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今天清理电脑，发现显示电脑温度六十多，吓我一跳，以为电脑出了什么问题，查了下电脑温度的科普，是属于正常范围内，记录下。 对于CPU，其温度通常在45度到65度之间，但在高负载任务，如玩大型游戏时，温度可能会升高至70度甚至更高。 对于显卡，其正常工作温度范围较宽，从50度到70度，但在高负载下可达到 阅读全文
posted @ 2024-04-17 14:52
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第一次遇见这个问题，查了下，根据ai智能提示总结下。 报错解释： 这个错误通常表示在Windows操作系统中，在安装或运行软件时，与Windows Management Instrumentation (WMI) 服务交互时出现问题。SwbemLocator是一个COM对象，用于连接到WMI服务，进 阅读全文
posted @ 2024-04-17 10:01
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45313952/article/details/114875545 b ? x : y ① 单个使用例： public static void main(String[] args) { int a = 2; int b = 3; 阅读全文
posted @ 2024-04-17 00:34
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return new double[]{celsius+ 273.15,celsius * 1.80 + 32.00}; 阅读全文
posted @ 2024-04-17 00:22
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查了下资料，才发现软著的用处挺广，即使不是计算机专业的也可以做软著。 很多大学生在校期间也在做，还可以用来保研。 很多研究生毕业条件里也有软著这项。 公司也需要软著申请高新企业，还有政策优惠。 app上架，必须要软著。 软著是需要3000行代码的。不足3000行代码，需要提交所有的代码。超过3000 阅读全文
posted @ 2024-04-16 22:55
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1、插入-对象 点击浏览，选中word文件。 选中显示为图标，可以点更改图标，更改图标的名称与图片。 2、右击word图标-设置对象格式，选择颜色与线条，颜色选择无线条颜色。 阅读全文
posted @ 2024-04-14 10:50
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原文链接：https://blog.csdn.net/hzqgangtiexia/article/details/80509211 学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。学习率越小，损失梯度 阅读全文
posted @ 2024-04-11 23:44
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以下为ai生成： 正则化项是机器学习中用于控制模型复杂度的一种技术，它通过向损失函数添加额外的惩罚项来实现这一目的。这样做的主要好处是防止模型过拟合训练数据，从而帮助模型更好地泛化到未见过的数据。正则化项的作用是通过对模型参数进行惩罚，鼓励模型选择更简单的解决方案，例如通过限制参数的大小或稀疏性。 阅读全文
posted @ 2024-04-11 23:37
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43972154/article/details/120199833 1. BN层的作用BN层使得神经网络能够设定较高的初始学习率，加速模型收敛过程；将数据进行归一化处理，即在网络的每一层输入的时候，插入了一个归一化层，然后再进入网 阅读全文
posted @ 2024-04-11 23:28
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_52963585/article/details/124903050 在实际的试验中发现，随着卷积层和池化层的叠加，不但没有出现学习效果越来越好的情况，反而两种问题： 梯度消失和梯度爆炸梯度消失：若每一层的误差梯度小于1，反向传播时 阅读全文
posted @ 2024-04-11 23:11
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