缓冲区 深度cesiumjs threejs
深度学习笔记4：在卷积基上添加数据增强代码块和分类器
特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接，以构建一个新的模型，然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练，使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式，模型的性能可以得到进一步提高，同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......
OpenGL的模板缓冲
注意看，利用OpenGL的模板缓冲，可以轻松实现很多酷炫的效果。当然，它用起来也很简单。下面就跟着博主小编，一起来看看吧！😎 模板缓冲的使用 假设有个大小为800x600的窗口，那么模板缓冲也是一个800x600的数组，每个值为一个字节，可以保存0x00~0xFF内的值，这就是模板缓冲的全部啦。 ......
基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统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 基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。 3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述 基于Ale ......
OpenGL的深度缓冲
如果我们想要在三维空间里画两个正方形：一个红色的，一个绿色的，而且从人眼的观察角度看，绿色正方形在红色正方形的后面。最后看上去应该是这样的： 要点在于，从观察者的角度看，绿色正方形在红色正方形的后面，因此绿色正方形的一部分被红色正方形遮挡。 然而，在启用深度测试前，正方形的相对位置完全取决于绘制这两 ......
力扣104-二叉树的最大深度
该题难度为【简单】 1. 大致思考了一下，就开始写递归代码，提交一遍就过了。经过前面的练习，遥远的递归记忆慢慢恢复，写出来了，但不是那么真切。 2. 看了一遍官方题解，原来刚才写的是深度优先遍历。 3. 另一种解法是广度优先遍历，看一下题解唤醒大脑储存的知识，把代码实现一遍。不写不知道，写着写着就卡 ......
拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案
在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
104. 二叉树的最大深度
1.题目介绍 给定一个二叉树 \(root\) ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 提示： ......
12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历（c++）
今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历，其中让我受益匪浅，以下是我的解题思路。 编写程序，实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数，第二行依次输入各顶点，第三行开始依次输入边的两个顶点，用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具，支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档，以实现永久保存。此外，该工具还具有对聊天记录进行分析的功能，可以生成年度聊天报告，帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
15、自定义绘制图形（双缓冲机制）
效果图 //drawwidget.h #ifndef DRAWWIDGET_H #define DRAWWIDGET_H #include <QObject> #include <QWidget> #include <QtGui> #include <QMouseEvent> //鼠标事件 #inc ......
cesiumjs 点云
用于提高细节细化级别的最大屏幕空间错误。该值有助于确定瓦片何时细化到其子代，因此在平衡性能和视觉质量方面发挥着重要作用。 瓦片的屏幕空间误差大致相当于如果在瓦片的位置渲染半径等于瓦片几何误差的球体，则绘制的像素宽度。如果此值超过maximumScreenSpaceError，则平铺将细化为其子体。 ......
通过VS地址擦除系统定位缓冲区溢出问题
VS2019增加了一个名为“地址擦除系统”的功能，默认是关闭的，可以在项目“属性”-“c/c++”-"常规"中开启。在开启地址擦除系统”功能时，将调试信息格式设置为“程序数据库”。如下图： 如果没有该项，检查VS2019的版本是否低于16.9，并且在安装项中是否安装“C++ AddressSanit ......
综述：基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
DMA-BUF缓冲区共享和同步【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/dma-buf.html# DMA-BUF缓冲区共享和同步 DMA-BUF子系统提供了一个框架，用于在多个设备驱动程序和子系统之间共享硬件（DMA）访问的缓冲区，并用于同步异步硬件访问。 例如，drm的“ ......
111. 二叉树的最小深度
目录题目完美踩坑题解 题目 给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6 ......
12.1邻接表存储实现图的深度优先遍历
掌握深度优先遍历 实验题目 邻接表存储实现图的深度优先遍历 设计文档 代码 #include<iostream> using namespace std; #define MVNum 100 typedef char OtherInfo; int visited[MVNum]={0}; // vis ......
深度解读DBSCAN聚类算法：技术与实战全解析
探索DBSCAN算法的内涵与应用，本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践，揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集，突破传统聚类限制。 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 ......
RealSence D455 读取深度流，获取深度值
RealSence D455 摄像头的深度模式 使用C#、控制台程序操作，D455型号的摄像头。 创建新的控制台项目，项目名称：RealSenceCameraD455_Test01，框架选择.net6.0。 Nuget搜索并安装：Intel.RealSenceWithNativeDll，此SDK是I ......
循环缓冲区 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/core-api/circular-buffers.html 循环缓冲区 作者 David Howells dhowells@redhat.com Paul E. McKenney paulmck@linux.ibm.com ......
邻接表，图的深度优先遍历
#include<iostream>using namespace std;#define N 100typedef char OtherInfo;int visited[N]={0}; typedef struct ArcNode{int adjvex;OtherInfo info;struct ......
深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数，梯度下降的一些算法
1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播，往前传播应该有的权值w，不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么？ 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值，这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差，对这个误差进行拟合，需要用一些函 ......
深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取
我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
深度学习3D网络---PointNet
常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 PointNet是直接处理点云数据的网络，可以实现对点云的分类和分割，其首页地址为：http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。 主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发，提出了以点云作为输入的分类网络 ......