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亚马逊云技术深度解析与实战案例

亚马逊云技术深度解析与实战案例引言亚马逊云（AmazonWebServices,AWS）作为全球云计算技术的领导者，以其丰富的服务种类、强大的基础设施和持续的技术创新，为企业和个人开发者提供了前所未有的灵活性和扩展性

我的运维人生·2025-01-17 21:16

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?当然是有的，简而言之，机器学习中损失函数可以解决以上问题。损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心。但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。它们并不难理解，反而可以增强你对机器学习算法的理解。那么，什么是损失函数，你

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。

专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

MindIE+MindFormers推理方案指导

CANNCANN是什么异构计算架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）是昇腾针对AI场景推出的异构计算架构，向上支持多种AI框架，包括MindSpore、PyTorch

·2025-01-17 20:50

Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南：安全实践

在桌面应用开发中，安全性至关重要。相比Electron，Tauri2.0提供了更严格的安全模型和更完善的权限系统。本文将帮助你理解和实践Tauri的安全特性。权限系统对比Electron的安全模型在Electron中，我们通常这样处理安全：//main.jsconst{app,BrowserWindow}=require('electron')functioncreateWindow(){cons

·2025-01-17 20:49

精准洞察：B端产品业务调研的实战策略

B端产品做好业务调研是一个系统而细致的过程，它涉及多个步骤和关键点，以确保能够深入理解业务场景、明确用户需求，并为后续的产品设计和开发提供坚实的基础。以下是一些关键步骤和策略：一、明确调研目标在开始调研之前，首先要明确调研的目标。这有助于确保调研的方向性和可执行性。调研目标可能包括了解整体业务情况、深入挖掘具体业务问题、验证产品方案等。二、确定调研对象和形式调研对象：○内部人员：如一线业务人员、项

·2025-01-17 20:18

Chatbot 不是“万金油”：企业级生成式 AI 如何真正创造价值

同时作者基于十余个生成式AI应用的实战经验，详细阐述了如何通过"流程编排"而非"对话交互"，系统性地重塑企业A

·2025-01-17 20:10

倒计时 4 天！2024年压轴技术盛宴来了！

·2025-01-17 20:39

拒绝 Helm？如何在 K8s 上部署 KRaft 模式 Kafka 集群？

本文，我将为您提供一份全面的实战指南，逐步引导您完成以下关键任务：配置KafkaSecret：管理用户密码和集群ID配置KafkaService：使用NodePort对外发布Kafka服务使用StatefulSet

·2025-01-17 19:07

电商项目管理优化新视角：看板的实战智慧与策略

在电商行业，项目管理是企业运营的核心环节之一，它直接关系到企业的运营效率、市场竞争力和长期发展。随着市场需求的快速变化和竞争的日益激烈，电商企业需要不断探索和实践新的项目管理方法，以提升自身的竞争力。看板管理作为一种直观、高效的项目管理工具，为电商项目管理带来了新的视角和智慧。一、看板管理的概念与特点看板管理源自制造业，是一种精益生产方式，旨在通过可视化的方式来管理工作和流程。其核心在于，通过对每

·2025-01-17 19:05

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

轨迹优化 | 基于贝塞尔曲线的无约束路径平滑与粗轨迹生成(附ROS C++/Python仿真)

本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战，包括：曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等)，每个算法都包含代码实现加深理解

Mr.Winter`·2025-01-17 19:56

鸿蒙开发实战：鸿蒙应用开发中的页面管理工具类详解

一、引言在鸿蒙应用开发的征程中，如何高效地管理页面布局与显示，以满足用户对于沉浸式体验、个性化StatusBar颜色等界面特性的需求，一直是开发者们关注的焦点。为此，我特别设计了一款实用的“页面管理工具类”，它具备强大的功能，能帮助开发者轻松应对各种页面管理挑战。二、页面管理工具类：你的界面掌控利器页面管理工具类如同一位界面掌控的利器，为开发者提供了一系列专业的静态属性与方法。借助这些功能，开发者

二蛋和他的大花·2025-01-17 18:18

pytorch基操01-常用Tensor创建方法汇总

目录1.Tensor的创建1.1使用torch.Tensor1.2使用torch.eye1.3全0或全1的tensor1.4根据分布随机生成tensor1.4.1torch.rand1.4.2torch.randn1.4.3torch.normal1.4.4torch.Tensor.uniform_1.5生成序列tensor1.5.1torch.arange(a,b,step)1.5.2torch

von Libniz·2025-01-17 16:06

【论文投稿】解锁Vue.js组件开发的神奇密码

引言：Vue.js组件化的魅力之源二、初窥门径：组件的基础架构（一）组件的构成要素（二）创建首个Vue组件实例三、进阶之路：组件通信的艺术（一）父子组件间的通信之道（二）兄弟组件与跨层级通信的谋略四、实战演练

小周不想卷·2025-01-17 16:58

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

分类推荐系统主要分为以下三类：基于内容

KeyPan·2025-01-17 15:54

ufw入门实战:在Ubuntu下通过ufw命令开放端口让外网访问

最近使用阿贝云的免费云服务器,1核1G内存10G硬盘5M带宽,配置不错，完全够用搞些轻量级项目，但是在搭建项目过程中发现无法访问已经部署的服务，经过检查发现是UFW防火墙的问题，所以，今天给大家介绍下在ubuntu系统下如何开放端口让外网访问我们的服务。端口管理是服务器安全的重要一环,ubuntu系统默认使用ufw来管理防火墙规则。首先我们检查下它现在的状态:sudoufwstatus是否显示为i

明庭·2025-01-17 15:52

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

【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）

这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

Python爬取豆瓣图书网Top250 实战

Python爬取豆瓣图书网Top250实战只是用于学习，请不要恶意攻击别人的网站，尊重他人。1.引言豆瓣图书Top250是一个经典的图书排行榜，包含了大量优质图书的信息。

有杨既安然·2025-01-17 13:32

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

开源人工智能模型框架：探索与实践

通过对多个主流开源框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

「实战应用」如何为DHTMLX JavaScript 甘特图添加进度线

DHTMLXGantt是用于跨浏览器和跨平台应用程序的功能齐全的Gantt图表。可满足项目管理应用程序的所有需求，是最完善的甘特图图表库。今天，您将学习如何使用进度线补充JavaScript甘特图，以便于监控项目进度。DHTMLXGantt最新试用版下载什么是进度线，以及它如何为甘特图带来好处在复杂的甘特图场景中，项目团队成员或利益相关者可能难以及时准确地估计多个任务的当前状态。这时进度线就派上用

CodeCraft Studio·2025-01-17 12:55

Three.js实现动态水泡效果逐步解析GLSL着色器

我是[数擎AI]，一位热爱探索新技术的前端开发者，在这里分享前端和Web3D、AI技术的干货与实战经验。如果你对技术有热情，欢迎关注我的文章，我们一起成长、进步！

贵州数擎科技有限公司·2025-01-17 12:55

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)

ascend/samples/tree/master/inference/modelInference/sampleResnetQuickStart/cpp2，推理运行，这里需要注意用到了infer，有点类似的pytorch

鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

学习HTML5总结（一）

目录Web的构成一、HTML——结构1、html基本的骨架和解释2、标签1、标签2、属性3、标签的分类4、实体字符5、列表6、超链接7、文件的路径3、选择器1、基础选择器2、复合选择器3、关系选择器4、

大学生努力学习·2025-01-17 11:20

Java并发编程：线程池优化实战指南

Java并发编程：线程池优化实战指南1.线程池的核心概念在Java并发编程中，线程池是管理线程的利器。它通过复用线程、减少线程创建和销毁的开销，显著提升了系统性能和资源利用率。

莫非技术栈·2025-01-17 11:48

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

Java网络爬虫技术之路：从基础构建到实战应用

本文将带您踏上Java网络爬虫技术之路，从基础构建到实战应用，一步步揭开其神秘面纱。一、Java网络爬虫技术基础网络爬虫，又称网络蜘蛛或网络机器人，是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序

Yori_22·2025-01-17 10:05

Python爬虫入门教程：超级简单的Python爬虫教程

这是一篇详细介绍[Python]爬虫入门的教程，从实战出发，适合初学者。读者只需在阅读过程紧跟文章思路，理清相应的实现代码，30分钟即可学会编写简单的Python爬虫。

梦子mengy7762·2025-01-17 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

【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库

【问题分类】功能兼容【关键字】YAS-07202、YAS\_MYERROR，不兼容【问题描述】本项目的架构是hadoop+hive+yashandb使用崖山数据库，将mysql相关的创建表语句进行初始化同步使用崖山

·2025-01-17 10:58

Java HTTP POST请求工具方法详解：架构、实践与最佳实践（可变参数）

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间代码工作室·2025-01-17 09:00

Java中的高效集合操作：Stream API实战指南

Java中的高效集合操作：StreamAPI实战指南1.引言：集合操作的痛点在日常开发中，我们经常需要对集合进行各种操作，比如过滤、映射、排序、聚合等。

莫非技术栈·2025-01-17 09:29

跟我一起学 Python 数据处理（三十九）：数据库世界的探秘之旅

上一篇博客我们了解了数据存储的基础要点和案例实战，今天将聚焦于数据库这个关键部分，为大家详细剖析其奥秘。

lilye66·2025-01-17 09:29

Spring中的@Cacheable 注解基本知识点

目录前言1.基本知识2.实战详解前言找工作，来万码优才：#小程序://万码优才/r6rqmzDaXpYkJZF对于Java的基本知识推荐阅读：java框架零基础从入门到精通的学习路线附开源项目面经等（超全

码农研究僧·2025-01-17 09:27

详解JAVA中的@ApiModel和@ApiModelProperty注解

@ApiModelProperty注解3.实战前言在Java中，@ApiModel和@ApiModelProperty是Swagger框架（用于API文档的工具）提供的注解，用于增强API文档的生成和展示

码农研究僧·2025-01-17 09:57

AI代理的分类体系与发展路径：从概念重构到基础设施升级

目前AI代理的定义过于宽泛，需要更详细的分类以促进研究和应用的发展当前定义的宽泛性AI代理（AIAgents）作为人工智能领域的重要概念，涵盖了从简单的自动化工具到复杂的自主决策系统的广泛范围。

XianxinMao·2025-01-17 07:08

微信小程序加载H5页面及与H5页面通信的实战教程

在微信小程序的开发过程中，我们有时需要在小程序中嵌入H5页面。本文将详细介绍如何在微信小程序中通过webview加载H5页面，并实现小程序与H5页面的通信。一、准备工作搭建微信小程序开发环境，具体步骤请参考官方文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/quickstart.html准备一个H5页面，可以是本地文件或线

Jiaberrr·2025-01-17 07:07

详解国家标准的不同分类

GB和GB/T的主要区别体现在标准的性质、意义、定义以及法律效力上。一、标准的性质•GB：GB是国家标准的代号，它表示的是必须执行的强制性标准。这类标准通常对全国经济、技术发展有重大意义，且在全国范围内统一执行。•GB/T：GB/T表示的是推荐性国家标准，其中“T”代表推荐的意思。这类标准在生产、交换、使用等方面，通过经济手段或市场调节而自愿采用。二、意义与定义•GB：强制性标准是保障人体健康、人

怎么睡不醒(づ ●─● )づ·2025-01-17 06:04

事务隔离机制（超详细）

一、定义与目的二、隔离级别的分类三、实现原理四、应用场景与权衡事务隔离机制有几个嘞？一、事务隔离级别的分

上官花雨·2025-01-17 06:33

Redis 中 TTL 的基本知识与禁用缓存键的实现策略（Java）

码农研究僧·2025-01-17 06:02

红队工具使用全解析：揭开网络安全神秘面纱一角

在风云变幻的网络安全战场上，红队宛如一支神秘且精锐的特种兵部队，手持一系列超厉害的工具，冲锋陷阵在虚拟世界，挖掘系统潜藏漏洞，模拟实战攻击情境，为筑牢网络

渗透小白鼠·2025-01-17 06:58

Docker容器管理实战：从入门到精通

接下来，就带你深入了解Docker容器管理的实战技巧。安装Docker非常简单，以Ubuntu系统为例，只需在终端执行几条命令，就能快速完成安装。安装完成后，便可以开启容器之旅。

·2025-01-17 05:14

从头到尾快速学习一遍Linux，高级工程师多年实践实战经验精华总结和实例示例，第七章：Linux精通学习路线及各个大厂优秀的学习资料

从头到尾快速学习一遍Linux，高级工程师多年实践实战经验精华总结和实例示例，第七章：Linux精通学习路线及各个大厂优秀的学习资料。

代码讲故事·2025-01-17 05:56

【YashanDB知识库】YCM Monit进程频繁误告警

【问题分类】功能使用【关键字】YCM、Monit【问题描述】频繁收到告警邮件：Monit进程停止服务【问题原因分析】服务器资源占用较高情况下Monit进程检测的动作失败了。

·2025-01-17 05:43

【YashanDB知识库】YAS-04115 "SELECT" expected but missing

【问题分类】SQL语法不规范【关键字】YAS-04115"SELECT"expectedbutmissing【问题描述】执行报错，不清楚原因【问题原因分析】1、检查语法错误：确保INSERTINTO语法正确

·2025-01-17 05:42

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

通过精准识别与分类，有效减少误报率，提升安全监控效率。使用方式：用户可通过直观的操作界面

大霸王龙·2025-01-17 05:55

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