Jumlah kandungan berkaitan 10000
Komuniti robot pengasingan sisa domestik pintar mempamerkan 'bakat' dan meminta pendapat penduduk
Pengenalan Artikel:Pelanggan Harian Beijing |. Wartawan Cheng Gong Pada 17 Julai, Jalan Datun di Daerah Chaoyang bergabung dengan Beijing Tianyi Oasis Environmental Protection Technology Co., Ltd. dan Kumpulan "Penjagaan Hijau" Pusat Pengajian Kejuruteraan Mekanikal dan Bahan Universiti China Utara Teknologi untuk ditunjukkan untuk penduduk di Komuniti Xiuya di Anhui Beili Fungsi berkuasa robot penyisihan sampah domestik. Robot ini dibangunkan secara bebas dan dibangunkan secara inovatif oleh Kumpulan "Penjagaan Hijau" Universiti Teknologi Beijing Ia secara bijak boleh mengenal pasti dan mengklasifikasikan input buangan domestik mengikut empat piawaian klasifikasi "yang boleh dikitar semula, sisa dapur, sisa berbahaya dan sisa lain". , dan memasukkannya ke dalam Tong Sampah yang sepadan, pemampatan sampah, dan pengelasan sampah pintar diselesaikan secara automatik tanpa campur tangan manusia. Skrin paparan terang memaparkan data terperingkat dalam masa nyata Apabila jumlah sampah berlebihan, penggera penuh akan dikeluarkan Apabila ia berada dalam mod siap sedia, ia akan memainkan video yang direka sendiri dan dihasilkan.
2023-07-19
komen 0
1774
Maksud klasifikasi sampah
Pengenalan Artikel:Kepentingan klasifikasi sampah: 1. Mengurangkan pencemaran alam sekitar 2. Penggunaan sumber yang cekap; Meningkatkan tahap tadbir urus sosial. Pengenalan terperinci: 1. Mengurangkan pencemaran alam sekitar Dengan pecutan urbanisasi, jumlah sampah yang dihasilkan meningkat dari tahun ke tahun, yang memberi kesan serius kepada alam sekitar Pengkelasan sampah boleh memisahkan sampah berbahaya dan mengurangkan pencemarannya kepada tanah, sumber air dan udara ; 2. Penggunaan sumber yang berkesan mengandungi banyak sumber yang boleh dikitar semula, dsb.
2024-01-19
komen 0
61388
Rangkaian saraf graf untuk klasifikasi berbilang label
Pengenalan Artikel:Rangkaian saraf graf ialah sejenis model rangkaian saraf yang direka untuk mengendalikan analisis data graf dan tugas perlombongan data graf. Ia boleh digunakan untuk tugas pengelasan berbilang label. Dalam rangkaian saraf graf, nod dan tepi boleh diwakili sebagai vektor atau tensor, dan hubungan antara nod dan tepi dipelajari melalui proses pengiraan rangkaian saraf. Untuk meningkatkan ketepatan hasil keluaran rangkaian, algoritma perambatan belakang boleh digunakan untuk pengoptimuman. Pengelasan berbilang label ialah kaedah membahagikan data kepada beberapa kategori berbeza, di mana setiap titik data boleh tergolong dalam lebih daripada satu kategori. Dalam analisis data graf, klasifikasi berbilang label boleh digunakan untuk mengenal pasti label nod atau subgraf, seperti minat dan hobi pengguna dalam rangkaian sosial, sifat molekul kimia, dsb. Aplikasi rangkaian saraf graf dalam tugas klasifikasi berbilang label mempunyai prospek aplikasi yang luas. 1. Tuhan Gambar
2024-01-22
komen 0
850
tutorial utama coreldraw
Pengenalan Artikel:Tutorial Asas CorelDRAW CorelDRAW ialah perisian penyuntingan grafik vektor yang berkuasa yang digunakan secara meluas dalam reka bentuk grafik, pengeluaran ilustrasi, reka bentuk logo komersial dan bidang lain. Melalui artikel ini, kami akan memperkenalkan pengetahuan asas dan kemahiran pengendalian CorelDRAW untuk membantu pemula bermula dengan cepat. Pengenalan antara muka Selepas membuka perisian CorelDRAW, perkara pertama yang kita lihat ialah antara muka perisian. Ia terutamanya dibahagikan kepada empat bahagian: bar menu, bar alat, panel fungsi dan paparan halaman. Bar menu: termasuk fail, edit, lihat, pasangkan
2024-02-21
komen 0
721
Terokai dunia dinamik Python dan Jython
Pengenalan Artikel:Penaipan dinamik: Pembolehubah ditaip berdasarkan nilainya pada masa jalankan. Jurubahasa: kod python ditafsir dan dilaksanakan baris demi baris. Perpustakaan yang luas: Python mempunyai perpustakaan standard yang besar dan perpustakaan pihak ketiga untuk pelbagai tugas. JythonJython ialah pelaksanaan Python yang direka untuk dijalankan pada Mesin Maya Java (JVM). Ia mewarisi banyak ciri Python, tetapi juga mempunyai beberapa kelebihan unik: Saling kendali dengan Java: Kod Jython boleh berinteraksi dengan lancar dengan kod Java dan mengakses kelas dan perpustakaan Java. Pengoptimuman JVM: Jython berjalan pada JVM dan mengambil kesempatan daripada pengumpulan sampah Java dan kompilasi JIT serta pengoptimuman lain. Cross-platform: Jython boleh digunakan pada mana-mana pelayan yang menyokong Java
2024-03-19
komen 0
626
Perbezaan antara Naive Bayes dan Decision Trees
Pengenalan Artikel:Naive Bayes dan pepohon keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi. Kedua-duanya adalah pengelas berdasarkan model kebarangkalian, tetapi pelaksanaan dan matlamatnya berbeza sedikit. Naive Bayes adalah berdasarkan teorem Bayes, dengan mengandaikan bahawa ciri adalah bebas antara satu sama lain, dan mengelaskan dengan mengira kebarangkalian posterior. Pohon keputusan mengklasifikasikan berdasarkan hubungan bersyarat antara ciri dengan membina struktur pokok. Naive Bayes sesuai untuk masalah seperti klasifikasi teks dan penapisan spam, manakala pepohon keputusan sesuai untuk masalah yang terdapat hubungan yang jelas antara ciri. Ringkasnya, Naive Bayes lebih sesuai untuk ciri berdimensi tinggi dan data sampel kecil 1. Prinsip asas Naive Bayes dan pepohon keputusan adalah pengelas berdasarkan teori kebarangkalian. Naive Bayes menggunakan teorem Bayes untuk mengira kebarangkalian kelas yang diberi ciri. pokok keputusan
2024-01-22
komen 0
1135
Perbezaan antara golang dan ular sawa
Pengenalan Artikel:Golang dan Python ialah dua bahasa pengaturcaraan yang sangat popular, masing-masing mempunyai kelebihan tersendiri dan senario yang boleh digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan perbezaan antara Golang dan Python daripada empat aspek berikut. 1. Ciri bahasa Golang ialah bahasa pengaturcaraan yang ditaip secara statik Ia memerlukan pengaturcaraan serentak dan selari sebagai matlamat reka bentuk utamanya, dan menyediakan sokongan asli untuk goroutin dan saluran, menjadikan pengaturcaraan serentak lebih mudah. Golang menyokong pengumpulan sampah dan peruntukan memori automatik, yang menjadikan program penulisan lebih banyak
2023-05-13
komen 0
1713
Pendekatan yang mengejutkan untuk redundansi temporal: cara baharu untuk mengurangkan kos pengiraan Transformers visual
Pengenalan Artikel:Transformer pada asalnya direka untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi, tetapi kini digunakan secara meluas dalam tugas penglihatan. Visual Transformer telah menunjukkan ketepatan yang sangat baik dalam pelbagai tugas pengecaman visual dan mencapai prestasi terkini dalam tugas seperti klasifikasi imej, klasifikasi video dan pengesanan objek Kelemahan utama Visual Transformer ialah kos pengiraannya yang tinggi. Rangkaian konvolusi biasa (CNN) memerlukan berpuluh-puluh GFlop untuk memproses setiap imej, manakala Transformer visual selalunya memerlukan susunan magnitud yang lebih tinggi, mencecah ratusan GFlop setiap imej. Apabila memproses video, masalah ini lebih teruk kerana jumlah data yang besar. Kos pengiraan yang tinggi menjadikan Transformer visual
2023-10-06
komen 0
1606
Cara menggunakan bahasa Go untuk meningkatkan kecekapan fungsi
Pengenalan Artikel:Tajuk: Cara menggunakan bahasa Go untuk meningkatkan kecekapan fungsi Dalam pengaturcaraan bahasa Go, mengoptimumkan kecekapan fungsi ialah aspek penting untuk meningkatkan prestasi program. Melalui reka bentuk dan pengoptimuman yang munasabah, kami boleh menjadikan fungsi berjalan dengan lebih cekap. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah menggunakan bahasa Go untuk meningkatkan kecekapan fungsi dan memberikan contoh kod khusus. 1. Elakkan penciptaan pembolehubah sementara yang kerap Dalam bahasa Go, penciptaan pembolehubah sementara yang kerap akan meningkatkan beban peruntukan memori dan pengumpulan sampah, sekali gus menjejaskan prestasi program. Untuk mengelakkan ini, anda boleh menentukan pembolehubah di luar fungsi dan
2024-03-28
komen 0
852
Mereka bentuk API RESTful menggunakan NodeJS dan Restify
Pengenalan Artikel:RESTfulAPI mengandungi dua konsep utama: sumber dan perwakilan. Sumber boleh menjadi sebarang objek yang dikaitkan dengan data, atau dikenal pasti oleh URI (berbilang URI boleh merujuk sumber yang sama), dan boleh dimanipulasi menggunakan kaedah HTTP. Perwakilan ialah cara sumber dipaparkan. Dalam tutorial ini, kami akan merangkumi beberapa maklumat teori tentang reka bentuk API RESTful dan melaksanakan contoh API aplikasi blog menggunakan NodeJS. Sumber Memilih sumber yang sesuai untuk API RESTful adalah bahagian penting dalam reka bentuk. Mula-mula, anda perlu menganalisis domain perniagaan anda dan kemudian memutuskan amaun dan jenis sumber untuk digunakan yang berkaitan dengan keperluan perniagaan anda. Jika anda mereka bentuk API blog, anda mungkin bekerja dengan siaran, pengguna dan ulasan. ini adalah
2023-09-03
komen 0
1599
Apa itu Hedera Coin? Bagaimanakah syiling Hedera berfungsi?
Pengenalan Artikel:HederaHashgraph: Inovasi dalam Teknologi Lejar Teragih HederaHashgraph ialah teknologi lejar teragih (DLT) dengan daya pemprosesan tinggi, kependaman rendah dan keselamatan yang kukuh. Matlamatnya adalah untuk menyediakan platform yang pantas, selamat dan berskala untuk pelbagai jenis aplikasi. HederaHashgraph menggunakan mekanisme konsensus unik yang dipanggil protokol gosip, yang berbeza daripada teknologi blockchain tradisional. Protokol ini membolehkan nod mencapai konsensus dengan cepat dan boleh dipercayai melalui komunikasi rawak, dengan setiap nod hanya perlu bertukar maklumat dengan beberapa nod lain. Dengan cara ini, urus niaga boleh disebarkan dengan cepat dan berkesan menghalang garpu. Reka bentuk Protokol Gossip membolehkan rangkaian mencapai konsensus yang cekap sambil memastikan keselamatan dan kebolehpercayaan.
2024-03-15
komen 0
358
Masa depan bandar pintar: lembaran baharu dalam pemikiran bebas
Pengenalan Artikel:Bayangkan sebuah bandar yang berfikir sendiri, memastikan barang tiba secepat mungkin, dengan "mengalihkan" lalu lintas supaya kenderaan kecemasan dapat sampai ke destinasi mereka dengan lancar, malah menyatukan semula orang ramai dengan haiwan peliharaan mereka yang hilang Prospek untuk dipanggil "bandar kognitif". Arah yang ditulis semula untuk bandar pintar generasi seterusnya berbunyi seperti berikut: Bandar pintar pertama boleh merasakan tetapi tidak bertindak, tetapi bandar kognitif akan merasakan dan bertindak balas. Kunci untuk mencapai matlamat ini ialah penderia yang diedarkan di jalanan dan pengkomputeran tepi. Kebanyakan bandar pintar pada masa hadapan akan menjadi "padang hijau": bandar baharu sepenuhnya, dibina dari bawah dan diselitkan dengan kecerdasan, dengan pengkomputeran tepi terbina dalam segala-galanya daripada lampu jalan hingga tong sampah. Bagi orang yang tinggal di bandar ini, pengkomputeran tepi akan membawa peningkatan yang nyata dan boleh diukur kepada kehidupan mereka—dari bawah ke atas.
2023-09-04
komen 0
1263
Bagaimana untuk menanyakan huruf besar dan kecil dalam MySQL
Pengenalan Artikel:Isu kes dalam MySQL Isu kes dalam MySQL boleh dikesan kembali kepada reka bentuk pangkalan data. Dalam MySQL, pengecam (seperti nama jadual, nama lajur, nama pembolehubah, dll.) adalah sensitif huruf besar-kecil. Ini boleh menyebabkan kita banyak masalah dalam beberapa kes. Sebagai contoh, apabila kami mencipta jadual, kami menentukan nama jadual pelajar Jika kami kemudian menggunakan pernyataan SELECT untuk menanyakan jadual, kami tidak boleh menggunakan Pelajar atau PELAJAR dan borang kes lain yang serupa, jika tidak pangkalan data MySQL akan mengembalikan mesej ralat. . Cara menggunakan kata kunci BINARY untuk pertanyaan kes dalam MySQL Apabila membuat pertanyaan, gunakan kata kunci BINARY untuk menjadikan MySQL tidak sensitif huruf. Sebagai contoh,
2023-06-03
komen 0
1482
Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi
Pengenalan Artikel:Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.
2024-01-23
komen 0
1282
Bagaimana untuk memasang sistem pengendalian win7 pada komputer
Pengenalan Artikel:Di antara sistem pengendalian komputer, sistem WIN7 adalah sistem pengendalian komputer yang sangat klasik, jadi bagaimana untuk memasang sistem win7? Editor di bawah akan memperkenalkan secara terperinci cara memasang sistem win7 pada komputer anda. 1. Mula-mula muat turun sistem Xiaoyu dan pasang semula perisian sistem pada komputer desktop anda. 2. Pilih sistem win7 dan klik "Pasang sistem ini". 3. Kemudian mula memuat turun imej sistem win7. 4. Selepas memuat turun, gunakan persekitaran, dan kemudian klik Mulakan Semula Sekarang selepas selesai. 5. Selepas memulakan semula komputer, halaman Pengurus Windows akan muncul Kami memilih yang kedua. 6. Kembali ke antara muka komputer pe untuk meneruskan pemasangan. 7. Selepas selesai, mulakan semula komputer. 8. Akhirnya datang ke desktop dan pemasangan sistem selesai. Pemasangan satu klik sistem win7
2023-07-16
komen 0
1166
php-插入排序
Pengenalan Artikel::本篇文章主要介绍了php-插入排序,对于PHP教程有兴趣的同学可以参考一下。
2016-08-08
komen 0
1023
图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法,_PHP教程
Pengenalan Artikel:图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法,。图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法, 近来,有不博友问php.ini存在哪个目录下?或者修改php.ini以后为何没有生效?基于以上两个问题,
2016-07-13
komen 0
771
Huawei melancarkan dua produk storan model besar AI komersial baharu, menyokong prestasi 12 juta IOPS
Pengenalan Artikel:IT House melaporkan pada 14 Julai bahawa Huawei baru-baru ini mengeluarkan "Penyimpanan tasik data pembelajaran mendalam OceanStorA310" dan "mesin FusionCubeA3000 latihan/mendorong semua-dalam-satu mesin" produk storan AI komersial baharu Pegawai berkata bahawa "dua produk ini boleh digunakan untuk latihan model AI asas." , latihan model industri dan latihan dan inferens model senario tersegmen menyediakan momentum baharu. senario tasik untuk mencapai regresi data Pengurusan data secara besar-besaran dalam keseluruhan proses AI daripada pengumpulan dan prapemprosesan kepada latihan model dan aplikasi inferens. Secara rasmi menyatakan bahawa OceanStorA310 bingkai tunggal 5U menyokong 400GB/s tertinggi industri
2023-07-16
komen 0
1500