首页
建站知识
建站知识
/
2025/2/1 13:27:11
http://www.lsln.cn/Qxrii6b1.shtml
相关文章
吴恩达深度学习——有效运作神经网络
内容来自https://www.bilibili.com/video/BV1FT4y1E74V,仅为本人学习所用。 文章目录 训练集、验证集、测试集偏差、方差正则化正则化参数为什么正则化可以减少过拟合Dropout正则化Inverted Dropout其他的正则化方法数据增广Early stopping 归一化梯度消失与梯度爆…
阅读更多...
使用vhd虚拟磁盘安装两个win10系统
使用vhd虚拟磁盘安装两个win10系统 前言vhd虚拟磁盘技术简介准备工具开始动手实践1.winX选择磁盘管理2.选择“操作”--“创建VHD”3.自定义一个位置,输入虚拟磁盘大小4.右键初始化磁盘5.选择GPT分区表格式6.右键新建简单卷7.给卷起个名字,用于区分8.打开…
阅读更多...
nodejs:express + js-mdict 网页查询英汉词典
向 DeepSeek R1 提问: 我想写一个Web 前端网页,后台用 nodejs js-mdict, 实现在线查询英语单词 1. 项目结构 首先,创建一个项目目录,结构如下: mydict-app/ ├── public/ │ ├── index.html │ ├── st…
阅读更多...
Contrastive Imitation Learning
机器人模仿学习中对比解码的一致性采样 摘要 本文中,我们在机器人应用的对比模仿学习中,利用一致性采样来挖掘演示质量中的样本间关系。通过在排序后的演示对比解码过程中,引入相邻样本间的一致性机制,我们旨在改进用于机器人学习…
阅读更多...
28. 【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务】--简易报表--报表定时器与报表数据修正
这篇文章是《.NET 8 实战–孢子记账–从单体到微服务》系列专栏的《单体应用》专栏的最后一片和开发有关的文章。在这片文章中我们一起来实现一个数据统计的功能:报表数据汇总。这个功能为用户查看月度、年度、季度报表提供数据支持。 一、需求 数据统计方面&…
阅读更多...
晴,初三,年已过
既然直播如此影响情绪,为什么还要直播?因为无聊?明明那么多事情可以打发时间。 真不想懂。 今日初三,昨天晚上小舅家聚,今天大舅家聚,计划明天小姨妈家聚。 今晚喝了点大舅哥哥泡的白葡萄酒,…
阅读更多...
gcc和g++的区别以及明明函数有定义为何链接找不到
初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客 我的github:codetoys,所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。 这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C的,可以在任何平台上使用。 源码指引:github源…
阅读更多...
VirtualBox:跨磁盘导入已存的vdi磁盘文件顺便测试冷迁移
目录 1.背景 2.目的 3.步骤 3.1 安装在移动硬盘上 3.2.接管现有主机磁盘上的虚拟机 3.3接管迁移到移动硬盘的虚拟机 4. 结论 1.背景 电脑重新做了系统,然后找不到virtualbox的启动程序了,另外电脑磁盘由于存储了其他文件已经爆红,无法…
阅读更多...
git:恢复纯版本库
初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客 我的github:codetoys,所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。 这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C的,可以在任何平台上使用。 源码指引:github源…
阅读更多...
Java内存模型 volatile 线程安全
专栏系列文章地址:https://blog.csdn.net/qq_26437925/article/details/145290162 本文目标: 认识JMM认识volatile关键字:可见性和顺序性理解线程安全的概念 目录 Java内存模型可见性例子和volatilevolatile如何保证可见性原子性与单例模式…
阅读更多...
愿景:做机器视觉行业的颠覆者
一个愿景,两个阶段,细分制胜。 一个愿景:做机器视觉行业的颠覆者。 我给自己创业,立一个大的愿景:做机器视觉行业的颠覆者。 两个阶段:无监督-大模型 分两个阶段实现愿景: 第一个阶段&#x…
阅读更多...
使用Pygame制作“动态烟花”
1. 前言 在一些简单的图形工具(例如 turtle)里,我们可以用静态绘制来模拟“烟花”形状,但这往往缺少逼真的运动轨迹和爆炸粒子的效果。本篇文章将使用 Pygame 这个 2D 游戏开发框架来实现烟花从地面升空到空中散落的一套简易动画…
阅读更多...
C# 数组和列表的基本知识及 LINQ 查询
数组和列表的基本知识及 LINQ 查询 一、基本知识二、引用命名空间声明三、数组3.1、一维数组3.2、二维数组3.3、不规则数组 Jagged Array 四、列表 List4.1、一维列表4.2、二维列表 五、数组和列表使用 LINQ的操作和运算5.1、一维 LIST 删除所有含 double.NaN 的行5.2、一维 LI…
阅读更多...
qt-Quick3D笔记之官方例程Runtimeloader Example运行笔记
qt-Quick3D笔记之官方例程Runtimeloader Example运行笔记 文章目录 qt-Quick3D笔记之官方例程Runtimeloader Example运行笔记1.例程运行效果2.例程缩略图3.项目文件列表4.main.qml5.main.cpp6.CMakeLists.txt 1.例程运行效果 运行该项目需要自己准备一个模型文件 2.例程缩略图…
阅读更多...
Redis|前言
文章目录 什么是 Redis?Redis 主流功能与应用 什么是 Redis? Redis,Remote Dictionary Server(远程字典服务器)。Redis 是完全开源的,使用 ANSIC 语言编写,遵守 BSD 协议,是一个高性…
阅读更多...
前端js高级25.1.30
原型:函数的组成结构 通过这个图我们需要知道。 假设我们创建了一个Foo函数。 规则:Function.protoType是函数显示原型。__proto__是隐式对象。 Function、Object、Foo函数的__proto__指向了Function.protoType说明。这三个都依托function函数来创建。…
阅读更多...
对比category_encoders库和sklearn库中的OrdinalEncoder
OrdinalEncoder 是用来对数据中的分类特征进行编码、转换为整数标签的函数。 category_encoders库 from category_encoders import OrdinalEncoder 安装:pip install category_encoders --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn(记得关闭代理&#x…
阅读更多...
自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)
词嵌入(Word Embedding)是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术,使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息,使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。 📌 常见词嵌入方法 基于矩阵分解的方…
阅读更多...
解锁豆瓣高清海报(一) 深度爬虫与requests进阶之路
前瞻 PosterBandit 这个脚本能够根据用户指定的日期,爬取你看过的影视最高清的海报,然后使用 PixelWeaver.py 自动拼接成指定大小的长图。 你是否发现直接从豆瓣爬取下来的海报清晰度很低? 使用 .pic .nbg img CSS 选择器,在 我…
阅读更多...
玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型
系列文章目录 玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型 玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型 玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型 玩转大语言模型——使用GraphRAGOllama构建知识图谱 玩转大语言模型——完美解决Gra…
阅读更多...
推荐文章
苏翊鸣肩膀受伤正处于恢复阶段 伤病困扰影响表现
急性呼吸道感染高发,多地儿科迎来就诊高峰
老人1万3买的金手镯只有8克?周六福回应
管晨辰已停更2周 账号出现大量不友好评论
退役老兵向军营武器装备深情告别 泪洒军营告别战友
最高检公安部督办8起电诈案 严打跨境诈骗犯罪
【C++类和对象(中)】—— 我与C++的不解之缘(四)
GD32固件库自己编写的modbus通信程序跳坑过程
C++——list列表容器经典案例——手机按销量降序排列,若销量相同则按价格降序排列
【思维导图】mysql-事务
AI-System 学习
CPU、GPU、NPU
基于Scrapy框架采集豆瓣电影Top250的详细数据
RK3568使用QT操作LED灯
什么是 AI 代理?