深度 逻辑12306

1. 你有不限量的水,还有两个罐子,容量分别是5升和3升，怎么取4升的水？ 先把3升的杯子装满，倒进5升的杯子；之后把3升的杯子装满，倒进5升的杯子，里面还剩1升。之后把5升的杯子里的水都倒掉，把3升的杯子里的1升倒进去。再把3升的杯子装满，倒进5升的杯子。 2. 房间内有三盏灯，房外有三个开关，只 ......

1备份要挂载的文件夹 查看home文件夹有无文件，如有文件一定要记得备份 2创建逻辑分区 2.1查看已有逻辑分区 2.2查看磁盘分区情况 2.3查看磁盘PV 2.4创建逻辑分区 lvcreate -n home -l 100%FREE centos 2.5查看逻辑分区情况 3初始化文件系统 3.1初 ......

本文旨在对 Istio Ambient Mesh 的流量路径进行详细解读，力求尽可能清晰地呈现细节，以帮助读者完全理解 Istio Ambient Mesh 中最为关键的部分。 ......

数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具 1.介绍 FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力，也支 ......

为什么缺乏逻辑的人往往看不到问题的本质？ 柏拉图 柏拉图《理想国》中洞穴寓言：在洞穴隐喻中，柏拉图设想一群人居住在洞穴中，他们从出生起就被束缚在洞穴里，只能看到投射到洞穴墙壁上的外界的影子，而无法看到真实的世界。某一天，一个人挣脱了束缚，走出了洞穴，他先是感到阳光刺眼，随后看到了三维且多彩的世界。他 ......

服务器向客户端请求一共分别三层 第一层：连接层 第二层：服务层 第三层：引擎层 存储层 （1）服务器处理客户端请求 服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？ 这里以请求为例展示： 下面具体看一下 第一层：连接层 系统（客户端）访问MySQL数据库之前，做的第一件事就是 ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = ......

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在JavaScript中，最高效的方法来深度克隆一个对象是什么？ 将JavaScript对象进行深度克隆的最有效方法是什么？我见过使用obj = eval(uneval(o));，但这是非标准的做法，仅被Firefox支持。 我曾尝试 ......

前言 不知道大家有没有遇到这么一种业务场景，在业务中有个唯一约束A，当该业务进行逻辑删除后（设置标记为删除状态is_del = 1），再往唯一约束列插入相同的值时，此时会报Duplicate entry，但在业务上，该值时必须要插入的。今天我们就来聊聊处理这种业务场景的几种思路 解决思路 方案一：不 ......

public class trees<T> { private T data; public trees<T> left; public trees<T> right; public trees(T data) { this.data = data; this.left = null; this.r ......

from pixiv 层和块 为了实现这些复杂的网络，我们引入了神经网络块的概念。 块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。 从编程的角度来看，块由类（class）表示。 它的任何子类都必须定义一个将其输入转换为输出的前向传播函数， 并且必须存储任何必需的参数。 于是我们有 ......

%matplotlib inline import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_ste ......

#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int N = 100010; const int M = N * 2;//可能多次节点重复，所以开大 int n; int e[M], ne[M], h[N], idx ......

1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单 ......

一、引言 在当今数字化时代，零售业正迅速发展，消费者的购物行为和期望发生了巨大的变化。为了满足不断增长的需求，零售企业必须构建高度灵活、稳健可靠的商品系统。 本文将深入探讨零售商品系统的底层逻辑，聚焦领域驱动设计（DDD）和复杂业务系统架构经验，揭示其在零售业务中的应用和价值。 二、面临的挑战 商品 ......

8.4.1 无隐状态的神经网络 对于无隐藏装态的神经网络来说，给定一个小批量样本 \(\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\times d}\)，则隐藏层的输出 \(\boldsymbol{H}\in\mathbb{R}^{n\times h}\) 通过下式计算： \[\bo ......

中心化 去相关 数据变化：减去均值，0中心化； 去相关，通过旋转；Scaling：每个维度上的方差都一样； 转换之后： 0均值； 协方差矩阵为单位矩阵 https://blog.csdn.net/seasermy/article/details/50898438 https://blog.sina. ......

import re import requests def keys_values(d, value): return list(d.keys())[list(d.values()).index(value)] headers = { "Cookie": "_uab_collina=16969283 ......

逻辑语句 条件分支语句 条件分支语句可以让顺序执行的代码逻辑产生分支，满足对应条件地执行对应代码逻辑。 IF语句 //IF语句块 int a=5; if(a>0&&a<15)//注意结尾无分号 { Console.WriteLine("a在0到15之间"); } //if……else结构 if( f ......

https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672 深度学习目标检测：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码) 目录 深度学习目标检测：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码) 1. 前言 2. 车辆检测数 ......

​ 深度学习在机器视觉中的应用与优势已经引领了该领域的巨大进展，它基于深度神经网络的方法在图像处理和分析方面取得了卓越的成就。以下是深度学习在机器视觉中的一些应用和优势： 图像分类： 深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。它们可以自动学习和提取图像中的特征，从而在识别和分类图 ......

在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......

这几天看到一本书《从机器学习到深度学习（基于scikit-learn与Tensorflow的高效开发实战）》 感觉非常适合AI知识架构的搭建，在这里记录一下，其实里面还有非常棒的细节，比如： 把Numpy、Pandas、Matplotlib 作为了Python基础工具，感觉这个思路非常好可以用自己的 ......

在众多项目中，React代码的维护经常变得棘手。其中一个常见问题是：将业务逻辑直接嵌入通用组件中，导致通用组件与业务逻辑紧密耦合，使其失去“通用性”。这种做法使通用组件过于依赖具体业务逻辑，导致代码难以维护和扩展。 示例：屎山是如何逐步堆积的 让我们看一个例子：我们在业务组件 PageA 和 Pag ......

逻辑开发应用实例 限制输入只能是1或2的数字 ################ [root@localhost shell_rpo]# sh test_andor2.sh please input a charf ######录入了字符f出现了报错的情况，初步估计是，判断逻辑的1和2加了引号的缘故， ......

逻辑判断符号 && -a 与运算，两边都为真的适合，结果为真 || -o 或运算，两边有一个为真，结果就为真 语法 在[]和test中使用的操作符 在[[]]和(())中使用的操作符 说明 -a && and ,与，两端为真，则结果为真 -o || or ,或，两端一个为真 则结果为真 ! ! no ......

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宠物狗种类识别系统是一种利用深度学习技术进行图像分类的方法，可以自动学习图像中的特征，并根据这些特征对图像进行分类。该系统的原理和数学公式如下： 深度神经网络模型：在宠物狗种类识别系统中，使用深度神经 ......

cudnn为网络每一卷积层选最优实现方法，加速网络训练。 设置如下： torch.backends.cudnn.benchmark = True 加速条件如下： 1. 输入数据在训练过程中一般不变化。 2. 数据量较大，并可以同时加载到GPU内存中。 3. 训练次数比较多。 ......

环境： Win11 22H2 需要的安装包： Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe Python 3.11. pycharm-professional-2021.2.1.exe CUDA12.1与CUDNN V8.9.5 pytorch 2.1 选择性安装Open ......

8.3.1 学习语言模型 依靠在 8.1 节中对序列模型的分析，可以在单词级别对文本数据进行词元化。基本概率规则如下： \[P(x_1,x_2,\dots,x_T)=\prod^T_{t=1}P(x_t|x_1,\dots,x_{t-1}) \]例如，包含了四个单词的一个文本序列的概率是： \[P( ......