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深度学习“炼丹”实战：用LeNet驯服MNIST“神兽”

宝子们，在深度学习的神秘世界里，咱们就像一群“炼丹师”，而模型就是咱们精心炼制的“丹药”，数据集则是炼丹的“原材料”。
AI妈妈手把手·2025-06-19 10:44

智能光学计算成像技术前沿体系解析

本知识体系涵盖以下核心模块：基础理论层从计算成像物理模型（含波前分析、图像传感器噪声建模）切入，建立光学-算法联合优化理论框架，重点解析正则化逆问题求解（如ADMM算法）与神经表示（NeuralRepresentations
m0_75133639·2025-06-19 10:14

pytorch深度学习入门（12）之-神经网络导出onnx模型部署与应用

ONNX提供了一种标准化的方式，可以将训练好的模型导出并转换为ONNX格式，然后可以在其他支持ONNX的框架或工具中进行部署和推理。
码农呆呆·2025-06-19 10:12

【机器学习】机器学习重要分支——集成学习：理论、算法与实践

集成学习的优势第二章集成学习的核心算法2.1Bagging方法2.2Boosting方法2.3Stacking方法第三章集成学习的应用实例3.1图像分类3.2文本分类第四章集成学习的未来发展与挑战4.1模型多样性与集成策略
E绵绵·2025-06-19 09:12

PHP vs Python (Flask/Django) vs Java (SpringBoot) vs Vue：2024全栈技术终极对决

引言：技术选型的十字路口"没有最好的技术，只有最合适的解决方案"当创业公司纠结PHP的快速上线，大厂坚守Java的稳定可靠，开发者追捧Python的简洁优雅，前端偏爱Vue的灵活高效——本文带你拨开迷雾
伍六星·2025-06-19 08:32

在ubuntu22.04上部署RagFlow一个深度文档理解的开源 RAG

它为任何规模的企业提供简化的RAG工作流程，结合LLM（大型语言模型）以提供真实的问答功能，并由来自各种复杂格式数据的有根据的引用提供支持。
BBM的开源HUB·2025-06-19 08:31

理解Logits、Softmax和softmax_cross_entropy_with_logits的区别

在解决分类问题时，我们需要将模型的输出转换为概率分布，以便确定每个类别的可能性。同时，我们需要一个损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而进行模型的训练和优化。
1010n111·2025-06-19 08:00

Openstack入门体验

基础设施的交付和使用模式广义的云计算：指服务的交付和使用模式用户通过网络使用云的资源池（根据自己的需求），使用租赁的形式，按量计费和弹性伸缩模式，能快速获取资源并进行使用，管理体量小，只需要和提供商进行少量的交互即可2、云计算服务模型
大西瓜不爱告诉你姓名·2025-06-19 07:29

利用AI修复你的代码错误，轻松提升学习效率！

IntroducingCodeFixerCodeFixer是一个专为学生设计的在线服务平台，通过强大的AI模型，帮助你快速修复你的错误代码。
·2025-06-19 07:58

吉林大学软件工程章节测验 第四章 答案+解析

A、程序编码B、软件设计C、可行性研究D、需求分析解析：【考点】软件过程—原型化模型原型化思想强调构造一个简易的系统。针对的是需求不明确的情况。原型法一般只用于需求分析阶段。2.【单
kemoduoaaa·2025-06-19 07:56

UDP协议实现可靠传输方案

的零丢包架构设计文章目录UDP可靠传输实战：从ACK到QUIC的零丢包架构设计一、UDP可靠传输四大核心挑战二、可靠传输五层协议栈设计1.数据包结构设计2.混合确认机制三、拥塞控制算法深度优化1.BBR算法核心模型
双囍菜菜·2025-06-19 07:55

tp框架导出excel的时候报错：unexcepted identifier “Closure“,excepting variable

背景用的是PhpOffice/PhpSpreadsheet在本地环境下是可以正常导出excel的。但是线上就不行。
最美不过下雨天啊·2025-06-19 06:22

OpenStack入门体验

目录1.1云计算概念1.1.1什么是云计算1.1.2云计算的服务模型1.laas2.paas3.saas1.1.3OpenStack概述1.OpenStack起源2.什么是OpenStack3.OpenStack
别骂我h·2025-06-19 06:22

网络工程师知识点精讲与例题解析：物理层技术

网络工程师知识点精讲与例题解析：物理层技术一、物理层概述物理层（PhysicalLayer）是OSI参考模型的最底层（第1层），负责在通信介质（如双绞线、光纤、无线电波）上传输原始比特流。
软考和人工智能学堂·2025-06-19 06:52

93、Python掌控DevOps：文化与实践全解析

DevOps是一种文化、实践，更是一个跨功能团队协作的模型，旨在缩短开发和运维之间的循环时间，确保软件的高效交付和高质量运维。
多多的编程笔记·2025-06-19 06:50

时序数据库IoTDB特性：支持对齐时间序列功能解析

二、设备与传感器的基本数据模型时序数据库管理的核心对象是时间序列，每条时间序列代表一个传感器随时间变化的数据记录。例如，风速传感器安装在风力发电机上，采集其所在位置的风速数据，形成一条时间序列。
时序数据说·2025-06-19 06:18

使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测

importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromdeep_sort_realtime.deepsort_trackerimportDeepSort#初始化YOLOv8姿势估计模型
irisMoon06·2025-06-19 05:43

YOLOv5 改进点与优化详解

✅YOLOv5改进点与优化详解一、前言YOLOv5是由Ultralytics团队开发的目标检测模型，虽然不是原始YOLO系列的“官方版本”，但它在工业界得到了广泛应用，因其：轻量化设计；易于部署；高性能
要努力啊啊啊·2025-06-19 05:42

Django入门指南：Python全栈框架解析

Model-Template-View）模式（类似MVC），提供：全栈功能：ORM、模板引擎、路由、认证等开箱即用：自带Admin后台、缓存、国际化支持安全优先：自动防范SQL注入、XSS、CSRF等攻击2.核心组件(1)模型
晨曦543210·2025-06-19 05:11

山东大学软件学院项目实训-基于大模型的模拟面试系统-个人博客（十）

开发博客：AI面试官个性化出题MCP功能最终完善本周作为项目开发的最后冲刺阶段，我们致力于进一步增强AI面试官在个性化题目生成方面的能力。核心工作是新增和优化了一系列MCP（Multi-turnConversationProtocol）工具，旨在为AI面试官提供更丰富、更精准的用户画像和知识背景，从而生成更具针对性的面试题目。目前整个MCP工具链的结构如下：本周主要完成的MCP功能模块包括：que
TydKsx·2025-06-19 04:08

上千份简历，HR快被“面”崩了？那是你还没用AI得贤招聘官第六代AI面试官

近屿智能AI得贤招聘官第六代AI面试官，用一款国产自研的大模型AI面试系统
AI得贤招聘官·2025-06-19 04:08

山东大学软件学院项目实训-基于大模型的模拟面试系统（三）

一、本周工作内容（一）登录注册界面开发（作者：吴尤）本周的主要任务是开发模拟面试系统的登录注册界面。登录注册界面是用户接触系统的第一印象，因此需要简洁、直观且安全。以下是具体的工作内容：1.前端界面设计背景设计：为了直观展示模拟面试的性质，选择了一张面试插画作为背景，既美观又不繁杂。使用标签创建背景层，并通过backgroundImage属性设置背景图片。页面布局：利用和对页面进行划分，确保布局合
TydKsx·2025-06-19 04:08

山东大学软件学院项目实训-基于大模型的模拟面试系统-个人博客（三）

AI面试官聊天系统开发周报-技术实现与思考一、本周核心工作内容本周主要完成了AI面试官聊天系统的核心功能开发，重点实现了以下功能模块：分支式对话管理系统：完整实现了多分支对话逻辑AI消息轮询机制：优化了长文本流式接收体验文件上传与对话整合：支持简历等文件的上传解析Markdown渲染：优化AI回答的展示效果二、关键技术实现解析1.分支式对话管理系统架构设计我们采用树形结构管理对话分支，每个分支节点
TydKsx·2025-06-19 04:08

如何用一位AI面试官，撑起万人校招现场？——得贤L5级别AI面试官Agent

这是一款基于AIGC与虚拟人技术打造的L5级AI面试官Agent，由近屿智能自研多模态大模型“近屿超脑”驱动，经过四代产品迭代与11个行业落地应用打磨，实现了从千人千问到三轮智能追问、从口型对齐实时视频到精准评分与报告秒出的全面跃
AI得贤招聘官·2025-06-19 04:37

神经网络模型输入预处理与填充一致性问题

在将图像输入神经网络模型（如目标检测、分割等）前，通常需要对输入进行预处理，包括缩放、填充、归一化等。不同的填充方式会导致模型推理结果出现差异，尤其影响目标的位置、比例和空间感知。
leo0308·2025-06-19 04:07

深度学习训练难题：6大问题与实战解法

目录深度学习模型训练常见问题及解决方法引言一、梯度消失与爆炸问题描述解决方法二、过拟合问题问题表现解决方案三、学习率问题学习率影响自适应学习率四、数据不平衡处理策略过采样技术（SMOTE）：五、局部最小值陷阱解决方案六
·2025-06-19 04:35

Solon AI + MCP实战：5行代码搞定天气查询，LLM从此告别数据孤岛

此文参考自：https://www.toutiao.com/article/7505712149642117669/一、痛点直击：为什么你的AI模型会“一问三不知”？
·2025-06-19 04:34

Windows 和 Linux 系统搭建网站的选型

Windows系统搭建网站的核心形式1.IIS服务器原生支持：WindowsServer系统内置IIS（InternetInformationServices），开箱即用，支持ASP.NET、ASP、PHP
·2025-06-19 04:04

C语言基础教程（六）：指针原理与高级应用完全指南

从计算机系统角度看：内存地址：每个内存单元都有唯一地址，如同门牌号指针变量：存储内存地址的特殊变量变量存储模型：32位vs64位系统差异：32位系统：指针占4字节（最大寻址4GB）64位系统：指针占8字节
xienda·2025-06-19 04:33

搭建游戏云服务器的配置要求包括哪些条件？

一、不同类型游戏对云服务器配置要求差异巨大游戏不是单一品类，类型不同，服务器负载模型差异显著：网页游戏(
Jtti·2025-06-19 03:01

AIGC 领域下 AIGC 视频的应用场景大揭秘

文章首先介绍了AIGC视频的基本概念和技术背景，然后详细分析了其核心算法和数学模型，接着通过实际项目案例展示了AIGC视频的具体实现方式，最后总
AI天才研究院·2025-06-19 02:25

python下的ORM和SQLALchemy框架

关系模型和python对象之间的映射table=>class,表映射为类row=>object,行映射为实例column=>property,字段映射为属性2.SQLALchemySQLALchemy是一个
莫问收获，但问耕耘·2025-06-19 02:24

FP16 混合精度在移动端 NPU 上的支持与性能压榨路径：架构差异 × 模型兼容 × 工程落地全解析

FP16混合精度在移动端NPU上的支持与性能压榨路径：架构差异×模型兼容×工程落地全解析关键词FP16、混合精度、移动端NPU、国产芯片、TensorFlowLite、NNAPI、模型压缩、图优化、精度漂移
观熵·2025-06-19 02:22

python已知横版求竖版_python word 横版 word横版怎么设置

php中也有一些相应的方法，但在python中将web/html内容生成world文档的方法是很少的。其中最不好解决的就是如何将使用js代
weixin_39541750·2025-06-19 02:21

网络安全攻防演习安全保障解决方案

网络安全攻防演习安全保障解决方案目录1、概述1.1背景1.2目标1.3基本原则1.4参考依据2、保障范围3、整体思路及流程3.1整体保障思路3.2整体流程框架3.3实战演习防守模型4、备战阶段保障方案4.1
鹿鸣天涯·2025-06-19 01:19

Visual Studio的智能进化：开启高效编程新时代

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：VisualStudio的智能进化：开启高效编程新时代在当今快速发展的科技领域，编程工具的智能化和便捷性已成为开发者追求的核心目标
inscode_065·2025-06-19 01:16

Visual Studio 的智能化革命：开启高效编程新时代

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：VisualStudio的智能化革命：开启高效编程新时代在当今快速发展的科技时代，编程工具的智能化和便捷性已经成为开发者们追求的目标
inscode_073·2025-06-19 01:16

VisualStudio的智能革命：AI赋能编程新时代

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDEVisualStudio的智能革命：AI赋能编程新时代在当今快速发展的科技领域，编程工具的智能化已经成为不可阻挡的趋势。
inscode_100·2025-06-19 01:16

Visual Studio 的智能进化：新时代编程利器

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：VisualStudio的智能进化：新时代编程利器随着信息技术的飞速发展，编程工具也在不断革新。
inscode_062·2025-06-19 01:46

Visual Studio 的智能化未来：开启高效编程新时代

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：VisualStudio的智能化未来：开启高效编程新时代随着科技的飞速发展，编程工具也在不断创新和进化。
inscode_027·2025-06-19 01:16

Visual Studio Code 的未来：智能化编程新时代

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：VisualStudioCode的未来：智能化编程新时代引言随着科技的飞速发展，编程工具也在不断进化。
inscode_030·2025-06-19 01:16

RGB颜色模式

色彩模式下的颜色通道颜色通道的作用三、颜色表示方法RGB模式的表示方法1.RGB函数表示2.RGBA函数表示（含透明度）3.十六进制颜色代码4.HEXA格式（含透明度）5.HSL/HSLA表示（另一种色彩模型
CSDN_RTKLIB·2025-06-19 01:44

生产级模型部署实战：TensorFlow Serving与Docker深度整合指南（十五）

一、生产部署的核心挑战与解决方案1.1生产环境的严苛要求在机器学习工程化实践中，模型部署是将算法能力转化为业务价值的关键步骤。
WHCIS·2025-06-19 01:13

什么是 tensorflow ？解决了什么问题？为什么需要它？没有它会出现什么问题？

它最初是为了满足Google内部的研究需求而开发的，现在已成为全球开发者构建和部署机器学习模型的重要工具。解决了什么问题？
微信公众号：AI创造财富·2025-06-19 01:43

基于Docker-compose搭建TensorFlow

0.写在前面说道算法，大家一定好奇算法模型是怎么运行的。正如我们布置其他的应用程序一样，算法的模型搭建也是依赖一个运行环境。刚好最近的工作内容涉及到这块内容，因此写下这个博客和大家分享分享。
绝域时空·2025-06-19 01:41

提示工程高级协议框架深度分析

引言：提示工程的演进、挑战与高级协议的必然性大型语言模型（LLM）的兴起标志着人工智能领域进入了一个全新的时代。这些模型以其强大的文本生成、理解和推理能力，正在深刻改变人机交互的方式和自动化水平。
由数入道·2025-06-19 00:41

DOM ProcessingInst: 理解与优化DOM操作的关键

DOMProcessingInst:理解与优化DOM操作的关键引言在Web开发中，文档对象模型（DOM）是构建动态网页的基础。
沐知全栈开发·2025-06-19 00:08

Python实例题：股票数据分析与预测系统

Python实例题题目股票数据分析与预测系统问题描述开发一个股票数据分析系统，实现以下功能：从公开API获取股票历史数据对数据进行清洗和特征工程实现技术指标计算（如MA、MACD、KDJ等）构建机器学习模型预测股价走势可视化展示分析结果提供交易策略建议解题思路使用
狐凄·2025-06-19 00:07

文献解读-病理影像多模态模型预测乳腺癌新辅助化疗的病理完全反应

期刊：ScienceAdvances影响因子：11.7，中科院1区Top发表时间：2025年4月30日概要：首都医科大学宣武医院放射科卢洁教授团队近日（2025年5月）在中科院1区top期刊《SciAdv》（IF=11.7）上发表研究“Amultimodalandfullyautomatedsystemforpredictionofpathologicalcompleteresponsetoneo
今天也不想动·2025-06-19 00:37

AI刘强东007带货，背后大模型也就10亿参数，京东：我家数字人平均水平

一周时间里，四场刘强东数字人连播，可谓出师大捷——据公开的“战报”，其首秀不到1小时，直播间观看量超2000万，带货GMV超5000万。难怪网上冲浪的时候，有人评价道，AI东哥真的是“数字人带货的天花板”了。京东创始人刘强东啊，他昨天又加班了。准确来说，是他的AI数字人形象“采销东哥”，昨晚开启了自己生涯第四场直播。这次东哥干的是图书采销工作。与上两次直播不同，这一回直播间不仅有了数字人助理，还有
凭空起惊雷·2025-06-19 00:35
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