watch深度监听数组

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。
AndrewHZ·2025-03-12 12:43

Linux Shell编程

LinuxShell编程LinuxShell介绍变量功能语句控制语句：顺序，条件，循环数组函数综合案例LinuxShell介绍1、是什么Shell是一个命令行解释器程序规范，他接受应用程序/用户命令，然后调用操作系统内核完成相关的功能
傲雪凌霜，松柏长青·2025-03-12 12:13

基础算法训练2

这里，我们选择数组中的第一个字符串作为标准。不过，在此之前，必须对边界情
祁小白2024·2025-03-12 12:42

崖山YashanDB：下一代国产分布式数据库的架构革新与行业实践

立志在坚不欲说，成功在久不在速欢迎关注：点赞⬆️留言收藏欢迎使用：小智初学计算机网页IT深度知识智能体欢迎使用：深探助手deepGuide网页deepseek智能体目录第一章：YashanDB的崛起背景与战略定位
Lethehong·2025-03-12 12:42

Ollama设置拉取模型本地保存路径和监听端口

在service配置文件中添加环境变量Environment具体操作如下：1.创建保存模型目录文件夹sudomkdir/home/xyh/data/ollama/modelssudochmod777/home/xyh/data/ollama/models2.修改service配置并添加环境变量Environmentsudovi/etc/systemd/system/ollama.service#将
奔跑中的小象·2025-03-12 12:10

Java实用注解篇：@Transactional 事务失效的场景深度解析

前言在使用@Transactional时，很多开发者都会遇到一个常见困惑：明明加了事务注解，但事务却没有生效，数据库操作仍然被提交了！这是因为事务机制的触发有一些前提条件，只要触碰到事务失效的“雷区”，就会让事务变成“摆设”。接下来，我们来详细剖析几种常见的事务失效场景以及解决方案！✅1️⃣同一个类中方法直接调用，事务失效问题复现：@ServicepublicclassUserService{@A
Stay Passion·2025-03-12 12:09

算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解

深度优先搜索（DFS）适合路径搜索等问题。本文将介绍如何利用广度优先搜索解决寻找3个3、5、8升水桶均分8升水的最优解及深度优先搜索寻找可以解决此问题的所有解决方案。
修己xj·2025-03-12 11:39

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量
聊北辰同学·2025-03-12 11:08

HDU多校2019 第三场 1007（HDU 6609） Find the answer（离散化+树状数组）

两个树状数组，一个维护区间内的和，一个维护区间内的个数。
沙雕.·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出
玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

机器学习背后的数学芝士

矩阵则是二维数组，广泛应用于数据集的表示和变换操作。线性变换线性变换描述了向量在空间中的拉伸、压缩或旋转过程。这类变换在数据预处理、
小技工丨·2025-03-12 11:36

使用flinkCDC监听 mysql 数据 到mysql报错

报错：java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/flink/table/api/TableException解决：完整依赖1.12.02.0.0org.apache.flinkflink-java${flink-version}org.apache.flinkflink-streaming-java_2.11${flink-version}org.apac
从零开始··2025-03-12 11:05

离散化+树状数组解决逆序对问题

1、问题来源剑指Offer51.数组中的逆序对2、解决办法：《1》使用暴力法，双层for循环，时间复杂度为O(n^2)《2》借助归并排序来实现。
算法吴神·2025-03-12 11:34

springboot中的观察者模式

SpringBoot中的观察者模式与消息通信机制深度解析引言在现代分布式系统中，模块解耦和高效通信是系统设计的核心挑战。
stayhungerstayflush·2025-03-12 11:34

C++设计模式-简单工厂模式：从原理、应用、实践指南与常见问题和解决方案深度解析

一、简单工厂模式的核心原理1.1模式定义与本质简单工厂模式（SimpleFactoryPattern）是一种创建型的设计模式，其核心思想是通过单一的工厂类根据传入的参数，动态决定创建哪种具体产品类的实例。该模式将对象的创建过程封装在工厂类中，使得客户端无需直接调用具体产品的构造函数，实际上是利用类的多态性，实现用子类的模型创建父类对象。其本质是将对象创建与使用解耦，通过引入中间层（工厂类）来隔离变
牵牛老人·2025-03-12 11:04

数据结构-第十期——树状数组 - 逆序对与离散化

例题：逆序对问题【题目描述】给定一个序列。若i<j且;，则<i,＞j就是为一个“逆序对"。请你写一个程序，在尽量短的时间内统计出"逆序对“的数目。【输入格式】第1行是整数n(1≤n<500000)，接下来1行，n个整数。【输出格式】一个整数，为逆序对的数目。【输入样例】6542631【输出样例】11样例分析：5后面有4个数比它小，
小叶pyか·2025-03-12 11:02

从0到1入门Docker（二）Windows 系统的虚拟化

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需再查找任何其它资料。课程
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

从0到1入门Docker（六）Docker引擎的安装

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

从0到1入门Docker（七）配置国内加速器

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需再
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

LeetCode 1447 最简分数[枚举] HERODING的LeetCode之路

枚举所有的分母和分子，判断分子分母是否互质，然后放入ans数组中，代码如下：intgcd(inta,intb){returna%b==0?
HERODING77·2025-03-12 10:30

HTTP与RPC深度解析：从入门到选型实战

一、先看两个生活场景场景1：网购快递（HTTP）你告诉快递员：“我要寄一个包裹到上海”（请求）快递员按标准流程收件、贴单、运输（标准协议）收件人签收后反馈结果（响应）场景2：公司内部协作（RPC）财务部直接喊：“小王，把上个月报表发我！”（直接调用）小王秒回：“已发邮箱”（快速响应）双方用内部术语沟通（高效编码）HTTP就像快递流程，RPC更像同事协作。接下来我们深入技术细节。二、核心概念大白话2
程序猿小白菜·2025-03-12 10:58

9.3 智谱AI大模型生态爆发！中文准确率89.2%+代码生成67.3%，全面碾压GPT-4！

1.WebGLM：联网检索增强大模型智谱AI于2022年推出的WebGLM是基于GLM-10B打造的检索增强生成（RAG）模型，其创新性地将大语言模型与搜索引擎深度整合，构建了独特的四阶段处理架构：
少林码僧·2025-03-12 10:27

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介
yyc_audio·2025-03-12 10:26

Python训练的机器学习模型【保存】 和【加载】的方法？

现有的机器学习模型保存方法有三种，分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5（存储深度学习模型的权重）二.Python保存模型的三种方式1.方式一：pickle模块【通用】pickle
福葫芦·2025-03-12 09:22

JSON-RPC-CXX深度解析：C++中的远程调用利器

一、引言1.JSON-RPC简介及其在C++开发中的重要性JSON-RPC（JavaScriptObjectNotation-RemoteProcedureCall）是一种基于JSON格式的远程过程调用协议。在C++开发中，它扮演着至关重要的角色。随着软件系统的日益复杂和分布式架构的广泛应用，高效的远程过程调用成为构建强大应用程序的关键。JSON-RPC以其简洁的JSON数据格式，使得不同的系统之
极地星光·2025-03-12 09:22

Oracle数据库深度优化实战指南：从SQL到架构的全维度调优

目录性能优化方法论1.1性能优化黄金三角（SQL/实例/架构）1.2常用诊断工具全景图（AWR/ASH/SQLMonitor）SQL语句调优实战2.1执行计划深度解析2.2全表扫描灾难案例2.3绑定变量陷阱解决方案索引优化策略
AAEllisonPang·2025-03-12 09:22

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

一、DeepSeek：Java开发者的第二大脑1.1传统开发痛点VS智能开发体验传统开发DeepSeek智能辅助效率提升对比手动编写重复代码一键生成模板代码代码量减少70%↑调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短60%↓文档维护耗时费力自动生成更新文档文档编写效率提升5倍↑性能优化依赖经验数据驱动的优化建议系统吞吐量提高30%↑新框架学习曲线陡峭实时生成最佳实践示例上手速度加快50%↑二
添砖Java中·2025-03-12 09:50

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。
赵大仁·2025-03-12 09:48

如何避免内存泄漏，尤其是在React中？

1.引言2.内存泄漏的常见原因2.1异步任务未取消2.2非取消的回调或订阅3.避免内存泄漏的策略3.1正确使用React生命周期钩子（或Hooks清理函数）3.2取消异步请求3.3管理订阅与事件监听4.
几何心凉·2025-03-12 09:17

数据结构——堆

堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。故通常我们用完全二叉树来维护一个一维数组。
乘风上菜·2025-03-12 09:16

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。
大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。
TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3
AI天才研究院·2025-03-12 08:12

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
路野yue·2025-03-12 08:10

输入多个整数（一行），输出其中最大的整数

答案：publicstaticvoidmain(Stringargs[]){Scannerr=newScanner(System.in);//将键盘录入的数据用空格分隔开在录入一个数组中String[]
じ☆ve 清风°·2025-03-12 07:07

C++中一些获取字符串和数组长度的函数

目录1.字符串的长度（string）：2.字符串字面值的长度（C风格字符串）：3.数组的长度（静态数组）：4.动态数组的长度（vector或动态分配的数组）：在C++中，你可以使用不同的方式来获得字符和数组的长度
じ☆ve 清风°·2025-03-12 07:07

AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发？

所以，我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本，这样我们才能在商业场景中更好地
Tezign_space·2025-03-12 07:06

Grok 3横空出世：马斯克的“AI霸权”与人类认知的终极博弈

这款参数规模达3万亿的超级模型，不仅性能全面对标OpenAI的GPT-5，更通过深度绑定特斯拉汽车、星链终端和X平台社交数据，构建起人类史上首个“全场景认知网络”。
NMGWAP·2025-03-12 07:06

深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐

在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。
芯作者·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。
无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

最近学习感悟总结

图像分类的三层境界通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图像分类图像分类评估指标--混淆矩阵（精确率；准确率；召回率；F1_Score；P-R曲线）模型基本概念-网络的深度（网络的深度；网络的宽度
格蕾丝重度依赖·2025-03-12 07:05

JavaScript基本知识

2其他数据类型转成字符串2-3其他数据类型转成布尔3.函数3-1函数定义阶段3-2函数调用阶段3-3调用上的区别3-4函数的参数3-5函数的定义域4.对象4-1创建对象4-2数据类型之间存储的区别5.数组
じ☆ve 清风°·2025-03-12 07:03

Laya前端开源框架深度解析与实践应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Laya前端开源框架是一个高效的跨平台JavaScript库，专注于2D/3D游戏及互动应用开发。它利用WebGL引擎提供原生级别的性能，同时兼容包括老旧IE在内的广泛浏览器环境。Laya框架具备强大的组件系统、资源管理、易用性，以及丰富的社区资源支持。实时编译和多平台发布能力让开发更加高效。通过LayaYKFramework-master项目，开发者可以深入
徐子贡·2025-03-12 06:30

LeetCode第78题_子集

LeetCode第78题：子集题目描述给你一个整数数组nums，数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的子集（幂集）。解集不能包含重复的子集。你可以按任意顺序返回解集。
@蓝莓果粒茶·2025-03-12 06:59

c++ 中的引用 &

引用与指针经常混淆，总结一下文章目录1.引用与指针的区别2.引用传递数组3.通过引用传递容器和类4.多线程传递容器时用std::ref替代引用传递1.引用与指针的区别引用（Reference）：引用是变量的别名
心态与习惯·2025-03-12 05:51

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统
阿_旭·2025-03-12 05:51

Linux高阶——1116—SOCKET套接字基础

目录1、SOCKET套接字基础2、socket函数1、socket()——socket创建2、bind()——socket绑定3、listen()——监听网络连接状态4、accept()——执行此函数等待连接
爱吃涮毛肚的肥肥·2025-03-12 05:20

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集 百度云

康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。
工科pai·2025-03-12 05:20

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习‌。虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距，但在现代技术下，外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快，能够满足深度学习的需求。
Vertira·2025-03-12 04:38

指针高级06【数组指针】-黑马程序员C语言

数组指针的基本用法概念：指向数组的指针，叫做数组指针作用：方便操作数组中的各种数据#include"stdio.h"intmain(){intarr[]={10,20,30,40,50};intlen=
·2025-03-12 04:19
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