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u_16213696 頭像

mob64ca14133dc6 - linux vi查詢daemonize

linux vi常用命令大全 一.説明 以下的例子中 xxx 表示在命令模式下輸入 xxx 並回車 以下的例子中 :xxx 表示在擴展模式下輸入 xxx 並回車 小括號中的命令表示相關命令 在編輯模式或可視模式下輸入的命令會另外註明 二.linux vi常用命令 linux vi常用命令1 查找 /xxx(

機器學習 , 字符串 , linux vi刪除命令 , Linux , 人工智能 , linux vi查詢daemonize , 常用命令

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u_16099179 頭像

互聯網小墨風 - linux的ubuntu安裝activemq

前言也不準備介紹Linux是什麼，為什麼要安裝ubuntu？相信你能夠看到這篇文章也知道自己想要做什麼。 一，準備工具1.VMwareWorkstation虛擬機下載地址：https://my.vmware.com/cn/web/vmware/details?downloadGroup=WKST-1007-WINproductId=362rPId=8491 2.ubu

機器學習 , ip , 自動更新 , 人工智能 , Ubuntu

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invalidnull 頭像

註銷 - 程序處理中 Exceptions 和 Messages 的區別和各自的使用場合

在計算機軟件工程中，異常處理（exceptions）和消息傳遞（messages）是兩種常見的處理錯誤情況的方式。它們各自有着不同的特點和適用場合，下面將對它們進行詳細介紹，並通過實例來説明它們的應用。 異常處理（exceptions）： 異常處理是一種在程序執行過程中，出現錯誤時跳出正常流程，進入專門的錯誤處理流程的機制。在許多編程語言中，異常通常由系統或開發者定義，並在代碼中觸發。異常可以捕獲

機器學習 , 人工智能 , 計算機科學 , 計算機網絡 , 計算機

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yekai_620f63e12c172 頭像

葉開 - 隱語可信數據空間MOOC第46講筆記：密態計算技術在車險行業的應用及前景

筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 📘 8.8 密態計算技術在車險行業的應用及前景 主講人：馬美鑫 | 華泰保險經紀有限公司互聯網與創新事業部 總經理 一、法律法規對數據安全的要求 1. 《數據安全法》與《個人信息保護法》 要求

機器學習 , 教程 , 知識 , 人工智能

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qingfouai 頭像

青否Ai - AI員工時代：90%職場人必須面對的重構與新生-青否ai超級員工！

AI超級個體：被重塑的職場邊界 "過去兩年，我們見證了一個反常現象：全球頂尖企業每季度裁員5%~10%，但股價卻平均上漲20%~30%。這不是資本的冷血，而是一場靜默的革命。（青否ai員工源頭v：zhibo175） 當你還在為季度KPI焦頭爛額時，企業高管們已經在用一個詞重新定義職場：AI員工。 2023年3月24日，GPT-4正式發佈。這一天，不是又一個技術迭代的普通日子，而是職場分水嶺。從那天

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - CUBEMX計時器多通道輸出比較

C# 的計時器是通過多線程來實現的。主要思路是，創建一個做死循環的線程，讓該線程週期性的委託UI線程 法一：利用system.Timers命名空間下的Timer類，使用Elapsed事件另開一個線程（Timer類中的Interval方法可以循環觸發Elapsed事件） 1 private void Form1_Load(object sender, Eve

sed , 機器學習 , Threading , System , CUBEMX計時器多通道輸出比較 , 人工智能

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u_16099322 頭像

網絡鋭評 - events_statements_summary_by_digest的主鍵字段有哪些

event 關鍵字用於在發行者類中聲明事件。 下面的示例演示如何聲明和引發將 EventHandler 用作基礎委託類型的事件。 public class Publisher{// Declare the delegate (if using non-generic pattern).public delegate void SampleEventH

機器學習 , 派生類 , 人工智能 , 編譯器 , ide

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u_16099217 頭像

技術博客達人 - resnet與cnn的關係

卷積神經網絡在視覺識別任務上的表現令人稱奇。好的CNN網絡是帶有上百萬參數和許多隱含層的“龐然怪物”。事實上，一個不好的經驗規則是：網絡越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN網絡。為什麼這些網絡表現如此之好？它們是如何設計出來的？為什麼它們設計成那樣的結構？回答這些問題並不簡單，但是這裏我們試着去探討上面的一些問題。網絡結構

機器學習 , 卷積 , 卷積核 , resnet與cnn的關係 , 人工智能 , 特徵提取

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matrixorigin 頭像

MatrixOrigin - 視頻+教程 | 解鎖 RAG 深度搜索應用潛能：Deerflow 與 MOI 融合實戰指南

前言 本教程旨在為開發者提供一份清晰、詳盡的指南,説明如何將開源 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 應用開發引擎 Deerflow 與 MOI 的 RAG 服務進行集成。通過本教程,讀者將掌握 Deerflow 的部署方法、在 MOI 中創建數據處理工作流的技能,並最終實現兩者連接,以構建一個強大的、可定製的深度檢索增強生成應用。 一、 Deerflow 簡

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099177 頭像

雲端小夢 - 外部中斷CUbemax配置

_:簡單介紹--[高手繞過這一段；心急的直接跳到下一部份] _:51單片機上的應用[應用控制篇] _:MCS51的中斷源 外部中斷請求源：即外部中斷0 和1，經由外部引腳引入，在單片機上有兩個引腳，外稱為INT0、INT1，也就是P3.2、P3.3這兩個引腳 _:MCS51的中斷向量表

機器學習 , 外部中斷 , 外部中斷CUbemax配置 , 引腳 , 人工智能 , 中斷向量

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u_16099287 頭像

數據科學探索者 - 支持向量機模型提高準確率 支持向量機改進算法

支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量迴歸 優化方法 一、SMO算法 回顧支持向量機 (二)中(1.7)(1.7)式最後要求解的優化問題： 在求出滿足條件的最優αα後，即可得 svm 模型的參數(w,b)(w,b)，進而獲得分離超平面。可以用通用的二次規劃算法求解，該二次規劃問題有mm個變量 (mm為樣本數)，(m+1)(m+1)

機器學習 , 支持向量機模型提高準確率 , 支持向量機 , 最小值 , 二次規劃 , 人工智能

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u_16213564 頭像

網絡安全衞士 - MATLAB訓練強化學習模型軌道小車

利用MATLAB與VREP做了一個循跡小車的聯合仿真,用到了視覺傳感器,導入mesh,等一些操作. 文章目錄 最終效果 VREP中的設計 Matlab中的設計 其他設置 最終效果 VREP中的設計 可以參考https://www.jianshu.com/p/eb3f38c0c

機器學習 , PID , MATLAB訓練強化學習模型軌道小車 , V-REP , MATLAB , 人工智能 , 仿真

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u_16213706 頭像

mob64ca1415bcee - Embeddings 緩存

今天早上去遷移網站發現打開網站報錯 然後我去phpinfo.php看了一下，果然我的測試頁裏面有加載到Memcache這個模塊，如下圖： 這時候，既然發現了問題的所在我們就要去排查問題，當前這個問題呢就是需要讓PHP支持到Memcache這個模塊，那下面教程如下，我來簡單説下Memcache的安裝教程

機器學習 , php , Embeddings 緩存 , 加載 , 人工智能 , memcached

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u_16213650 頭像

mob64ca14085c24 - 分佈式強化學習經驗回放

目錄： 1.解決的問題 2.基本概念 3.實現手段 4.CAP理論 5.節點和數據 1.解決的問題 本質上是解決單台機器無法解決的問題，核心是計算、存儲。 方向是使用多台機器協同解決。 要解決的問題集中在分片、存儲、單點故障 2.基本概念 分片、存儲：這兩個概念其實是無法分割處理的，

機器學習 , 服務器 , 數據 , 分佈式強化學習經驗回放 , 元數據 , 人工智能

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u_12855 頭像

西門吹雪 - 如何給spark配置kerberos認證信息

Tokenizer分詞 進行文本分析前，對文本中句子進行分詞我們處理的第一步。大家都是Spark的機器學習庫分為基於RDD和基於DataFrame的庫，由於基於RDD的庫在Spark2.0以後都處於維護狀態，我們這裏講的分詞就是基於Spark的Dataframe的。主要是講解兩個類Tokenizer和RegexTokenizer的使用。 1

機器學習 , spark , 大數據 , apache

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u_16213300 頭像

mob64ca12d06991 - ollama如何調用gpu加速

ollama如何調用gpu加速的描述 在機器學習和深度學習的實踐中，充分利用GPU進行加速已經成為一種重要的需求。Ollama作為一個機器學習框架，能夠通過GPU加速來提高模型訓練和推理的效率。然而，許多用户在實際應用中遇到如何正確設置GPU加速的問題，這對業務的整體性能產生顯著影響。 問題背景 在使用Ollama框架進行模型訓練時，用户希望充分利用GPU資源以提高計算效率。

機器學習 , bash , aigc , CUDA

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u_16213608 頭像

mob64ca13fe62db - stageMode模式 INSTALL_PARSE_FAILED_USESDK_ERROR stage setting

這章中使用的示例，會延續上一章創建的Rails應用chapter2，但是我們會創建一個新的controller。在終端下執行： script/generate controller chapter3 index get_time repeat reverse

機器學習 , xhtml , HTTP , ViewUI , 人工智能 , HTML , Javascript

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nizi_60e514d097c9a 頭像

MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（11.21-11.28）

本週全球AI領域動態密集，多家公司發佈重磅模型與工具。騰訊、小米、AMD、Anthropic、DeepSeek、阿里、微軟等推出多款開源大模型，覆蓋視頻生成、具身智能、MoE架構等，性能與成本優化顯著。AI Agent、工具持續迭代，Elser.AI、Trae SOLO等落地。技術上，嵌套學習、3D資產生成等獲突破，市場端特朗普簽署AI戰略命令，原生AI雲廠商打破壟斷，推動行業加速發展，一起來回顧

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 匹配正確率提升187.9%！華中科技大學CGCL實驗室用自監督學習助力膠囊內窺鏡圖像拼接，「天眼」裏也可看腸胃健康

在全球範圍內，腸胃病正成為一個嚴峻的公共衞生挑戰。據世界衞生組織國際癌症研究機構統計，胃病在人羣中的發病率高達 80%，而在中國，腸胃病患者人數更是達到了 1.2 億之多，且呈現出明顯的年輕化趨勢，關注腸胃健康迫在眉睫。 在這種情況下，膠囊內窺鏡 (MCCE) 作為一種先進的診斷工具，因其非侵入性、無痛、無交叉感染的特點而被大家廣泛關注。具體而言，MCCE 在膠囊中內置了無線攝影機，患者只需吞下這

機器學習 , 圖片處理 , 人工智能 , 深度學習 , 醫療it

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u_16213569 頭像

技術領航舵手 - crc xmodem校驗計算

CRC 簡介 循環冗餘校驗（Cyclic redundancy check） 通稱CRC。是一種根據網絡數據包或計算機文件等數據產生簡短固定位數校驗碼的一種散列函數，主要用來檢測或校驗數據傳輸或者保存後可能出現的錯誤。生成的數字在傳輸或者存儲之前計算出來並且附加到數據後面，然後接收方進行檢驗確定數據是否發生變化。一般來説，循環冗餘校驗的值都是32位的整數。由於

機器學習 , 多項式 , 數據 , 數據完整性 , crc xmodem校驗計算 , CRC , 人工智能

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gmicloud 頭像

GMICloud - Dify 上線 GMl Cloud 插件！構建深度研究作流只需 5 步！

摘要 GMI Cloud 插件正式無縫集成到 Dify！提供高性能的多系列模型，如Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Keling等，支持市場研究、模型評估、文獻綜述等任務處理。大家只需獲取 GMI Cloud API 密鑰，在 Dify 安裝配置插件，即可藉助模板構建深度研究工作流程。本文為步驟的詳細教程。 01 概

機器學習 , AI , 雲GPU , 人工智能 , dify , cloud , 工作流

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - TRAE SOLO：使用初體驗

國內版TRAE SOLO之前就有預約，近期終於等到了，SOLO模式確實讓我大開眼界。它不再只是一個代碼補全工具，而是真正能從需求到上線全程陪跑的"編程夥伴"。 一、激活與界面切換：看似簡單，實則有門道 首先，獲取TRAE SOLO的途徑並不難。國內用户現在可以直接在TRAE國內版中免費使用SOLO模式。 切換SOLO模式的按鈕位於TRAE左上角，點擊後界面會從傳

機器學習 , 技術棧 , 代碼生成 , 人工智能

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u_16213582 頭像

mob64ca13f7ecc9 - element plus 日曆 預約

本章節要完成的功能為通過點擊日曆中的設置按鈕來設置對應日期的可預約人數。效果如下： 完善頁面 為設置按鈕綁定事件 為日曆中的設置按鈕綁定單擊事件，當前日期作為參數 button v-if="dayobject.day today" @click="handleOrderSet(dayobject.day)" class

機器學習 , 映射文件 , 當前日期 , Ajax , 人工智能 , element plus 日曆 預約

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u_12959 頭像

lanhy - 迴歸任務中標籤值跨度較大怎麼解決

文章目錄 1. 垃圾回收的簡單回顧 2. 三色標記法 2.1 基本算法 2.2 多標-浮動垃圾 2.3 漏標-讀寫屏障 2.3.1 寫屏障（Store Barrier） (1) 寫屏障 + 增量更新 (2) 寫屏障 + SATB

機器學習 , 成員變量 , 記法 , 人工智能 , 增量更新 , 迴歸任務中標籤值跨度較大怎麼解決

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