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【开源项目】智慧体育馆~经典开源项目数字孪生智慧体育馆
免费赠送！深圳某场馆工程和源码，开启智能场馆的全新体验！ 项目介绍 通过数字孪生技术，我们为深圳某场馆打造了智慧场馆项目，为您呈现全新的场馆体验。利用先进的技术手段，我们能够完美克隆场馆的三维场景，为用户带来逼真的虚拟现实体验。 借助数字孪生技术，我们能够高度还原场馆的数据和场景，并实现场馆的完整克 ......
思维决定格局，分享40个经典的思维模型~
学习力 1 学习金字塔 主动式学习，才是有效的学习！ 2 费曼技巧（费曼学习法） 想学会一个知识，不如尝试把它教给别人~ 3 刻意练习 专注、重复、持续反馈。 4 RIA阅读法 用自己的语言重述知识，并结合自己的相关经验，思考今后如何运用。 5 二八定律 要用80%的时间做好那20%最重要的事！ 思 ......
经典|单片机常用外围电路设计
从事嵌入式这个行业已经有七八年了，在此笔者给大家分享一些硬件电路的设计方案和心得，供一些刚学嵌入式的朋友参考。 一、按键电路 R1上拉电阻： 将不确定的信号通过一个电阻钳位在高电平，维持在不被触发的状态或是触发后回到原状态。(个人建议加上) C1电容： 减小按键抖动及高频信号干扰。(个人建议加上) ......
TensorFlow10.3 卷积神经网络-经典卷积网络(VGG,GoogLeNet)
 # LeNet-5 
1.说一下static关键字的作用 2.说一下C++和C的区别 (1) 设计思想上 (2) 语法上 3.说一说c++中四种cast转换 (1) const_cast (2) static_cast (3) dynamic_cast (4) reinterpret_cast (5) 为什么不使用C的强 ......
详解深度学习中推荐系统的经典模型
摘要：DSSM 用字向量作为输入既可以减少切词的依赖，又可以提高模型的泛化能力，因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比》，作者：汀丶。 1.DeepFM模型 1.1模型简 ......
Labview项目经典压装机程序源码，经典框架，研华数据采集卡，m y s Q L存储数据，条形码追溯，是工控人员参
Labview项目经典压装机程序源码，经典框架，研华数据采集卡，m y s Q L存储数据，条形码追溯，是工控人员参考直接用的好捷径！ID:28200607478279761 ......
MES系统Labview开发的发动机生产线源码，公司给国内主机厂配套的生产线，爱好工控的朋友可以参考，架构经典
MES系统Labview开发的发动机生产线源码，公司给国内主机厂配套的生产线，爱好工控的朋友可以参考，架构经典，非常值得参考，学习，里面很多功能可以直接借用ID:55300605992377250 ......
react经典面试题解析--持续更新--day02
## 二十一、高阶组件的使用场景 1、数据获取：高阶组件可以在组件挂载时自动获取数据，并将数据通过 props 传递给被包装组件。 2、权限控制：高阶组件可以检查用户是否有访问该组件的权限，从而决定是否渲染该组件。 3、代码重用：高阶组件可以通过封装一些常见的逻辑，来提高代码的复用性。 4、状态管理 ......
MYSQL经典练习题
> 题目来源：https://blog.csdn.net/flycat296/article/details/63681089 Github地址：https://github.com/bladeXue/sql50 ### 添加测试数据库信息 ```sql # 创建数据库 create databas ......
Makefile教程（绝对经典，所有问题看这一篇足够了）
Makefile教程（绝对经典，所有问题看这一篇足够了） GUYUEZHICHENG于 2018-05-20 11:15:01 发布784809 收藏 9767 分类专栏： Linux 华为云开发者联盟该内容已被华为云开发者联盟社区收录 加入社区 Linux专栏收录该内容 1 篇文章83 订阅 订阅 ......
react经典面试题解析--持续更新--day01
# 一、类组件和函数组件的区别（面试常考） ## 简单理解（所有同学都要掌握） 1、类组件有生命周期，函数组件没有 2、类组件需要继承 Class，函数组件不需要 3、类组件可以获取实例化的 this，并且基于 this 做各种操作，函数组件不行 4、类组件内部可以定义并维护 state， 函数组件 ......
让AI支持游戏AI模型：从经典AI算法到最新技术的应用
[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......
让AI支持游戏AI模型：从经典AI算法到最新技术的应用
[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......
经典webshell流量特征
# 开门见山，不说废话 ## 判断条件 ```apl 是否符合通信的特征 请求加密的数据和响应包加密的类型一致 是否一直向同一个url路径发送大量符合特征的请求，并且具有同样加密的响应包 ``` # 一 、蚁剑 ##### 特征为带有以下的特殊字段 ``` 第一个：@ini_set("display ......
[重读经典论文] MobileViT
参考博客：MobileViT模型简介 参考视频：15.1 MobileViT网络讲解 MobileViT结构上是一个混合模型，CNN+Transformer，比主流的轻量化ViT网络和轻量化CNN网络参数量少，精度高，缺点是推理速度慢，下图可以看到，推理时间是MobileNetV2的8倍。 网络结构 ......
深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
# 深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比 # 1.DeepFM模型 ## 1.1.模型简介 CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-or ......
[重读经典论文] ConvNeXt——卷积网络又行了
参考博客：ConvNeXt网络详解 参考视频：13.1 ConvNeXt网络讲解 ConvNeXt其实就是面向Swin Transformer的架构进行炼丹，最后获得一个比Swin Transformer还要牛逼的网络。 ......
[重读经典论文] Swin-Transformer
参考博客：Swin-Transformer网络结构详解参考视频：12.1 Swin-Transformer网络结构详解使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法（Hierarchical feature maps），比如特征图尺寸中有对图像下采样4倍的，8倍的以及16倍的，这样的backbone有助于 ......
[重读经典论文]VIT
参考博客：Vision Transformer详解 参考视频：11.1 Vision Transformer(vit)网络详解 基本流程： 提取embedding：将原图分为若干patch，使用convnet提取每个patch的特征作为embedding，然后在前面concat一个用来分类的embe ......
人民日报推荐：2023年必读的100本经典好书
中国篇 1.《论语·大学·中庸》 儒家学说经典合辑，阐述儒学哲学核心思想，汇集学习与传承的篇章。 2.《干家诗·神童诗·名贤集·增广贤文》 行孝道、做善事，珍惜时间，勤学苦读体现了其独特的文化魅力和思想价值。 3.《弟子规·三字经·百家姓·干字文》 被誉为“袖珍的百科全书”，涵盖了为人处世、待人接物 ......
[重读经典论文]EfficientDet
参考博客：睿智的目标检测36——Pytorch搭建Efficientdet目标检测平台参考视频：Pytorch 搭建自己的Efficientdet目标检测平台EfficientNet+BIFPN+解耦Head（类似RetinaNet），Anchor-Base ......
[重读经典论文] FCOS
参考博客：FCOS网络解析参考视频：FCOS网络讲解从Anchor-Base转到Anchor-free，其实会有几个问题，一个是如何匹配正负样本？第二个是预测时中心点坐标怎么定？如何匹配正负样本？网络采用了FCN，得到若干个待预测的特征图，然后将每个GT的范围映射到特征图中，只要特征图中的某一点落在 ......
[重读经典论文] EfficientNet
参考博客：EfficientNet网络详解 参考视频：9.1 EfficientNet网络详解 基于MobileNetV3的基本模块改进后形成EfficientNet-B0，并以其为基准网络，对输入图像分辨率r，网络的深度depth及网络的宽度width三个参数，在限定内存和计算量的条件下搜索一组使 ......
[重读经典论文] RetinaNet——Focal Loss for Dense Object Detection
1. 前言这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的，网络架构魔改了FPN，因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——Focal Loss，用一个合适的函数，去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决了 ......
分库分表经典15连问
1. 我们为什么需要分库分表 在分库分表之前，就需要考虑为什么需要拆分。我们做一件事，肯定是有充分理由的。所以得想好分库分表的理由是什么。我们现在就从两个维度去思考它，为什么要分库？为什么要分表？ 1.1 为什么要分库 如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这两 ......
[重读经典论文] FPN及PAN
1. FPN 1.1. FPN简介 特征金字塔，全称Feature Pyramid Networks ，由Tsung-Yi Lin等2017年在论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》中提出，它的主要目标是解决在不同尺度上进行目标检测和分割时 ......
shader编程经典：分形--科赫曲线
# 序言 科赫（雪花）曲线是一个经典分形图案，来一起领略下分形之美。本篇内容用到一些基础的内容，例如UV的理解和画线技巧，有需要的话可以参考合集的画圆和画线两篇文章。 # 示例 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2905902/202305/2905 ......
2万多条经典台词电影台词ACCESS\EXCEL数据库
电影台词中有不少令人难忘的好句子，很多时候，爱上一部电影不是因为镜头里的帅哥靓女，不是因为故事情节的跌宕起伏，只是因为有那么一句话，在主人公说出口的那一瞬间，击中我们内心最柔软的部分。本数据库收录经典电影台词大全，让我们来欣赏每部电影的经典台词、经典对白。此外，还收录了部分晚会、小品的经典台词。收录 ......
[重读经典论文]YOLOv7
参考视频：YOLOv7论文，网络结构，官方源码，超详细解析 参考博客：YOLOV7详细解读（一）网络架构解读 总体来说框架也是没有大的变化，但是Block应该是精心设计过的，ELAN有点像Inception模块，加上RepVgg的结构重参数化，还有SPP魔改，总体感觉就是网络过于复杂，而且和v6同期 ......