课程学习

图像中的直方图：hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) images：输入的图像，可以是单张图像或图像列表。在函数中需要用中括号 【】,且原图像格式应该是uint8或者fl ......

模块 pickle实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化和反序列化。 pickling 是将 Python 对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，而 unpickling 是相反的操作，会将（来自一个 binary 或者 bytes-like object的）字节流转化回一个对... ......

**1、项目介绍** 随着信息技术和网络技术的飞速发展，人类已进入全新信息化时代，传统管理技术已无法高效，便捷地管理信息。为了迎合时代需求，优化管理效率，各种各样的管理系统应运而生，各行各业相继进入信息管理时代，“漫画之家”系统就是信息时代变革中的产物之一。 任何系统都要遵循系统设计的基本流程，本系 ......

## 组件的概念 组件是对可重用的HTML与JS功能的封装。 在没有组件的时候，同样的HTML结构会在文档中多次出现，使代码变得复杂。 在使用组件封装后，就像使用一个HTML标签那样使用这些HTML结构，HTML文档变得清晰易维护。 它主要由三项技术实现： - Custom Element： 自定义 ......

### 李兴华，springboot开发书籍配套视频 * https://www.bilibili.com/video/BV1wL411H7W8?p=172&vd_source=debae4e77e1cafd283cb9668d2acb3a7 ......

什么是流程控制呢，就是计算机在进行代码执行时，对于代码执行的顺序。这一章一笔带过吧，感觉有点基础。 java中代码执行的顺序主要有三种： 1.顺序执行 2.分支执行（一般是有判断语句）： 3.重复执行： 这个一般就是用的循环，常用的三种循环分别是：while循环，do...while循环，for循环 ......

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在讲解之前，我们先来看一道模板题：[Luogu P3379 最近公共祖先（LCA)](https://www.luogu.com.cn/problem/P3379) ### What is LCA LCA,即最近公共祖先。什么意思呢，我们举个例子： ![image](https://img2023. ......

1、数据库索引失效的原因 数据量太小：当数据库表中的数据量很小的时候，使用索引反而会变得比全表扫描更慢，因为索引需要进行额外的查找操作。 数据分布不均：如果数据分布不均匀，比如某些值的重复率很高，那么索引可能会失效。因为对于这些值，使用索引查找所需要的次数增加了，反而不如全表扫描效率高。 索引字段类 ......

## 一、Freertos介绍 FreeRTOS是一个开源的实时操作系统内核，它是由英国的Real Time Engineers Ltd.开发的。它提供了一些基本的内核功能，如任务管理、时间管理、信号量、队列和软件定时器等，可以帮助开发人员更容易地构建嵌入式系统。FreeRTOS是一个非常流行的实时 ......

模板匹配：在模板匹配中，我们引入函数cv2.matchTemplate（）函数来执行模板匹配的操作 res = cv2.matchTemplate(image, template, method, result=None, mask=None) image: 输入的源图像，可以是灰度图像或彩色图像。 ......

进程线程区别 进程线程调度切换开销 进程和线程都是用于实现多任务的方式，但它们之间有很大的区别。 进程是程序执行过程中的一个实例，是操作系统进行资源分配的基本单位。每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈等，进程之间互相独立，彼此之间不能直接访问。可以说，进程是操作系统中的一个独立的个体，它拥有自己 ......

# Kafka学习之四_Grafana监控相关的学习 ## 背景 ``` 想一并学习一下kafaka的监控. 又重新开始学习grafana了: 下载地址: https://grafana.com/grafana/download https://prometheus.io/download/ htt ......

# C/C++《问题求解与程序设计课程设计》[2023-06-24] 《问题求解与程序设计课程设计》 任务书 数据科学与大数据技术教研室 2023 年 6 月 目录 【题目 1】酒店管理系统 ...................................................... ......

1.装饰器 # 不带参数的装饰器 def welcome(fn): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"welcome") res = fn(*args, **kwargs) return res return wrapper @welcome def my_ ......

[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......

[toc] 半监督学习是一种让机器学习模型更好地应对新任务和场景的技术。它结合了监督学习和无监督学习的优点，能够利用已有的数据集来指导模型的学习，从而更好地应对新的任务和场景。在这篇文章中，我们将介绍半监督学习的核心概念和技术原理，以及如何在实践中应用该技术。 首先，我们需要了解什么是半监督学习。半 ......

[toc] “从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响” 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这篇技术博客文章中，我们将探讨人脸识别技术的发展历程，以及深度学习技术在人脸识别领域的应用和未来趋势。 引言 - 1.1. 背景介绍 - 人脸识别技术：一种基于图 ......

[toc] 《深度学习在智能制造中的挑战与机遇》 引言 智能制造是未来经济发展的重点和方向，而深度学习作为人工智能领域的关键技术之一，在智能制造中具有广泛的应用前景。本文将介绍深度学习在智能制造中的技术原理和应用场景，以及如何优化和改进深度学习模型，为智能制造的发展提供参考。 一、背景介绍 智能制造 ......

[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......

[toc] 《Spark MLlib 机器学习实践：基于聚类的社交媒体分析》 一、引言 社交媒体作为现代营销的一种重要手段，已经被广泛应用于市场调研、品牌监控、内容分析、用户互动等领域。在这个领域中，聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，可以帮助我们更好地理解用户行为和关系。本文将介绍基于Spark M ......

[toc] 标题：《Python 与 TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支，受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言，其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......

[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......

[toc] 24. PyTorch与机器学习中的随机化：减少噪声和随机性 随着机器学习的不断发展，随机化技术变得越来越重要。随机化可以引入更多的噪声和随机性，从而在训练过程中减少模型的不确定性。在 PyTorch 中，随机化技术是机器学习中非常重要的一部分，其主要目标是减少噪声和随机性，从而提高模型 ......

[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......

[toc] 用机器学习和自然语言处理技术构建智能客服机器人和智能语音助手 随着人工智能技术的不断发展，智能客服机器人和智能语音助手成为了人们生活中不可或缺的一部分。它们可以帮助用户快速解决各种问题，提高用户的满意度，同时也为企业带来了更多的商业机会。本篇文章将介绍如何构建智能客服机器人和智能语音助手 ......

[toc] 文章标题：《67. 【神经网络】基于迁移学习的强化学习》 背景介绍： 深度学习是目前人工智能领域最流行的算法之一。神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习模型，其基本结构由多层感知器组成，每一层感知器输入一组特征，经过反向传播算法计算得到输出结果。随着训练数据的增加，神经网络不断优化，最 ......

[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......

[toc] 20. 【深度学习】神经网络和优化器的关系 随着人工智能和机器学习的快速发展，神经网络已经成为深度学习中最重要的技术之一。神经网络是一种基于人工神经网络的模型，其可以自动地学习和适应复杂的数据分布。然而，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此需要优化器来加速训练过程。在本文中， ......

[toc] 摘要： 随着深度学习算法在金融欺诈和反洗钱任务中的广泛应用，对机器学习模型的要求也越来越高。为了进一步提高模型的准确率和鲁棒性，需要进行模型微调。本文介绍了模型微调的基本原理和技术流程，并介绍了一些常用的技术工具和框架。同时，还详解了如何使用微调技术来解决金融欺诈和反洗钱任务。文章旨在帮 ......