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2025年11月20日

摘要: Python系列Bug修复PyCharm控制台pip install报错:如何解决 pip install -r requirements.txt 子目录可编辑安装缺少 pyproject.toml 问题摘要在日常使用 PyCharm 进行 Python 开发时,我们经常会在执行 pip insta 阅读全文
posted @ 2025-11-20 21:14 jzssuanfa 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 从零部署自维护版 Uptime Kuma:Node.js + PM2 + Nginx 全链路实战指南1. 引言:为什么选择“非 Docker”部署?Uptime Kuma 是一款开源、美观、功能强大的站点监控工具,广受开发者喜爱。官方推荐使用 Docker 部署,简单快捷。但如果你:对源码进行了深度 阅读全文
posted @ 2025-11-20 20:35 jzssuanfa 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 计算机视觉的未来:从图像识别到场景理解的跨越在人工智能的浪潮中,计算机视觉已然成为最具变革性的技术之一。过去十年,我们见证了它在图像识别任务上取得的惊人成就,从精准的面部识别到复杂的物体检测,机器的“眼睛”变得前所未有的锐利。然而,这仅仅是旅程的起点。计算机视觉的未来,正朝着一个更具深度和广度的方向 阅读全文
posted @ 2025-11-20 20:11 jzssuanfa 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: Deepseek这项工作终于填补了长期以来只能纯文本输入的空白!摘要给出了几个重要信息这是一篇探究视觉二维映射(optical 2D mapping)实现长上下文压缩的可行性的文章。这个模型不怕高分辨率的输入。当视觉图像压缩比很高的情况下,识别的精度依然很高。模型推理速度快,单张 A100-40G 阅读全文
posted @ 2025-11-20 19:31 jzssuanfa 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 【图像超分】论文复现:轻量化超分 | SPAN的Pytorch源码复现,跑通源码进行训练、测试前言论文题目:Swift Parameter-free Attention Network for Efficient Super-Resolution论文地址:https://arxiv.org/abs/ 阅读全文
posted @ 2025-11-20 19:14 jzssuanfa 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: url: /posts/79c590fbd87ece535b11a71c9667884f/ title: 子查询总拖慢查询?把它变成连接就能解决? date: 2025-10-21T03:54:12+08:00 lastmod: 2025-10-21T03:54:12+08:00 author: c 阅读全文
posted @ 2025-11-20 18:36 jzssuanfa 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 目录摘要Abstract一、在一个单层中的前向传播1、前向传播的一般实现二、神经网络如何高效搭建总结摘要继续承接上周吴恩达老师的机器学习课程,首要学习的是在一个单层中我们如何实现前向传播,并且要理解神经网络是如何高效实现的AbstractContinuing from Professor Andre 阅读全文
posted @ 2025-11-20 18:12 jzssuanfa 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 2.3 交换排序基本思想:所谓交换,就是根据序列中两个记录键值的⽐较结果来对换这两个记录在序列中的位置,交换排序的特点是:将键值较⼤的记录向序列的尾部移动,键值较⼩的记录向序列的前部移动。2.3.1 冒泡排序 /** * 冒泡排序: * 时间复杂度:O(N^2) * 加上优化之后,最好情况下-》O( 阅读全文
posted @ 2025-11-20 17:46 jzssuanfa 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 硬件设备:N1盒子(星瞳科技)操作系统:CasaOS/iStoreOS/OpenWRT操作系统支持:支持Linux发行版(如Debian、Ubuntu变种)兼容ARM架构,适合轻量级服务器部署软件介绍N1盒子是迷你型高性能开发板,可轻松变身个人云盘、游戏服务器或智能家居中枢。搭配iStoreOS系统 阅读全文
posted @ 2025-11-20 17:22 jzssuanfa 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
 
摘要: 学习框架、算法和模型的关系在训练数据上很完美,在没见过的数据上表现很差的现象,叫做过拟合在没见过的数据上的表现能力叫做泛化能力过拟合可能缘于,模型太复杂了,把噪声何随机波动也学会了,该时候就需要简化模型复杂度,与之相对的是增加模型训练数据的量十分类为例学习:(神经元之间是 权重、相乘、相加)最后有1 阅读全文
posted @ 2025-11-20 16:42 jzssuanfa 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
 
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