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一文带你吃透数据库的约束，不做CRUD程序员
在SQL标准中，一共规定了6种不同的约束，包括非空约束，唯一约束和检查约束等，而在MySQL中是不支持检查约束的，所以这篇文章先对其余5种约束做一个详解和练习。
Vue--》超详细教程——vue-cli脚手架的搭建与使用
它简化了程序员基于webpack创建工程化的Vue项目的工程。其好处就是简省了程序员花费时间去配置webpack，从而目标只需专注在撰写项目应用上。，基于vue-cli这个系统，我们就可以快速搭建好“（英文名：Singleagepplication）简称SPA，顾名思义指的是，所有的功能与交互都在这
基于JavaSpringBoot+Vue+uniapp微信小程序实现校园宿舍管理系统
社会的科技进步，管理类软件系统的快速发展为解决这一难题提供了现实途径，学生宿舍的信息化管理方式以其方便、快捷、节省人力资源等优点成为解决这一问题的有效途径，用现代计算机技术对高校内住校学生的信息进行有效管理，快捷的处理大量数据，使得高校宿舍的信息化管理已成为必然的趋势。
Spring-Mybatis整合 | 原理分析
本章将会以简略的步骤告诉你如何安装和配置 MyBatis-Spring，并构建一个简单的具备事务管理功能的数据访问应用程序
【魔改YOLOv5-6.x（4）】结合EIoU、Alpha-IoU损失函数
文章目录前言EIoU论文简介加入YOLOv5Alpha-IoU论文简介加入YOLOv5References前言本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析想要尝试改进YOLOv5-6.1的同学，可以
GANs系列：DCGAN原理简介与基础GAN的区别对比
参考了DCGAN论文，对论文逐步解读，将论文精华部分进行了概括提取，包括原理、应用以及训练过程。在基础的生成式对抗神经网络的基础上，进一步介绍DCGAN深度卷积生成对抗神经网络。
Python 实现朴素贝叶斯代码演示
朴素贝叶斯可以细分为三种方法：分别是伯努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。下文就这三种方法进行详细讲解和演示。目录一、伯努利朴素贝叶斯方法1.1 例子解答1.1.1 代码：1.1.2 结果：二、高斯朴素贝叶斯方法2.1 解题2.1.1 代码：2.1.2 结果：2.2 检查高斯朴素贝叶斯
翻译: 详细图解Transformer多头自注意力机制 Attention Is All You Need
它们是用于计算和思考注意力的抽象概念。一旦你继续阅读下面的注意力是如何计算的，你就会知道几乎所有你需要知道的关于每个向量所扮演的角色。计算self-attention的第二步是计算一个分数。假设我们正在计算本例中第一个单词“Thinking”的自注意力。我们需要根据这个词对输入句子的每个词进行评分。
图像风格迁移
风格迁移指的是两个不同域中图像的转换，具体来说就是提供一张风格图像，将任意一张图像转化为这个风格，并尽可能保留原图像的内容
世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系
四个坐标系都是什么？图像处理、立体视觉等等方向常常涉及到四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系 构建世界坐标系只是为了更好的描述相机的位置在哪里，在双目视觉中一般将世界坐标系原点定在左相机或者右相机或者二者X轴方向的中点。接下来的重点，就是关于这几个坐标系的转换。
YOLOV5更换轻量级的backbone：mobilenetV2
如何更换YOLOV5的backbone
语义分割系列15-UPerNet（pytorch实现）
本文介绍了UPerNet论文思想，介绍了UPerNet作者如何创建Multi-task数据集以及如何设计UPerNet网络和检测头来解决Multi-task任务。本文对于UPerNet语义分割部分的模型进行单独复现，所有代码基于pytorch框架，并在Camvid数据集上进行训练和测试。......
YOLOV5-断点训练/继续训练
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【代码实践】使用CLIP做一些多模态的事情
CLIP到底有多强，让我们来试试吧！CLIP模型及代码地址：GitHub - openai/CLIP: Contrastive Language-Image Pretraining一、准备环境先创建一个anaconda虚拟环境，包含python=3.7版本，将该环境命名为clip。成功。（ pyto
机器学习之支持向量机（SVM）对乳腺癌数据二分类python实现
支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。通过数学推导和代码实现SVM。......
【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类
【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
猿创征文｜宝藏工具篇｜数字芯片设计，嵌入式开发，人工智能｜没我可以，没你不行！
本文专注于各式各样的宝藏工具推荐，【行业】包括了数字芯片设计，人工智能算法，软件程序开发等等，【领域】包括了技术开发、论文撰写、高效办公等等，【方向】包括了编程、发文、汇报等等。
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。
windows常用命令大全
window运行命令大全
【PMP考前冲刺题-第一小节（2022.7）】
4、 一个研究和开发团队正在完成一项为期两年的项目。项目经理专注于项目的结束活动。哪项活动应该被视为优先事项？A research and development team is completing a two-year project. Project managers focus on the