From summer resorts to wealthy suburbs, a look at

最新推荐文章于 2024-07-15 17:02:45 发布
最新推荐文章于 2024-07-15 17:02:45 发布 · 156 阅读 · 0

本文提供了英文中一年十二个月份的名称及其对应的国际音标发音，方便读者学习和记忆每个月份的正确读音。
January <!--抽奖-->  一月份
英[ˈdʒænjuəri] 
February <!--抽奖--> 二月份
英[ˈfebruəri] 
march <!--抽奖--> 三月份
英[mɑ:tʃ] 
 April 四月份
May 五月份
June 六月份
July  七月份<!--抽奖-->
英[dʒu:ˈlai] 
august <!--抽奖--> 八月份
英[ɔ:ˈɡʌst] 
September 九月份<!--抽奖-->
英[səpˈtembə] 
 January 一月(略作Jan.), February 二月(略作Feb.), March )三月(略作Mar.), April 四月(略作Apr.), May 五月, June 六月(略作Jun.), July 七月(略作Jul.), August 八月(略作Aug.), September 九月(略作Sep.), October 十月(略作Oct.), November 十一月(略作Nov.), December 十二月(略作Dec.)
 
Paper reading:高分辨率图像分割：From Contexts to Locality: Ultra-high Resolution Image Segmentation ICCV2021
家家的专栏
06-24 1137
本文依然采用高分辨率图像分割的路线，其中高分辨率大尺度图像可以分割局部图像块，然后再对局部的图像块的分割结果进行融合。具体来说，本文提出一个位置感知上下文关联的分割模型来处理那些局部图像块，可以利用局部图像块之间的关联性及其上下文关系来处理那些变化大的语义区域。除此之外，我们提出一个上下文语义细化的网络，能够利用上下文语义信息来连接那些局部分割结果，以减少边界伪影和细化掩模轮廓。...
AGI之MFM：《多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之统一的视觉模型、加持LLMs的大型多模态模型
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
10-06 4218
​AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之统一的视觉模型、加持LLMs的大型多模态模型 目录 4、Unified Vision Models统一的视觉模型 4.1、Overview概述 NLP的发展：2018年之前(不同的NLP任务使用不同的任务特定模型解决，如翻译/语义解析/摘要生成)→2018年之后(GPT-style
Build the backend services needed for a WebRTC app
笔记
08-28 1164
转载地址：https://www.html5rocks.com/en/tutorials/webrtc/infrastructure/#what-is-signaling WebRTC enables peer-to-peer communication, but it still needs servers so that clients can exchange metadata to coordinate communication through a process called sign.
LLM应用构建前的非结构化数据处理（二）元数据的提取和文档切分
Salted fish in hand, I have the world.
07-15 947
1.学习内容本节次学习内容来自于吴恩达老师的Preprocessing Unstructured Data for LLM Applications课程，因涉及到非结构化数据的相关处理，遂做学习整理。什么是元数据？元数据可以是文档级别的，也可以是元素级别的，它可以是我们从文档信息本身提取的内容，比如最后修改日期或文件名，也...
The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine
12-22 1288
The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine The Anatomy of a Search EngineThe Anatomy of a Large-Scale Hypertextual W...
最新区块链论文速读--CCF C会议 TrustCom 2023 共30篇 附pdf下载 （3/6）
软件工程小施同学 的专栏
06-26 1527
在本文中，我们提出了 EPPVChain，这是第一个同时实现区块链数据库的高效、隐私保护和可验证连接查询的方案。还提供了对智能合约功能的成本和有效性的评估。最后，大量实验表明，与其他方案相比，BPDV具有较小的计算和通信成本，同时提供身份和数据隐私保护。这项研究提出了一种新颖的框架，用于以协作方式训练聚类模型，同时不会损害准确性，并以去中心化的方式兼顾隐私和安全。我们的去中心化协作学习模型通过在基于区块链的联邦学习中设计基于委员会的共识方法消除了单点故障并排除了不可靠的输入，该方法配备了声誉系统。
How Redshift differs from PostgreSQL
msdnchina的专栏@JiNan,ShanDong
08-11 466
How Redshift differs from PostgreSQL 11 June 2018 Comments Amazon Redshift debuted in 2012 as the first cloud data warehouse, and remains the most popular one today. But Redshift wasn't develo...
C++核心准则ES.50:不要执行去掉const属性的转换
面向对象思考
07-10 774
ES.50: Don't cast awayconst ES.50:不要执行去掉const属性的转换 Reason（原因） It makes a lie out ofconst. If the variable is actually declaredconst, modifying it results in undefined behavior. 这使代码避开了常量属性的约束。如果变量实际上具有常量属性，修改它会导致无定义的行为。 Example, bad（反面示例） v...
The Beginner’s Guide to iptables, the Linux Firewall
weixin_30542079的博客
10-13 131
Iptables is an extremely flexible firewall utility built for Linux operating systems. Whether you’re a novice Linux geek or a system administrator, there’s probably some way that iptables can be a gre...
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
12-21
Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
12-21
在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
windbg安装包及使用教程
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/324a3a64328b awesome-windbg-extensions extensions wdbgark - WinDBG Anti-RootKit Extension https://sww-it.ru MEX - Mex External - MEX Debugging Extension for WinDbg can help you simplify common debugger tasks, and provides powerful text filtering capabilities to the debugger. http://www.cnblogs.com/tianqing/p/9369693.html SwishDbgExt - Incident Response & Digital Forensics Debugging Extension https://www.comae.com DBGkit - DbgKit is the first GUI extension for Debugging Tools for Windows (WinDbg, KD, CDB, NTSD). download Patterns Debugger Extension DLL - Patterns Debugger Extension DLL. download poolinfo - kernel pool windbg extension findpg - Windbg extension to find PatchGuard pages windbg-extensions - ...
基于KNN的手写识别系统设计开题报告.doc
12-21
基于KNN的手写识别系统设计开题报告
Winform TextBox实现了垂直居中功能
12-21
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ================================== <<<<<<<<<<< IMPORTANT >>>>>>>>>>>> ================================== LiveCharts is now multipatform (at least the design). So this package contains nothing but the core of the library, you might also need to install the desired platform. For example if using wpf you must also install the wpf package. ----------------------------------- Install-Package LiveCharts.Wpf ----------------------------------- For future updates, you will only need to update LiveCharts.Wpf (or any other platform) forget about the core, all the platforms packages will have a dependency to core. ----------------------------------- Update-Package LiveCharts.Wpf -----------------------...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值