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手把手带你从0开始搭建个人网站，小白可懂的保姆级教程
前言本教程能让小白5分钟学会！让你也能够轻松搭建属于你的个人网站。准备工作云服务器网页源码Xshell远程连接工具服务器说明：购买服务器可以选用国内知名品牌，例如：腾讯云、阿里云、华为云、百度智能云…当然你也可以选用其它品牌的服务器，根据个人喜好。以腾讯为例：小白建议在活动价格购买1核2G的标准型服
关于Spring 的IoC和AOP的面试题，快看看你都能答上来哪些
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猿创征文 | 微服务 Spring Boot 整合Redis 实战开发解决高并发数据缓存
高并发场景下，如何巧妙的利用缓存解决，提高系统的可用性？ Redis 缓存来搞定！
Java集合框架最全详解(看这篇就够了)
Java集合体系框架Java集合类主要由两个根接口Collection和Map派生出来的。Collection派生出了三个子接口：1)ListList代表了有序可重复集合，可直接根据元素的索引来访问2)SetSet代表无序不可重复集合，只能根据元素本身来访问3)QueueQueue是队列集合Map接
Java 调用第三方接口方法
Java 调用第三方接口方法一、 通过JDK网络类Java.net.HttpURLConnection1.java.net包下的原生java api提供的http请求使用步骤：1、通过统一资源定位器（java.net.URL）获取连接器（java.net.URLConnection）。2、设置请求的
【微服务】SpringBoot 搭建微服务初体验
通过前面学习的概念，再利用对SprinBoot掌握，可以搭建一个简单小型的微服务，体验一下微服务的流程，这里面主要涉及到注册中心。微服务与微服务之间是如何通信的，如何进行相互注册，以及如何进行熔断等等
单点登录原理及实现方式
单点登录的英文名叫做：Single Sign On（简称SSO），指在同一帐号平台下的多个应用系统中，用户只需登录一次，即可访问所有相互信任的系统。简而言之，多个系统，统一登陆。为什么需要做单点登录系统呢？在一些互联网公司中，公司旗下可能会有多个子系统，每个登陆实现统一管理，多个账户信息统一管理 S
电力系统的常用仿真模块MATLAB/SIMULINK（1）
在进行电力系统的仿真时，先要了解构成电力系统的各元件。本章描述了相关的电力系统模块在MATLAB/SIMULINK里面的使用。其中包括：1. 同步发电机模块 2. 电力变压器 3. 输电线路 4. 负荷1. 同步发电机模块1.1 简化的同步电机模块简化的同步电机模块忽略了电枢反应电感、励磁和阻尼绕组
python+neo4j构建基于知识图谱的电影知识智能问答系统
~~~~~~~~ 最近，课程设计要求做关于知识图谱的调研工作。调研过程中，在网络上发现诸多同学自行构建知识图谱的相关内容，就考虑自己自行搭建一个。经过调研和基于自己技术的考量，最终还是打算做基于知识图谱的电影知识智能问答系统(主要是数据集比较好构建)。虽然比较
Deformable DETR源码解读
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PointNet解读
PointNet解决的问题：如上图所示：1.点云图像的分类（整片点云是什么物体）2.点云图像的部件分割（整片点云所代表的物体能拆分的结构）3.点云图像的语义分割（将三维点云环境中不同的物体用不同的颜色区分开）论文中展示的输入输出效果：1.部件分割的效果（左边是输入不完整的点云，右边是输入完整的点云）
pytorch-lightning安装
一般pytorch-lightning 需要torch版本≥1.8.0。在安装pytorch-lightning时一定注意自己的torch是pip安装还是conda安装，两者要保持一致，不然会导致安装pytorch-lightning时会直接卸载掉你的torch，安装cpu版本的torch。http
Cuda与GPU显卡驱动版本一览
cuda版本是？？gpu 驱动？ 两者怎么对应
详解：yolov5中推理时置信度，设置的conf和iou_thres具体含义
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YOLOv5训练自己的数据集详解
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。一、YOLOv5源码下载网址指路：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ???? in PyTorch > ONNX > CoreML > TF
【机器学习】9种回归算法及实例总结，建议学习收藏
我相信很多人跟我一样，学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归，它简单易懂。由于其功能有限，它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时，你应该了解并尝试许多其他回归算法。一方面可以系统学习回归算法，另外一方面在面试中也常用到这
CoCo数据集下载
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联邦学习（FL）+差分隐私（DP）
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论文阅读笔记：ShuffleNet
背景由于深度学习模型结构越来越复杂，参数量也越来越大，需要大量的算力去做模型的训练和推理。然而随着移动设备的普及，将深度学习模型部署于计算资源有限基于ARM的移动设备成为了研究的热点。ShuffleNet[1]是一种专门为计算资源有限的设备设计的神经网络结构，主要采用了pointwise group
特征融合的分类和方法
1、特征融合的定义特征融合方法是模式识别领域的一种重要的方法，计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题，仍然存在很多的挑战，特征融合方法能够综合利用多种图像特征，实现多特征的优势互补，获得更加鲁棒和准确性的识别结果。2、特征融合的分类按照融合和预测的先后顺序，分类为早融合和晚融合（Ea