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梯度 强度 实例 图像

spring有关bean的依赖注入、bean注入容器、实例化bean

#### 这是一个非常容易搞混的面试题，要清除问的是什么，不然回答再好也寄了 ## Spring中的Bean实例化方式 **1.构造函数实例化**：通过构造函数创建Bean的实例。在XML配置文件或者Java配置类中指定Bean的构造函数参数，Spring容器会根据配置使用相应的构造函数来实例化Be ......
bean 容器 实例 spring

"静态方法和实例方法" 这两种函数调用的区别

来看两段代码 第一段： public class RegexDemo { public static void main(String[] args) { func(); } private static void func() { String input = "123456"; boolean ......
方法 quot 静态 函数 实例

【ACM专项练习#03】打印图形、栈的合法性、链表操作、dp实例

### 运营商活动 #### 题目描述 小明每天的话费是1元，运营商做活动，手机每充值K元就可以获赠1元，一开始小明充值M元，问最多可以用多少天？ 注意赠送的话费也可以参与到奖励规则中 #### 输入 输入包括多个测试实例。每个测试实例包括2个整数M，K（2 using namespace std; ......
专项 实例 图形 合法性 ACM

002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)

0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......
数学基础 神经网络 梯度 函数 深度

《VTK图形图像开发进阶》第2章——三维场的基本要素

## 2.1 灯光 剧场里有各式各样的灯光，三维渲染场景中也一样，可以有多个灯光存在。灯光和相机是三维渲染场景必备的要素，如果没有指定，vtkRenderer会自动创建默认的灯光和相机。VTK里用类vtkLight来表示渲染场景中的灯光。与现实中的灯光类似，VTK中的vtkLight示例也可以打开、 ......
图形图像 要素 图形 图像 VTK

python的类方法--实例对象方法

https://blog.csdn.net/weixin_60535956/article/details/127432990 方法区别 若要修改实例的属性值，直接使用实例方法。 若要修改类的属性值，直接使用类方法 若是辅助功能(如打印菜单等)，考虑使用静态方法，即可在不创建对象的前提下使用。 注意 ......
方法 实例 对象 python

MySQL多实例

# MySQL多实例 ## 介绍 **应用场景**： **资金紧张公司** 若公司资金紧张，公司业务访问量不太大，但又希望不同业务的数据库服务各自能够尽量独立地提供服务而互相不受影响，或者，还有需要主从复制等技术提供备份或读写分离服务的需求，那么，多实例就再好不过了。 **用户并发访问量不大的业务* ......
实例 MySQL

《VTK图形图像开发进阶》第1-2章——一个稍微复杂的VTK程序

## VTK概览 数据可视化主要是通过计算机图形学的方法，以图形、图像等形式清晰有效地传递、表达信息，VTK是数据可视化的工具包。 VTK全称（Visualization Toolkit），即可视化工具包，是一个开源、跨平台、可自由获取、支持并行处理图形应用函数库。 三维计算机图形、图形处理及可视化 ......
图形图像 VTK 图形 图像 程序

G-channel 实现低光图像增强

## G-channel 之前研究低光图像增强时，看到一篇博客，里面介绍了一种方法，没有说明出处，也没有说明方法的名字，这里暂时叫做 G-channel 算法。 博客地址：[低照度图像增强（附步骤及源码）_低照度图像增强算法_grafx的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.ne ......
G-channel 图像 channel

函数(void *) 被谁调用了——图像采集卡经验总结

一块图像采集卡上有两个CameraLink接口，程序里“采集卡”理解为：一个接口就是一个采集卡。即工控机上插一块，就是两个采集卡对象。 【问题】函数(void *) 被谁哪个采集卡调用了？ 下面通过IKap、Matrox、Silicon三个采集卡的案例来理解 1、 2、 3、Windows的创建线程 ......
函数 图像 经验 void

在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化

LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。 梯度检查点 梯度检查点是一种在神经网络训练过程中使动态计算只存储最小层数的技术。 为了理解这个过程，我们需要了解反向传播是如何执行的，以及 ......
检查点 梯度 方法 LoRA GPU

选读SQL经典实例笔记18_Exactly

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3076680/202308/3076680-20230803123612359-1050633424.png) # 1. 问题9 ## 1.1. 只讲授一门课程的教授 ## 1.2. sql ```sql select p. ......
实例 Exactly 笔记 经典 SQL

android mvvm实例解析

MVVM架构，将整个应用分为三层，View层，VM层，Model层。其中View层单向引用VM层，VM层单向引用Model层。如上图。 单向引用，而非双向引用，这是MVVM与MVP最大的区别。View层，只是单向引用VM层，VM层不需要引用View层，但是却可以 更新View层。这是通过VM层的观察 ......
实例 android mvvm

通过一个实例了解 va_list

VA_LIS 是在C语言中解决【变参问题】的一组宏，【变参问题】是指参数的个数不定， 可以传入一个参数也可以是多个;可变参数中的每个参数的类型可以不同,也可以相同; 可变参数的每个参数并没有实际的名称与之相对应，用起来是很灵活。 其中va_list（ VA_LIST 是在C语言中解决变参问题的一组宏 ......
实例 va_list list va

G4、CGAN｜生成手势图像——可控制生成

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 🚀 文章来源：K同学的学习圈子 本周任务： 📌 基础任务： 结合代码进一步了解CGAN 学习如何运用生成好的生成器生成指定图像 一、理论基础¶ 1、DCGAN原理¶ 条件生成对抗网络（CGAN）是在生成对抗网络（G ......
手势 图像 CGAN

[论文阅读] 颜色迁移-梯度保护颜色迁移

## [论文阅读] 颜色迁移-梯度保护颜色迁移 文章: [[Gradient-Preserving Color Transfer](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-8659.2009.01566.x)], [[代码未公开]()] ......
颜色 梯度 论文

OCR深度实践系列：图像预处理

转载：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjYzNzAyMw==&mid=2247484153&idx=1&sn=b65e9e99047ae20ed44cd99e4b0ff2e0&chksm=ec7f12c9db089bdf84281eaa54dad96679 ......
深度 图像 OCR

使用Vue+Vite搭建在线 C++ 源代码混淆工具,带在线实例

就酱紫 github开源地址: [https://github.com/dffxd-suntra/cppd](https://github.com/dffxd-suntra/cppd "https://github.com/dffxd-suntra/cppd") github在线实例: [https ......
源代码 实例 工具 Vite Vue

mybatis mapper接口实例化原理

面试题来了：“我们都知道mybatis的mapper接口是没有实现类的，在使用的时候你知道它是如何实例化的吗？” 懵逼的我：“知道啊，用的是jdk自带的动态代理；”； 饥渴的面试官：“嗯，没错，继续说，它底层做了哪些事情？”； 懵逼的我：“就是动态代理啊，还有啥？” 得意的面试官：“这样子啊，那你回 ......
实例 接口 原理 mybatis mapper

DB2删除实例

要删除实例： 以具有 root 用户权限的用户身份登录。 可选：如果您确定不再需要关联数据库中的数据，您可以在删除实例之前从系统中删除数据库文件或删除数据库。 通过输入以下命令删除实例： DB2DIR/instance/db2idrop InstName 其中 DB2DIR是您在Db2数据库产品安装 ......
实例 DB2 DB

选读SQL经典实例笔记17_最多和最少

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3076680/202308/3076680-20230803122150238-1461011617.png) # 1. 问题4 ## 1.1. 最多选修两门课程的学生，没有选修任何课程的学生应该被排除在外 ## 1.2.  ......
实例 笔记 经典 SQL 17

图像处理

一：opencv中的绘图函数和几何变换 图像平移，rows和cols需要反置；缩放 下采样和上采样 二：图像增强 高斯滤波/中值滤波 直方图均衡化，Gamma变化：对输入图像灰度值进行的非线性操作使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系 （指数大于1变亮小于1变暗） 三：形态学 主要用于从图像中提 ......
图像处理 图像

图像分割

学习目标掌握图像分割基本方法闽值法，包括固定闽值，大津闯值法和自适应闽值掌握图像边缘检测算子原理掌握Canny边缘检测方法学习连通区域分析，区域生长，分水岭等算法思想，能使用算法实现图像分割 一： 图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，主要有基于闽值、基于区域、基于边缘、基于聚类、基于 ......
图像

LeetCode 热题 100 之 48. 旋转图像

# 题目 给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/22041 ......
LeetCode 图像 100 48

强化学习——策略梯度之Reinforce

1、策略梯度介绍 相比与DQN，策略梯度方法的区别主要在于，我们对于在某个状态下所采取的动作，并不由一个神经网络来决定，而是由一个策略函数来给出，而这个策略函数的目的，就是使得最终的奖励的累加和最大，这也是训练目标，所以训练会围绕策略函数的梯度来进行。 2、策略函数 以Reinforce算法为例， ......
梯度 Reinforce 策略

图像识别技术在医疗领域的应用与前景展望

导言： 图像识别技术在医疗领域中正发挥着越来越重要的作用。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，图像识别已成为医学影像分析、疾病诊断和治疗方案制定的有力工具。本文将介绍图像识别技术在医疗领域的应用，并展望其未来在医学健康领域的发展前景。 一、图像识别技术在医疗领域的应用 医学影像分析：图像识别技术能够 ......
前景展望 前景 图像 领域 医疗

TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？

这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
梯度 表格 深度 模型 数据

选读SQL经典实例笔记16_逻辑否定

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3076680/202308/3076680-20230802124620904-1514854566.png) # 1. 示例数据 ## 1.1. student ```sql insert into student val ......
实例 逻辑 笔记 经典 SQL

zt,UPF与低功耗设计实现实例 -- 附UPF与DC综合脚本

https://blog.csdn.net/hungtaowu/article/details/120703931 UPF与低功耗设计实现实例 -- 附UPF与DC综合脚本 sunvally已于 2022-11-15 17:40:44 修改6059 收藏 98 分类专栏： 低功耗设计与验证 文章标签 ......
功耗 脚本 UPF 实例 zt

Springboot+elasticsearch基础整合实例

es,当插入数据的时候，可以自动创建索引，但是mapping却都是默认类型，导致搜索时需要key.keyword方式，不科学。 索引也可以手偶刚创建，指定mapping。 当然还有一种优雅的方案使用template，当自动创建索引的时候，我们的字段类型就可控了。 真实业务中，不能用一个固定的inde ......
elasticsearch Springboot 实例 基础
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