本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.ldbm.cn/p/441092.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程新知网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！相关文章
Centos安装配置Gitea(Ubuntu等系统也可参考)
准备工作
安装好宝塔面板，再进入宝塔面板安装好MySQL，添加配置一个MySQL数据库gitea，用户名和密码也为gitea （也可用命令行做相关操作，自行搜索教程）
通过终端下载安装git，添加普通用户git&a…
Reflection 70B如何革新语言模型的准确性与推理能力
在开源人工智能模型领域，HyperWrite 公司开发的 Reflection 70B 模型以其创新的“反射”机制成为新的重量级竞争者。这一模型旨在解决大型语言模型常见的“幻觉”问题，即生成不准确或虚构的信息。Reflection 70B 通过在提供最终响应之前评估和纠正自己的…
【人工智能学习笔记】4_4 深度学习基础之生成对抗网络
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）
一种深度学习模型，通过判别模型（Discriminative Model）和生成模型（Generative Model）的相互博弈学习，生成接近真实数据的数据分…
4 模拟——54. 螺旋矩阵 ★★
4 模拟
54. 螺旋矩阵 ★★
给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。
示例1： 输入：matrix [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5] 示例 2： 输入…
HC-SR04超声波传感器详解（STM32）
目录
一、介绍
二、传感器原理
1.原理图
2.引脚描述
3.工作原理介绍
三、程序设计
main.c文件
ultrasonic.h文件
ultrasonic.c文件
四、实验效果
五、资料获取
项目分享 一、介绍 HC-SR04超声波传感器是通过发送和接收超声波，利用时间差和声音传播速度…
自然语言处理系列六十三》神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 自然语言处理系列六十三神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算…
Kafka原理剖析之「Topic创建」
一、前言
Kafka提供了高性能的读写，而这些读写操作均是操作在Topic上的，Topic的创建就尤为关键，其中涉及分区分配策略、状态流转等，而Topic的新建语句非常简单
bash kafka-topics.sh \
--bootstrap-server localhost:9092 \ // …
Eclipse WEB项目在IDEA中使用
bolg前景
发现很多老邓教学喜欢用eclipse来作为javaweb课程的编译软件，但是我相信有很大一部分人都跟我一样喜欢用IDEA这款编译软件的，同时我发现很多文章都无法确确实实的解决“Eclipse WEB项目在IDEA中使用”这一问题，所以专门写了这篇文章…
安卓玩机工具-----ADB方式的刷机玩机工具“秋之盒”’ 测试各项功能预览
秋之盒 安卓玩机工具-秋之盒是一款ADB刷机工具箱，基于谷歌ADB的一款绿色安装，具备了海量扩展模块,支持ADB刷机救砖、一键激活黑域、adb指令修复等功能，是一款开源、免费、易用的手机刷机工具！ 并且是一款开源、免费、易用的图形化…
基于SpringBoot+Vue的房屋租赁管理系统
作者：计算机学姐 开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、小程序等，“文末源码”。 专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码 系统展示
【2025最新】基于JavaSpringBootVueMySQL的房屋租赁…
Android相关线程基础
线程基础
进程与线程
进程:可以被看做是程序的实体, 是系统进行资源分配和调度的基本单位.
线程:是操作系统调度的最小单元, 也叫轻量级进程
使用多线程的优点
可以减少程序的响应时间。如果某个操作很耗时, 能够避免陷入长时间的等待, 从而有着更好的交互性.
线程较之进…
基于Spring搭建SpringMvc框架
SpringMvc Spring MVC 是 Spring 框架的一部分，它是一个设计用来构建 web 应用的框架。Spring MVC 实现了 Model-View-Controller（MVC）设计模式，帮助开发者将业务逻辑、用户界面以及输入处理等职责分离，从而提高代码的…
ES6标准---【四】【学习ES6标准看这一篇就够了！！！】
目录
ES6以往文章
rest参数
注意事项
函数的name属性
函数参数的尾逗号
Function.prototype.toString()
catch命令的参数省略
尾调用优化
什么是尾调用？
尾调用优化
尾递归
递归函数的改写 方法一：
方法二：
ES6以往文章
ES6标…
即插即用篇 | YOLOv8 引入并行的分块注意力 | 北京大学 2024 | 微小目标
本改进已同步到YOLO-Magic框架！ 摘要：红外小目标检测是一项重要的计算机视觉任务，涉及在红外图像中识别和定位通常仅包含少量像素的微小目标。然而，由于目标体积小且红外图像背景通常复杂，这一任务面临诸多挑战。本文提出了一种深度学习方法，HCF-Net，通过多个实用模块显…
CNSS Recruit 2024 Web方向 题解WriteUp
文章首发于【先知社区】：https://xz.aliyun.com/t/15586
babyHTTP 开题，Http传参问题 GET：
?CNSShackersPOST：
webfunCookie：
admintruePHPinfo 开题 根据题目描述，猜测phpinfo.php文件有东西。
phpinfo…
【VUE】pinia持久化存储
前言：状态持久化存储的意义在于它能够确保用户在与应用程序交互时，其操作状态、用户偏好、应用数据等关键信息在页面刷新、浏览器关闭或重新启动后依然得以保留，从而提供连贯、无缝的用户体验，避免因状态丢失导致的不便和重复操作…
Matlab程序练习
Part1
1.求 [100,999] 之间能被 21整除的数的个数。
程序：
主文件：main.m
clear;
start_num 100;
end_num 999;
div_num 21;
res div(start_num,end_num,div_num);
fprintf("[%d,%d]之间能被%d整除的数的个数为%d个\n",start_num,end_…
对抗性EM用于变分深度学习：在低剂量PET和低剂量CT中的半监督图像质量增强应用|文献速递--Transformer架构在医学影像分析中的应用
Title
题目
Adversarial EM for variational deep learning: Application to semi-supervised image quality enhancement in low-dose PET and low-dose CT
对抗性EM用于变分深度学习：在低剂量PET和低剂量CT中的半监督图像质量增强应用 01
文献速递介绍
医学影…
appium历史版本地址链接
appium / Appium.app / Downloads — Bitbucket
ios的appium界面图
链接: https://pan.baidu.com/s/1i8BRaZgQA3ImLUhKZjfhiA 提取码: 5c8b