rust学习

从学龄前开始解读FFMPEG代码之 avformat_find_stream_info函数三

从学龄前开始解读FFMPEG代码之avformat_find_stream_info函数三开始学习前想说的话函数实现4-EOF的情况和flush函数实现5-第四次循环结尾的话开始学习前想说的话鸽了许久，

zzyincsdn·2025-02-03 20:19

36.FFmpeg学习笔记 - ffplay源码解读4之解码线程

本篇说一下解码线程。在stream_component_open函数中，分别创建了一个视频解码线程和音频解码线程：staticintstream_component_open(VideoState*is,intstream_index){...switch(avctx->codec_type){caseAVMEDIA_TYPE_AUDIO:...if((ret=decoder_start(&is-

whoyouare888·2025-02-03 20:19

【VSCode】当前工作区不受信任，因此已禁用此扩展。

问题描述受限模式开启导致插件被禁用解决方案1.打开设置界面2.在对应的搜索框中输入命令：security.workspace.trust3.关闭工作区信任功能4.重启软件后生效

Autumn7299·2025-02-03 20:18

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。

·2025-02-03 20:09

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)？

AI天才研究院·2025-02-03 20:17

Rust语言进阶之文件处理：BufReader用法实例(一百零三)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课人生格言：人生从来没有捷径，只有行动才是治疗恐惧和懒惰的唯一良药.更多原创,欢迎关注：Android系

Android系统攻城狮·2025-02-03 20:47

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。

俊星学长·2025-02-03 20:46

5招教你用Task.WhenAll提升.NET Core UI性能，你还在等什么？

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在现代的.NETCore应用程序中，UI响应速度是用户体验的关键。

墨瑾轩·2025-02-03 20:43

【JavaWeb】网上蛋糕商城-项目搭建

学习目标了解网上蛋糕商城的项目需求了解网上蛋糕商城的功能结构熟悉E-R图和数据表的设计熟悉项目环境的搭建通过前面章节的学习，相信读者应该已经掌握了Web开发的基础知识，学习这些基础知识就是为开发Web网站奠定基础

笔触狂放·2025-02-03 19:11

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表

硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

1、PyTorch 简介

1、torchTorch是PyTorch的前身，Torch是一个有着悠久历史的机器学习框架，最初由RonanCollobert、SoumithChintala和KorayKavukcuoglu等人开发。

找个栗子·2025-02-03 19:10

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

目录1.常见运算函数个人主页：Icomi专栏地址：PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。

Icomi_·2025-02-03 19:39

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、大语言模型的基本原理1.什么是大语言模型？2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1.数据准备2.模型训练3.部署模型五、大语言模型的未来发展结语引言大语言模型（LargeLanguageModels

云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

AIGC与虚拟身份及元宇宙的未来：虚拟人物创作与智能交互

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、AIGC在元宇宙中的作用1.1AIGC与虚拟人物创作1.1.1生成虚拟人物外观1.1.2个性化虚拟角色设计1.2AIGC与虚拟角色的行为与交互1.2.1行为生成与强化学习

云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

HarmonyOS 开发实践——常见预置应用的跳转方式

往期学习笔录：鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？

六号嘉宾·2025-02-03 19:08

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色

基于Java的智能家居设计：探讨Java在智能家居大数据处理中的角色关键词：智能家居,Java,大数据处理,机器学习,物联网1.背景介绍1.1问题由来随着物联网技术的发展，智能家居已经从一个概念转变为现实

杭州大厂Java程序媛·2025-02-03 19:36

Python+Django框架图书馆图书借阅管理系统网站设计与实现作品截图和开题报告参考

所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩，提供核心代码讲解，答辩指导。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT等，提供毕业设计论文辅导。

黄菊华老师·2025-02-03 19:05

.NET Core属性依赖注入的3大秘密，你猜对了几个？

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！

墨瑾轩·2025-02-03 19:34

【PyQt】学习PyQt进行GUI开发从基础到进阶逐步掌握详细路线图和关键知识点

学习PyQt的必要性PyQt是开发跨平台GUI应用的强大工具，适合需要构建复杂、高性能界面的开发者。无论是职业发展还是项目需求，学习PyQt都具有重要意义。

shanks66·2025-02-03 19:34

LoongArch32 指令集探索学习1：初入龙芯

1.1.发现问题1.1.LoongArch是个啥？龙芯这个名字一听就是咱这龙的传人该用的东西，这是从MIPS指令集中新设计的指令集，官方名字叫LoongArch，简称LA。这个指令集分为开放的LoongArch32精简版和LoongArch64，前者的32位指令集全部开源，后者64位只开放基础指令集，高级部分的二进制翻译暂且没有详细文档，而是由开发者在对GCC、Linux等基础软件贡献中露出。为何

星林湖月·2025-02-03 18:02

javascrip基础语法

为什么学习JavaScript?

大道戏·2025-02-03 18:57

Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

主要技术：1.强化学习(RL)核心是强化学习技术，像训练小狗一样，当模型做出正确的推理步骤或得到正确的

davenian·2025-02-03 18:56

基于“蘑菇书”的强化学习知识点（一）：奖励函数（Reward Function）和价值函数（Value Function）的区别

奖励函数（RewardFunction）和价值函数（ValueFunction）的区别摘要1.定义与目标奖励函数（RewardFunction）价值函数（ValueFunction）2.核心区别3.具体示例场景：迷宫导航问题(1)奖励函数的设计(2)价值函数的计算对比结果4.关系与协同作用总结摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析！具体内容请阅读蘑菇书EasyRL！

墨绿色的摆渡人·2025-02-03 17:20

React学习(十)-React中编写样式CSS(styled-components)

虽互不曾谋面,但希望能和你成为笔尖下的朋友以读书,技术,生活为主,偶尔撒点鸡汤不作,不敷衍,意在真诚吐露,用心分享点击左上方,可关注本刊撰文|川川VX-ID:suibichuanji点击文末左下方阅读原文,可看更多内容前言React是一个构建用户界面的js库,从UI=render()这个等式中就很好的映射了这一点,UI的显示取决于等式右边的render函数的返回值.而编写React应用,就是在编写

itclanCoder·2025-02-03 17:20

大学生HTML期末大作业——HTML+CSS+JavaScript美食网站（西餐）

HTML+CSS+JS【美食网站】网页设计期末课程大作业web前端开发技术web课程设计网页规划与设计文章目录一、网站题目二、网站描述三、网站介绍四、网站效果五、️网站代码六、️‍如何学习进步七、‍☠️

无·糖·2025-02-03 17:18

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度Sobel和Scharr微分参考文前言在本博文中，进行图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度的学习以及介绍

欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

大学生期末大作业|HTML+CSS+JavaScript 登录页面实例：超实用、新手友好、完整源码分享从零开始：用原生 HTML、CSS 和 JS 打造简洁美观的登录页面（附完整代码）新手必看：一

今天，我们将一起学习如何使用HTML、CSS和JavaScript（不使用任何框架）来构建一个响应式的登录页面，实现基本的前端验证功能。一、新建一个HTML项目首先，创建一个

南北极之间·2025-02-03 17:47

读书笔记-《Redis设计与实现》（二）单机数据库实现（上）

相比前面我们学习的数据结构与对象（读书笔记-《Redis设计与实现》（一）数据结构与对象（上）、读书笔记-《Redis设计与实现》（一）数据结构与对象（下）），这部分的内容可以说就是轻松+愉快了，只要能

萝卜青今天也要开心·2025-02-03 17:16

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能

CV视界·2025-02-03 17:16

结构化提示词实践：提升大模型意图识别的精准度

今天的主题是“结构化提示词”，我将结合我在学习LangGPT结构化提示词时的心得，分享一些如何编写清晰、准确的提示词的小技巧。这些技巧不仅帮助我提高了与大模型的互动效率，也使得任务的执行更加精准。

有才不一定有德·2025-02-03 16:43

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和

·2025-02-03 16:03

Vue：前端体系、前后端分离

三端统一2.6、后端技术2.7、主流前端框架3、了解前后分离的演变史3.1、后端为主的MVC时代3.2、基于AJAX带来的SPA时代3.3、前端为主的MV*时代3.4、NodeJS带来的全栈时代3.5、总结学习视频来自于

天宇阿·2025-02-03 16:38

无需标定板！Galibr：无需目标的LiDAR相机外参标定新方法

文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3D视觉最新模组、3DGS系列(视频+

计算机视觉工坊·2025-02-03 16:08

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖，以支持其机器学习平台中的特征存储。

weixin_30777913·2025-02-03 15:07

Python 入门指南：如何在 MacOS 上轻松安装 Python

Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，已经成为许多开发者和数据科学家的首选工具。无论是初学者还是经验丰富的程序员，Python都能为他们提供强大的支持。

NicoleGus·2025-02-03 14:58

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了

SkaWxp·2025-02-03 14:58

投票法：简单而强大的分类利器

投票法：简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中，我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天，让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。

ningaiiii·2025-02-03 14:25

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习

辰尘_星启·2025-02-03 14:55

初入机器学习

辰尘_星启·2025-02-03 14:54

AtCoder备赛刷题 ABC 383 | 9 Divisors

学习C++从娃娃抓起！记录下AtCoder（日本算法竞技网站）备赛学习过程中的题目，记录每一个瞬间。

热爱编程的通信人·2025-02-03 14:54

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在

Remoa·2025-02-03 14:53

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享 | Hive分区表和分桶表

#博学谷IT技术支持#一、分区表分区表就是对一个表的文件数据进行分类管理，表现形式就是有很多的文件夹(dt=2019-02-27)。分区表的作用是以后查询时，我们可以手动指定对应分区的数据，避免全表扫描，提高查询效率。所谓的分区表，指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类，并存储在表中的不同的位置，也就是说，一个分区就是一类，这一类的数据对应到hdfs存储上就是对应一个目录。当我们需要进行处

Onzswhite·2025-02-03 14:52

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知

Landy_Jay·2025-02-03 13:47

MyBatis学习：多表映射

目录一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路1.2实体类设计方案1.2.1对一关系设计1.2.2对多关系设计多表映射案例准备二、对一映射三、对多映射四、多表映射总结4.1多表映射优化4.2总结：一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路数据库的表结构具有复杂性，不是所有数据库都达到第三范式或BCNF范式，故数据库查询结果与java对象的属性映射也变得复杂。MyBatis使用ResultMap实现

Landy_Jay·2025-02-03 13:17

可能是最深入全面的图解 Java Virtual Threads

本文尽我所能，用了数月时间，在学习了JavaVirtualTheads的一些设计和实现理念后，用我所能的精炼文字和画图，去记录我的所学。

·2025-02-03 13:31

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：深度学习框架中的张量运算

Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

threejs起步学习之创建旋转立方体并随时停止和控制旋转

直接看成品可以看到点击开始旋转的时候立方体开始旋转，点击停止旋转的时候立方体停止旋转。先放官网文档threejs官网点击en切换为中文，然后点击创建第一个场景，页面就全部变成中文啦。先使用原生js编写代码，首先就是下载threejs然后引入然后就可以使用THREE这个对象了要创建一个立方体，首先我们需要创建一个场景，一个摄像机，一个渲染器，这样我们才能透过摄像机看到渲染出的场景varwidth=5

·2025-02-03 13:00

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

神经常微分方程（NeuralODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。

·2025-02-03 12:59

Mixture of Experts（MoE）学习笔记

1学习动机第一次了解到MoE（Mixtureofexperts），是在GPT-4模型架构泄漏事件，听说GPT-4的架构是8个GPT-3级别大小的模型以MoE架构（8*220B）组合成一个万亿参数级别的模型

南七小僧·2025-02-03 12:44

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络

矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

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