姥爷tensorflow深度 天气
如何扩充知识广深度：以强网杯2023谍影重重2.0为例
附件截图 通过筛选, 提取tcp流量, 得到： 抛开弯弯曲曲的思考过程, 直接来看wp：(by：战队： Arr3stY0u) 好, 直接解码得到结果的。好像这题就做完了?思考以下几个问题： 1. 为什么别人能马上知道是ADS-B? 下次比赛过程期间我能不能也查到一些未知的协议? 2.为什么一个协议马 ......
基于深度学习网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 3.1疲劳检测理论概述 疲劳检测的原理是根据人体疲劳状态下的特征检测，和正常状态下的特征检测做对比。在做疲劳检测之前，首先需要分析人体在疲劳状态下与正常状态下的特征有哪些不同的的表现，这些不同的表现可以通过哪些数 ......
羚通视频智能分析平台：干燥天气下的安防视频监控与烟火检测
随着科技的不断发展，人工智能技术已经深入到我们生活的各个角落。其中，羚通视频智能分析平台就是这样一种应用，它能够在干燥天气下，通过安防视频监控和烟火检测，为我们提供更加安全的环境。 在干燥的天气条件下，火灾的风险显著增加。因此，羚通视频智能分析平台在这种情况下的安防视频监控显得尤为重要。该平台能够实 ......
深度学习项目实战：垃圾分类系统
简介： 今天开启深度学习另一板块。就是计算机视觉方向，这里主要讨论图像分类任务--垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候，我就写好了一个版本了。之前使用的是python搭建深度学习网络，然后前后端交互的采用的是java spring MVC来写的。之前感觉还挺好的，但是使用起来还比较困难的。不光 ......
苹果发布macOS 14.2正式版：可自动填充姓名地址 全新天气小组件
今天，苹果向Mac设备用户发布了macOS Sonoma 14.2正式版的更新。 这是macOS Sonoma系统发布以来的第二次大更新，和上个版本间隔了6周的时间。 符合更新条件的Mac用户，可以通过“系统设置”下方的“软件更新”来进行下载更新。 macOS Sonoma 14.2正式版主要更新内 ......
java实现二叉树前序搜索输出深度完整代码
import java.util.Scanner;// 1:无需package// 2: 类名必须Main, 不可修改class TreeNode { public int val; public TreeNode left; public TreeNode right; public TreeNo ......
Docker 部署数据可视化 Superset 3.0.0 深度汉化并配置元数据存储为 Postgres
Superset 官方提供的 Docker 镜像在 3.0.0 版本下不能做到开箱即用，需要一些设置 拉取原始镜像docker pull apache/superset:3.0.0配置 superset_config.pysuperset_config.py 会覆盖掉 config.py 里的变量， ......
与开发者深度对话、携手共进，鲸鸿动能广告联盟城市系列沙龙完美收官
12月14日，以“聚势增长，合作共赢”为主题的鲸鸿动能广告联盟城市沙龙，在北京成功举办，作为年度城市系列沙龙的最后一站，北京站汇聚了当地各个行业的领先开发者，近百位参会嘉宾围绕商业变现方案和策略玩法交流分享，积极应对市场和用户变化，期待与鲸鸿动能携手共同探索商业化未来，共创增长新机会。 从广州，厦门 ......
【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕深度网络分类问题
怎么用python手撕一个深度神经网络来解决分类问题？要求不调用其他核心库如tf，sk等，只用numpy、pandas库？这篇文章会告诉你答案！！ ......
深度学习3D网络---PointNet++
PointNet++ 地址：http://stanford.edu/~rqi/pointnet2/ 1.两者主要不同点 考虑到PointNet特征提取时只考虑单点，不能很好的表示局部结构 ==> PointNet++引入了sampling & grouping，考虑局部领域特征 PointNet中g ......
windows安装tensorflow-gpu / CUDA / cuDNN
最终安装内容：windows10 + 3060显卡 + tensorflow-gpu 2.10.0 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 1. 命令行输入nvidia-smi，查看显卡对应的cuda版本。如下图，CUDA Version为12.1，则安装的CUDA版本不能高于12.1。 2 ......
深度学习笔记4：在卷积基上添加数据增强代码块和分类器
特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接，以构建一个新的模型，然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练，使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式，模型的性能可以得到进一步提高，同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......
TensorFlow GPU支持
Compute Capability > 3.5 NVIDIA 驱动版本 > 450.0.20 查看驱动版本 nvidia-smi ......
基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。 3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述 基于Ale ......
出差 交通 暴雪天气 注意事项
开车，走路须小心，减少出行。大车多，这个地方。 雪下了几天，就容易出现这种半冰的状态。刚下雪不容易出现。 erwa.cn 二娃备忘 ......
OpenGL的深度缓冲
如果我们想要在三维空间里画两个正方形：一个红色的，一个绿色的，而且从人眼的观察角度看，绿色正方形在红色正方形的后面。最后看上去应该是这样的： 要点在于，从观察者的角度看，绿色正方形在红色正方形的后面，因此绿色正方形的一部分被红色正方形遮挡。 然而，在启用深度测试前，正方形的相对位置完全取决于绘制这两 ......
力扣104-二叉树的最大深度
该题难度为【简单】 1. 大致思考了一下，就开始写递归代码，提交一遍就过了。经过前面的练习，遥远的递归记忆慢慢恢复，写出来了，但不是那么真切。 2. 看了一遍官方题解，原来刚才写的是深度优先遍历。 3. 另一种解法是广度优先遍历，看一下题解唤醒大脑储存的知识，把代码实现一遍。不写不知道，写着写着就卡 ......
拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案
在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
104. 二叉树的最大深度
1.题目介绍 给定一个二叉树 \(root\) ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 提示： ......
12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历（c++）
今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历，其中让我受益匪浅，以下是我的解题思路。 编写程序，实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数，第二行依次输入各顶点，第三行开始依次输入边的两个顶点，用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具，支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档，以实现永久保存。此外，该工具还具有对聊天记录进行分析的功能，可以生成年度聊天报告，帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
精通TypeScript：打造一个炫酷的天气预报插件
前言 随着数字化和信息化的发展，数据大屏使用越来越广泛，我们不仅需要展示数据，更需要以一种更加美观的方式展示数据。这就必然需要使用到各种图表组件，比如柱状图、饼图、折线图等等。但是有一些效果不太适合通过这种常规图表实现，比如3D效果图表、组织结构、天气预报等这些特殊效果。那么这种特殊效果，我们就 ......
人工智能学习二、tensorflow快速入门
一、项目流程 数据预处理-》模型训练-》模型保存-》模型预测 二、要点： 数据类型 运行机制 数据IO 模型训练 模型保存 模型调用 三、编写tensorflow的两个步骤： （1）构建计算图graph graph中包含tensor和operation tensor:类型化的多维数组 operati ......
综述：基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......