拷贝 深度

华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-TensorFlow进行手写数字识别

华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-TensorFlow进行手写数字识别 产品官网:https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例,本篇中 ......
TensorFlow 实例 深度 环境 服务器

华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别

华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别 产品官网:https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例,介绍配置使用 Scikit ......
鸢尾花 鸢尾 实例 深度 环境

华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别【进阶】

华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别【进阶】 产品官网:https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例,我们将在华为云耀云 ......
鸢尾花 鸢尾 实例 深度 环境

C++ 深度学习简单示例

这是一个简单的C++控制台程序示例,用于实现一个简单的神经网络,进行二进制分类任务。请注意,这只是一个基本示例,没有使用任何深度学习库,因此它可能不具备高度优化和效率。 #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> // 定义神经网络的 ......
示例 深度

算法学习Day16二叉树深度

Day16二叉树深度 By HQWQF 2023/12/28 笔记 104.二叉树的最大深度 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], 返回 ......
算法 深度 Day 16

代码随想录算法训练营第十六天 |104.二叉树的最大深度,559.n叉树的最大深度,111.二叉树的最小深度,222.完全二叉树的节点个数

一、104.二叉树的最大深度 题目链接: LeetCode 104. 二叉树的最大深度 学习: 思路: 分别求左子树和右子树的高度,返回给根结点,加1之后是根结点的深度,这是后序遍历的思路 二、559.n叉树的最大深度 题目链接: LeetCode 559. N 叉树的最大深度 学习前: 思路: 后 ......
深度 随想录 训练营 节点 随想

深度!把握这三点,即可挑选出最适合能源行业的数据摆渡解决方案

在能源行业中,网络隔离通常采用物理隔离方式,即将能源行业网络与外部网络进行物理隔离,避免外部网络对能源行业网络的攻击和入侵。 同时,网络隔离也可以采用逻辑隔离方式,即在能源行业网络和外部网络之间设置防火墙、入侵检测系统等设备,对访问进行控制和过滤,确保只有授权人员可以访问能源行业网络。 网络隔离是为 ......
摆渡 选出 深度 解决方案 能源

2023-12-28 js深拷贝的一些常见写法与业务场景

为什么要用深拷贝? 如果你有一下场景,那么就很需要用到深拷贝: var a = [1,2,3]; var b = a; b.push(4); console.log(a,b); 可以发现2个数组都是[1,2,3,4],为什么b发生改变会影响到原数组a呢? 原因:二者是属于浅拷贝的一种关系,引用了同一 ......
写法 拷贝 场景 常见 业务

基于深度学习网络的美食检测系统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 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤,其目的是从输入图像中提取出有效的特征,以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工 ......

m基于深度学习网络的美食识别系统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 基于深度学习网络的美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用,它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络(CNN),它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......
学习网络 深度 界面 美食 matlab

[LeetCode Hot 100] LeetCode111. 二叉树的最小深度

题目描述 思路 二叉树的最小深度就是第一个叶子节点所在的层数 方法一:前序遍历(递归、dfs) /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeN ......
LeetCode 深度 Hot 100 111

[LeetCode Hot 100] LeetCode104. 二叉树的最大深度

题目描述 思路 熟练掌握二叉树的遍历算法 方法一:层序遍历(迭代)+计数 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; ......
LeetCode 深度 Hot 100 104

深度Q神经网络(DQN)

有了上节课值函数近似的铺垫,这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢,为什么一定要有神经网络的参与呢,AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情,而人类的世界是很复杂的,很抽象的,不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型,所以你需要上百万甚至不止的数据,那么,你从哪得到 ......
神经网络 深度 神经 网络 DQN

人脸识别技术演进:从几何算法到深度学习的深度剖析

本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标,深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 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 ......
深度 人脸 几何 算法 技术

《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程

更好的阅读体验请点击:《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍: 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
专栏 Python YOLOv 人工智能 知识点

java浅拷贝BeanUtils.copyProperties引发的RPC异常 | 京东物流技术团队

背景 近期参与了一个攻坚项目,前期因为其他流程原因,测试时间已经耽搁了好几天了,本以为已经解决了卡点,后续流程应该顺顺利利的,没想到 人在地铁上,bug从咚咚来~ 没有任何修改的服务接口,抛出异常: java.lang.ClassCastException: java.util.HashMap ca ......

深度解读:阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景

容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后,引起了开发者和企业客户的广泛关注,并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享,包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景,帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS,旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
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m基于深度学习的OFDM通信系统频偏估计算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 训练曲线: 误码率曲线: 2.算法涉及理论知识概要 正交频分复用(OFDM)是一种高效的无线通信技术,广泛应用于各种无线通信系统。然而,OFDM系统对频率偏移非常敏感,频偏会导致子载波间的正交性丧失,进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通 ......
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C#深度理解:数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点

一、数组 1、Array 固定数组 优点: 1). 快速访问:数组通过索引来访问元素,访问速度非常快,因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储:数组在内存中以连续的方式存储元素,这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持:C#中的数组支持多维(二维、三维等)数据结构,可以用于 ......
优缺点 数组 字典 深度

简化属性拷贝插件 MapStructs 使用指北

MapStruct 使用指南 1、安装与介绍 what? mapstruct 是一个代码生成器,可以简化实现java bean 之间的转换的配置方法 生成的代码使用传统的方法实现get set属性,比起反射更快、更简单、更安全,易于理解 why? 基于多层的应用经常需要映射不同的对象模型 如VO - ......
拷贝 MapStructs 插件 属性

拷贝网站sessionStorage或者localStorage的数据到另一个网站的sessionStorage或者localStorage里面

复制网站sessionStorage或者localStorage到另一个网站: 1.将以下代码在要复制的A页面console中回车执行。 1)sessionStorage 全拷贝: copy(` const sess = ${JSON.stringify(sessionStorage)}; for ......

docker 主机和容器之间的拷贝

要在 Docker 容器和主机之间进行文件拷贝,可以使用 docker cp 命令。下面是一些示例用法: 从主机拷贝文件到容器: docker cp /path/to/local/file.txt container_name:/path/in/container/file.txt 从容器拷贝文件到 ......
拷贝 容器 之间 主机 docker

Spring 框架模块深度解析:核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块

Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是,Spring 是模块化的,允许您挑选适用于您的模块,而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块,可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
模块 容器 框架 深度 核心

深度剖析 Spring 框架在 Java 应用开发中的优势与应用

Spring 是用于企业 Java 应用程序开发的最流行的应用程序开发框架。全球数百万开发人员使用 Spring Framework 创建高性能、易于测试和可重用的代码。Spring Framework 是一个开源的 Java 平台。它最初由 Rod Johnson 编写,并于 2003 年 6 月 ......
应用开发 框架 深度 优势 Spring

m基于Yolov2深度学习网络的驾驶员打电话行为预警系统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 随着汽车数量的不断增加,交通安全问题日益突出。其中,驾驶员手持电话行为是导致交通事故的一个重要原因。为了降低这类事故的发生率,本文提出了一种基于Yolov2深度学习网络的驾驶员手持电话行为预警系统。该系统能够实时监测驾 ......
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SpringBoot对象拷贝

目录概述定义实体类CarsizecarInfo造测试数据Spring BeanUtilsApache BeanUtilsCglib BeanCopierMapStruct性能测试深拷贝or浅拷贝 概述 众所周知,java世界是由类构成的,各种各样的类,提供各种各样的作用,共同创造了一个个的java应 ......
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HBase深度历险 | 京东物流技术团队

简介 HBase 的全称是 Hadoop Database,是一个分布式的,可扩展,面向列簇的数据库,是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样,层层剥开她的心,直到一丝不挂。 特点 首先我们看一下hbase有哪些特点: •高性能 基于LSM树的数 ......
物流技术 深度 团队 物流 HBase

如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利

新闻链接: https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询: https://pss-system.c ......
浪潮 117271314A 117271314 深度 逻辑

深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络(CNN)

1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络,是一种前馈神经网络,它采用的是SGD(随机梯度下降)算法,它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元,在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域,因其避免了对图像的前期的预处理,所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
神经网络 卷积 神经 网络 深度

深度学习揭示日降水中的人类影响(Nature)

气候模型预测温室气体加强了日降水变化和极端事件,但由于区域降水波动太大,无法直接使用观测数据验证这种预测。 作者提出用CNN做检测,首先给模型输入全球降水异常分布图,然后输出一个年全球平均气温,输出端的真值是模拟数据。 模型训练好以后给模型输入近年的卫星观测、模式模拟、再分析等数据(用好几套数据是考 ......
降水 深度 人类 Nature
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