五分钟专题
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：nn.Module中封装好的神经网络层
本文重点 PyTorch实现了神经网络中绝大多数的layer，这些layer都继承于nn.Module，封装了可学习参数parameter，并实现了forward函数，且很多都专门针对GPU运算进行了CuDNN优化，其速度和性能都十分优异。本文介绍pytorch中已经封装好的神经网络层，我们可以直接通过nn.的方式来调用。本文主要学习第2步（模型搭建）。 全连接层 nn.Linear(i
五分钟看完 Linux 重点知识，建议收藏！
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复”1024“获取公众号专属1024GB资料 来源：rrd.me/f3v9F 写在前面 我们都知道Linux是一个支持多用户、多任务的系统，这也是它最优秀的特性，即可能同时有很多人都在系统上进行工作，所以千万不要强制关机。 同时，为了保护每个人的隐私和工作环境，针对某一个文档(文件、目录)，Linux系统定义了三种身份，分别是拥有者(owner
手把手教你怎么撩妹，五分钟读懂！提取于《谈话的力量》
最近撩妹成了一个广受社会青年，尤其是未婚青年们关注的学科。各种理论案例层出不穷。但是，有没有一本像九阴真经一样的撩妹宝典，去指导广大又红又专就是不会说话的热血青年去撩妹撩汉子呢？ 有的，这本书就是美国教授艾伦.加纳写的《谈话的力量》 在这本书里，艾伦.加纳虽然讲的是普遍意思上的聊天技巧，但在我看来，完全就是一本撩妹宝典。书中，教授同志提供了十二绝技提高你的撩妹技巧。 第一招：做一个会问问题
每天五分钟计算机视觉：人脸识别网络FaceNet
本文重点 在前面的课程中，为了解决人脸识别的问题，我们学习了Siamese神经网络。本文我们学习另外一种人脸识别网络模型FaceNet。 论文 FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering FaceNet概述 FaceNet是谷歌在CVPR 2015上提出的一种深度学习模型，旨在解决人脸识别、验证和
如何五分钟使用 Cocos Creator 快速部署 TON 游戏（第一部分）
TON 生态在游戏赛道的火热，吸引了大量的开发者涌入其中，但从技术角度看，EVM 兼容性以及开发语言等方面的问题，基于 TON 底层建立游戏应用对于很多开发者而言仍旧存在较高的门槛。而 Zypher Network 作为目前最先进的区块链游戏开发引擎，支持将 Web2 游戏拓展为 dApp ，开发了大量插件，支持开发者基于 CocosCreator 开发的游戏能够快速部署在 Telegram 生态
五分钟理解Java的反射API
反射API Java是一种具有反射功能的语言。允许开发人员在运行时检查类型、方法、字段、注解等，并在程序运行时决定是否使用。 为此，Java的反射API提供类，类，字段，构造函数，方法，注释和其他。 使用它们可以与编译时未知的类型进行交互，例如创建未知类的实例并对它们调用方法。 这个快速提示旨在让您深度了解什么是反射，它在Java中的使用，以及它可以用于什么。 之后，你将准备好开始或工作更
五分钟干完三万字！推荐4款可以一键写毕业论文的AI网站
在当前的学术环境中，毕业论文写作是一项既复杂又耗时的任务。然而，随着人工智能技术的发展，许多工具和平台已经能够帮助学生简化这一过程。本文将重点介绍四款可以一键写毕业论文的AI网站，并特别推荐千笔-AIPassPaper。 千笔-AIPassPaper 千笔-AIPassPaper是一款集论文大纲生成、内容填充以及初稿撰写于一体的AI论文写作平台。它融合了先进的AI技术与丰富的学术资源，为用户提
别再自己花大量时间写作了 ，试⼀下用AI五分钟写完一篇文章吧
本文背景 写一篇文章，我们都说“凤头、猪肚、豹尾”写好文 前面两期我们通过自己写作或者AI的协助完成了文章的标题和开头部分，这一期我们再来详细掰头掰头文章的中间部分，也就是猪肚（正文）部分。 无论是议论文，还是说明文，或是记述文，一篇文章的正文必须要充满信息量，像猪的肚子一样，圆润饱满。 让主题充满信息量 围绕主题，想 3 个点 能写到这一部分，就证明我们的标题和开头都已经完成，这篇文章
每天五分钟深度学习框架pytorch：多维tensor向量在某一维度的拼接和分割
本文重点 在深度学习中，我们常常需要完成多个向量拼接，同时也要完成向量的分割，在pytorch中已经有封装好的库，我们可以直接调用完成这部分任务。 Cat拼接 c=torch.cat([a,b],dim=0)表示将a和b按0维度进行拼接，需要注意再非dim维度，两个矩阵的维度必须是一致的，不然会拼接失败。 Stack拼接 Stack并不会进行维度的拼接，而是会增加新的维度 我们
每天五分钟深度学习：逻辑回归算法完成m个样本的梯度下降
本文重点 上节课程我们学习了单样本逻辑回归算法的梯度下降，实际使用中我们肯定是m个样本的梯度下降，那么m个样本的如何完成梯度下降呢？ m个样本的损失函数定义为： 我们定义第i个样本的dw、db为： dw和db为损失J对w和b的偏导数，因为m个样本的代价函数J是1到m个样本总损失的平均。所以m个样本代价函数对wj的微分也同样是各项样本损失对wj微分的平均。 对比来说单个样本就是
五分钟上手IoT小程序
五分钟上手IoT小程序 IoT小程序框架搭建开发环境首先安装NodeJs安装NodeJs验证安装成功 安装cnpm 安装VSCode 开发IDE下载开发IDE安装开发IDE安装框架脚手架 下载模拟器创建工程项目应用编译(打包构建) VSCode 开发IDE安装插件通过开发插件创建工程编译工程debug编译编译太慢问题处理release编译 启动模拟器 demo案例导入IoT小程序体验
每天五分钟深度学习：逻辑回归算法的单样本的梯度下降计算
本文重点 上节课我们已经知道了如何利用计算图通过链式法则来求解输出J对变量的梯度或者导数。本节课程我们将通过逻辑回归这一个具体的例子，来演示如何使用计算图完成逻辑回归的梯度下降算法。 逻辑回归 逻辑回归算法的目标函数，损失函数，代价函数，以及参数更新的方式如图所示。 具体实例 假设样本只有两个特征x1和x2，为了计算，我们需要输入参数w1、w2 和b，因此的计算公式为： 计算图
每天五分钟深度学习PyTorch：Tensor张量的索引和切片
本文重点 有时候当我们拥有一个Tensor张量的时候，我们可能需要获取它某一维度的信息，那么此时我们就需要索引和切片的技术，它们可以帮助我们解决这些问题。 切片操作 a是四维的，然后默认是从第一维开始取，逗号表示取不同的维度 a[:2]表示第一维取0，1，后面三维取所有 a[:2,:2]表示第一维取0，1，第二维取0，1，后面两维取所有 前两维取所有，第三维和第四维间隔取样，0
每天五分钟计算机视觉：基于KNN算法完成图片分类任务
本文重点 在数字化和智能化的时代，图片分类作为计算机视觉领域的重要任务之一，已经广泛应用于各种场景，如安防监控、医疗诊断、智能推荐等。传统的图片分类方法往往需要复杂的手工特征提取和繁琐的分类器设计，而机器学习算法的引入为图片分类带来了不同的思路。 KNN算法概述 KNN算法是一种基于实例的学习，或者说是局部逼近和将所有计算推迟到分类之后进行的惰性学习。它的工作原理是：如果一个样本在特征空间中
docker实例化Oracle12c EE(五分钟快速部署oracle12c单实例)
### Code Reference URL:https://blog.csdn.net/hunheidaode/article/details/104039719 DESC:docker实例化Oracle12c EE(五分钟快速部署oracle12c单实例) Last Update:2020-7-16 16:27:18 Time：2020-7-15 18:29 Tittle：docke
每天五分钟深度学习：如何使用计算图来反向计算参数的导数？
本文重点 在上一个课程中，我们使用一个例子来计算函数J，也就相当于前向传播的过程，本节课程我们将学习如何使用计算图计算函数J的导数。相当于反向传播的过程。 计算J对v的导数，dJ/dv=3 计算J对a的导数，dJ/da=（dJ/dv）*（dv/da）=3*1=3 计算J对u的导数，dJ/du=（dJ/dv）*（dv/du）=3*1=3 计算J对b的导数，dJ/db=(dJ/dv)*(
五分钟搭建一个Suno AI音乐站点
五分钟搭建一个Suno AI音乐站点 在这个数字化时代，人工智能技术正以惊人的速度改变着我们的生活方式和创造方式。音乐作为一种最直接、最感性的艺术形式，自然也成为了人工智能技术的应用场景之一。今天，我们将以Vue和Node.js为基础，利用现有的API来快速搭建一个Suno AI音乐站点。让我们一起探索这个令人兴奋的过程吧！ 一、准备工作 在动手之前，我们需要确保已经准备好了必要的环境和
YOLOv10尝鲜测试五分钟极简配置
最近清华大学团队又推出YOLOv10，真是好家伙了。 安装： pip install supervision git+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git 下载权重：https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10n.pt 预测： from ultralytics
五分钟部署开源运维平台Spug结合内网穿透实现远程登录管理
文章目录 前言1. Docker安装Spug2 . 本地访问测试3. Linux 安装cpolar4. 配置Spug公网访问地址5. 公网远程访问Spug管理界面6. 固定Spug公网地址 前言 Spug 面向中小型企业设计的轻量级无 Agent 的自动化运维平台，整合了主机管理、主机批量执行、主机在线终端、文件在线上传下载、应用发布部署、在线任务计划、配置中心、监控、报警等一
五分钟撸一下游戏自动化
现在微信小游戏越来越活，但大多时候通常都是需要不停点击，才能升级，又累，又费时间，在这里向大家介绍一个airtest，相对传统的appium，airtest更针对游戏自动化,现在就来简单认识一下吧！ 1 进入airtest官网 http://airtest.netease.com/ 2 下载airtest 3 安装python，并在airtest中进行配置 4 通过ai
使用Baidu Comate五分钟 , 工作时间摸鱼8小时
Baidu Comate：引领智能编码新时代 文章目录 Baidu Comate：引领智能编码新时代一、明日工具，今日领先——百度Comate智能编码助手二、万变不离其宗——适配场景需求三、功能研究3.1 指挥如指掌——指令功能3.2 助手增援——插件功能使用3.3 实时补充——知识功能使用3.4 按需定制——自定义配置3.5代码推荐3.6代码注释3.7代码优化3.9 生成接口单元测试代码
每天五分钟计算机视觉：使用极大值抑制来寻找最优的目标检测对象
本文重点 在目标检测领域，当模型预测出多个候选框（bounding boxes）时，我们需要一种方法来确定哪些候选框最有可能表示真实的目标。由于模型的不完美性和图像中目标的重叠性，往往会有多个候选框对应于同一个目标。此时，极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）技术就显得尤为重要。 目标检测算法 使用19*19的网络对图片进行处理 首先我们应该知道，一个
五分钟解决Springboot整合Mybaties
SpringBoot整合Mybaties 创建maven工程整合mybaties逆向代码生成 创建maven工程 ·1.通过idea创建maven工程如下图 2.生成的工程如下 以上我们就完成了一个maven工程，接下来我们改造成springboot项目。 这里主要分为三步：添加依赖，增加配置，增加注解 1.添加依赖 <!--添加springboot父依赖--><pare
每天五分钟深度学习框架pytorch：如何创建多维Tensor张量元素？
本文重点 上节课程我们学习了如何创建Tensor标量，我们使用torch.tensor。本节课程我们学习如何创建Tensor向量，我们即可以使用torch.Tensor又可以使用torch.tensor，下面我们看一下二者的共同点和不同点。 Tensor张量 tensor张量是一个多维数组，零维就是一个点（就是上一章的标量），一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和
五分钟了解设计模式六大原则（下）
目录 简介设计模式是什么？设计模式六大原则是什么？设计模式有哪些？ 依赖倒置原则（Dependence Inversion Principle）我们应该如何使用依赖倒置原则呢？ 接口隔离原则（Interface Segregation Principle）我们应该如何使用接口隔离原则呢？ 开闭原则 (Open Closed Principle)我们应该如何使用开闭原则呢？ 简介