rms

3.6手写数字识别项目

-通过`transforms.Compose`对数据进行预处理，包括转换为张量和归一化。-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。
不要不开心了·2025-03-08 11:33

elasticsearch聚合查询

search{"size":0,"query":{"range":{"SSYF":{"gte":"202101","lte":"202112"}}},"aggs":{"ssyf_group":{"terms
warrah·2025-03-07 23:09

Elasticsearch 聚合查询(aggs)

这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行现在，为刚刚的聚合结果添加求价格平均值的度量：GET/cars/_search{“size”:0,“aggs”:{“popular_colors”:{“terms
2401_85112189·2025-03-07 21:59

pycharm ssh 远程连接docker 容器 进行debug调试代码

pycharmssh远程连接docker容器进行debug调试代码1.用镜像启动好一个容器2.安装ssh工具aptupdateapt-getinstall-yopenssh-server3.配置ssh的
Panesle·2025-03-07 10:49

rabbitmq 手动提交_第四章----SpringBoot+RabbitMQ发送确认和消费手动确认机制

1.配置RabbitMQ#发送确认spring.rabbitmq.publisher-confirms=true#发送回调spring.rabbitmq.publisher-returns=true#消费手动确认
weixin_39622178·2025-03-07 05:30

《Operating System Concepts》阅读笔记：p200-p202

CPUburstSchedulingprocessstateinwhichtheprocessexecutesonCPU.(2)I/OburstSchedulingprocessstateinwhichtheCPUperformsI
·2025-03-07 03:20

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle）","毛虫（catterpillar）","蚯蚓（earthworms
·2025-03-06 18:38

QEMU 探索旅程——编译

QUMU官方介绍ARMSystememulator13.5ARMSystememulator23Usetheexecutableqemu-system-armtosimulateaARMmachine.TheARMIntegrator
sunqian666888·2025-03-06 14:07

《Operating System Concepts》阅读笔记：p188-p199

theactofperformsthacr
·2025-03-06 05:08

Could not move temporary workspace

java.io.UncheckedIOException:Couldnotmovetemporaryworkspace(C:\Users\Administrator\.gradle\caches\8.9\transforms
小书房·2025-03-06 01:21

【Java环境】配置极简描述

241220241220241220Java环境配置下载JDK注意：最好下载Long-TermSupportLTS，长期支持版本【目前是JDK21】下载地址：JavaDownloads|Oracle.下载这个
Earnest～·2025-03-05 23:02

【Python 开发网络爬虫抓取客户订单网站数据】

确保遵守网站的《服务条款》（TermsofService）。如果涉及用户隐私数据（如订单详情），需获得明确授权。推荐替代方案：优先使用网站提供的API
局外人_Jia·2025-03-05 15:55

pytorch 模型测试

1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms2.加载测试数据假设我们使用的是
小赖同学啊·2025-03-05 07:24

微软开发Web应用的架构研究

微软开发Web应用的架构主要包括以下几种，每种架构都有其特点和适用场景：1.ASP.NETWebForms特点：事件驱动：采用事件驱动模型，类似于桌面应用程序的开发方式。
码农君莫笑·2025-03-04 21:54

PyTorch Lightning 的简单使用示例

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
idealmu·2025-03-03 21:54

HBuilderX（uni-app）搭建小程序流程（请求封装，下拉刷新，底部加载等）

目录一、请求工具封装二、点击跳转页面报错MiniProgramError{"errMsg":"navigateTo:failtimeout"}三、滚动底部发请求和下拉刷新四、接收路由参数五
一朵好运莲·2025-03-03 19:07

Meta Platforms （原Facebook）计划推出新的大型语言模型以应用于人工智能

MetaPlatforms作为全球社交媒体和科技行业的领军者，一直积极投身于新技术的探索与创新。
PM简读馆·2025-03-03 15:40

Rust ~ Collect

背景Transformsaniteratorintoacollection将一个迭代器转换为一个集合collect()可以处理任何可迭代的对象，并将其转换为相关的集合collect()最基本模式是将一个集合转换为另一个集合
~kiss~·2025-03-03 09:48

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入5%安全语料，降低有害输出概率（较前代下降34%）二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案：采用RMSNorm
AI时代已来！·2025-03-02 14:46

LeetCode //C - 609. Find Duplicate File in System

includingthedirectorypath,andallthefileswithcontentsinthisdirectory,returnalltheduplicatefilesinthefilesystemintermsoftheirpaths.Youmayretur
Navigator_Z·2025-03-02 11:51

C#中跨线程调用的方法一点总结

因此，在C#的WindowsForms和WPF等框架中，跨线程调用UI控件成为了一个
99乘法口诀万物皆可变·2025-03-02 04:50

Huawei AP4950DN瘦转胖

user：adminpassward：admin@huawei.com首先确认AP版本、确认为FIT（瘦）模式还是FAT（胖）模式disversionHuaweiVersatileRoutingPlatformSoftwareVRP
linux的rookie·2025-03-01 23:17

用Meta的开源工具打造AI驱动的应用：LASER、Faiss与聊天加载器示例

MetaPlatforms（原Facebook）在AI技术领域持续创新，推出了多个优秀的开源工具，比如用于多语言句子嵌入的LASER、用于高效相似性搜索的Faiss，以及用于加载和处理Messenger
dgay_hua·2025-03-01 09:38

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。
IT古董·2025-03-01 08:58

寒假日记4

Form组件示例代码如下model.pyfromdjango.httpimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjangoimportformsfromapp01importmodelsclassLoginForm
JacksonWHT·2025-03-01 02:44

Xcode14 build WebDriverAgent提示“Cannot link directly with dylib/framework“的解决方法

Cannotlinkdirectlywithdylib/framework,yourbinaryisnotanallowedclientof/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms
·2025-02-28 13:13

ElasticSearch中使用“group by“ 统计 （ElasticsearchTemplate进行聚合查询）

size=0{"aggs":{"count":{"terms":{"field":"hospitalId"}}}}看结果用java怎么实现呢pub
不会吉他的肌肉男不是好的挨踢男·2025-02-28 13:42

神经网络中的Adam

Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了RMSprop和动量（Momentum）的优点。
化作星辰·2025-02-28 08:01

探索表单设计新境界：React JSON Schema Form 编辑器

探索表单设计新境界：ReactJSONSchemaForm编辑器react-json-schema-form-builderVisualeditorforformsbasedonjsonschema,builtinReactJS
包椒浩Leith·2025-02-28 07:55

《RabbitMQ系列教程-第四章-07-RabbitMQ工作模式之Publisher Confirms 模式》_rabbitmq publisher confirms

写在最后在结束之际，我想重申的是，学习并非如攀登险峻高峰，而是如滴水穿石般的持久累积。尤其当我们步入工作岗位之后，持之以恒的学习变得愈发不易，如同在茫茫大海中独自划舟，稍有松懈便可能被巨浪吞噬。然而，对于我们程序员而言，学习是生存之本，是我们在激烈市场竞争中立于不败之地的关键。一旦停止学习，我们便如同逆水行舟，不进则退，终将被时代的洪流所淘汰。因此，不断汲取新知识，不仅是对自己的提升，更是对自己的
2401_84264727·2025-02-28 06:42

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

1.显著降低大模型训练成本，推动技术普惠算力需求锐减：Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新，解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题，使
互联网之路.·2025-02-28 05:11

机器学习数学基础：32.复本信度

复本信度（Parallel-FormsReliability）深度详解教程专为小白打造，零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度，也被称为“平行测验信度”，其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本
@心都·2025-02-27 14:29

递归方法练习

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Windows.Forms;namespace
白羊无名小猪·2025-02-27 09:26

Linux 磁盘挂载教程

检查可用磁盘在挂载磁盘之前，需要确定要挂载的磁盘使用lsblklsblk列出有关所有可用块设备（磁盘和分区）的信息lsblk示例输出NAMEMAJ:MINRMSIZEROTYPEMOUNTPOINTsda8
·2025-02-27 04:17

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n
Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

如何在 Linux 中检查未挂载的磁盘

如下：NAMEMAJ:MINRMSIZEROTYPEMOUNTPOINTfd02:014K0disksda8:001T0disk├─sda18:101G0part
小白糖的狗狗叫鸡蛋·2025-02-25 21:59

ElasticSearch 基本查询语法

{“aggregations”:{“mid”:{“aggregations”:{“terminal”:{“terms”:{“field”:“terminal”,“size”:0}}},“terms”:{
2401_89693619·2025-02-25 20:51

【c++图论】洛谷P2872 [USACO07DEC]Building Roads S

题目描述FarmerJohnhadjustacquiredseveralnewfarms!
贤鱼不闲·2025-02-24 18:17

使用 CefSharp 在 C# WinForms 应用程序中嵌入 Chromium 浏览器：全面指南

亲爱的小伙伴们，今天我们要深入探讨如何在C#WinForms应用程序中使用CefSharp嵌入Chromium浏览器。
墨夶·2025-02-23 22:26

【Winform】深入理解C#中的异常处理：以WinForms应用程序为例

今天，我们将通过一个简单的WinForms应用程序示例，深入探讨C#中的异常处理机制。
JosieBook·2025-02-23 22:26

掌握 ElasticSearch 精准查询：Term Query 与 Filter 详解

精准查询：TermQuery与Filter详解一、引言(Introduction)二、准备工作：创建索引和添加示例数据三、TermQuery：精准匹配3.1`term`查询：单个值的精准匹配3.2`terms
全端工程师·2025-02-23 18:31

Rust学习之旅——基本数据结构类型

structSeaCreature{//String是个结构体animal_type:String,name:String,arms:i32,legs:i32,weapon:String,}方法调用与函数
柴猫°·2025-02-23 07:37

解读matlab之小波库函数,解读matlab之小波库函数

waverecperformsamultilevelone-dimensionalwaveletreconstructionusingeitheraspecificwavelet('wname',seewfilters
weixin_39735509·2025-02-22 23:08

Elasticsearch常用的查询条件

MatchQuery2.TermQuery3.RangeQuery4.BoolQuery5.ExistsQuery6.PrefixQuery7.WildcardQuery8.RegexpQuery9.TermsQuery10
凌涑·2025-02-22 11:00

Django 表单使用示例：数据格式校验

在本文中，我们将使用Django的表单（Forms）功能来创建一个添加角色的页面，并对用户提交的数据进行格式校验。
ivwdcwso·2025-02-22 07:58

QUESTION 60、Adaptive plans

A.Itautomaticallyperformsverificationorevolvesnon-acceptedplans,inCOMPREHENSIVEmodewhentheyperformbetterthanexistingacceptedplans.B.Theoptimiz
黄继生 jisen·2025-02-22 01:02

评价指标 MAE、MSE、RMSE、MRE

1、MAE（MeanAbsoluteError-平均绝对误差）：2、MSE（MeanSquaredError-均方误差）：3、RMSE（RootMeanSquaredError-均方根误差）：4、MRE
雅俗共赏100·2025-02-21 05:19

ArcGIS二次开发之WPF中控件的使用

中插入ArcGIS控件Winform控件上嵌套使用WPF控件WPF中插入ArcGIS控件在WPF中引用ArcGIS的控件需要使用WindowsFromsHost，具体用法如下：添加引用：WindowsFormsIntegration
ShirmyMao·2025-02-20 17:15

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他