底层aqs源码 深度
Turndown 源码分析：三、规则集`rules.js` REV1
```js /** * Manages a collection of rules used to convert HTML to Markdown */ export default function Rules (options) { // 配置 this.options = options / ......
直播源码开发，页面回到顶部（平缓滚动效果）
直播源码开发，页面回到顶部（平缓滚动效果） common.js // 页面回到顶部（滚动效果）export const handleScroll = () =>{ let scrollTop = window.pageYOffset || document.documentElement.scrol ......
Turndown 源码分析：四、`turndown.js`
````js import COMMONMARK_RULES from './commonmark-rules' import Rules from './rules' import { extend, trimLeadingNewlines, trimTrailingNewlines } from ......
从知识到想法：数字时代的深度学习与知识管理
一、树形结构：激发想法的准秩序空间 在探索知识与想法的独特联系时，我们发现了一种重要的工具：树形结构。但是，其真正的价值并不仅仅在于其可视化的特性，而是其作为一种准秩序化的信息空间的能力。在这个空间中，知识和想法的关系以一种既有秩序又保持混沌的方式表现出来，为我们激发新的想法提供了理想的环境。 从公 ......
海外交友源码平台搭建：基础功能的实现（一）
今天我要分享的功能是利用海外交友源码去实现，这两个功能并不会引起我们的特别关注，但是，当我们在使用海外交友源码平台时，它们却时时刻刻陪伴着我们。 ......
《深度学习(deep learning)》pdf电子书免费下载
《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 ......
mybatis的源码
#mybatis的原理 ## mybatis oracle 利用sys_guid()生成对应的主键，插入数据，并返回对应的主键 通过源码我们知道，mybatis当中insert方法返回的只能是int类型，所以不可能返回String类型，所以我们需要传入一个对象，然后由对象存储对应的主键 ```jav ......
基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法matlab仿真
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 ......
JAVA的springboot+vue家乡特色推荐系统,附源码+数据库+论文+PPT，适合毕业设计、课程设计
**1、项目介绍** 在Internet高速发展的今天，我们生活的各个领域都涉及到计算机的应用，其中包括家乡特色推荐的网络应用，在外国家乡特色推荐系统已经是很普遍的方式，不过国内的管理网站可能还处于起步阶段。家乡特色推荐系统采用java技术，基于springboot框架，mysql数据库进行开发，实 ......
memcpy源码
【调用栈】 【代码】 【glibc2.17和2.18性能的讨论】 https://sourceware.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=24872 ......
机器翻译技术的发展趋势：从API到深度学习
[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 ......
【QCustomPlot】使用方法（源码方式）
使用 QCustomPlot 绘图库辅助开发时整理的学习笔记。本篇介绍 QCustomPlot 的一种使用方法，通过包含源码的方式进行使用，这也是最常用的方法，示例中使用的 QCustomPlot 版本为 Version 2.1.1。 ......
计算机视觉中的深度学习技术
[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 ......
自然语言处理中的深度学习研究
[toc] 自然语言处理是人工智能领域的重要分支，研究的重点包括语音识别、机器翻译、文本生成等。深度学习是自然语言处理中的主流算法之一，其通过多层神经网络来学习语言特征，从而实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。在本文中，我们将介绍自然语言处理中的深度学习研究，包括基本概念、技术原理、实现步骤 ......
深度学习算法在语音识别中的应用
[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 ......
基于深度学习的图像分类：模型选择与性能提升
[toc] 标题：52. "基于深度学习的图像分类：模型选择与性能提升" ## 1. 引言 随着计算机视觉领域的不断发展，图像分类已经成为了一个十分重要的任务。深度学习技术的出现，使得图像分类变得更加高效和准确。本文将介绍基于深度学习的图像分类技术，包括模型选择和性能提升等方面的讲解。旨在帮助读者深 ......
计算机视觉中的深度学习研究
[toc] 计算机视觉中的深度学习研究 随着计算机技术的快速发展，计算机视觉领域也迎来了越来越多的应用和挑战。深度学习作为一种新兴的机器学习技术，在计算机视觉中的应用越来越广泛。本文将介绍计算机视觉中的深度学习技术，包括基本概念、实现步骤、应用示例以及优化和改进。 1. 引言 计算机视觉是指计算机通 ......
【黑客如何利用人工智能进行攻击】深度分析
[toc] 在当今数字化的时代，人工智能已经成为黑客攻击的一种重要手段。黑客们利用人工智能技术对目标系统进行攻击，不仅可以轻松获取目标系统的核心信息，而且还可以让目标系统失效或造成巨大的损失。因此，对于企业、政府、金融机构等的重要系统，安全性变得越来越重要。本文将介绍黑客如何利用人工智能进行攻击，并 ......
让机器更加人性化：深度学习技术在人工智能助手领域的应用
[toc] 随着人工智能技术的快速发展，人工智能助手领域逐渐成为人们日常生活的一部分。然而，对于如何设计和构建更加人性化、更加智能的人工智能助手，仍然存在着许多挑战。本文将介绍深度学习技术在人工智能助手领域的应用，通过具体实践案例，讲解如何使用深度学习技术来构建更加智能、更加人性化的人工智能助手。 ......
深度链接，深度思考——数字时代的笔记方法
本文探讨了深度链接在知识管理和理解上的重要性。深度链接不仅允许我们直接回到原始的上下文进行重新思考，还可以在不同内容层次间灵活跳转和关联，从而更深入全面地理解一个主题。
文章首先对深度链接与转述进行了对比，指出虽然转述能够帮助我们用自己的话来理解和消化信息，但在处理复杂信息和构建知识网络的过程中，... ......
尚医通day13【预约挂号】（内附源码）
# 页面预览 ## 预约挂号 - 根据预约周期，展示可预约日期，根据有号、无号、约满等状态展示不同颜色，以示区分 - 可预约最后一个日期为即将放号日期 - 选择一个日期展示当天可预约列表 ![image-20230227202834422](https://s2.loli.net/2023/06/1 ......
简洁优美的深度学习包-bert4keras
新手友好bert4keras https://spaces.ac.cn/ 在鹅厂实习阶段，follow苏神（科学空间）的博客，启发了idea，成功改进了线上的一款模型。想法产出和实验进展很大一部分得益于苏神设计的bert4keras，清晰轻量、基于keras，可以很简洁的实现bert，同时附上了很多 ......
JUC同步锁原理源码解析四----Semaphore
# JUC同步锁原理源码解析四 Semaphore ## Semaphore ### 1.Semaphore的来源 ```java A counting semaphore. Conceptually, a semaphore maintains a set of permits. Each {@l ......
人工智能、AI、深度学习框架
深度学习的框架 TensorFlow Pytorch PaddlePaddle 深度学习模型 CNN LSTM Attention机制 Seq2Seq 损失函数 优化方法 特征表示 TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hin ......
3.2 鱼与熊掌可以兼得的深度学习-2022
# 1. 问题回顾 在上节的再谈宝可梦、数码宝贝分类问题上,我们提出了机器学习的分类原理.并提出了一个矛盾点:当可选参数过多,loss会变小,但理想和现实差距会很大;当可选参数比较少,loss会变大,但理想和现实差距会减小.现在我们需要一个Loss小,可选参数也少的模型. ![image](http ......
一次Mybaits查询的源码分析
很好奇Mybaits是怎么将xml和mapper对应起来的，用一段比较简单的demo去debug追踪一下源码看看 先用xml配置的方式，看懂了再去看注解的方式是怎么实现的 ### 获取Mapper Mybaits是如何从xml中加载到mapper的 ``` xml ``` 在xml中有`mapper ......
从源码级深入剖析Tomcat类加载原理
众所周知，Java中默认的类加载器是以父子关系存在的，实现了双亲委派机制进行类的加载，在前文中，我们提到了，双亲委派机制的设计是为了保证类的唯一性，这意味着在同一个JVM中是不能加载相同类库的不同版本的类。然而与许多服务器应用程序一样，Tomcat 允许容器的不同部分以及在容器上运行的不同Web应用 ......
计算机底层的秘密读书笔记之三
# 计算机底层的秘密读书笔记之三 ## IO部分之一 ``` 我感觉IO应该是最可能给人说明白的一个部分了. 也是我这种菜鸟改善应用性能最可能的部分了. CPU内存和cache 很难有优化的空间. 除非是开发去改垃圾代码.后者是升级硬件. 但是IO部分我感觉是有很大的优化空间的. 1.IO多路复用. ......
JUC同步锁原理源码解析三----CountDownLatch、CyclicBarrier
# JUC同步锁原理源码解析三 CountDownLatch、CyclicBarrier ## CountDownLatch、CyclicBarrier的来源 ### 1.CountDownLatch的来源 ```java A synchronization aid that allows one ......
JUC同步锁原理源码解析三----CountDownLatch、CyclicBarrier
# JUC同步锁原理源码解析三 CountDownLatch、CyclicBarrier ## CountDownLatch、CyclicBarrier的来源 ### 1.CountDownLatch的来源 ```java A synchronization aid that allows one ......