深度
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
易基因：人早期胚胎发育的表观遗传调控（染色质重塑+组蛋白修饰+DNA甲基化）｜深度综述
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 哺乳动物发育研究促进了对协调胚胎发生遗传、表观遗传和细胞过程的理解，并揭示了对人类胚胎发生特异性新见解。最近研究生成了人类早期胚胎发生的第一个表观遗传学图谱，激发了关于表观遗传学重编程、细胞命运调控以及支撑人类胚胎发育可塑性的潜在机制新 ......
神经网络入门篇：深度学习和大脑的关联性（What does this have to do with the brain?）
深度学习和大脑的关联性 开始讲故事（手动狗头） 深度学习和大脑有什么关联性吗？ 关联不大。 那么为什么会说深度学习和大脑相关呢？ 当你在实现一个神经网络的时候，那些公式是你在做的东西，你会做前向传播、反向传播、梯度下降法，其实很难表述这些公式具体做了什么，深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们 ......
深度掌握TypeScript中的重载【函数重载、方法重载】
深度掌握TypeScript中的重载【函数重载、方法重载】 1. 函数重载，方法重载的重要性 著名前端流行框架底层都用到函数重载，例如：Vue3 底层源码就多处使用到带泛型的函数重载。很多前端面试更是拿函数重载作为考核求职者 TS 技能是否扎实的标准之一，如果你不掌握函数重载，等于你的 TS 技能有 ......
机器学习中的深度学习的概念及激活函数、梯度爆炸和梯度消失的总结归纳
1.何为深度学习 在当今时代，机器学习不断深入，很多领域被研究，深度学习是目前最为热门之一的领域， 它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 2.深度学习的目标 让机器能 ......
ML.NET 3.0 增强了深度学习和数据处理能力
.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0：：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1]，强调了两个主要的兴趣点，即深度学习和数据处理，使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创 ......
深度解析C#中LinkedList<T>的存储结构
本文承接前面的3篇有关C#的数据结构分析的文章，对于C#有关数据结构分析还有一篇就要暂时结束了，这个系列主要从Array、List、Dictionary、LinkedList、 SortedSet等5中不同类型进行介绍和分析。废话不多说，接下来我们来最后看一下这个系列的最后一种数据类型"链表"。 提 ......
ThreadLocal的深度解读
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624851777 一、J2SE的原始描述 This class provides thread-local variables. These variables differ from their normal counterpa ......
vue3使用::v-deep深度选择器不生效
会出现 ::v-deep usage as a combinator has been deprecated. Use :deep(<inner-selector>) instead of ::v-deep <inner-selector>.的报错 ：：v-depth用作组合子已被弃用。使用：dee ......
【深度学习】[传送门] 链接收集帖
前言 本帖子用于收集一些查阅问题时遇到的有所帮助的帖子。 或因精力不足、或因前人之述备矣、或因不想浏览器收藏夹栏过于冗重，出于上述三个主要原因，本贴简略记录学习过程中所思索过的问题以及对应的帖子或网站，并择而简评。 主要格式为：“问题大致关键词，我的问题描述，帖子链接，对于帖子的存疑（如有）。” 此 ......
games101-2 透视深度插值矫正与抗锯齿分析
透视深度插值矫正与抗锯齿分析 深度插值的差错原因 透视深度插值公式推导 games101中的错误 msaa与ssaa简要定义 games101中ssaa的实现 games101中msaa的实现 深度插值的差错原因 当投影的图形与投影的平面不平行时，这时进行透视投影，从上图中可以看出，投影平面上的线段 ......
13、深度学习入门：P154、P155、P156、P157、P158、P159
1、调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为学习 这句话指的是机器学习中模型训练的过程。在训练一个机器学习模型时，我们通常有一个训练数据集，其中包含输入和对应的期望输出。模型的目标是通过学习这些数据中的模式和规律，以便在未见过的数据上做出准确的预测或执行任务。 模型学习的核心是调整其参数，其中包括权 ......
虚函数深度分享
深入理解虚函数 什么是虚函数 我们知道面向对象有三大特性，封装、继承、多态，封装和继承就不多说了，大家比较常用，即使你是写Python的也会用到，但是多态就比较复杂了，在C++里，虚函数是实现多态的一个强大的武器。 多态在一些设计模式里比较重要，如模板模式，可以多个不同的模板来呈现同一个业务，或者策 ......
《深度学习入门——自制框架》读书笔记 第二章 用自然的代码表达
2. 用自然的代码表达 step12 可变长参数（正向） 主要是解决多输入多输出问题 例如Add函数： class Add(Function): def forward(self, x0, x1): y = x0 + x1 return y def add(x0, x1): return Add() ......
《深度学习入门——自制框架》读书笔记
1. 自动微分 step2 创建变量的函数 # 箱子类，存放一个变量数据 class Variable: def __init__(self, data): self.data = data # 函数类的基类 class Function: # __call__方法是一个特殊的Python方法。 # ......
【DFS深度优先遍历】给定一个数组，从第一个开始，正好走到数组最后，所使用的最少步骤数
题目描述 给定一个数组，从第一个开始，正好走到数组最后，所使用的最少步骤数。 要求： 第一步从第一元素开始，第一步小于<len/2（len为数组的长度）。从第二步开始，只能以所在成员的数字走相应的步数，不能多也不能少, 如果目标不可达返回-1，输出最少的步骤数，不能往回走。 输入 7 5 9 4 2 ......
深度图与彩色图合成点云
python代码如下： import cv2import numpy as npimport open3d as o3dimport matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__": fx_d = 377.5033 fy_d = 379.9958 ......
Linux 内核参数调整解析：深度优化数据库性能 转载:https://www.toutiao.com/article/7304950566709559843
系统内核参数配置文件：/etc/sysctl.conf 一、参数说明 1、关闭 IPv6 支持 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 作用：关闭对 IPv6 的支持，减轻系统负担，提高安全性 ......