orm

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
意.远·2025-03-19 19:36

vue中ref解析

创建了一个对组件的引用，可以在脚本中通过loginForm.value访问该元素。示例：constloginForm=ref(null)//在setup函数中
肉肉不吃 肉·2025-03-19 19:02

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统
Aaron_945·2025-03-19 18:01

Autoformer 架构详细解释及举例说明

Autoformer架构详细解释上述图片展示了Autoformer架构的工作流程，包含编码器和解码器的结构。
six.学长·2025-03-19 17:49

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。
dev.null·2025-03-19 17:49

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch
打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

Transformer精选问答

Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块
EmbodiedTech·2025-03-19 16:16

超越传统！wangEditor编辑器如何实现excel、ppt、pdf及word一键导入？

技术支持编辑器：wangEditor前端：vue2,vue3,vue-cli,html5后端：java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform
2501_90699780·2025-03-19 16:15

提到一个项目的“验证LOV”属性？提到lov和list项目有什么区别？思维导图 代码示例（java 架构)

验证LOV（ListofValues）属性在OracleForms中，LOV(ListofValues)是一种用于显示可供选择的值列表的组件。
用心去追梦·2025-03-19 16:44

迁移学习入门

一般预训练模型具备复杂的网络模型结构；一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型，基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候，以transformer
EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

使用LoRA微调LLaMA3

我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。
想胖的壮壮·2025-03-19 16:12

什么是机器视觉3D引导大模型

行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer
视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

python orm框架sqlalchemy_Python的ORM框架SQLAlchemy入门教程

SQLAlchemy的核心理念是，SQL数据库查询的数量级和特性关键于目标结合；而目标结合的抽象性又关键于表和行。一安裝SQLAlchemy编码以下:pipinstallsqlalchemy导进要是没有出错则安裝取得成功编码以下:importsqlalchemysqlalchemy.__version__‘0.9.1’二应用sqlalchemy对数据库操作1.界定元信息内容，关联到模块编码以下:(
weixin_39758041·2025-03-19 16:41

Python的ORM框架SQLAlchemy入门教程

能够进行orm映射，SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型”SQLAlchemy的理念是，SQL数据库的量级和性能重要于对象集合；而对象集合的抽象又重要于表和行
searchwang·2025-03-19 16:10

qt如何实现跨平台，linux和windows开发，并且qt代码中如何处理跨平台

下面是Qt如何实现跨平台开发，以及在Qt代码中如何处理跨平台的具体方法：1.Qt的跨平台实现机制Qt通过以下几种机制来实现跨平台：(1)平台抽象层（PlatformAbstractionLayer,PAL
阳光开朗_大男孩儿·2025-03-19 16:40

Redis查看所有key的命令

Redis查看所有key的命令keys*启动了Redis服务器和客户端,在客户端输入keys*即可(若需要密码登录,先输入密码)Bee，互联网新时代的JavaORM工具，更快、更简单、更自动，开发速度快
abckingaa·2025-03-19 15:37

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer
985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

中电金信25/3/18面前笔试（需求分析岗+数据开发岗）

MapReduceSparkStormFlink解析：Hadoop的核心组件是HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。
苍曦·2025-03-19 12:43

flutter TextField 限制输入长度

限制TextField的输入长度需要inputFormatters的属性及属性值：LengthLimitingTextInputFormatter(6)如下：TextField(inputFormatters
冬无雪·2025-03-19 12:43

【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning

为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
CV视界·2025-03-19 12:41

【设计模式精讲】开源实战之剖析MyBatis框架：MyBatis中的设计模式之Builder模式

文章目录第七章开源实战7.2剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1MyBatis回顾7.2.1.1MyBatis与ORM框架7.2.1.1MyBatis的基础使用7.2.2MyBatis中使用到的设计模式
·2025-03-19 11:37

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
·2025-03-19 11:37

关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制

1）关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制2）小游戏Spine裁剪掉帧问题3）DedicatedServer性能问题4）.mp4视频放入RT进行渲染的性能分析闭坑指南这是第
·2025-03-19 11:01

未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势

以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代，字节跳动云雀模型通过动态结构优化，在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10，推理速度提升3倍。
海宁不掉头发·2025-03-19 11:03

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。
Fansv587·2025-03-19 11:01

华为eNSP（Enterprise Network Simulation Platform）实战指南

ENSP必会命令全集：VLAN/OSPF/ACL配置+排错指令华为eNSP是网络工程师学习和模拟企业网络部署的核心工具，支持路由器、交换机、防火墙等设备的配置与调试。以下从安装配置、实验场景、故障排查三个方面提供全流程指南。一、eNSP安装与配置1.安装准备系统要求：Windows7/10/11（推荐64位）4GB以上内存，20GB硬盘空间安装前关闭杀毒软件和防火墙（避免拦截虚拟组件）必备组件：V
博睿谷IT99_·2025-03-19 11:30

[RA-L 2023] Coco-LIC：基于非均匀 B 样条的连续时间紧密耦合 LiDAR-惯性-相机里程计

这段代码是一个基于C++的均匀B样条（UniformB-spline）实现，专门用于表示SE(3)变换（即三维空间中的刚体变换，包括旋转和平移）。
十年一梦实验室·2025-03-19 04:56

如何在Spring Boot中配置和使用MyBatis-Plus

在当今的Java开发中，SpringBoot已经成为了一个非常流行的框架，而MyBatis-Plus则是一个强大的ORM框架，为开发人员提供了更简便的数据库操作方式。
字节王德发·2025-03-19 03:16

本地运行chatglm3-6b 和 ChatPromptTemplate的结合使用

importgradiofromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_community.llmsimportHuggi
hehui0921·2025-03-19 02:40

大模型黑书阅读笔记--第一章

cnn,rnn达到了极限，憋了三十年（这段时间已经有注意力了，并且注意力也加到了cnn，rnn中，但没啥进展）憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元
53年7月11天·2025-03-19 01:29

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。
Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

计算基因组学需要计算机知识吗,生物信息学——计算基因组学的一些参考书

有两个都可以在新浪爱问资料Bioinformatics.For.Dummies.2nd.Ed.2007.pdfAnIntroductiontoBioinformaticsAlgorithms.pdf另外看到
weixin_39610422·2025-03-18 22:43

goldengate sqlserver mysql_Oracle GoldenGate 之 SqlServer数据同步到Mysql数据库

C:\OGG>INSTALLADDSERVICEService'GGSMGR'created.Installprogramterminatednormally.C:\OGG>配置ODBC数据源MicrosoftSQLServerODBC
Huawei_Germany·2025-03-18 22:42

Package SeqIO

InputThemainfunctionisBio.SeqIO.parse(...)whichtakesaninputfilehandle(orinrecentversionsofBiopythonalternativelyafilenameasastring),andformatstring.ThisreturnsaniteratorgivingSeqRecordobjects
wangyiqi806643897·2025-03-18 22:12

java web 安全，如何认证客户端？时间戳和noce如何抵御重放攻击？

importjavax.crypto.Mac;importjavax.crypto.spec.SecretKeySpec;importjava.nio.charset.StandardCharsets;importjava.util.HexFormat
ughome·2025-03-18 22:42

Java高级常用类

使用（通过这个类创建一个日期时间的实例对象）//LocalDate-->日期//LocalTime-->时间//LocalDateTime-->日期和时间对于日期时间进行格式化输出：DateTimeFormatter.ofPattern
星星不打輰·2025-03-18 22:12

【Python】Flask与Django对比详解：教你如何选择最适合你的Web框架

Django的核心特点Flask与Django的详细对比架构设计功能与扩展性性能与效率模板系统ORM（对象关系映射）详细对比表格适用场景总结案例分享：如何选择适合的框架小李的博文项目：选择Flask??
小芬熊·2025-03-18 21:33

python的后端开发框架django，flask，flaskapi

它自带了很多功能，如认证、ORM（数据库映射）、表单处理、管理后台等。应用示例：社交媒体平台：像Instagra
myjzwsz·2025-03-18 20:29

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。
yxx122345·2025-03-18 20:59

前端架构师具备什么能力？前端性能优化全链路指南

监控与诊断：用工具定位问题（ChromePerformance、Lighth
kerwin_1727·2025-03-18 20:25

解决Python找不到ssl模块问题 No module named _ssl

Oct232018,18:08:43)[GCC4.4.720120313(RedHat4.4.7-23)]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinfor
代码之路无极限·2025-03-18 19:50

A l密码学（Deepseek)

let'ssee.Theuserinputis"qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm".Atfirstglance,itlookslikeajumbledsequenceofletterswithsomespacesormaybeothercharactersinbetween.Letm
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-18 18:08

goweb中文件上传和文件下载

文件上传文件上传:客户端把上传文件转换为二进制流后发送给服务器,服务器对二进制流进行解析HTML表单(form)enctype(EncodeType)属性控制表单在提交数据到服务器时数据的编码类型enctype
Villiam_AY·2025-03-18 16:00

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型
这个懒人·2025-03-18 14:12

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

转换（Transform
佛渡红尘·2025-03-18 13:31

天地图WMTS GetTile（地图API）请求参数深度解析

SERVICE=WMTS&REQUEST=GetTile&VERSION=1.0.0&LAYER=img&STYLE=default&TILEMATRIXSET=w&FORMAT=tiles&TILEMA
喆星时瑜·2025-03-18 12:58

MySQL--group by--聚合函数--内置函数--0415 22

groupby2.1groupby的条件筛选——having2.2总结3.日期函数4.字符串函数concatreplacesubstring以首字母大写，其余字母小写的方式显示员工的姓名5.数学函数formatrand
Gosolo！·2025-03-18 12:24

Spring、Spring Boot、Spring Cloud 的区别与联系

数据访问：支持JDBC、ORM（如Hibernate、MyBatis）。WebMVC：基于Servlet的MVC框架，处理HTTP请求。缺点：配
码农的天塌了·2025-03-18 12:22

vue3修改el-tree样式

el-tree-node{.el-tree-node__content{height:32px;.hightlight{color:#189cf1;}.el-tree-node__expand-icon{//transform
不想上班只想要钱·2025-03-18 09:58
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