realsense深度摄像相关

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。
翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY027】JAVA操作数据库

本文将详细介绍JDBC、MyBatis及SpringBoot配置文件相关知识，并给出实用代码示例。
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY030】后端Web实战(员工管理)二：新增员工、事务管理与文件上传

本文将围绕Tlias系统的员工管理模块，详细介绍新增员工、事务管理以及文件上传功能的开发过程，通过实际代码示例帮助读者深入理解相关技术要点。
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY026】MySQL基础

近期学习了数据库相关知识，在此分享学习过程中的重点内容，涵盖数据库基础概念、MySQL操作以及SQL语句的详细使用等方面。
123yhy传奇·2025-01-19 14:02

软考中级复习篇章：数据结构部分的复习

扎实掌握数据结构相关内容，对于顺利通过软考中级考试起着关键作用。本文将对数据结构部分的核心知识点进行全面总结，并配以简单的习题练习，帮助大家快速高效地复习这一板块，为软考中级考试做好充分准备。
海宁不掉头发·2025-01-19 14:30

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

详细分析Python爬虫中的xpath（附Demo）

目录前言1.基本知识2.常用API3.简易Demo前言关于爬虫的基本知识推荐阅读：Python爬虫从入门到应用（超全讲解）该知识点需要提前安装相关依赖：pipinstalllxml1.基本知识XPath
码农研究僧·2025-01-19 13:58

软考信安22~网站安全需求分析与安全保护工程

网站的机密性是指网站信息及相关数据不被授权查看或泄露。网站的完整性是指网站的信息及数据不能非授权修改，网站服务不被劫持。
jnprlxc·2025-01-19 13:28

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度
熊文豪·2025-01-19 11:14

C语言自定义类型与文件操作

构造类型枚举类型若定义不相关的常量使用宏定义；若定义一组相关的常量使用枚举。switch中case后访问的就是枚举。
猫一样的妩媚·2025-01-19 11:44

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43

【Lua源码分析系列】1. 概述

分析的重点在编译原理和虚拟机的部分，而不是相关的库的实现部分。写这系列文章，最初是因为想要设计一门编程语言以及它的虚拟机，为此参考现有的优秀的实现。为何选择Lua？
·2025-01-19 11:07

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列。归并排序具有很好的稳定性，时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中表现优秀。本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排
小小的博客·2025-01-19 10:05

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

Nginx+FFmpeg实现海康威视摄像头的rtsp流转hls流并在本地WEB页面以及服务器WEB页面实现直播效果

由于自己的海康威视网络摄像机不支持websocket，无法使用官方网页提供的WEB3.2开发包，只能使用低版本3.0版本的web开发包，但是这个版本的开发包只支持44以下版本的Chrome浏览器（当前普遍版本
Zim_cie·2025-01-19 09:30

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。1.2强化学习：智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析，从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段，在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越，超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

7个顶级提示词指令，让你用ChatGPT写出的论文逻辑无懈可击

关于使用ChatGPT等AI学术科研的相关问题可以和作者七哥（yida985）交流，多多交流，相互成就，共同进步，为大家带来最酷最有效的智能AI学术科研写作攻略。
智写AI·2025-01-19 09:56

立足西安，昇腾AI为开发者留下了脚印一串

“我爱西安这座城市，而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程，未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。
科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

基于 Linux 的 Ngina-server 通信架构 C++ 实现

6.IO多路复用相关？7.如何做压测的？8.保护内存资源？9.为保护服务器不受攻击做出了哪些处理？10.CPU占比过高如何分析？四、网络编程1.IO多路
Alkaid3529·2025-01-19 08:15

Linux发行版数量

发行版集是一个或多个相关存在关联的操作系统发行版，集合内不包含没有关联的发行版。给你一个n*n的矩阵isCo
无限码力·2025-01-19 08:14

Java成员变量和局部变量

Stringname;Stringcolor;intage；}这些都是成员变量，用于描述类本身所具有的一些属性局部变量是指在方法中定义的变量，例如：publicvoideat(){inta=0;}用于辅助实现方法中的相关操作
qq_43332825·2025-01-19 08:44

Nacos深度剖析：配置及高可用方案全攻略

文章目录第1章Nacos服务端配置参数1.1全局参数1.2Naming模块参数1.3Config模块参数1.4CMDB模块参数第2章NacosClient配置参数2.1通用参数2.2Naming客户端2.3Config客户端第3章Nacos单机与集群3.1Nacos端口介绍3.2容器常用属性配置第1章Nacos服务端配置参数对于Server端来说，一般是设置在{nacos.home}/conf/a
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响

从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长，博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复，请大家谅解~编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式：理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系
༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 07:09

【Redis】为什么Redis单线程还这么快？通过什么机制进行优化的？

文章目录纯内存操作高效的数据结构非阻塞I/O与多路复用技术（网络I/O优化）非CPU密集型任务单线程的优势单线程的劣势redis6.0引入多线程后台线程的优化总结更多相关内容可查看Redis的瓶颈在于内存和网络带宽纯内存操作
来一杯龙舌兰·2025-01-19 07:07

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

从广义来说，凡是涉及到互联网上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研
网安墨雨·2025-01-19 07:35

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优
fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

2-2-18-16 QNX系统架构之自适应分区

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:57

2-6-1-1 QNX编程入门之进程和线程（四）

GettingStartedwithQNXNeutrino:AGuideforRealtimeProgrammers”为参考，翻译和逐句校对后，对在QNX操作系统下进行应用程序开发及进行资源管理器编写开发等方面，进行了深度整理
星原飞火·2025-01-19 06:27

2-2-18-15 QNX系统架构之高可用性

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:26

2-2-18-7 QNX 系统架构-动态链接

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:56

Jenkins-Pipeline简述

二.关于pipeline：1.相关概念：Ste
xiao-xiang·2025-01-19 05:21

Java常用软件安装包分享

包括IDEA、IDEA、Vmware、FinalShell、CentOS、MongoDB、MySQL、Notepad++、Postman、PowerDesigner、Redis、Tomcat，以及前端相关软件
兜兜儿~·2025-01-19 05:19

Spring boot 集成分布式定时任务

集成引入相关依赖net.javacrumbs.shedlockshedlock-spring4.30.0net.javacrumbs.shedlockshedlock-provider-redis-spring4.30.0
沉默,王二·2025-01-19 05:48

[Golang]JWT主要函数汇总

前言最近在学token，了解到jwt相关的函数与方法，于是乎准备汇总一下最近学到的内容。当然，这次汇总并不全面，只是涉及到了部分重要函数。
Rezarit.·2025-01-19 05:17

2-2-18-17 QNX系统架构之“实时”

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 05:15

emgu.cv读取1080p视频

以前一直是用c++的opencv读取视频，最近的项目改用emgu.cv读取视频，摄像头为顺华利1080p的小探测器。
zhangxiaomm·2025-01-19 05:42

[图数据库]HugeGraph 1.5.0 版本发布了

运行环境/版本说明1.5.0版开始，hugegraph相关组件仅支持Java11编译/运行环境PS:未来HugeGraph组件的版本会朝着Java11->Java17->Java21演进hugegraph
码农丁丁·2025-01-19 05:09

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32
shanks66·2025-01-19 04:38

苹果频率测试软件gen,【技术干货】进行精准的PCIe 4.0时钟抖动测量

原标题：【技术干货】进行精准的PCIe4.0时钟抖动测量随着数据传输速率的提升，相关标准也变得越加严苛。
荣耀张大仙~~~·2025-01-19 04:36

VC修改环境变量, 不重启系统, 即时生效.

作者通常是通过修改注册表:"HKEY_CURRENT_USER/Environment"键下的各参数.涉及到的API函数有:RegOpenKeyEx,RegQueryValueEx,RegSetValueEx;相关函数的用法可以参考
彩虹小黑馬·2025-01-19 04:03

工业互联网架构

工业互联网架构详解引言工业互联网（IndustrialInternet）是工业领域与互联网技术深度融合的产物，它推动了智能制造和数字化转型的进程。
st20195114·2025-01-19 04:02

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。
机器懒得学习·2025-01-19 04:29
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