开山第一帖

最新推荐文章于 2025-05-02 20:42:10 发布
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晕，开山第一帖竟然没有按期发布，呵呵。汗ing!

没有办法只能来第二次。希望用这个博客来记录下自己的心得体会。以此为记！

quixote_soho
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深入浅出：基于Hadoop的分布式文件处理系统设计与实现！
**My Coding Family**
05-26 1038
🏆本文收录于《滚雪球学Spring Boot》，专门攻坚指数提升，2025 年国内最系统+最强（更新中）。    本专栏致力打造最硬核 Spring Boot 从零基础到进阶系列学习内容，🚀均为全网独家首发，打造精品专栏，专栏持续更新中…欢迎大家订阅持续学习。 如果想快速定位学习，可以看这篇【SpringBoot教程导航帖】,你想学习的都被收集在内，快速投入学习！！两不误。
第 4 篇：线性回归——机器学习“开山第一斧”，用一条直线洞见AI本质
maqh_csdn的博客
06-12 1096
本文深入浅出地介绍了机器学习的“开山第一斧”——线性回归，阐释了如何通过一条简单的直线来理解其核心原理、应用场景，并洞察整个机器学习的基本框架。
我的javaeye开山帖
messiFCB
04-26 144
以前一直上的csdn，因为那是老师推荐的第一个技术型论坛，同时自己也养成了blog的习惯（http://blog.youkuaiyun.com/messi2255），但是最近发现csdn的速度慢的离谱，尤其是bolg，忍无可忍之下决定搬家，以后就在这儿定居了......
分享帖：大数据的入门级学习
jiawoxuexiqq30294961的博客
10-02 358
虽然题主问的是大数据的入门，但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况，我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：   1. data pre-processing; 2. data interpre...
【笔记】行测——常识判断之文史常识总结与归纳（一）
程序边界
08-05 4365
第一章 文学常识 一、中国古代与近代文学 （一）先秦文学 1.歌谣神话 简介 保存古籍 典型神话 2.历史散文 第一阶段 第二阶段 第三阶段 3.诸子散文 第一阶段 第二阶段 第三阶段 4.楚辞 《楚辞》 《诗经》 （二）两汉文学 1.《史记》 2.散文 《汉书》 政论文 散文 3.乐府诗歌 4.汉赋 司马相如 （三）魏晋南北朝文学 1.建安文学 三曹 曹操 曹丕 曹植 建安七子 2.正始文学 竹林七贤 3.两晋文学 西晋文学 东晋文学 陶渊明 谢灵运 王羲之 4.南北朝文学 南朝民歌 北朝民歌 （四）唐诗
《天龙八部之傲立中原》：武侠单机游戏的经典传承与时代回响
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
05-02 1417
近二十年过去，《天龙八部之傲立中原》依然在中文游戏史上熠熠生辉。它不仅仅是一款成功的商业游戏，更是一代玩家武侠情怀的载体，是中国游戏人向传统文化致敬的典范之作。在当今游戏画面日益精美、系统日趋复杂的背景下，回望这款经典，我们更能体会到其设计的纯粹与叙事的深度。游戏的持久魅力在于它成功捕捉了金庸武侠的精髓——不仅是刀光剑影的快意恩仇，更是对人性的深刻洞察和对"侠义"精神的多元诠释。玩家在游戏中体验的不只是一段虚拟冒险，更是一次文化寻根和道德思考的旅程。
针对java程序员的好书目录 <各帖总结与收集,自用送礼两相宜>
weixin_30483697的博客
06-02 106
　　1. 《反模式--危机中软件、架构和项目的重构》 这本书从一个新的角度审视模式，提出了反模式的概念，介绍了在软件开发中常见的问题-------将设计模式错误应用于不适当的上下文环境。这本书和《设计模式》、《重构》、《解析极限编程》等巨著一起被誉为“软件工程四大圣经”。　　2. 《领域驱动设计---软件核心复杂性应对之道》Evans 大师写的，很不错。　　3. 《分析模式---可复用的对象模型》...
2021-08-13
博文视点（北京）官方博客
08-13 9832
编者荐语： 这是一部深度学习框架的发展史！ 以下文章来源于亲爱的数据 ，作者亲爱的数据 原创：谭婧 世间有一种软件，名叫“深度学习框架”。 在人工智能的江湖，常听人言：得框架者，得天下。 多年以前，一面画着大G的大旗在高处飘扬，美国谷歌公司的深度学习框架占据大半江山。万万没有想到，一场大风暴来了。 2018 年，脸书公司“同款”对标产品把一款前辈产品吸纳进来，联剑并肩，威力大增。一年后，火力全开，专拣敌人的罅隙进攻。连冲数剑，杀开一个缺口，有守有攻，看看就可闯出。放眼学术圈，更是独领风骚，顶级学术会议的
搞深度学习框架的那帮人，不是疯子，就是骗子
喜欢打酱油的老鸟
03-03 9644
2021-03-01 14:21:19 世间有一种软件，名叫“深度学习框架”。 在人工智能的江湖，常听人言：得框架者，得天下。 多年以前，一面画着大G的大旗在高处飘扬，美国谷歌公司的深度学习框架占据大半江山。万万没有想到，一场大风暴来了。 2018 年，脸书公司“同款”对标产品把一款前辈产品吸纳进来，联剑并肩，威力大增。一年后，火力全开，专拣敌人的罅隙进攻。连冲数剑，杀开一个缺口，有守有攻，看看就可闯出。放眼学术圈，更是独领风骚，顶级学术会议的胜利快报像雪片一样飞来。 小心低头，王冠易掉，谷歌
一招制敌：用 db.get 快速查出数据库中的“江湖秘闻”
专注于深入研究多种编程语言，以实战为导向，逐步拓展开发技能，提升工程化编码和思维能力，展现无敌技术实力。
04-18 693
db.get()，轻功一式，专取数据库中第一条秘闻，速度快准狠，适合单挑精确查询场景。
开山螺杆空压机说明书.doc
10-11
2. 第一次开机或电源线有变动时必须注意电机旋转方向是否正确，以防机头失油烧损。 3. 空压机放置位置地面必须平坦，且地面不可为软性土壤。 4. 主管路配管时，管路必须有 1º~2º向下的倾斜度。 5. 配管时，严禁...
韩顺平_细说jsp第1讲.开山篇
07-27
这个文件包含了韩顺平老师讲解JSP的第一讲内容，可能是关于JSP的背景介绍、安装配置环境、基础语法等入门知识。 在本教程中，韩顺平老师可能会涵盖以下知识点： 1. JSP简介：解释什么是JSP，它与HTML、Servlet的...
开山股份：首次公开发行股票并在创业板上市招股说明书.PDF
05-14
浙江开山压缩机股份有限公司首次公开发行股票并在创业板上市招股说明书 本次发行概况： * 发行股票类型：人民币普通股（A 股） * 发行股数：3,600 万股 * 每股面值：人民币 1.00 元 * 每股发行价格：63.00 元 * ...
预报涨停集合.zip
12-11
预报涨停集合
QtWebApp：它是一个基于 Qt 框架用 C++ 编写的 Java Servlet 运行的 HTTP 服务器
12-11
源码地址： https://pan.quark.cn/s/b8313ba673ee QtWebAppExample Sample QtWebApp Application Пример демонстрирует базовые возможности по созданию Web-приложения с помощью библиотеки QtWebApp версии 1.6.4. В примере даны комментарии, описывающие поведение программного кода. Сборка проекта
基于改进YOLOv8算法实现高效精准识别与检测的服装与配饰智能识别系统源码分享_包含一条龙教学从YOLOV8标注好的数据集一键训练到70全套改进创新点集成以助力学术发刊并提供We.zip
12-11
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wap纯净版，没有一大堆占用
12-11
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【StockInfo】股票数据爬取 + 预测 落地即用 2025 首发！.zip
12-11
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基于PSOBP-NSGA2-Topsis粒子群算法优化BP做代理预测模型目标遗传NSGA2和Topsis求最优解研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-11
基于PSOBP_NSGA2_Topsis粒子群算法优化BP做代理预测模型目标遗传NSGA2和Topsis求最优解研究（Matlab代码实现）
nnUNet开山
03-25
### 关于 nnU-Net 的详细介绍 nnU-Net 是一种自动化的医学图像分割框架，最初由 Fabian Isensee 和 Klaus Maier-Hein 等人在德国癌症研究中心 (DKFZ) 提出并开发。该方法旨在解决不同数据集之间的差异性问题，通过自动化超参数调整和网络架构设计来减少人工干预的需求[^2]。 #### 背景与起源 nnU-Net 的设计理念源于 U-Net 架构的成功应用以及其在医学图像分割领域中的广泛影响力。然而，在实际应用中，研究人员发现不同的数据集往往需要手动调优模型的超参数和预处理流程，这极大地增加了工作量。因此，nnU-Net 应运而生，它提供了一种全自动的方法，能够适应各种类型的输入数据，并生成高质量的分割结果[^3]。 以下是 nnU-Net 的一些核心特点： 1. **自动化配置**: nnU-Net 自动检测输入数据的特性（如分辨率、体素大小等），并据此选择合适的卷积核尺寸、采样策略和其他重要参数。 2. **多尺度支持**: 它能够在多个空间尺度上运行，从而更好地捕捉全局上下文信息和局部细节特征[^4]。 3. **强大的泛化能力**: 即使面对未见过的数据分布，nnU-Net 也能表现出良好的性能，这是因为它的训练过程经过精心优化以增强鲁棒性[^5]。 #### 技术实现概述 为了便于开发者使用，nnU-Net 提供了一个完整的端到端解决方案，涵盖了从数据准备到最终评估的所有环节。下面是一个简单的代码示例展示如何启动实验: ```bash # 下载官方脚本工具包 git clone https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git cd nnUNet # 初始化环境变量 export nnUNet_raw_data_base=~/nnUNet_raw/ export nnUNet_preprocessed=~/nnUNet_preprocessed/ export RESULTS_FOLDER=~/nnUNet_trained_models/ # 运行默认五折交叉验证 nnUNet_plan_and_preprocess -t Task001_BrainTumour nnUNet_train 3d_fullres Task001_BrainTumour nnUNetTrainerV2 --npz ``` 此代码片段展示了如何针对特定任务 (`Task001_BrainTumour`) 启动标准的工作流，包括计划阶段、预处理以及正式训练部分[^6]。 ---
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