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05:25 PM · Oct 25 ,2025
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u_16099224 頭像

IT劍客之家 - systemverilog 宏加定義宏加法

　　這裏所説的宏是指通過一系列鍵盤組合鍵和可以插入自定義內容。下面介紹怎麼編寫一個自己的宏： 1、在Visual Studio 2010中按Alt+F11打開宏IDE： 2、打開後選擇添加模塊： 3、在彈出的窗口中輸入名稱後確定添加： 4、出現如下頁面即可進行編輯： 5、在Public

機器學習 , 快捷鍵 , microsoft , text , 人工智能

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u_16213563 頭像

網絡安全守護先鋒 - systemV 共享內存和 posix 共享內存的區別

共享內存------總結 共享內存是允許兩個或多個進程共享一給定的區域。因為數據不需要在客户機和服務器之間複製，所以這是最快的一種IPC.使用共享內存的唯一訣竅就是多個進程對一定區域的同步存取。若服務器將數據放到共享內存區，則在服務器做完這一操作之前，客户機不應該去取這些數據。通常信號量被用來實現對共享內存存取的同步。 要使用一塊共享內存首先要分配他，隨後需要訪問這

機器學習 , 共享內存 , 人工智能 , memory , 鍵值

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拓端tecdat - 2025電商行業全景洞察報告：直播電商、跨境佈局|附272+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44438 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 核心摘要 2025年電商行業進入“存量博弈→價值深耕”的關鍵轉折期：雙11週期拉長至60天重構大促節奏，直播電商從“流量爭奪”轉向“內容+搜索”閉環，跨境增量向巴西、非洲等新興市場傾斜（Temu非洲MAU增424%），AI驅動的“看後搜”成為流量新入口（日均PV 1.1億）。行業呈現“B

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099185 頭像

夢想啓航吧 - memset清零結構體

首先要知道memset函數是對字節為單位進行賦值的； void *memset(void *s, int ch, size_t n); 函數解釋：將s中前n個字節 （typedef unsigned int size_t ）用 ch 替換並返回 s 。 其實這裏面的ch就是ascii為ch的字符；

機器學習 , 數據 , 初始化 , 賦值 , memset清零結構體 , 人工智能

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合合信息解決方案 - AI如何自動識別報銷單據信息

當財務人員每天面對堆積如山的報銷單據時，傳統手工錄入不僅效率低下，錯誤率更是居高不下。根據行業數據顯示，採用智能OCR票據識別系統的企業，財務處理效率平均提升了300%，錯誤率降低至0.1%以下。AI如何實現報銷單據的自動識別？合合信息基於文本智能技術打造的智能審核解決方案，正在為這一難題提供答案。 OCR技術：從圖像到數據的智能轉換 AI自動識別報銷單據的核心在於O

機器學習 , 字符識別 , 數據 , 人工智能 , 解決方案

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u_16213712 頭像

mob64ca14173efa - boosting算法用於迴歸任務 boosting算法進展

目錄 一個Snapshot 目標函數分析 初步認識目標函數 用泰勒展開來近似我們原來的目標： 樹的複雜度 改寫目標函數 最（極）值求解 收縮學習率和列採樣 打分函數計算示例 枚舉不同樹結構的貪心法 貪心法

機器學習 , 結點 , 複雜度 , 樹結構 , boosting算法用於迴歸任務 , 人工智能

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 二次型為什麼被放到線性代數中？如何通過基變換簡化矩陣？如何利用特徵值與特徵向量描述結構？二次型與內積空間理論有怎樣的內在聯繫？

在線性代數的體系中，矩陣、向量空間、線性映射以及特徵值與特徵向量構成了嚴密的邏輯網絡，為我們研究空間結構、變換性質和系統行為提供了統一語言。然而，當我們遇到“二次型”這一概念時，往往會感到困惑：二次型顯然涉及變量的平方組合，表面上看似脱離線性關係，為何卻被納入線性代數的核心內容？ 二次型的特殊之處在於，它不僅是一種代數表達形式，更是對向量空間結構的精確描述。通過矩陣表示，二

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 特徵值 , 人工智能 , 線性代數 , 對稱矩陣

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u_16099262 頭像

信息流星 - CompositeItemWriteListener使用

當我寫到這裏的時候，我自己都吃了一驚。 環境、存儲這些比較讓人耳熟的還沒講到，continuation先出來了。 維基百科裏對continuation的翻譯是“延續性”。 這翻譯看着總有些違和感而且那個條目也令人不忍直視。 總之continuation似乎沒有好的中文翻譯，彷彿中國的計算機科學裏沒有continuation這個概念似的。 Continuation這個概念相當

機器學習 , 尾遞歸 , 調用棧 , 遞歸 , 人工智能

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一點人工一點智能 - 《控制理論中的時間：概念、度量與應用》

書籍：Time in Control Theory: On Concepts, Measures and Uses 作者：Blas M. Vinagre 出版：Springer​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《控制理論中的時間：概念、度量與應用》 01 書籍介紹 控制理論是工程與數學的交叉學科，研究動態系統在受到外部激勵時的行為，以及如何通

機器學習 , 數學 , 控制器 , 人工智能

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carl_kaeraigongfang 頭像

卡爾AI工坊 - 下一代AI心理產品，會長什麼樣？

下一代AI心理產品，會長什麼樣？ 本文共 1903 字，閲讀預計需要 3 分鐘。 你認為的下一代 AI 心理產品會是什麼樣？ 很多人會先想到：更會聊、更像人，然後按小時、按次數收費。 這條路能走，但不算**“下一代”。** 真正的分歧在於： 人類諮詢按小時計費，核心原因是稀缺；而 AI 不稀缺。 它的價值不該被鎖在“你開口説話的一小時”，而應該發生在你不説話的時候。 衝突：為什麼“更會聊+按小時收

機器學習 , 觀點 , 數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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智能探索者之家 - xtem開啓pc端窗口

telnet 默認在開啓之後 監聽23端口。最近在嘗試使用這個服務 雖然很多機器默認是不開啓telnet這個服務的 但是 萬一能夠碰到 也是為了自己以後能夠熟練起來咯。 telnet有服務器跟客户端之分，如果你只是希望鏈接別人的telnet 只需要開啓telnet客户端即可；如果希望能夠被人連接telnet 則可以開啓服務器端。 大綱： 1.win7 使用tel

機器學習 , xtem開啓pc端窗口 , 服務器 , 客户端 , 人工智能 , 用户名

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deephub - 分類模型校準：ROC-AUC不夠？用ECE/pMAD評估概率質量

如果一個項目的核心不是分類準確率，而是概率估計的質量。換句話説，需要的是一個校準良好的模型。這裏校準的定義是：如果模型給一批樣本都預測了25%的正例概率，那這批樣本中實際的正例比例應該接近25%。這就是校準。 解決這個校準問題單看ROC-AUC不夠，要用Brier score或者Log-loss來保證校準質量。 我們先介紹一下我們一般使用的的幾個指標： ROC-AUC衡量的是模型區分正負樣本的排序

機器學習 , 分類算法 , 人工智能 , Python

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u_16099210 頭像

數據分析大師 - 破局“內存牆”，存算一體路線分析

空間計算作為融合物理世界與數字世界的發展方向之一，已經有自動駕駛和虛擬現實的兩大領域支撐。然而，海量三維空間數據的實時處理帶來了巨大的算力與功耗問題。 存算一體（Computing-in-Memory, CIM）通過將計算單元與存儲單元融合，從根本上減少了數據搬運，本文將從硬件設計、底層算力架構及能效比三個維度，深入探討存算一體如何賦能空間計算，並結合英

機器學習 , 存算一體 , 架構 , 後端開發 , 人工智能 , 空間計算 , Python

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mob64ca14137e4f - 深度學習數據歸一化 負值

歸一化的主要公式 1.將數據歸一到[0,1]： 其中和分別是數據的最大值和最小值。 2.將數據歸一化到[-1,1]： 其中是數據的均值。 3.將數據歸一化到均值為0，標準差為1的標準正態分佈上： 其中和分別是數據的均值和標準差。 4.將數據歸一化到[a,b]： 計算係數：

機器學習 , 深度學習數據歸一化 負值 , 神經網絡 , 數據歸一化 , 人工智能 , 深度學習

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Lab4AI - AAAI2025！北理工團隊提出FBRT-YOLO：面向實時航拍圖像更快更好的目標檢測 |計算機視覺|目標檢測

01 論文概述 論文名稱：FBRT-YOLO: Faster and Better for Real-Time Aerial Image Detection —— 更快更好：面向實時航拍圖像的目標檢測 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文 🌟 簡介 航拍圖像目標檢測在城市監控、災害響應和農業管理等領域至關重要。然而，這一任務面臨着獨特的挑戰：物體尺寸變化劇烈、小目標密集、背景複

機器學習 , 圖像識別 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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IT狼人9號 - DEM導出三維模型

一、內嵌ORM框架 概念：對象關係映射，即通過創建模型類，對象與數據庫的映射、關聯。 例如：要創建個模型類映射數據庫圖書表 二、模型類生成表 1）生成遷移文件 命令：python manage.py makemigrations 2）執行遷移生成

機器學習 , 數據 , 人工智能 , sqlite , DEM導出三維模型 , 前端 , Python

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u_13303 頭像

colddawn - 微信小程序 發表文章的代碼demo

1.在上一篇我們説到我們在寫小程序要運用的知識是c3,h5,js，小程序的基本結構瞭解了，接下來我們來了解頁面佈局， 2.其實小程序的佈局和我們在編寫網頁的佈局是差不多的，就是我們要注意幾點，就是我們在傳統的佈局當中都是用div佈局的，再就是c3當中那些語義化標籤就行佈局，而我們的小程序中就不是用div了，他用的是view這個標籤，他的效果和div一樣，都是塊級元素還有一個

機器學習 , 導航欄 , 輪播圖 , 人工智能 , 滑塊 , 微信小程序 發表文章的代碼demo

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Aceryt - 淺顯易懂的機器學習（七）—— 決策樹分類

在機器學習的分類算法裏，有一類算法特別 “直觀”—— 它不用複雜的概率計算，也不用繞人的公式，而是像我們日常生活中的 “判斷流程” 一樣，一步一步得出結論。它就是決策樹（Decision Tree）。 本文會從一個真實的銀行貸款場景切入，幫你看懂決策樹的判斷邏輯，再抽象出決策樹的核心定義和結構，終於講清它如何幫我們解決分類問題。全程無複雜公式，純入門友好，看完就能學會 “用

機器學習 , 決策樹 , 服務器 , 數據 , Windows Server

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智能開發先鋒 - 強化學習網絡設計層數

　　隨着帶寬的提高，網頁上的對象也越來越多，因此加快網頁打開速度還是一個重要的課題。加快網頁的打開速度，有三個路徑：一是提高網絡帶寬，二是用户在本機做優化，三是網站設計者對網頁做一定的優化。這篇文章站在一個網站設計者的角度，分享一些優化網頁加載速度的小技巧。 一、優化圖片 幾乎沒有哪個網頁上是沒有圖片的。如果你經歷過56K貓

機器學習 , 加載 , 人工智能 , 強化學習網絡設計層數 , Css

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合合信息解決方案 - 醫療票據識別工具推薦

方案介紹 合合信息TextIn平台推出的醫療票據識別工具，是針對醫療行業票據處理痛點打造的一站式智能解決方案。該工具依託合合信息在文檔識別與解析領域的核心技術積累，通過海量高質量醫療票據數據訓練，實現了對住院發票、門診病歷等10類核心醫療票據的智能切分、分類、識別及關鍵信息提取。無論是醫保審核、商業健康險理賠，還是醫院數字化運營，其都能以精準、高效的自動化處理能力，解決醫療

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 系統集成 , 圖像質量

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u_15214399 - 【案例共創】線性分類器與支持向量機 - 新聞標題主題分類(SVM)

最新案例動態，請查閲【案例共創】線性分類器與支持向量機 - 新聞標題主題分類(SVM)。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由：梅科爾工作室提供 1 概述 1.1 案例介紹 在機器學習領域，分類的目標是指將具有相似特徵的對象聚集。而一個線性分類器則透過特徵的線性組合來做出分類決定，以達到此種目的。 支持向量機（Support Vecto

機器學習 , 數據集 , 人工智能 , 詞向量 , 開發者

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mob64ca14038b36 - XWPFTemplate 可以處理doc

　　Office文檔格式與PDF互轉是很多朋友比較關心的問題，特別是將Word的DOC文檔轉成PDF文檔，或者把PDF轉換成Word文檔用的最為廣泛。或許大家並不知道，除了PDF與Word文檔相互轉換外，PDF文檔還可以轉成其它一些文件格式，大家一起來瞧瞧吧。 　　PDF文檔之間的轉換： 　　迅捷PDF轉換器是一個PDF轉Word的工具，支持PDF轉換成Word、Ex

機器學習 , word , 自動生成 , 人工智能 , HTML

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（12.12-12.19）

本週AI領域迎來密集更新，大模型方面，Runway、OpenAI、通義百聆、NVIDIA、阿里雲、字節跳動、小米、騰訊、Meta、Google等先後推出或開源視頻生成、世界模型、語音、音視頻創作等相關模型，涵蓋畫質提升、多模態支持、高效推理等優勢，部分模型引發爭議；Agent方面，Google、商湯科技等發佈研究、辦公、營銷等場景智能體；工具方面，騰訊元寶、OpenAI也更新工具功能，一起來回顧本

機器學習 , 資訊 , 數據挖掘 , 自然語言處理 , 人工智能

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