Autoencoder自编码第126页

Lisp语言的循环实现

自1958年首次面世以来，Lisp语言在学术界与工业界均得到了广泛应用。它的函数式编程范式和强大而独特的宏系统使得Lisp在处理符号处理和人工智能领域特别出众。

齐雅彤·2025-01-23 07:48

基于 FFMPEG 的视频编码（libavcodec ，致敬雷霄骅）

基于FFMPEG的视频编码（libavcodec，致敬雷霄骅）本文参考了雷博士的博客：最简单的基于FFmpeg的视频编码器-更新版（YUV编码为HEVC(H.265)）还参考了另一篇博客：Qt与FFmpeg

liyuanbhu·2025-01-23 06:43

鸿蒙版微信正式上架，国产化软件抱团进化多样化生态圈

腾讯高管张军宣布，自10月12日起，每晚在鸿蒙应用市场的“尝鲜专区”发放鸿蒙版微信的测试名额，以保障更多用户的使用需求。

zzlyx99·2025-01-23 03:17

python md5加密解密_python md5加密解密

md5加密以后的字符串长度我下了一段用JAVA实现MD5加密的算法，不管输入字符串多长，加密后的字符加密后为128位（bit），按照16进制（4位一个16进制数）编码后，就成了32个字符。

weixin_39589394·2025-01-23 01:56

Git回到某个分支的某次提交

使用gitreset命令1.‌硬回滚（HardReset）‌：这会丢弃自指定提交以来的所有更改，并将HEAD、索引

Amy_cx·2025-01-23 01:47

搭建k8s集群

1.1、关闭防火墙#关闭防火墙systemctlstopfirewalld#禁止防火墙开机自启systemctldisablefirewalld1.2、关闭SELinux#永久关闭SELinuxsed-i's

zhen24·2025-01-22 20:49

技术服务和质保期服务计划标书模板

模版一技术服务和质保期服务计划本项目研制分为需求分析、系统方案设计、开发编码、安装调试、试运行、验收等阶段，总研制周期为×个月。

·2025-01-22 20:09

关于怎样解决pycharm中编码格式的问题

实现流程在PyCharm中修改编码格式可以通过以下步骤实现：打开需要修改编码格式的文件点击菜单栏中的File--->Settings（或者快捷键Ctrl+Alt+S）在弹出的窗口中选择Editor---

李雨非-19期-河北工职大·2025-01-22 18:36

python3.6遇到Unicode编码字符串比较问题：\u672a\u4f7f\u7528与同样内容的变量比较总是false[已解决]

我的state变量值是一个unicode编码的字符串，需求是和一个unicode编码的字符串比较state==’\u672a\u4f7f\u7528‘//结果是false原因及解决方法：当将unicode

xiaobailx·2025-01-22 18:34

RK3568平台（camera篇）音视频基础知识

一.音视频为什么要编码？音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位，这是由于音视频原始数据量较大，在传输的过程中如果不进行编码的话，则无法进行传输。

嵌入式_笔记·2025-01-22 18:32

Java编程语言最流行的7个框架介绍

转自：微点阅读https://www.weidianyuedu.com1，SpringMVC在中国有一种说法“生姜仍旧又辛辣”，所以虽然SpringMVC已经发布了十多年，但它仍然强大有力，并且处于领先地位

xiaoweids·2025-01-22 18:31

使用 Python结合ffmpeg 实现单线程和多线程推流

这两种方式都涉及到从摄像头读取视频帧，以及使用ffmpeg命令行工具将视频帧进行编码和推流的过程。二、单线程推流以下是单线程推流的代码：importcv2ascvimports

浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

Elasticsearch Date类型使用技巧

但个人不建议使用自

weixin_30886233·2025-01-22 18:29

conv2former模型详解及代码复现

ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系，在多个视觉任务中展现出优异性能。然而，ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问

清风AI·2025-01-22 17:26

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同

__如果·2025-01-22 17:55

springboot 根据UUID生成唯一的短链接

然后，我们将这个UUID进行Base62编码以缩短其长度。以下是完整的SpringBoot应用程序示例，展示了如何实现这一功能。

iteye_10392·2025-01-22 17:24

算法项目实时推流

r30-c:vlibx264-presetultrafast-fflvrtmp://192.168.100.20:1935/live/test_chengdu13、硬件加速如果硬件支持，可以使用硬件加速编码器

zk_ken·2025-01-22 16:49

Redis学习笔记之Redis数据结构与内部编码、单线程架构

一、Redis数据结构与内部编码1、Redis数据结构有哪些？

dog~south~south·2025-01-22 16:12

【稳定性】上线三板斧（可灰度、可验证、可回滚）

作者：京东物流冯志文背景从研发的流程阶段来看，在确定产品需求后，我们会经历架构设计、编码、测试、联调验证和上线这几个阶段来交付系统。在这个过程中，我们需要特别关注上线环节，因为它是事故高发的阶段。

·2025-01-22 16:57

Kafka 到 Kafka 数据同步

技术点消费者消息推送在任务创建后，CloudCanal会自

·2025-01-22 16:26

华为发展历程：战略转型与分析

另外，自2019年起，华为遭受M国不断加码的政策打压。华为的发展历程可以划分为五个阶段:一是，创业初期(1

常耀斌·2025-01-22 14:28

分库分表实践：单 KEY 业务场景

阿里巴巴开发的分库分表中间件，支持自动分片和路由TDDL（TencentDatabaseLinker）：腾讯开发的分库分表中间件，支持多种分片策略Atlas：由LinkedIn开发的分库分表中间件，支持自

rain1309·2025-01-22 14:53

【前端】包管理器：npm、Yarn 和 pnpm 的全面比较

自201

帅比九日·2025-01-22 14:22

Transformer中的注意力机制：从基础概念到高级变体的全面解析

注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体：自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention

XianxinMao·2025-01-22 13:48

华为架构师8年经验谈：从单体架构到微服务的服务化演进之路

转自：http://www.58maisui.com/2016/06/28/a-327/?

小二人·2025-01-22 12:44

为什么是B+树？【深度解读】

文章目录前言一、怎样的索引的数据结构是好的二、二分查找特点缺点三、二分查找树特点缺点四、自平衡二叉树特点缺点五、B树特点缺点六、B+树定义单点查询插入与删除效率范围查询总结七、MySQL的B+树InnoDB

UPUP小亮·2025-01-22 12:43

Base64编码与解码（含C++代码）

所以将BASE64编码与解码的过程自己整理整理。

wallacegen·2025-01-22 10:27

Swift语言的学习路线

自2014年发布以来，Swift以其易读性和强大的功能，受到越来越多开发者的青睐。对于初学者而言，选择一条清晰的学习路线是学习Swift的关键。

2501_90183952·2025-01-22 09:19

【Python】FastAPI之SQLAlchemy、关联关系

道友老李·2025-01-22 09:19

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。

AI天才研究院·2025-01-22 09:16

C++爬楼梯——dfs、递归、动态规划、递推

“归”的过程是自底向上，“底”代表的是已知最小子问题的答案递归适用于以下情况：1.问题具有递归结构：问题可以自

*TQK*·2025-01-22 07:05

LLama 架构一览

RoPE旋转位置编码：为什么大模型llama选RoPE旋转位置编码，而不是其他？GQA分组查询注意力：为什么大模型llama选GQA分组查询注意力，而不是其他？KVCache推理加速llama、l

Debroon·2025-01-22 04:08

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。

清风AI·2025-01-22 03:32

怎么在wps里面进行批量序号替换通配符；

6\.1\.[1-9]\.[1-9]\.[1-9]1，ctrl+f；2，点击替换，使用通配符；3，查找内容输入：6\.1\.[1-9]\.[1-9]\.[1-9]，替换内容自拟比如1.2.3.5.64，

Bruce-Lan·2025-01-22 03:00

Ruby语言详解

Ruby语言详解Ruby，作为一种简单快捷的面向对象脚本语言，自20世纪90年代由日本人松本行弘（YukihiroMatsumoto）开发以来，便以其独特的魅力和强大的功能赢得了全球开发者的青睐。

编程小郭·2025-01-22 02:27

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型

通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

arcgis for JavaScript入门篇

它支持各种地图数据源，包括ESRI的ArcGISOnline服务、第三方地图服务、以及开发人员自

五彩斑斓黑123·2025-01-22 01:48

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络CNN深度学习理论基础（六）Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础

小仇学长·2025-01-22 01:48

字符串的大小比较

一、题目两个字符串a、b可以比较大小，比较规则是按各个对应字符的Unicode(Unicode)编码，编码大的一个为大。

小白—人工智能·2025-01-22 00:09

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

【SpringBoot实现xss防御】

下面提供了一些具体的实现代码示例，包括输入清理、输出编码以及设置安全响应头。

龙少9543·2025-01-21 23:59

Docker的原理：如何理解容器技术的力量思维导图-java架构

以下是一个基于文本的思维导图结构，用于说明Docker和容器技术的关键概念，特别关注于Java架构师可能会感兴趣的部分：Docker与容器技术│├───基本概念│├───容器(Container)││└───是一个轻量级、可移植、自包含的软件包

用心去追梦·2025-01-21 22:29

Python·Jupyter Notebook各种使用方法

转自：Python·JupyterNotebook各种使用方法-简书一、JupyterNoteBook的安装1.1新版本Anaconda自带Jupyter目前，最新版本的Anaconda是自带JupyterNoteBook

dujiahei·2025-01-21 22:23

深度学习学习笔记（第30周）

UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接（SkipConnections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接

qq_51339898·2025-01-21 21:18

Kubernetes v1.17 版本解读 | 云原生生态周报 Vol. 31

MajorTheme云提供商标签达到GA这个自1.2版本就引入的label，在1.17版本终于GA。之前旧的label已经被废弃掉：

编程微思·2025-01-21 21:42

kafka学习笔记2 —— 筑梦之路

KRaft模式Kafka的KRaft模式是一种新的元数据管理方式，旨在去除对ZooKeeper的依赖，使Kafka成为一个完全自包含的系统。

筑梦之路·2025-01-21 20:09

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

m0_74823683·2025-01-21 20:08

BerSoft公司收入增长分析

问题描述Petya是Berland公司BerSoft的公关经理，他需要制作一份关于公司自2001年以来收入增长的报告。

从以前·2025-01-21 19:59

嵌入式硬件篇---ADC模拟-数字转换

2.多通道3.转换模式4.转换速度5.触发源6.数据对齐7.温度传感器和Vrefint通道第二部分：STM32ADC的工作流程：1.配置ADC2.启动ADC转换第三部分：ADC转化1.抽样2.量化3.编码第四部分

Ronin-Lotus·2025-01-21 19:27

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