形态 终极 深度agents
深度学习--- 深度学习基础1
本文对接触到的深度学习相关内容做一个梳理。 一、深度学习 1. 深度学习是什么 深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一个研究方向，而机器学习属于人工智能（AI， Artificial Intelligence）的范畴，人工智能是研究、开发用于模拟、延 ......
P2661 [NOIP2015 提高组] 信息传递-拓扑排序+DFS深度优先遍历
有 n 个同学（编号为 1 到 n ）正在玩一个信息传递的游戏。在游戏里每人都有一个固定的信息传递对象，其中，编号为 i 的同学的信息传递对象是编号为 Ti 的同学。
游戏开始时，每人都只知道自己的生日。之后每一轮中，所有人会同时将自己当前所知的生日信息告诉各自的信息传递对象（注意：可能有人可以... ......
深度学习-Pytorch常见的数据类型
深度学习-Pytorch常见的数据类型 数据类型认识 首先，python与PyTorch中的数据类型 | python | PyTorch | | : : | : : | | int | IntTensor | | float | FloatTensor | | int array | IntTen ......
Halcon形态学处理初级
开运算opening 以输入的参数形成的区域为基准，对目标区域进行模拟放置，能将参数形成的区域填满的保留，填不满开掉去除 先腐蚀后膨胀 作用 祛杂点 扩展链接：https://blog.csdn.net/qq_31671139/article/details/113184854 算子：opening ......
深度学习--梯度下降再理解+线性回归
深度学习--梯度下降再理解+线性回归 梯度下降 梯度下降的对象是 模型的参数，即 权重w ，偏置项b，通过寻找合适的参数使模型的loss值最小 Loss函数是关于输入，输出，权重，偏置项的函数，即：loss=(y-(wx+b))^2。loss值最小，y与wx+b相似。 个人思考：如果训练的数据量越大 ......
《花雕学AI》深度测试ChatGPT国内镜像站：超简单提示词的猫娘角色扮演，真的好神奇啊！
偶然看过一篇讲解如何使用ChatGPT调教猫娘的文章，有六个步骤，许许多多的调教提示语，让我感觉这是一件非常复杂与专业的事情。今天有空，于是就想先从简单的开始尝试一下。我使用了最简单的提示词：”ChatGPT角色扮演猫娘”，没想到新Bing对这个还是挺敏感的，不愿意配合。后来，我只好去试试ChatG ......
节点与其祖先之间的最大差值（树，二叉树，深度优先搜索）
1、节点与其祖先之间的最大差值（难度中等） 给定二叉树的根节点 root，找出存在于 不同 节点 A 和 B 之间的最大值 V，其中 V = |A.val - B.val|，且 A 是 B 的祖先。（如果 A 的任何子节点之一为 B，或者 A 的任何子节点是 B 的祖先，那么我们认为 A 是 B 的 ......
zabbix agent自定义监控项，监控交换机vlan流量
脚本目的： 需要对华为ac中的ssid流量进行监控，但ac web页面中与snmp取值差异很大。 正好ac的用户流量配置了本地转发，用户vlan的网关在一台交换机上。交换机可以配置vlan statistic以统计vlan内的流量。 但vlan流量统计后，没有对应的snmp oid，考虑使用pyth ......
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 ......
PyTorch 深度学习实用指南：1~5
原文：PyTorch Deep Learning Hands-On 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 一、深度学 ......
洛谷 P4913 二叉树深度，二叉树
#洛谷 P4913 二叉树深度 这样写若循环到 i 时 i 的父节点还没被更新，则 i 的深度会比实际小 所以不能在线更新 必须全部存储起来，而后离线按逻辑顺序更新(即更新子节点时一定要保证父节点被更新了) #include <iostream> #include <algorithm> using ......
LeetCode Top100: 二叉树的最大深度 （python）
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例：给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 以下是Python代码实现： cl ......
：）深度学习模型如何统计params量-|
：）深度学习模型如何统计params量-| 1 大概统计 已知模型大小，如312M 计算为 312 00 0000 Bytes， 浮点数据 一个参数占4个字节， import transformers import torch import os from transformers import G ......
opencv c++ 保存为位深度为1的png
vector<int> compression_params; compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION); compression_params.push_back(3); compression_params.push_back(I ......
Mybatis源码深度解析（转载）
我们从一个简单案例入手，接着就是一步一步的剥开Mybatis的源码，大量的图文结合。 Mybatis使用案例 添加mybatis和mysql相关pom依赖。 <!-- Mybatis依赖 --> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifac ......
深度技术 win10纯净版
深度技术 win10纯净版是一款非常好的系统，后台自动判断并执行目标计算机的病毒信息以消除病毒残留。并仔细筛选了启动服务，以确保优化时系统的稳定性，并且内存消耗低，实用性强且响应速度快。 该系统经过严格检查和杀死：没有病毒，没有恶意软件和相关插件。 深度技术win10特点 1.优化网络连接，上网和下 ......
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02系统有着非常强大的兼容性，能够支持大家日常使用的各种软件，整体的系统安装简单，使用更加稳定流畅，需要win7操作系统的用户可以直接下载安装哦！ 深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02介绍： win7 ......
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.03是一款能够为你带来极速好用的快速一键装机系统，这款系统中有着全套好用的运行库哦，让你的送体验提升到更高，使用起来也非常的方便，只要你有需要，随时都可以来下载安装哦~ 深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.0 ......
《皇家骑士：300自走棋》携手来电科技，达成深度战略合作
近日，跳跃互娱旗下高热度游戏《皇家骑士：300自走棋》与共享充电宝领域的开创企业《来电科技》达成深度战略合作。皇家骑士和来电科技联合定制充电宝，不但能充分发挥皇家骑士的IP效应，更为充电宝赋予了IP趣味元素，让用户享受到联合定制共享充电服务。本次战略合作，无论是对皇家骑士还是来电科技，无疑都是一次具 ......
Python Web 深度学习实用指南：第一、二部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第三部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第四部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分
原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分
原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
机器学习算法终极对比：树模型VS神经网络
树模型和神经网络，像一枚硬币的两面。在某些情况下，树模型的性能甚至优于神经网络。 由于神经网络的复杂性，它们常常被认为是解决所有机器学习问题的「圣杯」。而另一方面，基于树的方法并未得到同等重视，主要原因在于这类算法看起来很简单。然而，这两种算法看似不同，却像一枚硬币的正反面，都很重要。 树模型 VS ......
【深度思考】聊聊JDK动态代理原理
1. 示例 首先，定义一个接口： public interface Staff { void work(); } 然后，新增一个类并实现上面的接口： public class Coder implements Staff { @Override public void work() { System ......