样式 深度 作用sass
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（ ......
docker-compose的nginx更换完ssl证书不起作用的完美解决方法
以Harbor为例，ssl证书更新后，docker-compose启动不起作用。 问题出在一句很重要的命令：./prepare 步骤：（Harbor样例） 1. cd /data/ssl 换ssl证书 Harbor.yml ssl证书部分： # Configuration file of Harb ......
Centos中keytool不起作用的解决方法
keytool是Java开发中用于管理密钥和证书的工具，可以用于生成密钥、创建证书请求、导入和导出证书等操作。你可以在Oracle官网上下载和安装JDK，然后在JDK的 bin目录下找到 keytool 工具。 因此，我们首先要给centos装jdk yum -y install java-1.8 ......
【C#】[Serializable]的作用 序列化--01
定义：序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象（百度百科） 序列化的目的：1、以某种存储形式使自定义对象持久化；2、将对象从一个地方 ......
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 ......
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 ......
Springboot 多环境配置、${key:default_value}的作用与使用
多环境配置 方式一 创建多个配置文件 application.yml #主配置文件 application-dev.yml #开发环境的配置 application-prod.yml #生产环境的配置 application-test.yml #测试环境的配置 # application.yml s ......
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 ......
Qt5在银河麒麟中设置样式无效
问题： 在银河麒麟操作系统 V10.1中，需要对界面设置Palette，但是无效果，在ubuntu系统中是可以的。 原因： 银河麒麟、OpenKylin、优麒麟等操作系统均使用UKUI，qt控件部分受到影响。 解决方法： 1.检查环境变量QT_QPA_PLATFORMTHEME是否为ukui，使用以 ......
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' ......
xlwt设置样式
代码如下： import xlwta = xlwt.Workbook()b = a.add_sheet('数据')####设置各种格式ft = xlwt.Font()ft.name = '微软雅黑' ###设置字体格式ft.colour_index = 2 ###设置颜色ft.height = 11 ......
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 = ......
... 在python中的作用
在函数中当作pass使用 def f(): ... 在numpy中的使用： 当作索引的省略 b = np.arange(12).reshape(2, 3, 2) print(b) """ [[[ 0 1] [ 2 3] [ 4 5]] [[ 6 7] [ 8 9] [10 11]]] """ pri ......
给UniGui一些控件增加自定义样式的简单方法
给UniGui一些控件增加自定义样式的简单方法(以UniLabel控件为例) 1.打开一个样式网站（本文是以https://www.bestcssbuttongenerator.com/为例）。 2.选中你喜欢的样式，根据你自己的需要，通过右侧按钮进行相应调整。 3.生成样式代码， 4.复制代码。如 ......
VS2019启动编辑并继续不起作用（.NET）
直接上方案 1)请确保您取消选中工具>选项>调试>常规下的选项：使用托管兼容模式和要求源文件与原始版本完全匹配。如下图： 2)请先取消选中编辑并继续选项，然后关闭您的旧解决方案，删除解决方案文件夹中的.vs隐藏文件夹，解决方案中的每个bin和obj文件夹。 3)最容易忽略的一点。右键启动项目>属性> ......
面试问题总结——深度学习
卷积如何加速？ img2col和winograd算法。img2col将卷积转化为矩阵乘，通过重排内存，用空间换时间。wingrad是考虑到卷积运算的卷积核固定，通过算法降低计算量提高效率。 卷积和反卷积的原理 卷积就是正常的滑窗求和计算输出，在步长大于1时会降低输入特征图分辨率。反卷积也就是转置卷积 ......
Vue2入门之超详细教程十三-key的作用与原理
Vue2入门之超详细教程十三-key的作用与原理 1、简介 React、Vue中的key有什么作用？ 1.虚拟DOM中key的作用： key是虚拟DOM对象的标识，当状态中的数据发生变化时，Vue会根据[新数据]生成[新的虚拟DOM]，随后Vue进行[新虚拟DOM]的差异比较，比较规则如下： ......
springMVC的常见注解，以及注解的作用。@Controller,@RestController,@RequestMapping,@RequestParam,@RequestHeader等
目录注：使用注解，必须要开启注解包扫描1.@Controller2.@RequestMapping3.@PathVariable4.@RequestParam5.@RequestHeader6.@CookieValue7.@RequestBody该注解的作用8.@ResponseBody9.@Res ......
【Python&RS】栅格数据/图片位深度（bit）转换
关于栅格数据/图片的位深度（eg.8bit、16bit、32bit）转换之前我就发过一篇文章，【Python&RS】基于GDAL栅格数据/图片位深度（bit）转换。但是最近在使用的时候发现好像效果不行，有时候转换不成功，所以自己又研究了一下原理重新写了一份代码。今天就和大家分享一下如何使用Pyth... ......
智能视频监控技术在旅游业中如何发挥最大作用，助力旅游业发展
智能分析网关V4中的客流统计算法可以监测旅游景点的游客流量和行为，通过数据分析，提供更准确的游客统计和行为分析，使景区和酒店能够更好地预测和满足游客需求，提高服务质量。 ......
深度学习入门 & 王木头学科学
感知机 perceptron 线性函数 + 阶跃函数; 分界线 + 判断处于分界线的哪一边. 感知机的提出: 解决非解析问题的简单模板. 感知机的缺陷: 异或问题. 通过增加层, 提高维度. 多层感知机与神经网络的区别: 激活函数是否连续. 连续光滑的函数是学习的一个关键要素. 损失函数 为何需要损 ......
伪元素和伪类的区别和作用
伪元素：在内容元素的前后插入额外的元素或样式，但是这些元素实际上并不在文档中生成。它们只在外部显示可见，但不会在文档的源代码中找到它们，因此称为“伪元素”。例如： p::before { content: '后面伪元素' } p::after { content: '前面伪元素' }// 设置第一行 ......
视频接入网关到底有什么作用呢？
视频接入网关也是网关的一种，主要承上启下或者起到一个串联作用。美畅物联的视频接入网关共有以下几种用法： 一、将端侧视频推送到上级28181平台 如上图所示，摄像机，NVR/CVR、各种平台都可以接入到视频接入网关，由网关推送到上级28181平台，注意可以同事推送多个上级哦！ 二、将端侧视频推送到畅联 ......
9解决elasticsearch深度分页问题
前面说到，分页可以使用from和size参数，类似于mysql的分页offset和limit。但是如果数据量比较大时，elasticsearch会对分页做出限制，因为此时会比较消耗性能。 为什么要限制 分页的时候，elasticsearch会根据查询条件到每个分片取出数据来，然后再由coordina ......