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【大厂AI课学习笔记NO.74】人工智能产业技术架构
包括基础层、技术层和应用层。
人工智能的产业技术架构是一个多层次、多维度的复杂系统，它涵盖了从基础硬件和软件设施到高级算法和应用技术的全过程。这个架构通常可以分为三个主要层次：基础层、技术层和应用层。下面我将详细论述这三个层次及其细分内…
基于Yolo5模型的动态口罩佩戴识别安卓Android程序设计
禁止完全抄袭，引用注明出处。
下载地址
前排提醒：文件还没过CSDN审核，GitHub也没上传完毕，目前只有模型的.pt文件可以下载。我会尽快更新。
所使用.ptl文件
基于Yolo5的动态口罩佩戴识别模型的pt文件资源-CSDN文库
项目完整文…
升级ChatGPT4.0失败的解决方案
ChatGPT 4.0科普
ChatGPT 4.0是一款具有多项出众功能的新一代AI语言模型。以下是关于ChatGPT 4.0的一些关键特点和科普内容：
多模态：ChatGPT 4.0具备处理不同类型输入和输出的能力。这意味着它不仅可以接收文字信息，还能处理图片、视频等多…
C++17中auto作为非类型模板参数
非类型模板参数是具有固定类型的模板参数，用作作为模板参数传入的constexpr值的占位符。非类型模板参数可以是以下类型： (1).整型； (2).枚举类型； (3).std::nullptr_t； (4).指向对象的指针或引…
vscode中解决驱动编写的时候static int __init chrdev_init()报错的问题
目录 错误出错原因解决方法 错误 在入口函数上，出现 expected a ; 这样的提示 出错原因 缺少了 __KERNEL __ 宏定义
解决方法 补上__KERNEL__宏定义 具体做法：在vscode中按下ctrlshiftp ，输入：C/C:Edit Configurations࿰…
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一、环境搭建
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1.配置网络yum源
1.删除redhat7.0系统自带的yum软件包；
rpm -qa|grep yum >oldyum.pkg 备份原信息rpm -qa|grep yum|xargs rpm -e --nodeps 不检查依赖，直接删除…
EE5437-IOT(Lecture 07-Control Interface System)
Review：
introduce the micro input device system（MIDS）
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鸿蒙Harmony应用开发—ArkTS声明式开发（基础手势：CalendarPicker）
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无
接口
CalendarPicker(options?: CalendarOptions) …
跨境账号养号怎么做？Facebook、亚马逊运营必看
之前我们讨论过很多关于代理器的问题。它们的工作原理是什么?在不同的软件中要使用那些代理服务器?这些代理服务器之间的区别是什么?什么是反检测浏览器等等。
除了这些问题，相信很多人也会关心在使用不同平台的时代理器的选择问题。比如，为什么最好…
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1、什么是面向过程
传统的面向过程的编程思想总结起来就八个字——自顶向下，逐步细化！
→ 将要实现的功能描述为一个从开始到结束按部就班的连续的“步骤”
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2024暑期实习八股笔记
文章目录 自我介绍MySQL索引索引种类、B树聚簇索引、非聚簇索引联合索引、最左前缀匹配原则索引下推索引失效索引优化 日志、缓冲池redo log（重做日志）刷盘时机日志文件组 bin log（归档日志）记录格式写入机制 两阶段提交undo log&…
20240309web前端_第一周作业_古诗词
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FLatten Transformer_ Vision Transformer using Focused Linear Attention
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当将transformer模型应用于视觉任务时，自注意的二次计算复杂度( n 2 n^2 n2)一直是一个持续存在的挑战。另一方面，线性注意通过精心设计的映射…
就业班 2401--3.11 Linux Day15--ftp数据传输测试server和client+谷歌验证码登录远程连接
文件服务器
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索.构建NFS远程共享存储
一、NFS介绍 文件系统级别共享（是NAS存储） --------- 已经做好了格式化，可以直接用。 速度慢比如：nfs，sambaNFS
NFS：Networ…
shell文本处理工具-shell三剑客1
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grep -E egrep (扩展搜索正文表…
Java集合详解（单列集合 | 双列集合 | Collections集合工具类）
○ 前言：
在开发实践中，我们需要一些能够动态增长长度的容器来保存我们的数据，java中为了解决数据存储单一的情况，java中就提供了不同结构的集合类，可以让我们根据不同的场景进行数据存储的选择，如Java中提…
Tensorflow2.0笔记 - 均方差MSE和交叉熵CROSS ENTROPHY作为损失函数
本笔记主要记录使用MSE和交叉熵作为loss function时的梯度计算方法。
import tensorflow as tf
import numpy as nptf.__version__#softmax函数使用
#参考资料：https://blog.csdn.net/u013230189/article/details/82835717
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