Python深度学习进阶与前沿应用：注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习等
近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，Ai尚研修推出全新的“Python深度学习进阶与应用”培训课程，让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。
原文链接：Python深度学习进阶与前沿应用：注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习等
相关文章：
Python深度学习进阶与前沿应用：注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习等
近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术࿰…...
24.1 prometheus-exporter管理
本节重点介绍 : exporter 流派 必须和探测对象部署在一起的1对多的远端探针模式 exporter管控的难点 1对1 的exporter 需要依托诸如 ansible等节点管理工具 ，所以应该尽量的少 1对1的exporter改造成探针型的通用思路 exporter 流派 必须和探测对象部署在一起的…...
【Arduino IDE安装】Arduino IDE的简介和安装详情
目录 🌞1. Arduino IDE概述 🌞2. Arduino IDE安装详情 🌍2.1 获取安装包 🌍2.2 安装详情 🌍2.3 配置中文 🌍2.4 其他配置 🌞1. Arduino IDE概述 Arduino IDE（Integrated Deve…...
『网络游戏』自适应制作登录UI【01】
首先创建项目 修改场景名字为SceneLogin 创建一个Plane面板 - 将摄像机照射Plane 新建游戏启动场景GameRoot 新建空节点重命名为GameRoot 在子级下创建Canvas 拖拽EventSystem至子级 在Canvas子级下创建空节点重命名为LoginWnd - 即登录窗口 创建公告按钮 创建字体文本 创建输入…...
用Manim简单解释奇异值分解（SVD）和图像处理方面的应
一，介绍 奇异值分解（SVD）是一种重要的矩阵分解技术，在统计学、信号处理和机器学习等领域有广泛应用。对于任意给定的矩阵 A（可以是任意形状的矩阵），SVD将其分解为三个特定的矩阵的乘积&#x…...
红外变电站分割数据集，标注为json格式，总共有5类，避雷器（289张），绝缘子（919张），电流互感器（413张），套管（161张），电压互感器（153张）
红外变电站分割数据集，标注为json格式，总共有5类 避雷器（289张），绝缘子（919张），电流互感器（413张），套管（161张）࿰…...
HBase 性能优化 详解
HBase 是基于 Hadoop HDFS 之上的分布式 NoSQL 数据库，具有高伸缩性和强大的读写能力。然而，由于其分布式架构和复杂的数据存储模式，在高并发、大规模数据场景下，HBase 性能优化至关重要。从底层原理和源代码层面理解 HBase 的特性…...
杭电2041-2050
2041 这里进入递归专题了 #include<bits/stdc.h> #include<iostream> //简单递归 using namespace std; long long int M[45]; int main() {int n;M[1]1;M[2]1;for(int i3;i<45;i){M[i]M[i-1]M[i-2];}while(cin>>n){while(n--){int m;cin>>m;cout…...
Ambari搭建Hadoop集群 — — 问题总结
Ambari搭建Hadoop集群 — — 问题总结 一、部署教程： 参考链接：基于Ambari搭建大数据分析平台-CSDN博客 二、问题总结： 1. VMwear Workstation 查看网关 2. 资源分配 参考： 硬盘：master（29 GBÿ…...
如何用python抓取豆瓣电影TOP250
1.如何获取网站信息？ （1）调用requests库、bs4库 #检查库是否下载好的方法：打开终端界面（terminal）输入pip install bs4, 如果返回的信息里有Successfully installed bs4 说明安装成功（request…...
鸽笼原理与递归 - 离散数学系列（四）
目录 1. 鸽笼原理 鸽笼原理的定义 鸽笼原理的示例 鸽笼原理的应用 2. 递归的定义与应用 什么是递归？ 递归的示例 递归与迭代的对比 3. 实际应用 鸽笼原理的实际应用 递归的实际应用 4. 例题与练习 例题1：鸽笼原理应用 例题2：递归…...
Ubuntu 20.04常见配置（含yum源替换、桌面安装、防火墙设置、ntp配置）
Ubuntu 20.04常见配置 1. yum源配置2. 安装桌面及图形化2.1 安装图形化桌面2.1.1 选择安装gnome桌面2.1.2 选择安装xface桌面 2.2 安装VNC-Server 3. ufw防火墙策略4. 时区设置及NTP时间同步4.1 时区设置4.2 NTP安装及时间同步4.2.1 服务端（例：172.16.32…...
AI学习指南深度学习篇-生成对抗网络的基本原理
AI学习指南深度学习篇-生成对抗网络的基本原理 引言 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是近年来深度学习领域的一个重要研究方向。GANs通过一种创新的对抗训练机制，能够生成高质量的样本，其应用范围广泛&…...
什么是网络安全
网络安全是指通过采取必要措施，防范对网络的攻击、侵入、干扰、破坏和非法使用以及意外事故，使网络处于稳定可靠运行的状态，以及保障网络数据的完整性、保密性、可用性的能力。 网络安全涉及多个层面，包括硬件、软件及其系统中数…...
Redis list 类型
list类型 类型介绍 列表类型 list 相当于 数组或者顺序表 list内部的编码方式更接近于 双端队列 ，支持头插 头删 尾插 尾删。 需要注意的是，Redis的下标支持负数下标。 比如数组大小为5，那么要访问下标为 -2 的值可以理解为访问 5 - 2 3 …...
Linux更改固定IP地址
1.VMware里更改虚拟网络 一: 二: 三:确定就好了 2.修改Linux系统的固定IP 一:进入此文件 效果如下: 执行以下命令: 此时IP已更改 3.远程连接 这个是前提!!! 更改网络编辑器后网络适配器可能会修改,我就是遇着这个,困住我了一会 一:可以以主机IP对应连接 连接成功 二:主机名连…...
Qt+大恒相机回调图片刷新使用方式
一、前言 上篇文章介绍了如何调用大恒SDK获得回调图片，这篇介绍如何使用这些图片并刷新到界面上。考虑到相机的帧率很高，比如200fps是很高的回调频率。那么我们的刷新频率是做不到这么快，也没必要这么快。一般刷新在60帧左右就够了。 二、思路…...
Docker 环境下 PostgreSQL 监控实战：从 Exporter 到 Prometheus 的部署详解
Docker 环境下 PostgreSQL 监控实战：从 Exporter 到 Prometheus 的部署详解 文章目录 Docker 环境下 PostgreSQL 监控实战：从 Exporter 到 Prometheus 的部署详解一 节点简述二 节点监控部署1）创建 PostgreSQL 的 exporter 账号2）…...
构建带有调试符号的srsRAN 4G
### 构建带有调试符号 首先确保已下载srsRAN 4G，并已创建并导航至构建文件夹： bash git clone https://github.com/srsran/srsran_4g.git cd srsRAN_4G mkdir build cd build 若srsRAN 4G已构建完成，应清除原有构建文件夹后继续。 可以使…...
算法题总结（十）——二叉树上
#二叉树的递归遍历 // 前序遍历递归LC144_二叉树的前序遍历 class Solution {public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {List<Integer> result new ArrayList<Integer>(); //也可以把result 作为全局变量，只需要一个函数即可。…...
突破不可导策略的训练难题：零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程，然后使用强化学习的Actor-Critic机制（中文译作“知行互动”机制），逐步迭代求解…...
【WiFi帧结构】
文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成：MAC头部frame bodyFCS，其中MAC是固定格式的，frame body是可变长度。 MAC头部有frame control，duration，address1，address2，addre…...
mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程
mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程，并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令，把数据流转换成Message，状态转变流程是：State::Created 》 St…...
基于Uniapp开发HarmonyOS 5.0旅游应用技术实践
一、技术选型背景 1.跨平台优势 Uniapp采用Vue.js框架，支持"一次开发，多端部署"，可同步生成HarmonyOS、iOS、Android等多平台应用。 2.鸿蒙特性融合 HarmonyOS 5.0的分布式能力与原子化服务，为旅游应用带来…...
Springcloud：Eureka 高可用集群搭建实战（服务注册与发现的底层原理与避坑指南）
引言：为什么 Eureka 依然是存量系统的核心？ 尽管 Nacos 等新注册中心崛起，但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制，是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...
C++.OpenGL （10/64）基础光照（Basic Lighting）
基础光照（Basic Lighting） 冯氏光照模型（Phong Lighting Model） #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...
sipsak：SIP瑞士军刀！全参数详细教程！Kali Linux教程！
简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求，并检查收到的响应。它以以下模式之一…...
无人机侦测与反制技术的进展与应用
国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机（无人驾驶飞行器，UAV）技术的快速发展，其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统，无人机的“黑飞”&…...
【JVM面试篇】高频八股汇总——类加载和类加载器
目录 1. 讲一下类加载过程？ 2. Java创建对象的过程？ 3. 对象的生命周期？ 4. 类加载器有哪些？ 5. 双亲委派模型的作用（好处）？ 6. 讲一下类的加载和双亲委派原则？ 7. 双亲委派模…...
解读《网络安全法》最新修订，把握网络安全新趋势
《网络安全法》自2017年施行以来，在维护网络空间安全方面发挥了重要作用。但随着网络环境的日益复杂，网络攻击、数据泄露等事件频发，现行法律已难以完全适应新的风险挑战。 2025年3月28日，国家网信办会同相关部门起草了《网络安全…...