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Linux知识点 -- 网络基础(一)

OSI (Open System Interconnection,开放系统互连)七层网络模型称为开放式系统互联参考模型,TCP/IP通讯协议采用了5层的层级结构,每一层都呼叫它的下一-层所提供的网络来完成自己的需求。,概念清楚,理论也比较完整,通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可

Android笔记 自定义控件时drawText字符串宽度的3种计算方式

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常用的数据可视化工具有哪些?要操作简单的

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使用卷积操作实现因子分解机

本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。

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Observability:识别生成式 AI 搜索体验中的慢速查询

目前,本文中描述的 Kibana 设置更改仅限于 Cloud 控制台,如果没有我们支持团队的手动干预,则无法进行配置。我们的工程团队正在努力消除对这些设置的限制,以便我们的所有用户都可以启用内部 APM。本地部署不受此问题的影响。不久前,我们在 Elasticsearch® 中引入了检测,让你能够识

AI 绘画Stable Diffusion 研究(一)sd整合包v4.2 版本安装说明

大家好,我是风雨无阻。:可以不用下载,这里只是提供,按需下载,安装方法参考我的另一篇教程:Stable Diffusion 研究(二)模型ControlNet1.1 使用教程。那么从本期开始,我将持续更新Stable Diffusion 研究系列文章,带您从入门到精通,玩转Stable Diffus

基于BIM+AI的建筑能源优化模型【神经网络】

推荐:用快速搭建可编程3D场景。AEC(建筑、工程、施工)行业的BIM 技术,允许在实际施工开始之前虚拟地建造建筑物;这带来了许多有形和无形的好处:减少成本超支、更有效的协调、增强决策权等等。对于一些公司来说,采用 BIM 是需要克服的一大障碍,许多公司仍在苦苦挣扎。但现在我们看到行业出现了另一个新

lstm轴承寿命预测

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OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)【python-Open_CV系列(五)】

OpenCV图像几何变换(python为工具) Open_CV系列(五)准备图片1. 缩放 cv2.resize()方法2. 翻转 cv2.flip()方法3. 仿射变换 warpAffine()方法3.1 平移 3.2 旋转 3.3 倾斜 4. 透视

WRITE-BUG - 新一代数字空间

WRITE-BUG创建于2019年,创始团队主要来自于清华大学、中国人民大学等国内高校学生。运营至今,已累积100000+注册用户,91%是18-24岁在校大学生,覆盖国内绝大部分高校;用户平均月留存近达45%,直接访问比例高达75%;现有优质内容约40000+份,累计为10000+份源码进行代码质

我在「亚马逊云科技中国峰会」做讲师 - 「程序员的社区成长史」

应小伙伴们的要求,希望这篇文章能够弥补众多未到现场,没有时间看直播的小伙伴们的些微遗憾~ 2023年6月27日、28日,亚马逊云科技将在上海世博中心举办中国峰会,这是亚马逊云在中国地区举办的一次年度大型技术盛会。非常荣幸的受邀参加该次峰会,并且担任 「开发者大讲堂」·「社区文化主题日」的演讲嘉宾。该

交叉熵简介

交叉熵(Cross Entropy)是用来衡量两个概率分布之间的差异性的一种方法。在机器学习和深度学习中,交叉熵常常被用作损失函数,用来衡量模型预测的结果与真实结果之间的差距。Hpq−i1∑n​pi​logqi​其中,pi​表示真实分布中第i个事件发生的概率,qi​表示模型预测分布中第i个事件发生的

AIGC:初学者使用“C知道”实现AI人脸识别

从前,我们依靠各种搜索引擎来获取内容,但随着各类数据在互联网世界的爆炸式增长,加上深度学习模型的广泛发展,我们现在不仅可以实现“遇事不决问AI”,还可以利用AI进行创作,关于人工智能生成内容(AIGC)的讨论和应用也是随处可见。本文记录一下人工智能初学者如何使用C知道😄生成实现人脸识别功能的代码。

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AI时代,程序员需要焦虑吗?

ChatGPT 横空出世后,“AI 即将取代程序员” 的观点一度引发热议,至今尚未完全冷却。ChatGPT 是一种基于人工智能技术的对话生成系统,其受欢迎的程度在一定程度上说明了人们对于人工智能技术的兴趣和追求。但是,从目前的实际情况来看,人工智能技术还没有达到完全替代程序员的程度。首先,AI 技术

人工智能在机器学习中的八大应用领域

本文将介绍人工智能在机器学习中的八大应用领域,并通过适当的代码示例加深理解。人工智能在机器学习中的八大应用领域为我们带来了无限的创新和可能性。从自然语言处理到智能分析,从医疗诊断到环境保护,机器学习已经渗透到了各个领域,并持续推动着技术和社会的发展。随着技术的不断进步,人工智能和机器学习在各个领域的