随机数 深度 种子
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
【C++】OpenCV4-线条、矩形、圆形、椭圆等图形的绘制与填充、RNG随机函数的使用
图形的绘制与填充： //图形的绘制与填充 Mat canvas = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3); namedWindow("canvas", WINDOW_AUTOSIZE); //相关绘制API演示 //绘制直线 line(canvas, Point(1 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
Java实现随机验证码的生成
import java.util.Random;public class HelloWorld { public static void main(String []args) { String code = createCode(5); System.out.println("验证码为：" + c ......
matlab：生成随机数
rng 作用：控制随机数的产生（Control random number generation）实例1：每次产生随机数(调用rand, randi, randn)前，指定随机数生成种子，则会产生相同的随机数。方法：rng(seed)，注意：seed为非负整数 rand 实例1：在(0, 1)区间按 ......
前端随机验证码安全验证sdk
前端必备工具推荐网站(免费图床、API和ChatAI等实用工具): http://luckycola.com.cn/ 前言 验证码：是一种校验区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。 作用：防止刷票、论坛灌水、刷页、防止黑客恶意破解密码、盗取用户数据和防止恶意注册登录等等 介绍 这是一款开箱即用 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
随机颜色生成
随机生成颜色 /* *随机颜色（十六进制代码） */ function randomHexColor() { var seed = Math.random(), result = seed.toString(16).substr(2, 6); while (result.length < 6) { ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类
随机森林分类算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。关于随机森林算法在回归问题上的应用可参考：TODO 随机森林分类算法可以应用于各种需要进行分类或预 ......
gnuradio笔记[2]-观测理想信道和随机信道的眼图
摘要 使用gnuradio观测理想信道和随机信道的眼图; 平台信息 GNU Radio Companion:3.10.8.0 (Python 3.10.13) 原理简介 数字基带传输系统和数字带通传输系统 数字基带传输系统 数字基带传输系统是指将未经调制的基带信号直接送上信道的系统。基带信号是指信源 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 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，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
JS生成随机数
function generateRandomNumber() { let numbers = Array.from({ length: 10 }, (_, i) => i); // 生成一个包含0到9的数组 let randomArray = []; for (let i = 0; i < 12; ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
随机生成一个数，输入的数比随机生成的大，说明猜大了，输入的数比随机生成的小，说明猜小了，一样说明猜对了，最多猜5次
'''随机生成一个数字，在控制台中输入一个数字输入的数字比给定数字大，说明猜大了输入的数字比给定数字小，说明猜小了输入的数字与给定的数字一样，说明猜对了最多猜5次'''import random# 生成一个1到10之间的随机整数num = random.randint(1, 10)d = 0# 当猜 ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
8种超简单的Golang生成随机字符串方式
本文分享自华为云社区《Golang生成随机字符串的八种方式与性能测试》，作者： 张俭。 前言 这是**icza**在StackOverflow上的一篇高赞回答，质量很高，翻译一下，大家一起学习 问题是：go语言中，有没有什么最快最简单的方法，用来生成只包含英文字母的随机字符串 icza给出了8个方案 ......
制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产
秉着没事就胡言乱语的宗旨，这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼，按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的，毕竟硬件不在掌握之下，搞出的软件质量又不如外国的好，但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......
随机生成一个数字，在控制台中输入一个数字 。如果输入的数字和输出的数字一样，说明猜对了。如果输入的数字和输出的数字不一样，说明猜错了
'''随机生成一个数字，在控制台中输入一个数字如果输入的数字和输出的数字一样，说明猜对了如果输入的数字和输出的数字不一样，说明猜错了'''# 引入random模块# 定义一个名为random的模块，用于生成随机数import randomwhile True: # 使用random模块中的randi ......