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原创 from PyQt5 import QtCore，QtGui，QtWidgetsModuleNotFoundError:No module named ‘PyQt5

from PyQt5 import QtCore，QtGui，QtWidgetsModuleNotFoundError:No module named 'PyQt5 如何解决？

2025-03-30 19:45:00 205

原创强化学习和智能决策：Q-Learning和Deep Q-Learning算法

Q-Learning和Deep Q-Learning是强化学习中的两种重要算法，它们在智能决策领域具有广泛应用。Q-Learning通过迭代更新Q值来逼近最优策略，适用于状态空间和动作空间较小的问题。而Deep Q-Learning则使用深度神经网络来估计Q值，能够处理更复杂的问题，如高维状态空间和连续动作空间。通过不断的研究和应用，这些算法将在更多领域展现出其强大的智能决策能力。

2025-03-26 21:00:00 653

原创强化学习与智能决策：基本原理、算法及应用

强化学习是一种专注于智能体（agent）在与环境交互中学习如何做出决策的机器学习方法，旨在通过最大化累积奖励来优化其行为。下面，我们将详细介绍强化学习的基本原理、核心算法，以及其在多个领域中的广泛应用。

2025-03-25 20:00:00 846

未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，命名实体识别与文本生成算法将在更多领域发挥重要作用，如智能教育、医疗辅助、智慧城市等，为人类社会的智能化发展贡献更多力量。在自然语言处理（NLP）的浩瀚星空中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）与文本生成算法如同两颗璀璨的星辰，各自闪耀，又相互辉映，共同推动着人工智能技术在语言理解与生成领域的飞速发展。：从新闻、社交媒体等文本中自动提取事件信息，NER技术能够识别事件中的参与者（如人物、组织），为事件分析提供基础。

2025-03-02 22:57:12 925

原创机器翻译与语音识别技术：推动人机交互的新篇章

未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，机器翻译与语音识别技术将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的发展贡献更多智慧和力量。

2025-02-22 22:22:52 989

原创文本分类与情感分析算法

文本分类旨在将文本划分到预定义的类别中，而情感分析则关注于识别和提取文本中的情感倾向。本文介绍了文本分类和情感分析的核心算法，并通过案例和数据例证展示了这些算法的实际应用效果。

2025-02-21 23:05:37 1036

原创深度学习算法优化如何实现?

深度学习算法优化是一个复杂而多维的过程，旨在提高模型的性能、准确性和效率

2025-02-19 19:56:51 350

原创人脸识别与人脸检测技术

人脸识别技术，作为一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术，近年来在人工智能和计算机视觉技术的推动下取得了显著进展。它利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行一系列计算和分别判断。这一技术不仅提高了识别的准确性和效率，还为各个领域带来了前所未有的便利性和安全性。

2025-02-11 22:29:42 1027

原创什么是图像压缩技术

图像压缩技术是指将图像中多余的数据去掉，以一种损失相对较少或者无损的数字形式将图像重新呈现的技术，也称图像编码。图像压缩绕不开的就是压缩算法，有哪些好的压缩比例的压缩算法呢？在追求高压缩比例的压缩算法时，可以考虑这几种算法，它们在不同应用场景下都展现出了优秀的压缩性能

2025-02-10 10:47:42 886

原创图像处理技术和应用

图像处理技术是一种依托计算机和相关算法，对图像进行深度处理、分析及改变的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。它不仅能够从静态图像中提取关键信息，还能改变图像的外观或特征，并进一步检测、识别和分类图像中的对象。这一技术的广泛应用，使其在多个领域和行业都发挥着至关重要的作用。

2025-02-10 10:22:58 808

原创图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域，图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解，为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。

2025-02-05 23:33:37 542

原创计算机视觉和图像处理

随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和图像处理作为其中的重要分支，正逐步成为推动科技进步和产业升级的关键力量。

2025-02-01 21:58:31 1757 2

原创监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。

2025-01-13 20:57:58 691

原创深度学习的原理和应用

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，其原理基于多层神经网络结构和优化算法。

2025-01-10 20:32:57 758

原创监督学习和无监督学习的区别？

监督学习和无监督学习是机器学习中的两种基本方法，它们之间存在显著的区别

2025-01-09 22:58:01 508

原创机器学习的基本原理和算法

机器学习的基本原理是通过从数据中学习模式和规律，以便能够对新数据进行预测或决策。其核心思想是通过训练算法来自动地从数据中学习，并根据学习到的模式和规律进行预测和决策。

2025-01-09 22:49:46 474

原创 AI在各个行业的应用领域

AI在各个行业的应用领域及实例

2025-01-07 19:09:53 1208

原创 Exception in thread “main“ java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/logging/log4j/LogManager

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/logging/log4j/LogManagerCaused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.logging.log4j.LogManager

2025-01-07 19:00:35 384

原创 Exception in thread “main“ java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/io/output/Unsynchroniz

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/io/output/UnsynchronizedByteArrayOutputStreamCaused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.io.output.UnsynchronizedByteArrayOutputStream

2025-01-07 10:15:40 292

原创 AI的历史和发展趋势

人工智能（AI）自20世纪50年代诞生以来，经历了从符号推理、专家系统到现代机器学习与深度学习的显著转变。这一转变背后，计算能力的提升与大数据的普及起到了关键作用。

2025-01-05 21:53:22 589

原创 Exception in thread “main“ java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/collections4/ListValue

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/collections4/ListValuedMap at com.company.tool.PDFUtil.main(PDFUtil.java:97)Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.collections4.ListValuedMap

2025-01-05 11:10:41 324

原创什么是人工智能？

什么是人工智能？

2025-01-04 21:15:47 139

原创 Exception in thread “main“ java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/compress/archivers/zip

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/compress/archivers/zip

2025-01-04 20:38:28 147

原创 java:-source 1.5中不支持try-with-resources java: Compilation failed: internal java compiler error

java:-source 1.5中不支持try-with-resources java: Compilation failed: internal java compiler error

2025-01-03 23:07:17 275

原创 Exception in thread “main“ java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/xmlbeans/XmlException

Exception in thread “main“ java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/xmlbeans/XmlException

2025-01-03 22:38:14 159

原创 Exception in thread “main“ java.lang.NoClassDeffoundError ...:org/apache/commons/logging/LogFactory

jar文件问题

2024-12-29 11:51:17 175

原创 Plugin error: Plugin ‘Alibaba Java Coding Guidelines(XenoAmess TPM)‘ (version 2.1.1.6x-SNAPSHOT) was

打开Setting->Plugins->Update-Restart IDE。插件版本问题，需要更新。

2024-12-29 11:26:50 329

原创 DevTools 无法加载来源映射：无法加载 webpack:///node_modules/ids/dist/index.esm.js.map 的内容：Fetch through target fa

DevTools 无法加载来源映射：无法加载 webpack:///node_modules/ids/dist/index.esm.js.map 的内容：Fetch through target failed: Unsupported URL scheme; Fallback: HTTP 错误：状态代码 404，net::ERR_UNKNOWN_URL_SCHEME

2023-06-19 17:15:43 1371

原创 MySQL 占用cpu超过100%，怎么搞？

cpu100%, 性能优化，MySQL优化

2022-10-05 20:01:48 2115

原创 360bpsvc.exe 流氓进程,莫名恶意弹窗

360bpsvc.exe 流氓弹窗恶意进程

2022-03-18 15:07:30 7794 2

原创 IDEA Untrusted Server‘s Certificate

问题：原因：原因是你做了啥你不知道，心里没个*数哈哈哈，开嘎玩笑。言归正题，真实原因是：你在用没花钱的idea,本地hosts配置了映射，idea检测出来弹出警告,服务器证书不可用。解决方案：打开idea → file → Settings ，也可以用你的快捷方式搞出来，然后搜索Server Certificates把下图中的选项勾上就ok...

2022-03-11 23:59:49 7642 4

原创 Execution failed for task ‘xxxx uploadArchives‘

问题：Could not publish configuration 'archives'原因：jar包版本冲突，导致无法发布解决方案：到私有仓库看看目前该jar包的版本，如冲突，升级一下本地版本就行本bug到此为止，下个见.........

2022-03-05 23:14:45 549

原创 java.lang.IllegalStateException:Duplicate key .....

问题：原因：Map中出现了重复的key记录解决方案：第一种写法：Map<String, studentVO> studentMap = studentList.stream().collect(Collectors.toMap(studentVO::getId, Function.identity()));第二种写法：Map<String, studentVO> studentMap = studentList.stream().collect(Col

2022-02-25 23:51:11 953

原创 Git找回删除的版本

问题：将开发好功能的分支删除了，先删的远程库，后删除的本地原因：大脑真的是不受使唤了，手一抖，瞬间删除了，此时冷风吹起了我的秀发，额头直冒汗.....解决方案：公司线上项目，就不上图了，谅解。遇到此问题，不要慌，一定要记住不要慌，淡定，大不了重新开发就是了。可是你自己允不允许搞一天再来一遍，时间他老人家允不允许再来一遍，老板他老人家允不允许再来一遍，马上要上线了。最好的办法是恢复，还好Git给力，步骤如下：1、切到被删除项目目录，右键->点击 Git Bush Here

2022-02-24 22:47:49 522

原创 IDEA 启动Tomcat服务器访问项目404错误记录

问题：IDEA配置tomcat8.5并deploy web项目，tomcat8.5启动成功后，直接跳出如下界面原因：部署web项目 “姿势” 不对解决方案：1.在项目上右键，点击Open Module SettingsProject按下图配置2.打开Modules,找到Paths按下图配置Output Path,Test output path，你也可以根据本机情况，新建目录3.IDEA 菜单栏找到Run,打开Edit Configurations.

2022-02-23 22:59:13 1306 1

原创 .gitignore不生效

.gitignore 不生效

2022-02-22 21:54:48 436

原创 Could not resolve all dependencies for configuration ‘:classpath‘.

问题：每次拉取其它分支，上图中红框中文件就会消失，启动项目，报错：A problem occurred configuring root project 'project_name'.> Could not resolve all dependencies for configuration ':classpath'. > Using insecure protocols with repositories, without explicit opt-in, is unsu...

2022-02-21 22:18:18 26697

原创 ERROR:An incompatible version [1.1.22] of the APR based Apache Tomcat Native library is installed...

问题：An incompatible version [1.1.29] of the APR based Apache Tomcat Native library is installed, while Tomcat requires version [1.2.14]原因：是建议你使用Tomcat 的性能调优原生库文件tcnative-1.dll解决方案：1、下载原生库文件tcnative-1.dll打开网址：Index of /dist/tomcat/tomcat-conn..

2022-02-20 20:24:31 858

原创 java 不兼容的类型 java.lang.String无法转换为java.util.function.Supplierjava.lang.String

问题：原因：自动导包有问题自动导包是：import org.junit.platform.commons.logging.Logger;import org.junit.platform.commons.logging.LoggerFactory;解决方案：手动修改为以下：import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;本bug到此为止，下个见.........

2022-02-18 22:30:45 1389

原创 intellij idea 使用@Resource或者@Autowire报错，出现红色波浪线

好久没更，年也过了，各种节日也告一段落，今儿起，继续...问题：idea 中使用@Resource、@Autowire 出现红色波浪线原因：idea 默认进行了校验解决方案：去掉校验，如图：先来个开胃菜，本Bug到此为止，下个见..........

2022-02-17 19:45:46 670

情感分析算法的关键应用领域与典型实战案例

情感分析算法在多个领域有着广泛的应用场景和丰富的案例

2025-02-21

文本分类与情感分析算法

自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，致力于让计算机理解和处理人类语言。在这一领域中，文本分类和情感分析是两项基础且至关重要的任务。文本分类旨在将文本划分到预定义的类别中，而情感分析则关注于识别和提取文本中的情感倾向。本文将深入探讨文本分类和情感分析的核心算法，并通过案例和数据例证来加以说明。

2025-02-21

循环神经网络和前馈神经网络的区别: 结构、原理、应用场景

内容概要：本文详细对比了循环神经网络（RNN）和前馈神经网络（FNN）的结构特点、工作原理以及应用场景，突出了各自的优势和局限。具体而言，RNN具有循环连接结构，能够保存时间序列信息并处理变长序列数据，在自然语言处理等领域表现优异；而FNN则是层级结构，一次性完成计算，在静态数据分析方面如医学影像分析、金融预测等更为有效。文章还讨论了两者在梯度问题和计算效率方面的不同特征。适用人群：对深度学习有一定了解的技术爱好者，数据科学家，从事机器学习相关工作的研究人员。使用场景及目标：帮助读者全面理解两种类型的神经网络之间的本质差异，以便更好地选择适合特定项目需求的模型。其他说明：在理解和选择适当的模型之前，深入了解RNN和FNN的不同属性非常重要。

2025-02-11

深度学习中循环神经网络梯度消失问题及其解决方案的技术探讨与应用

内容概要：本文深入探讨了循环神经网络(RNN)中存在的梯度消失问题及其解决方案。文中详细阐述了几种有效应对措施，主要包括采用门控机制（如LSTM和GRU）、梯度裁剪、适当的权重初始化方式、选用合理的激活函数、进行模型结构改进(如双向RNN和跳跃连接)和技术辅助手段（如BN），并解释了每种方法的具体工作原理和优势。通过对这些策略的理解与运用，我们可以更好地构建稳定的深层递归模型，提升其对于长期依赖关系的学习效果，最终增强预测准确性。适用人群：从事机器学习特别是自然语言处理领域的研究人员、学生或者工程师。使用场景及目标：帮助读者全面理解梯度消失现象的根本原因；掌握针对不同情况的最佳实践策略；指导使用者根据实际应用场景挑选最合适的技术手段，优化自己的深度学习项目；促进学术交流与发展创新解决方案的研究。其他说明：除了介绍现有理论外，文章还强调了一些技巧之间的协同配合以取得更好效果，这为进一步探索提供了有益参考。使用场景及目标补充：当用户遇到由于时间跨度较大导致的数据间关联弱化的问题，可以借鉴文内的改进思路，在实践中不断尝试调优模型架构和参数配置，确保所建立的神经网络能高效捕捉到关键特征规律，从而实现预期任务指标。同时这也是对当前热门话题——如何让AI系统更加贴近人脑思考模式的一次有力探索。

2025-02-11

深度学习中循环神经网络(RNN)的特性解析及其应用领域的探讨

内容概要：本文详细探讨了循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）的特点，涵盖了其四大优势——强大的序列数据分析能力、高度灵活性、参数权重共享和内在的记忆保持功能；以及五点局限性——遇到长时间跨度的数据易发生梯度消失或爆发问题、运算速度慢、不具备良好的并行化特征、对于复杂任务建模过于复杂以及输入数据长度不一带来的挑战。最后，还提及了针对原生RNN所面临的一些困难，科研工作者们提出的一系列升级版本（比如LSTM和GRU），这些改进旨在加强信息流调控，解决梯度问题，进而改善RNN整体效果。适用人群：适用于已经接触或者计划深入了解人工智能与机器学习技术的学生和技术研究人员，尤其是关注深度学习架构下各种变体的学者和专业人士。使用场景及目标：①帮助读者全面认识RNN的工作原理与应用场景，尤其是自然语言处理和其他连续性或时序相关问题；②提供优化现有模型的方法指引，如采用LSTM或GRU来替代原始RNN以应对特定障碍。其他说明：文中提供的优缺点对比不仅有助于选择合适的算法，也能为未来探索新的人工智能模型提供借鉴方向。

2025-02-11

循环神经网络在多领域的应用及其核心技术解析

内容概要：本文详细探讨了循环神经网络（RNN）在不同领域特别是序列数据分析方面的广泛应用和技术优势。文中首先介绍了RNN在自然语言处理(NLP)领域的应用，涵盖了语言模型、机器翻译、文本分类、命名实体识别、句法分析以及文本生成等方面的内容。接着阐述了RNN在语音处理（包括识别和合成）、时间序列分析（如股票预测、天气预报、能耗预测），乃至图像和视频处理等多个行业里发挥的作用。除此之外还涉及了一些相对小众但同样重要的领域，像推荐系统、异常点检测和游戏AI等。适用人群：对于从事深度学习研究的技术爱好者或从业者而言，这是一份极佳的学习资料，可以帮助深入理解RNN的特点及其应用。使用场景及目标：无论是学术界人士希望掌握最新的研究成果，还是工业界开发者需要寻找解决实际问题的新思路都可以从中受益。同时对于学生群体来说，也是很好的参考资料。其他说明：尽管LSTM/GRU变体逐渐成为主流选择，但对于初学者或者理解基础知识来讲，了解传统RNN的工作机制仍然是十分必要的。并且文中提供的实例也可以帮助读者更好地理解和运用RNN进行相关任务。

2025-02-11

深入解析循环神经网络：序列数据分析的强大工具及其改进与应用

内容概要：本文详细介绍了一种适用于序列数据处理的模型——循环神经网络(RNN)。首先阐述了RNN的定义与特性，即它能够处理任意长度的输入序列并通过递归来捕捉信息。接着探讨其工作机理，包括初始化、信息传递以及每一步骤的具体操作流程。然后重点提及为了优化性能而衍生出来的几种结构改进版本，如LSTM和GRU，并对其优势做了简述。最后列举了一系列应用场景，比如自然语言处理、金融预测、视频处理等多个行业领域都广泛应用着这种算法。适合人群：对深度学习感兴趣的研究者或开发者，尤其是希望掌握更多有关序列数据处理方法的人群。使用场景及目标：帮助用户深入了解RNN内部构造，以便在未来遇到涉及到有序输入的任务时选择合适的解决方案，同时也提供了一些常见的改进方向供研究人员进一步探索。其他说明：尽管文中提到了许多具体的例子，但它仍然只是一个理论性的介绍。实际项目中可能还需要根据实际情况调整模型架构或参数设置，同时结合最新的研究和技术进展不断创新。

2025-02-11

空空如也

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哪些方法可以帮助深度学习算法优化以及如何帮助？

深度学习算法优化,如何实现？

人脸识别-如果只有眼睛被遮挡了怎么办？

人脸识别遮挡面部如何识别？

联动报警的原理是什么？

人脸识别技术在公安领域的应用

log4j.LogManager

commons-io-2.16.1 jar

commons-collections4-4.4.jar

commons-compress-1.21.jar

xmlbeans-5.1.1.jar

org/apache/commons/logging/LogFactory/logjar

空空如也