形态 终极 深度agents
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
实时数据流无忧：用 SpringBoot 和 SSE 打造动态前端更新的终极指南
用 SpringBoot 和 SSE 打造动态前端更新的终极指南 你知道什么是开发者的梦魇吗？慢！慢！慢！在一个需要实时数据更新的应用中，如果数据像乌龟一样慢吞吞地爬行，那用户体验就会像坐过山车一样直线下降。所以今天，我们要化身为数据传输的超级英雄，用 SpringBoot 和 SSE（服务器发送事 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
“仙人指路”形态
仙人指路K线形成过程 在股市中，仙人指路指的是主力向上攻击的一个试盘动作。如果主力想要带动一波上涨行情，必须先了解上方的阻力有多强，因此盘中会先向上拉升试探阻力，然后顺势回落。确认阻力之后发起攻击，我们就可以短线介入了，这样的行为操作就叫做仙人指路。 仙人指路K线表示主力在拉升个股之前，先做出一个长 ......
交易形态
抄底的黄金绝技： 第一绝技：双底 在相当长的一段时间，指数和股票都处于下跌趋势，行情冷淡，但最近几天已有企稳信号，而且从日K图来看，形成了“W”底，有两个坑。 方法：当第二个底的成交量明显放大，而且颈线的地方一旦被冲破，大家就可以建仓买进。 第二绝技：三重底 跟双重底类似，只是大盘盘整修复的时间较长 ......
Django中使用django-user-agents获取用户请求的代理信息
django-user-agents 是一个用于 Django 框架的 Python 包，它可以帮助你在 Django 应用中轻松地检测用户的设备信息，例如设备类型（手机、平板、桌面）、操作系统和浏览器类型。这个包是基于两个流行的库：user-agents（用于解析用户代理字符串）和 ua-pars ......
Django中使用django-user-agents获取用户请求的代理信息
django-user-agents 是一个用于 Django 框架的 Python 包，它可以帮助你在 Django 应用中轻松地检测用户的设备信息，例如设备类型（手机、平板、桌面）、操作系统和浏览器类型。这个包是基于两个流行的库：user-agents（用于解析用户代理字符串）和 ua-pars ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
ruoyi若依前端验证码不显示的终极解决方法-20230721
搞了3天啊，查了各种资料啊。 然后使劲的看log啊，总算搞定了啊。 一般情况，本地开发环境测试没问题，部署到服务器就各种不适应，就是服务器配置的问题了。 本次这种验证码不显示，典型的nginx的配置问题。 正确的nginx配置如下： events { worker_connections 1024 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
记录--按钮防连点终极解决方案
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 引言 在日常前端开发中，我们经常会面对一个让人头疼的问题：按钮被用户点击了两次以上，导致出现重复提交表单或者发送重复的请求。这个问题常见而且恼人。为了解决这个问题，我们需要一个又简单又实用的方法，可以在不搞乱原有代码的情况下，有效地防止按 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
热闹的人工智能VS酷寒的资本寒冬，2023年AI Agent项目盘点与融资分析
2023年国内AI Agent下项目大盘点，科技大厂与创业公司齐头并进 热闹人工智能VS酷寒资本寒冬，2023年AI Agent项目盘点与融资分析 资本寒冬下的AIGC，为什么这些AI Agent项目能够先一步获得融资？ 一边热闹一边冰冷，资本寒冬下的AI Agent铆足劲头狂奔 AI Agent成 ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产
秉着没事就胡言乱语的宗旨，这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼，按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的，毕竟硬件不在掌握之下，搞出的软件质量又不如外国的好，但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
基于深度学习网络的蔬菜水果种类识别算法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 蔬菜水果种类识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别图像中的蔬菜和水果种类。其原理主要利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN）对图像进行特征提取和分 ......
深度学习笔记_Week2
2.10 m 个样本的梯度下降(Gradient Descent on m Examples) 将2.9对一个样本的操作应用到m个训练样本上，我们要做的是计算这些微分，如我们在之前的训练样本上做的，并且求平均， 得到全局梯度值，把它直接应用到梯度下降算法中。 初始化𝐽 = 0, 𝑑𝑤1 = ......