形态 终极 深度agents
10月《中国数据库行业分析报告》已发布，深度剖析甲骨文大会Oracle技术新趋势
10月报告为甲骨文大会-Oracle技术特辑，聚焦Oracle新特性创新实践与生态趋势，详解当前及未来Oracle在自治、多模融合、可观测性、数据安全等关键技术的发展，欢迎大家下载学习、交流！ ......
JavaScript 中的深度克隆
JavaScript 中的深度克隆涉及创建一个新对象，该对象是现有对象的副本，并将复制延续到所有嵌套属性，以确保两个对象完全独立。这项技术对于保持程序中的不变性等任务至关重要，对于处理 React 等框架中的状态尤其重要。它有助于防止意外的对象突变可能引起的错误，从而产生更易于维护且无错误的代码。随 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数
上一节使用的高斯核的指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function），简称评分函数（scoring function）。 后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图： ......
tf_agents 下 mujoco_py 报错 CompileError 解决记录
摘要： 最近强化学习需要用到 tf-agents ，记录一下使用过程遇到的问题。 版本说明： tensorflow 2.14.0 gym 0.23.0 tf-agents 0.17.0 numpy 1.24.0 ale-py 0.8.1 报错1: File "/home/ys/.conda/envs ......
tf-agent 报错 ValueError 解决记录
摘要： 最近学习强化学习需要用到 tf-agents ，记录一下学习过程遇到的问题。 版本说明： tensorflow 2.14.0gym 0.23.0tf-agents 0.17.0numpy 1.24.0ale-py 0.8.1 报错命令： from tf_agents.environments ......
如何在Puppeteer中设置User-Agent来绕过京东的反爬虫机制？
概述 京东作为中国最大的电商平台，为了保护其网站数据的安全性，采取了一系列的反爬虫机制。然而，作为开发者，我们可能需要使用爬虫工具来获取京东的数据。 正文 Puppeteer 是一个由 Google 开发的 Node.js 库，它提供了高级的 API，用于控制无头浏览器（Headless Brows ......
深度学习调参手册（Deep Learning Tuning Playbook）
google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 1964 年提出的 Nadaraya-Watson 核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。 10.2.1 生成数据集 根据下面的非线性函数生 ......
three.js 深度不完全解读
three.js 深度不完全解读 一、深度值的获取 1、方法1: FBO的深度附件 深度信息通过渲染管线中的深度缓冲区（depth buffer）来计算和存储。缓冲区用于存储每个像素点的深度值。 在渲染过程中，渲染器会根据每个像素点的深度值来确定最终像素的可见性和着色。 const target = ......
python 解析User-Agent
需求：从User-Agent中获取浏览器信息和操作系统信息 使用第三方库ua-parser 安装 pip install ua-parser 使用 from ua_parser.user_agent_parser import Parse # 解析user_agent parsed_user_age ......
Redis深度历险 核心原理与应用实践-笔记
1.2.2 5种基础数据结构 string(字符串) 字符串string是Redis最简单的数据结构，其内部表示就是一个字符数组。Redis所有的数据结构都是以唯一的key字符串作为名称，然后通过这唯一的key来获取相应的value数据。不同类型的数据结构差异就在于value的结果不一样。 Redi ......
m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面
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 垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用，它可以通过对大量的训 ......
DxO PhotoLab 6：RAW照片编辑的终极解决方案 Mac+win版
在摄影领域，DxO PhotoLab 6 是一款引领行业潮流的RAW照片编辑软件。这款软件不仅继承了DxO的优秀传统，更在RAW照片处理上实现了新的突破。 →→↓↓载DxO PhotoLab 6 mac/win版 DxO PhotoLab 6 的核心功能在于其强大的RAW照片解码能力。它能够将相机的 ......
Java基础 捕获异常的完整形态
finally 里面的代码是一定会执行的，除非虚拟机停止（跟 JVM 退出是一个意思） 所以经常把释放资源之类的扫尾代码放在 finally 里面 语法格式： try { } catch (Exception e) { } finally { } JDK7 的时候，Java 推出了一个接口叫 Aut ......
zabbix 服务器 －－》 zabbix agent(被监控端)
zabbix 服务器 －－》 zabbix agent(被监控端) 192.168.224.10 192.168.224.11 基本准备（系统平台为centos7.3) 1，主机名 # hostnamectl set-hostname --static server.com # vim /etc/h ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示
10.1.1 生物学中的注意力提示 “美国心理学之父” 威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架： 非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性 自主性提示：受到了认知和意识的控制 10.1.2 查询、键和值 注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示 在注意力 ......
深度优先搜索的最短路径问题
这个简单的图，要求使用深度优先算法求出（1,1）到终点的最短路径。 1、分析 就目前看来，(1,1)->(1,2)->(2,2)->(2,3)->(2,4)->(3,4)->(4,4)->(4,3)和(1,1)->(2,1)->(3,1)->(4,1)->(5,1)->(5,2)->(5,3)->( ......
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师 免费自动批量生成NFT图片和批量部署NFT 一、环境准备 1.注意：需合理上网 2.准备素材：准备一套多个属性元素的不一样的图层素材，比如10张背景图、10张face图、10张眼睛图层、10张头发图层等，每 ......
深度优先算法
一、例子 提问：输入一个数字n，输出1~n的全排列。 首先，将全排列比作小盒子和扑克牌 将数字比作扑克牌，我们有1号，2号，3号扑克牌和1号2号3号3个盒子。每个盒子只能放置一个扑克牌，实现全排列。那我们如何往小盒子中放入扑克牌。每个小盒子都可能放1号、2号或者3号扑克牌，这都需要一一尝试，这里一个 ......
深度学习设置随机数种子
seed = 2023 torch.manual_seed(seed) # torch的CPU随机性，为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # torch的GPU随机性，为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed ......
深度学习环境搭建(Windows11)
偶然重装了系统，再此记录下环境的恢复
基本深度学习环境的搭建，包括Anaconda+CUDA+cuDNN+Pytorch+TensorRT的安装与配置。 ......
动手学深度学习--第三方库的学习
from pixiv Pandas Creating, Reading and Writing pandas中有两类实体类： the DataFrame and the Series. DataFrame A DataFrame is a table. Series A Series, by con ......
windows的深度学习环境软件版本（cuda/cudnn/pytorch）
恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
点关于直线对称、线关于线对称的终极公式
点关于直线对称 设直线 \(l:Ax+By+C=0\) 坐标平面内一点 \(M(x_0,y_0)\) 他关于该直线的对称点为 \(N(x,y)\) 则该对称点满足： \(x=x_0-2A\frac{Ax_0+By_0+C}{A^2+B^2}\) \(y=y_0-2B\frac{Ax_0+By_0+C ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
第九节：单点登录方案深度剖析
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索
本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
Axure RP 10 for mac：打造高保真交互原型设计的终极利器
Axure RP 10 for mac是一款功能强大的UI/UX设计工具，它可以帮助用户快速创建高保真的交互原型，帮助团队在早期阶段测试并验证产品或界面的想法。 →→↓↓载Axure RP 10 for Mac Axure RP 10具有丰富的组件库和强大的交互功能，可以模拟各种复杂的交互效果，帮助 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构
为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......