Erasing：计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命

这种在图像中随机挖洞的简单操作，让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍，错误率降低59%，揭示了模型鲁棒性的深层密码。️

星光银河·2025-07-05 00:17

逻辑回归详解：从原理到实践

在机器学习的广阔领域中，逻辑回归（LogisticRegression）虽名为“回归”，实则是一种用于解决二分类（0或1）问题的有监督学习算法。

·2025-07-05 00:15

深度解析生成式 AI：从技术原理到实战应用

与传统判别式AI（如图像分类）不同，生成式AI实现了从"识别"到"创造"的跨越，典型应用包括：文本领域：ChatGPT对话系统、小说自动生成图像领域：MidJourney艺术创

LNL13·2025-07-05 00:45

Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）

逻辑回归（附完整代码和结果）关于作者作者：小白熊作者简介：精通c#、Halcon、Python、Matlab，擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类

小白熊XBX·2025-07-04 23:36

AI大模型探索之路-训练篇15：大语言模型预训练之全量参数微调

系列篇章AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览

寻道AI小兵·2025-07-04 22:03

C语言中的内存管理掌握动态分配的技巧

它直接关系到程序的性能和稳定性，特别是在处理大型数据集或需要灵活内存布局的场景下。

hie98894·2025-07-04 22:59

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

流量留·2025-07-04 20:18

Oreacle（SQL语言基础）

关键词：SQL入门、SQL分类、SQL*Plus、SELECT语句、DML语句、事务控制✅摘要SQL（StructuredQueryLanguage）是关系型数据库的核心操作语言，广泛应用于Oracle

·2025-07-04 20:17

大语言模型（LLM）按架构分类

大语言模型（LLM）按架构分类的深度解析1.仅编码器架构（Encoder-Only）原理双向注意力机制：通过Transformer编码器同时捕捉上下文所有位置的依赖关系#伪代码示例：BERT的MLM任务

jerwey·2025-07-04 20:46

Java IO流知识点总结

文章目录IO流的定义作用主要应用场景IO流的分类按照流的方向分类按照读取数据方式不同分类重要IO流讲解IO包重点掌握的16中IO包FileInputStream文件拷贝FileReader的使用FileWriter

Zonda要好好学习·2025-07-04 20:15

YOLOv11安全检测项目_人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部目标检测

YOLOv10与YOLOv11安全检测项目项目概述Safety本项目基于SF数据集（50,559张图像/7类别）对YOLOv10和YOLOv11模型进行对比研究，重点优化安全帽、安全服及模糊目标的工业场景检测性能

qq1309399183·2025-07-04 18:36

MySQL的窗口函数介绍

目录1、窗口函数的概念1.1、介绍1.2、基本语法结构2、窗口函数分类2.1、排名函数1、rank()2、dense_rank()3、row_number()2.2、分析函数1、lead()和lag()

找不到、了·2025-07-04 17:32

如何使用Nvivo的编码比较查询功能？？

编码比较查询功能Nvivo的编码比较查询功能是一个强大的工具，能够帮助用户比较和分析在不同编码或不同数据集之间的差异。

·2025-07-04 16:24

测试第六讲-测试模型&分类

一、软件测试的模型1、软件测试模型表达的是测试阶段和开发阶段的对应关系2、V模型（重点）（1）会画v模型（2）优、缺点优点：1）软件的开发阶段和测试阶段（级别）划分明确，对应关系明确2）测试阶段既包含单元测试（专业级，代码级），也包含验收测试（用户级）缺点：缺少需求分析阶段和设计阶段的测试过程，容易造成误解，测试只是开发后的收尾工作，没能体现出尽早测试原则和不断测试原则（开发与测试是同步进行的工作

为你奋斗！·2025-07-04 16:24

R语言程序包开发与应用

程序包通常由开发者创建，包含新函数、数据集、绘图方法等，以应对R版本更新导致的函数限制或行为变化。

溪水边小屋·2025-07-04 15:44

Vue2 视频推荐页面：完整布局与动态数据实现用 Vue2 开发视频推荐页面：简洁优雅的实现方式 Vue2 项目实战：多分类动态内容展示的实现用 Vue2 打造视频推荐系统：从零开始完整教程 Vu

我的邮箱：[email protected]完整代码以下包括导航栏、分类切换、推荐内容展示等。使用虚拟假数据模拟真实场景，图片用占位符代替。代码实现<html

南北极之间·2025-07-04 15:13

python图像识别哪些库_利用ImageAI库只需几行python代码实现目标检测

相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述(类别和位置)，因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示

weixin_39667398·2025-07-04 15:38

大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定

它通过利用集群的力量，提供高速运算和存储能力，特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相

原来是猪猪呀·2025-07-04 13:28

【图像超分】论文精读：MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-07-04 13:28

文献阅读篇#8：YOLO如何实现多模态

一、引言YOLO众所周知是一个目标检测、跟踪、计数等等的视觉模型，对于YOLO来说，它的核心功能还是分类，识别出物体的类别并辅助以计数、跟踪等等功能。

hjs_deeplearning·2025-07-04 12:23

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)

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电脑能手·2025-07-04 12:21

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