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LabVIEW化工实验室设备故障实时监测
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六大基础深度神经网络之CNN
左侧是传统卷积网络输入的是一列像素点，右侧是卷积神经网络，输入的是具有长宽通道数的原始图像 下图为整体架构。卷积层可以认为提取特征，池化层是压缩特征。全连接层是把图像展平然后计算10个类别的概率值 给出一张图像不同区域的特征不同&a…
imgproxy图像处理的高效与安全
摘要
imgproxy作为一个高效且安全的独立服务器，为图像处理提供了全新的解决方案。它不仅简化了图像调整和转换的过程，还极大地提升了处理速度，确保了整个流程的安全性。通过集成imgproxy，用户可以轻松优化网页上的图像，提高加载速度，改善用户体验。本文将深入探讨imgpro…
基于TCP的Qt网络通信
基于TCP的Qt网络通信 在标准C没有提供专门用于套接字通信的类，所以只能使用操作系统提供的基于C的API函数，但是Qt就不一样了，它是C的一个框架并且里边提供了用于套接字通信的类（TCP、UDP）这样就使得我们的操作变得更加…
基于Svelte 5的体检查询系统前端设计与实现探究
一、引言
1.1 研究背景与意义
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无需训练！多提示视频生成最新SOTA！港中文腾讯等发布DiTCtrl：基于MM-DiT架构
文章链接：https://arxiv.org/pdf/2412.18597 项目链接：https://github.com/TencentARC/DiTCtrl 亮点直击 DiTCtrl，这是一种基于MM-DiT架构的、首次无需调优的多提示视频生成方法。本文的方法结合了新颖的KV共享机制和隐混合策略，使…
【通信网络】二层基础：03 二层转发基础
1. 二层转发概述
数据链路层，位于OSI模型中的第二层，所以称之为二层。本文我们讨论的转发过程，就是在数据链路层上的转发过程，即二层转发。
1.1 MAC地址
为了唯一的表示一台网络设备，网络设备都有自己的MAC地址。IE…
LLM 应在时间序列和语言交叉领域的其他任务应用
Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting? OneFitsAll、Time - LLM、LLaTA
“Are Language Models Actually Useful for Time Series Forecasting?” 探讨了语言模型在时间序列预测中的应用效果。研究通过对三种基于 LLM 的预测方法进行消融实验，…
进军AI大模型-环境配置
语言环境配置
合法上网工具：
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torch.nn.GRU介绍
torch.nn.GRU 是 PyTorch 提供的一种循环神经网络（RNN）模块，与 LSTM 类似，但结构更简单。GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）通过较少的门控机制减少了计算复杂度，同时仍能有效解决标准 RNN 中的梯度消失问题。 GRU 的核心机制
GRU 的门控机制包括两个门：更新门…
OAuth AccessToken 刷新最佳实践：基于分布式锁的多用户请求恢复方案
背景与挑战
实际场景
想象一下这个场景：你的系统正在服务数千名用户，突然 AccessToken 过期了。多个用户的请求同时涌入，每个请求都在尝试刷新 Token。这时，你的系统可能会面临：
多个服务实例同时刷新 Token用户请求…
Three.js 字体
在 Three.js 中，我们可以通过 FontLoader 加载字体，并结合 TextGeometry 创建 3D 文本。加载字体是因为字体文件包含了字体的几何信息，例如字体的形状、大小、粗细等，而 TextGeometry 则是根据字体信息生成 3D 文本的几何体。
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4.微服务灰度发布落地实践(消息队列增强)
前言
消息队列是一种用于在应用程序的不同组件或系统之间传递消息的通信机制。它通过将消息存储在一个队列中，确保消息能够可靠地从发送方传递到接收方，即使发送方和接收方不同时在线或处理能力不同。消息队列在现代分布式系统、微服务架构以及异步处理…
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【动态规划篇】穿越算法迷雾：约瑟夫环问题的奇幻密码
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作者：计算机学姐 开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、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、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码 精品专栏：…
探索贝叶斯魔法和误差的秘密
引言
今天我们要一起学习两个神秘的魔法概念：贝叶斯魔法和误差的秘密。这些概念听起来可能有点复杂，但别担心，我会用最简单的方式来解释它们。
一、贝叶斯魔法
贝叶斯魔法是一种预测的魔法，它帮助我们理解在不确定的情况下事情…
