学习网络 算法fasterrcnn深度

1.python的测试框架 pytest --有丰富的插件，需掌握编程语言，灵活性强 framework --不用掌握编程语言，主要靠关键字驱动，灵活性不强 unitest --python自带的框架 2.启动和安装pytest 2.1安装pytest pip install pytest 2.2p ......

Python爬虫是指使用Python编写的程序，用来自动化地获取互联网上的数据。通过爬取网站的HTML内容，并解析和提取所需的数据，可以实现自动化地收集、分析和处理大量的在线数据。 学习Python爬虫需要掌握以下几个核心库： Requests：用于发送、BeautifulSoup：用于解析HTML ......

根据 AI 项目的具体需求，可以选择最合适的库或框架，并开始尝试使用不同的算法来构建AI解决方案。 1.Deeplearning4j 它是一个用于 Java 和 Scala 的开源分布式深度学习库。Deeplearning4j 支持各种深度学习架构，包括卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RN ......

转自： http://www.ansible.com.cn/index.html ......

某年的父亲节正好是6月18日（6/18）。小明想为他的爸爸买一个礼物，他发现商店里有n个商品，每个商品都有一个正整数的价格。小明注意到，他的爸爸喜欢偶数，所以他想购买一些商品，使得价格的总和是一个偶数。 请你帮助小明计算，在给定的n个商品中，有多少种购买方式可以使得价格的总和是一个偶数。 输入： 一 ......

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习 ......

* 491.递增子序列 * 46.全排列 * 47.全排列 II 332.重新安排行程 51. N皇后 37. 解数独 总结 491.递增子序列 注意使用set来判断这一层是否有用过相同的数字，因为这题的数不是order的，所以不能和前者相对比 在python中的set使用add来增加 class ......

## 文档坐标、窗口坐标和容器坐标 文档中元素的位置以CSS像素度量，有两种参考系，一是文档左上角，二是窗口左上角。基于这两个原点的两个坐标系被称作文档坐标与窗口坐标。 由于CSS的overflow属性允许文档中的元素包含的内容超出其所能显示区域，此时元素有自己的滚动条，其作为自身内容的窗口，而不是 ......

一、限流是什么 限流在我们的日常生活中很常见，例如我们去景区玩，然而景区每天售卖的门票数是有限的，比如 2000 张，那么每天最多只能有 2000 个人进去玩。 那我们工程上的限流是什么呢？这里要具体场景具体分析，不同场景下「流」的定义不同。一般「流」可以是每秒请求数、每秒事务处理数等。而我们通常说 ......

c#中 类之间的继承关系仅支持单重继承，而接口是为了实现多重继承关系设计的。一个类能同时实现多个接口，接口之间也可以继承。 接口包含非抽象类 或 结构体 必须实现的一组相关功能的定义。 接口可以定义 static 方法，此类方法必须具有实现。 接口可为成员定义默认实现。 接口不能声明实例数据， 如字 ......

## 操作CSS类 Element对象的classList属性是一个DOMTokenList对象，它是一个类数组对象，可迭代；有可以像Set对象那样添加和移除元素。 ``` ELement.classList.add('hidden'); Element.classList.remove('hidd ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......

## 查看端口占用情况 > **netstat -tunlp** > > -t (tcp) 仅显示tcp相关选项 -u (udp) 仅显示udp相关选项 > > -n 拒绝显示列名，能显示数字的全部转化为数字 > > -l 仅显示出在listen(监听）的服务状态 > > -p 显示潜力相关链接的程 ......

> 在前一篇，我们提供了一个方向性的指南，但是学什么，怎么学却没有详细展开。本篇将在前文的基础上，着重介绍下怎样学习C++的类型系统。 ### 写在前面 在进入类型系统之前，我们应该先达成一项共识——尽可能使用C++的现代语法。众所周知，出于兼容性的考虑，C++中很多语法都是合法的。但是随着新版本的 ......

## 参考: > https://blog.csdn.net/qq_25928447/article/details/123899694?spm=1001.2014.3001.5502 前面了解了微服务的一套解决方案，但是它是基于Netflix的解决方案，实际上的很多框架都已经停止维护了 * **注 ......

# 参考 https://blog.csdn.net/weixin_46184311/article/details/115291441 # 代码 ``` import requests, json, re, time, urllib.request import time import wget ......

安装phpstudy 安装 vscode 安装nodejshttps://blog.csdn.net/qq_42006801/article/details/124830995 安装composerhttps://getcomposer.org 使用composer安装laravelcomposer ......

今天学习了NumPy线性代数 21, NumPy线性代数 numpy_test11.py ： import numpy as np ''' 21, NumPy线性代数 NumPy 提供了 numpy.linalg 模块，该模块中包含了一些常用的线性代数计算方法， 下面对常用函数做简单介绍： NumP ......

数值计算： img = cv2.imread('img') + 10 即在原图像的矩阵上，对每一个像素进行+10操作，若出现 img = cv2.imread(img1 + img2),则此时相加结果超出了256的数值，再-256，相当于%256 在cv2.add(img1,img2)中，若相加的结 ......

# 简介 本文档是根据CMake的官方教程学习的笔记，同时将教程中C++实现的代码更改为C语言实现。当前还未学习完。 教程官网：[CMake Tutorial — CMake 3.27.0-rc1 Documentation](https://cmake.org/cmake/help/latest/ ......

[toc] 机器翻译技术的发展趋势：从API到深度学习 随着全球化的发展，机器翻译技术在各个领域得到了广泛的应用。机器翻译技术的核心是将源语言文本翻译成目标语言文本，其中涉及到语言模型、文本生成模型和翻译模型等多个方面。在过去的几年中，随着深度学习技术的不断发展，机器翻译技术也经历了从API到深度学 ......

[toc] 人工智能专家，程序员，软件架构师，CTO，以下是《48. 机器学习算法的实现与优化》技术博客文章的文章结构： ## 1. 引言 - 1.1. 背景介绍 - 机器学习技术的发展历程 - 机器学习算法的应用场景 - 1.2. 文章目的 - 介绍机器学习算法的实现与优化方法 - 为读者提供深度 ......

[toc] 机器翻译是人工智能技术的重要应用领域之一，通过利用自然语言处理、机器学习和深度学习等技术，实现对文本的自动翻译。然而，机器翻译领域的研究和应用还面临着一些问题和挑战，如翻译质量不稳定、翻译结果不准确、翻译资源不足等。为了解决这些问题，近年来，研究人员提出了许多新的技术和方法，如词向量表示 ......

[toc] 神经网络的应用领域研究 随着人工智能的不断发展，神经网络逐渐成为人工智能领域的重要组成部分。神经网络是一种基于人脑神经元连接方式的计算模型，可以模拟人脑神经元之间的相互作用，从而实现人工智能任务。神经网络的应用领域非常广泛，下面我们将对神经网络的应用领域进行研究。 一、机器学习 机器学习 ......

[toc] 强化学习是人工智能领域的一个热门话题，它通过让机器代理通过与环境的互动来学习最优策略，以实现自主决策。在强化学习中，随机化处理是一个非常重要的概念，它可以帮助代理在不同的情况下做出更加准确的决策。本文将介绍强化学习中的随机化处理技术原理、实现步骤和应用场景，并讨论如何进行优化和改进。 # ......

[toc] 强化学习在情感分析中的应用 随着人工智能技术的发展，情感分析已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。情感分析是一种从图像或视频中识别人类情感或情感状态的方法，可以用于许多应用场景，如自然语言处理、智能推荐、医疗保健等。在情感分析中，强化学习算法被广泛应用，这是因为强化学习算法可以提供一种 ......

[toc] 强化学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过试错的方式训练模型，使其在不确定的环境下做出最优的决策。在强化学习中，随机化处理与模拟实验是非常重要的步骤，因为不确定的环境可能导致错误的决策，从而影响模型的表现。本文将介绍强化学习中随机化处理与模拟实验的实现步骤、原理以及优化与改进方法。 ......

[toc] 数据挖掘中的机器学习算法研究是人工智能领域中的重要方向之一。机器学习是指通过计算机算法，让计算机从数据中自动提取规律和特征，从而实现对数据的分析和决策。在数据挖掘中，机器学习算法起着至关重要的作用，能够实现对大量数据的自动学习和分析，为实际应用提供重要的支持。本文将介绍数据挖掘中的机器学 ......

[toc] 《40. 深度学习算法在语音识别中的应用》 引言 语音识别是现代语音技术的一个重要领域，涉及到语音信号的提取、特征提取、模型训练、模型优化以及应用等方面。近年来，深度学习算法在语音识别领域得到了广泛应用，其优秀的特征提取和模型训练能力，能够有效提高语音识别准确率。本文将介绍深度学习算法在 ......

[toc] 计算机视觉中的深度学习技术是近年来人工智能领域的一项重要发展，其利用神经网络等深度学习算法实现对图像、视频等数据的自动处理和分析，使得计算机能够像人类一样理解和处理复杂的信息。本文将详细介绍计算机视觉中的深度学习技术，包括其基本概念、技术原理、实现步骤和应用示例等，以便读者深入了解该技术 ......