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mob64ca1415bcee - 【MacOS】本地搭建https環境以及證書授權_mac 本地使用https證書_the_fool

在開發、測試或訪問使用自簽名 SSL 證書的內部系統時,macOS 用户常常會遇到 Chrome 瀏覽器提示“您的連接不是私密連接”(NET::ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID)的問題。這是因為 Chrome 不信任該證書的頒發機構。要解決此問題,需將證書手動安裝到系統的受信任根證書存儲中,並確保 Chrome 能正確識別。本文將詳細

ssl , chrome , HTTPS , macos , 證書 , 前端開發 , Javascript

mob64ca1415bcee - 模型自適應迴歸遷移學習

預訓練模型蒸餾 在前面的課程中,大家瞭解了自然語言處理領域中一些經典的模型,比如BERT、ERNIE等,它們在NLP任務中的強大之處是毫無疑問的,但由於預訓練模型的參數較多,體積龐大,在部署時對設備的運算速度和內存大小以及能耗都有着極高的要求。但當我們處理實際的產業應用需求時,比如將深度學習模型部署到手機上時,就需要對模型進行壓縮,在不影響性能的前

機器學習 , 卷積 , paddlepaddle , NLP , 自然語言處理 , 模型自適應迴歸遷移學習 , 人工智能

mob64ca1415bcee - 新聞|Bottles:在 Linux 上輕鬆安裝 Windows 應用程序

對於許多Linux用户來説,最頭疼的問題之一就是無法直接運行Windows平台的遊戲和軟件。Bottles正是為解決這一痛點而生的終極工具,它通過創建虛擬的Windows環境,讓你在Linux系統上無縫運行各種Windows程序,從熱門遊戲到專業軟件都能完美兼容。 快速上手:創建你的第一個虛擬環境 Bottles的操作界面設計得非常直觀,即使是Linux新手也

windows , 後端開發 , x系統 , Git , Python

mob64ca1415bcee - 搭建合約量化機器人和現貨量化機器人現在這麼火爆? - osc

1. 為什麼你的模型“記性”這麼差?(痛點與背景) 想象一下,你訓練了一個神經網絡來識別手寫數字(MNIST),準確率高達 99%。 接着,你希望能複用這個聰明的腦子,讓它繼續學習識別時尚單品(Fashion-MNIST)。 你把模型拿來,在“衣服鞋子”的數據集上跑了幾輪訓練。結果很棒,它現在能完美識別運動鞋和襯衫了。 但是,當你隨手扔給它一張數字 “7”

神經網絡 , 權重 , fish , jquery , 前端開發

mob64ca1415bcee - vfp 遍歷各字段

PHP中的對象遍歷 對象的遍歷,主要是指遍歷對象中的,對外部可見屬性。實際上就是用訪問限制符public聲明的屬性,這點大家肯定很熟悉了。並且,在php中,遍歷對象居然與遍歷數組一樣,都可以用使用foreach語句。 好,下面用實例來説明: ?php class Demo { public $name;

靜態屬性 , php , 人工智能 , 私有屬性 , 計算機視覺 , vfp 遍歷各字段

mob64ca1415bcee - Embeddings 緩存

今天早上去遷移網站發現打開網站報錯 然後我去phpinfo.php看了一下,果然我的測試頁裏面有加載到Memcache這個模塊,如下圖: 這時候,既然發現了問題的所在我們就要去排查問題,當前這個問題呢就是需要讓PHP支持到Memcache這個模塊,那下面教程如下,我來簡單説下Memcache的安裝教程

機器學習 , php , Embeddings 緩存 , 加載 , 人工智能 , memcached

mob64ca1415bcee - 最簡單的方法實現網頁背景色動態化-值得收藏-

你是否曾羨慕那些擁有炫酷粒子動畫的網站?想讓自己的網頁告別單調靜態背景?現在,只需3個簡單步驟,即使是編程新手也能輕鬆上手這款強大的動態背景引擎。作為一款輕量級前端特效工具,它無需複雜配置即可實現流暢的粒子動畫效果,讓你的網頁瞬間提升視覺衝擊力。 功能特性一覽 這款動態背景引擎就像一個可視化的粒子實驗室,你可以通過簡單配置創造出各種驚

連線 , 前端開發 , Git , Javascript

mob64ca1415bcee - add service沒有springboot

Springboot—靜態資源 **什麼是webjars呢** **第二種方法,就是獲得靜態資源的路徑。** 總結 我們如何導入我們的靜態資源呢?例如js、css等,首先看項目結構: 這裏有一個static文件夾,這裏

spring , 靜態資源 , jar , 架構 , 後端開發 , JAVA , 後端

mob64ca1415bcee - 數字圖像處理領域中常見的幾種色彩模式_glumes的技術博客

0.1 灰度模式 也就是灰度圖(黑白照片),每個像素只有明暗變化,用0~255共256個亮度級來表示,用8個bit來表示,所以每個像素信息用8bit儲存. 0.2 位圖模式(二值圖像) 即只有純黑和純白兩種亮度,沒有漸變的亮度級,通常用0表示純黑,1表示純白,所以每個像素信息用1bit表示即可 0.3 RGB模式:基於發光體(電子產

數據 , 二值圖像 , 灰度圖 , Css , 前端開發 , HTML