Autosar MCAL-S32K324Dio配置-基于EB
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【Spring Boot】单元测试
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Flink CEP (一)原理及概念
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vue3+taro+Nutui 开发小程序(二)
上一篇我们初始化了小程序项目,这一篇我们来整理一下框架 首先可以看到我的项目整理框架是这样的: components:这里存放封装的组件 custom-tab-bar:这里存放自己封装的自定义tabbar interface:这里放置了Ts的一些基本泛型,不用…...

Transformer 模型实用介绍:BERT
动动发财的小手,点个赞吧! 在 NLP 中,Transformer 模型架构是一场革命,极大地增强了理解和生成文本信息的能力。 在本教程[1]中,我们将深入研究 BERT(一种著名的基于 Transformer 的模型)&#…...

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目录 一、概述 1.简述 2.作用 3. iscsi 4.相关名称 二、使用步骤 - 构建iscsi服务 1.使用targetcli工具进入到iscsi服务器端管理界面 2.实现步骤 2.1 服务器端 2.2 客户端 2.2.1 安装软件 2.2.2 在认证文件中生成iqn编号 2.2.3 开启客户端服务 2.2.4 查找可用的i…...
解决安装依赖时报错:npm ERR! code ERESOLVE
系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、错误原因二、解决方法三、注意事项总结 前言 在使用 npm 安装项目依赖时,有时会遇到错误信息 “npm ERR! code ERESOLVE”,该错误通常发生在依赖版本冲突或者依赖解析问题时。本文将详细介绍出现这个错误的原…...
98、简述Kafka的rebalance机制
简述Kafka的rebalance机制 consumer group中的消费者与topic下的partion重新匹配的过程 何时会产生rebalance: consumer group中的成员个数发生变化consumer 消费超时group订阅的topic个数发生变化group订阅的topic的分区数发生变化 coordinator: 通常是partition的leader节…...

【人工智能】监督学习、分类问题、决策树、信息增益
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Pytorch迁移学习使用Resnet50进行模型训练预测猫狗二分类
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HTML与XHTML的不同和各自特点
HTML和XHTML都是用于创建Web页面的标记语言。HTML是一种被广泛使用的标记语言,而XHTML是HTML的严格规范化版本。在本文中,我们将探讨HTML与XHTML之间的不同之处,以及它们各自的特点。 HTML与XHTML的不同之处 HTML和XHTML之间最大的不同在于它…...

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微服务远程调用可能有如下问题: 注册中心宕机; 服务提供者B有节点宕机; 服务消费者A和注册中心之间的网络不通; 服务提供者B和注册中心之间的网络不通; 服务消费者A和服务提供者B之间的网络不通; 服务提供者…...

一本通1919:【02NOIP普及组】选数
这道题感觉很好玩。 正文: 先放题目: 信息学奥赛一本通(C版)在线评测系统 (ssoier.cn)http://ybt.ssoier.cn:8088/problem_show.php?pid1919 描述 已知 n 个整数 x1,x2,…,xn,以及一个整数 k(k&#…...
Kubernetes 集群管理和编排
文章目录 总纲第一章:引入 Kubernetes什么是容器编排和管理?容器编排和管理的重要性Kubernetes作为容器编排和管理解决方案 Kubernetes 的背景和发展起源和发展历程Kubernetes 项目的目标和动机 Kubernetes 的作用和优势作用优势 Kubernetes 的特点和核心…...
DDS协议--[第六章][Discovery]
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基于深度学习的高精度80类动物目标检测系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度80类动物目标检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位80类动物目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的80类动物目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YO…...

使用VSCode开发Django指南
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(十)学生端搭建
本次旨在将之前的已完成的部分功能进行拼装到学生端,同时完善学生端的构建。本次工作主要包括: 1.学生端整体界面布局 2.模拟考场与部分个人画像流程的串联 3.整体学生端逻辑 一、学生端 在主界面可以选择自己的用户角色 选择学生则进入学生登录界面…...

中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试
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使用分级同态加密防御梯度泄漏
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【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...
Mysql8 忘记密码重置,以及问题解决
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一、引言 在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄…...