框架 深度 自然 代码
动手学深度学习－第３章线性神经网络
3.1线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 线性回归基于几个简单的假设： １.自变量和因变量之间的关系是线性的 ２.任何噪声都比较正常，如噪声遵循正态分布 仿射变换的特点是通过加权和对特征进行线性变换（linear transformation ......
读C#代码整洁之道笔记04_重构C#代码识别代码坏味道
1. 应用程序级别代码坏味道 1.1. 布尔盲点 1.1.1. 由于函数使用布尔值而导致的信息缺失 1.1.2. 解决方案是将布尔替换为枚举类型 1.2. 组合爆炸 1.2.1. 不同的代码使用不同的参数组合来执行同一件事情的产物 1.2.2. 解决方案使用泛型 1.3. 人为复杂性 1.3.1. ......
JavaSE——自然排序Comparable与比较器排序Comparator的使用
案例需求 存储学生对象并遍历，创建TreeSet集合使用无参构造方法 要求：按照年龄从小到大排序，年龄相同时，按照姓名的字母顺序排序 实现步骤 使用空参构造创建TreeSet集合 用TreeSet集合存储自定义对象，无参构造方法使用的是自然排序对元素进行排序的 自定义的Student类实现Compa ......
地铁系统PC端代码
代码顺序为项目文件顺序从上到下 package org.example.dao; import org.example.pojo.Station; import java.sql.ResultSet; import java.util.List; public interface SubWay { ......
《代码大全》阅读笔记二
有一个惊人的数据，设计期间程序员平均每小时会引入1 ~ 3个缺陷，编码期间平均每小时引入5 ~ 8个缺陷。 有许多同样惊人的数据显示，协同构建可以缩短开发周期，通过代码复查检查错误成本比测试更低，而且可以检查到一些更隐蔽的风格、注释等错误。另外，开发者考虑到需要经过代码复查，编写时便会更加审慎。 这 ......
有哪个大神知道这个词频要计算出具体的数，怎么添加代码吗？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强白银交流群【王王雪饼】问了一个Python处理词频的问题，这里拿出来给大家分享下。 下图是他的代码： # 统计词频 from collections import Counter wordcount = Counter(all_words) wo ......
Spring框架
1. 简介 （1）Spring Framework 是其他框架的基础，如 Spring MVC、SpringBoot、Spring Cloud、Spring Data、Spring Security 。 （2）Spring 有两个核心部分 1）IOC：控制反转，指把创建对象过程交给 Spring 进 ......
深度理解Java线程池ThreadPoolExecutor
一.使用线程池的好处 1.提高系统性能和响应速度：线程池可以通过复用线程来减少线程的创建和销毁，从而减少了系统开销，提高了系统的性能和响应速度。 2.提高代码的可维护性：使用线程池可以将任务的执行与线程的创建和管理分离开来，使得代码更加清晰易懂，也更加容易维护。 3.提高代码的可复用性：线程池可以让 ......
ASP.NET Web API 实现 Token 验证代码
public class TokenController : ApiController // 定义一个名为 TokenController 的类，继承自 ApiController 类。 { [HttpPost] // 使用 HTTP POST 请求方式。 public HttpResponseM ......
Windows下的深度学习环境安装
Windows下的深度学习环境安装 电脑型号：戴尔G15 GPU:RTX3060 第一步：下载anaconda 选择anaconda3 2022.10月版本最新版的windowsx86.exe版。官网下载特别慢，这里采用镜像网站 Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语 ......
Github Copilot 比在座各位更会写代码。jpg
之前大佬和我安利过 Copilot， 作为一个能用就行的践行者， 我一贯对这些东西都不太感兴趣。 就如我多年VS Code写各种编程语言， jetbrains 全家桶我都懒得搞~ 不过最近看到过ChatGPT写的代码， 不得不承认人家甚至比绝大多数初级程序员写得更好。 于是我某天下午折腾了一下开通了 ......
专业开发人员使用低代码是什么体验？
相关数据显示，74%的公司计划将低代码此业务线集成到应用程序开发生命周期中，显而易见，公司正在采用低代码技术来缓解应用程序开发需求的压力。现在你的老板告诉你低代码开发是一种新方式，你需要向你的团队宣布这个消息。您现有的一些开发人员可能对低代码持怀疑态度，他们会说“低代码不是代码技术，不是我的技术栈“ ......
《代码大全》阅读笔记
我在王建民老师的推荐下，购买了这本书，开始进行了研究和学习。 这本书涵盖了编程的方方面面（连宗教信仰问题都考虑了~），可以看出作者对每一个问题都进行了深入思考。我是带着目的去读这本书的，下面是我认为对我有思考价值的地方。 构建活动是软件开发中的核心活动。 把主要精力集中于构建活动，可以大大提高程序员 ......
cuda、cudnn、zlib 深度学习必配三件套（Windows）
无论用tensorrt，还是onnxruntime部署。这三个都得下载配置，推荐都放到相应的cuda路径里（含dll的文件夹、含lib的文件夹）。 推荐先下载tensorrt或者onnxruntime，这样可以知道所需的cuda、cudnn版本。 1、cuda（以11.8为例） 下载地址：CUDA ......
论文阅读笔记：Descent methods for elastic body simulation on the GPU (源代码及实现细节)
材料来源于 Descent methods for elastic body simulation on the GPU, ACMTransactions on Graphics (TOG), 2016. 0. 概述 在本论文中，提出了一种***。下面将详细介绍该方法的源代码及实现细节，并对照论文中 ......
NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
全文链接：tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的 ▼ ......
R语言主题模型LDA文本挖掘评估公司面临的风险领域与可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17996 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域 介绍 为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年 ......
阅读jdk源码和框架源码有什么好处？
感受一种优秀的编程思想：通过阅读JDK源码和框架源码，可以学习到Java编程中很多优秀的设计思想，例如面向对象编程、设计模式以及良好的编码风格等。 理解底层原理：深入学习JDK源码和框架源码可以帮助你更好地理清框架和工具背后的原理，这样可以帮助你更好地实现基于该技术的目标。 发现潜在的Bug：通过阅 ......
手机号码归属地 API 实现防止骚扰电话，看这一篇就够了（内附设计思路和代码）
手机号码归属地 API 是一种可以查询手机号码归属地信息的接口，它可以通过输入手机号码，快速准确地查询出该号码所在地的省份、城市、运营商等详细信息。 ......
基于深度学习的花卉检测与识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
基于深度学习的花卉检测与识别系统用于常见花卉识别计数，智能检测花卉种类并记录和保存结果，对各种花卉检测结果可视化，更加方便准确辨认花卉。本文详细介绍花卉检测与识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5目标检测算法，在界面中可以选择... ......
基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别，提供实时瓶盖检测定位和计数，辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
交通信号标志识别软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
交通信号标志识别软件用于交通信号标志的检测和识别，利用机器视觉和深度学习智能识别交通标志并可视化记录，以辅助无人驾驶等。本文详细介绍交通信号标志识别软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别... ......
机场航拍图像检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
机场航拍图像检测软件使用深度学习技术检测机场航拍图像中的飞机目标等，识别航拍目标等结果并记录和保存，辅助机场智能管理运行。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。机场航拍检测系统主要检测飞机的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另... ......
基于深度学习的海洋动物检测系统（Python+YOLOv5+清新界面）
基于深度学习的海洋动物检测系统使用深度学习技术检测常见海洋动物，识别图片、视频和实时视频中的海洋动物，方便记录、展示和保存结果。本文详细介绍海洋动物检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5实现对图像中存在的多个目标进行识别分类，... ......
智能扑克牌识别软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能扑克牌识别软件利用视觉方法检测和识别日常扑克牌具体花色与数字，快速识别牌型并标注结果，帮助计算机完成扑克牌对战的前期识别步骤。本文详细介绍基于深度学习的智能扑克牌识别软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5对图像中存在的多目标进... ......
智能火焰与烟雾检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能火焰与烟雾检测系统用于智能日常火灾检测报警，利用摄像头画面实时识别火焰与烟雾，另外支持图片、视频火焰检测并进行结果可视化。本文详细介绍基于智能火焰与烟雾检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多... ......
基于深度学习的动物识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
动物识别系统用于识别和统计常见动物数量，通过深度学习技术检测日常几种动物图像识别，支持图片、视频和摄像头画面等形式。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。动物识别系统主要用于常见动物的识别，检测几种动物的数目、位置、预测置信度等；检测模型可选择切换，识别... ......
吸烟行为检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
吸烟行为检测软件用于日常场景下吸烟行为监测，快速准确识别和定位吸烟位置、记录并显示检测结果，辅助公共场所吸烟安全报警等。本文详细介绍吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，基于YOLOv5算法实... ......