深度 逻辑12306
基于Googlenet深度学习网络的螺丝瑕疵检测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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
二叉树的叶子结点和深度计算
首先了解一下什么是度： 结点的度：结点所拥有的子树的个数。 叶子结点：度为0的结点。 我们再了解一下什么是深度： 树的深度(高度):树中所有结点的最大层数。 现在我们已经了解到了树的度、深度的概念，下面我们来分别聊聊树的度和深度的计算。 - 叶子结点的计算： 毫无疑问，二叉树的大多树思想思想都是递归 ......
【躬行】-深度缓冲和模板缓冲是怎么存储的？
概述 最近在工作中需要实现一个功能，用到了模板测试。但奇怪的是，模板测试竟然不起作用！在解决问题的过程中，发现了一些有趣的知识点。通过本文，可以了解在unity中，深度缓冲和模板缓冲到底是怎么存储的。 测试环境的搭建 Unity版本：2021.3.16f1 URP版本：12.1.8 RenderDo ......
ai替换人脸技术是如何实现的，讲一下逻辑和原理
AI人脸替换技术通常涉及到机器学习和图像处理两个领域。其中最著名的实现之一是“深度换脸”技术，也就是DeepFake技术。这项技术的基础是一种称为深度学习的机器学习方法，尤其是一种名为卷积神经网络（CNN）的网络结构。下面我将简化技术细节，以便新手和小白能够理解。 基本概念 人脸识别：利用AI算法识 ......
matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法分析汽车实验数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24103 原文出处：拓端数据部落公众号 此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。 统计推断通常基于最大似然估计 (MLE)。MLE 选择能够使数据似然最大化的参数，是一种较为自然的方法。在 MLE 中，假定参数是未知但固定的数值，并在一定的置 ......
通过mybatis-plus的自定义拦截器实现控制 mybatis-plus的全局逻辑删除字段的控制 （修改其最终执行的sql中的where条件）
需求:过滤部分请求不实现mybatis-plus的逻辑删除 看到网上关于mybatis-plus的自定义拦截器的文章有的少 想了想自己写了一篇 欢迎参考 指正 通过springboot的拦截器 在请求进来时 标记需要实现的需求的逻辑 import lombok.Data; @Data public ......
陈海波：OpenHarmony技术领先，产学研深度协同，生态蓬勃发展
11月4日，以“技术筑生态，智联赢未来”为主题的第二届OpenHarmony技术大会在北京隆重举办。本次大会由OpenAtom OpenHarmony（简称“OpenHarmony"）项目群技术指导委员会（TSC）主办，由华为技术有限公司、江苏润开鸿数字科技有限公司、广东九联开鸿科技发展有限公司、软 ......
2023-10月数字逻辑与电路设计助教总结
一、助教工作的具体职责和任务 1.和老师如何配合的：在担任助教的过程中，我会和老师商量如何收作业以及收作业的时间，例如让学委加我QQ约定好时间收作业。老师会和我商量批改作业的问题，以便于及时发还作业。老师会让我和同学们商量做实验的时间和顺序，以及安排好实验的时间。 2.具体职责和任务：职责和任务是登 ......
LeetCode111.104二叉树的最大最小深度
题目描述 深度(叶子节点到根节点长度)，最大最小深度这里不多赘述。 代码 最大深度 直接上代码： 递归法 import java.util.List; import java.util.ArrayList; import java.util.Deque; import java.util.Linke ......
Vue学习笔记6：深度监视
6. 深度监视 监视number.a的变化： <!--准备好一个容器--> <div id="root"> <h3>a的值是：{{numbers.a}}</h3> <button @click="numbers.a++">点我让a+1</button> </div> <script type="te ......
逻辑卷
目录逻辑卷 LVM1. 为什么使用逻辑卷1.1 分区的缺点1.2 逻辑卷的优点2. 逻辑卷基本概念3. 逻辑卷步骤4. 扩容 逻辑卷 LVM 1. 为什么使用逻辑卷 1.1 分区的缺点 分区无法扩容，只能重新分区，这会导致数据丢失 分区必须是硬盘上连续的空间 为了解决分区的缺点，采用逻辑卷技术 1. ......
基于深度神经网络的宝石分类
我们将宝石分类视为一个图像分类任务，主要方法是使用深度神经网络搭建一个分类模型，通过对模型的多轮训练学习图像特征，最终获得用于宝石分类的模型，大致可以分为五步： 1、数据集的加载与预处理； 2、模型的搭建； 3、模型训练； 4、模型评估； 5、使用模型进行预测； 环境：python3.7，使用飞浆2 ......
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
Mysql为什么存储表数据为什么不能超过2000万行，深度解释 转发 https://www.toutiao.com/article/7296777515426169394
下面是我朋友的面试记录： 面试官：讲一下你实习做了什么。 朋友：我在实习期间做了一个存储用户操作记录的功能，主要是从MQ获取上游服务发送过来的用户操作信息，然后把这些信息存到MySQL里面，提供给数仓的同事使用。 朋友：由于数据量比较大，每天大概有四五千多万条，所以我还给它做了分表的操作。每天定时生 ......
李沐动手学深度学习-数据操作+数据预处理
N维数组样例 n维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构 batch:批量，在深度学习中我们读取图片通常不是一张一张读而是一个批量一个批量读 创建数组 形状：例如3*4的矩阵 每个元素的数据类型：例如32位浮点数 每个元素的值，例如全是0，或者随机数 访问元素 一个元素：\({[1, 2]}\) 一 ......
逻辑思维和结构化思维有什么关联？
逻辑思维和结构化思维是密切相关的两种思维方式，它们都是在处理信息时采用系统性和有序性的思考方式。在本文中，我将详细探讨逻辑思维和结构化思维的定义、特点、关联以及如何建立高效的思维模式。 一、逻辑思维的定义及特点 逻辑思维是指根据一定的规则和原则，对事物进行分析、判断、推理和演绎的思维方式。逻辑思维的 ......
互联网深度发掘：沃惠阁和您聊聊网络营收如何做到遥遥领先
随着互联网的飞速发展，网络营收已成为越来越多企业和个人的重要收入来源。然而，要想在网络营收领域做到遥遥领先，并非易事。本文将为你提供一些实用的策略和方法，帮助你在这个竞争激烈的市场中脱颖而出。 一、精准定位：找到你的目标客户 首先，你需要明确你的目标客户是谁，他们的需求是什么。通过市场调研和数据分析 ......
Linux查看物理CPU个数、核数、逻辑CPU个数
Linux查看物理CPU个数、核数、逻辑CPU个数 | 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| un ......
LVM管理——逻辑卷
逻辑卷 在Linux上使用硬盘 分区 分区无法扩容，只能重新分区，数据会丢失 必须是硬盘上连续的空间 格式化 挂载 逻辑卷（逻辑上的硬盘） 无限扩容，不会影响数据 空间可以不连续 有限的备份功能 制作逻辑卷的过程 物理卷（pv）：将硬盘分区拆分成一个个PE（一个PE 4mb） 好处：分区 硬盘最后都 ......
深度学习中基于pytorch的多层感知机简洁实现
基于一个例子，总结过去一个月的学习： import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化 一、性能优化工具-pprof 1. 简介 性能调优原则。 要依靠数据不是猜测。 要定位最大瓶颈而不是细枝末节。 不要过早优化。 不要过度优化。 2. 性能分析工具 pprof 熟练使用 pprof 工具排查性能问题并了解其基本原理。 pprof ......
Mysql 逻辑语句
1、第一种写法 select id, case when p_id is null then "Root" when id not in (select distinct p_id from Tree where p_id is not null) then "Leaf" else "Inner" ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
【深度学习】PyTorch 图片识别分类器
下载数据集 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理的转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ......
【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型
基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......
得物自研客服IM中收发聊天消息背后的技术逻辑和思考实现
本文将探秘得物自研客服IM中收发聊天消息背后的技术逻辑和思考实现，帮助大家了解如何在IM聊天场景中提供高效、安全、可靠和良好的用户体验。 ......
基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
逻辑门一览
逻辑门 在这个学习系列中，与门和非门是基础的逻辑门，可以由他们构建出更多种类的逻辑门和元件。 本文对其介绍并构建出更多逻辑门。 与门（AND） 标识 AND 输入端个数 2 输出端个数 1 真值表： 输入1 输入2 输出 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 当两个输入均为1时，输出1 非 ......
算术逻辑单元（ALU）
算术逻辑单元（ALU） 构建一个四位算术逻辑单元，可以实现两个四位二进制数的加减法运算。 减法 一个二进制数字表示如下： 0010 四位可以表示从0~15的十进制数。 若使最高位设置为符号位，0表示正数，1表示负数，那么可以表示从-8~7的十进制数。 则0010表示2. 负数的表示方法有：原码、反码 ......