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C++自学参考网站
1.cppreference（首选）https://en.cppreference.com2.LearnCpphttps://www.learncpp.com3.Cplusplushttp://www.cplusplus.com4.TutorialsPointhttps://www.tutorial
Spring中IOC的理解（通俗易懂版）
文章目录1.IOC提出背景2:IOC的核心概念3:IOC的实现方式4:IOC的入门案例(1):思路分析(2):代码解析5:DI入门案例(1):思路分析(2):代码解析1.IOC提出背景代码书写现状:耦合度太高，我们修改一处代码，往往要修改很多出相关联的代码。举例如下:当我们在数据层中不满足BookD
计算机视觉 (Computer Vision) 领域顶级会议归纳
本文具体介绍几种计算机视觉顶级会议，包括计算机视觉领域三大顶尖国际会议 ： CVPR、ICCV、ECCV ；还有其他一些 著名 会议： WACV、NIPS、ICLR、AAAI、ICML、IJCAI ；汇总信息在最后面，可以直接点击查看 ；...............
YOLOv5 PyQt5（一起制作YOLOv5的GUI界面）
视频地址：[PyQt \YOLOv5\GUI]利用PyQt制作的YOLOv5GUI界面_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1ii4y1C75h#reply105653862912自从上一个视频在B站发布之后，很多小伙伴想要我把项目代码来源，考
VOC/YOLO/COCO数据集格式转换及LabelImg/Labelme/精灵标注助手Colabeler标注工具介绍
VOC/YOLO/COCO数据集格式转换及LabelImg/Labelme/精灵标注助手Colabeler标注工具介绍
pytorch使用GPU
查看GPU状态!nvidia-smi一个GPU一共16130M显存，0号GPU已使用3446M显存，一般GPU的利用率低于50%，往往这个模型可能有问题。本机CUDA版本，在安装驱动时应该注意选择对应版本的驱动。指定GPUimport torchfrom torch import nntorch.d
独热(One-Hot)编码简述
独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码。其方法是使用 N 位状态寄存器来对 N 个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的
TransUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）
首先参考上一篇的训练过程，这是测试过程，需要用到训练过程的权重。1. TransUnet训练完毕之后，会生成权重文件（默认保存位置如下），snapshot_path为保存权重的路径。权重文件2. 修改test.py文件调整数据集路径。训练和测试时的图像设置相同大小。配置数据集相关信息。手动添加权重。
yoloV5环境搭建与运行（windows+pytorch+kaggle）
环境：Windows+anaconda+pytorch云端GPU：kaggle。
R实战 | 置换多元方差分析（以PCoA的PERMANOVA分析为例）
adonis-cover置换多元方差分析（Permutational multivariate analysis of variance，PERMANOVA），又称非参数多因素方差分析（nonparametric multivariate analysis of variance）、或者ADONIS
深度学习中的GPU与CUDA
显卡，也称之为 GPU。GPU 的全称是 Graphics Processing Unit（图形处理单元）。它出现的目的一目了然，就是用来显示图像的。没错，就是用来在电脑显示器上显示图像的。大家其实只要知道我们的电脑都有显卡这一点就行了。但我们在深度学习中说的显卡（GPU）一般特指是英伟达（NVID
A5000 VS 3090，谁更强？
3090的单精度性能高于A5000，但在半精度和混合精度训练中，A5000的性价比又不输3090，甚至更为突出。
利用催眠技巧绕开 OpenAI 的内容政策限制（仅供研究使用）
通过这种技巧可以诱导ChatGPT生成任意文本，绕过OpenAI的内容限制。
【torch.nn.Parameter 】参数相关的介绍和使用
是继承自的子类，其主要作用是作为中的可训练参数使用。它与的区别就是会自动被认为是的可训练参数，即加入到这个迭代器中去。具体格式如下：其中 为待传入的 ， 默认为 True。事实上， 中提供的模块中的参数均是 类，例如：参数构造可以看作是一个类型转换函数，将一个不可训练的类型 转换成可以训练的类
【机器学习】线性回归（超详细）
机器学习之线性回归，看懂这一篇就够了(超详细)。
【Pytorch深度学习实战】（11）变分自动编码器（VAE）
而变分自编码器便是用“取值的概率分布”代替原先的单值来描述对特征的观察的模型，如下图的右边部分所示，经过变分自编码器的编码，每张图片的微笑特征不再是自编码器中的单值而是一个概率分布。另一个根据生成的隐变量变分概率分布，还原生成原始数据的近似概率分布，称为生成网络。在上面的模型中，经过反复训练，我们的
ensp交换机划分VLAN的配置
拓扑图语句如下[LSW1]int e0/0/1[LSW1-Ethernet0/0/1]port link-type access[LSW1-Ethernet0/0/1]port default vlan 2[LSW1-Ethernet0/0/1]int e0/0/2[LSW1-Ethernet0/0
linux学习笔记 linux内核6.0.2目录结构
包含和硬件体系结构相关的代码，每种平台占一个相应的目录，如i386、arm、arm64、powerpc、mips等。Linux内核目前已经支持30种左右的体系结构。在arch目录下，存放的是各个平台以及各个平台的芯片对Linux内核进程调度、内存管理、中断等的支持，以及每个具体的SoC和电路板的板级
Win11修改hosts文件方法，Win11无法修改hosts解决方法
W11hosts文件无法修改写入的解决方案，hosts文件权限修改