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我的机器学习学习之路
学习python的初衷
• hi，今天给朋友们分享一下我是怎么从0基础开始学习机器学习的。
• 我是2023年9月开始下定决心要学python的，目的有两个，一是为了提升自己的技能和价值，二是将所学的知识应用到工作中去，提升工作…
【Matlab】-- 基于MATLAB的飞蛾扑火算法与反向传播算法的混凝土强度预测
文章目录 文章目录 01 内容概要02 MFO-BP模型03 部分代码04 运行结果05 参考文献06 代码下载 01 内容概要
本资料介绍了一种基于飞蛾扑火算法（Moth Flame Optimization, MFO）与反向传播算法（Backpropagation, BP）的混凝土强度预…
车载以太网网络测试-24【SOME/IP概述】
目录 1 摘要2 车载SOME/IP 概述2.1发展背景以及应用2.1.1车载 SOME/IP 背景2.1.2 车载 SOME/IP 应用场景 2.3 什么是SOME/IP2.3.1 SOME/IP定义2.3.2 SOME/IP在协议栈中的位置 3 SOA是什么4 SOME/IP主要功能5 SOME/IP标准 1 摘要
本文主要介绍SOME/IP的背景以及在车载行业的发展…
Linux中逻辑卷的使用、扩容与磁盘配额
目录 一.逻辑卷概述
1.普通分区的优缺点
2.逻辑卷的优点
3.逻辑卷概述
二.逻辑卷的创建
1.逻辑卷相关命令
2.创建步骤
三.逻辑卷的扩容
1.扩容步骤
四.磁盘配额
1.概念及注意点
2.使用条件
3.相关命令 一.逻辑卷概述
1.普通分区的优缺点
普通分区优点：…
QSettings用法实战（相机配置文件的写入和读取）
很多情况，在做项目开发的时候，将参数独立出来是比较好的方法 例如：相机的曝光次数、曝光时长等参数，独立成ini文件，用户可以在外面修改即可生效，无需在动代码重新编译等工作 QSettings便可以实现该功能
内…
《Mycat核心技术》第21章：高可用负载均衡集群的实现（HAProxy + Keepalived + Mycat）
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淘宝客户端动态化页面搭建
在手机淘宝等高频更新的业务场景中，UI页面的动态化和快速交付成为技术团队面临的重要挑战。本文围绕“客户端动态化页面搭建”这一主题，深入探讨了如何通过抽象框架设计解决高动态化页面的快速构建问题。文章详细介绍了框架的核心模块（如Data…
视频编码器的抉择：x264、x265、libaom、vvenc 对比测试实验
264、x265、libaom、vvenc 对比测试实验
测试机器配置：Apple M1 Pro -16G编码器版本（选择自己编译）：所有源码都是当前最新更新的状态，此外各类编码具体的编译过程可参考我的相关系列博客。
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【ISP】HDR算法
问题：对于高动态场景，相机sensor表示范围有限，容易出现过曝问题。 方法：
1. Burst Photography
HDR 使用 burst photography 方法，利用N帧欠曝帧（同gain低shutter）融合成一张正常曝光图像&…
游戏引擎学习第191天
回顾并制定今天的计划
最近几天，我们有一些偏离了原计划的方向，主要是开始了一些调试代码的工作。最初我们计划进行一些调试功能的添加，但是随着工作的深入，我们开始清理和整理调试界面的呈现方式，以便能够做一些更复…
26考研——排序_插入排序（8）
408答疑 文章目录 二、插入排序基本概念插入排序方法直接插入排序算法描述示例性能分析 折半插入排序改进点算法步骤性能分析 希尔排序相关概念示例分析希尔排序的效率效率分析空间复杂度时间复杂度 九、参考资料鲍鱼科技课件26王道考研书 二、插入排序
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定义&#x…
STM32F103_LL库+寄存器学习笔记03 - GPIO设置输入模式，并轮询GPIO的电平状态
《STM32F103_LL库寄存器学习笔记02 - 开启SysTick（滴答定时器）》中断上一章节完成SysTick中断。接着，开始梳理大家肯定逃不过的外设GPIO。 首先，先梳理一下LL库怎样去设置GPIO的模式，读取GPIO的电平的状态。
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蓝桥杯 - 中等 - 绝美宋词
介绍
“今宵酒醒何处，杨柳岸晓风残月”，“蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”，“试问闲愁都几许？一川烟草，满城风絮，梅子黄时雨” ......
宋词可谓是古代文学桂冠上一颗璀璨的明珠，本题…
【算法手记8】NC95 数组中的最长连续子序列 字母收集
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【区块链安全 | 第六篇】NFT概念详解
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Unity 编辑器中动画分割/创建动画剪辑
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Warm-Flow过去、现在和未来都不会有商业版
Warm-Flow过去、现在和未来都不会有商业版 Warm-Flow从24年2月加入Dromara开源社区，也正是由于加入他，Warm-Flow才等到更多人的关注和帮助。 同时吸引了不少贡献者，有的也成为了Warm-Flow的成员。 因此为了回馈大家，也是为了War…
大模型学习：从零到一实现一个BERT微调
目录
一、准备阶段
1.导入模块
2.指定使用的是GPU还是CPU
3.加载数据集
二、对数据添加词元和分词
1.根据BERT的预训练，我们要将一个句子的句头添加[CLS]句尾添加[SEP]
2.激活BERT词元分析器
3.填充句子为固定长度
代码解释：
三、数据处理
1.…