MLA（Multi-Level Adaptive）融合算子全院级医疗编程探析（代码版）
MLA（Multi-Level Adaptive）融合算子的AI医疗技术原理、实现方法及医疗应用场景的深度解析： 一、MLA融合算子技术本质 1. 核心设计理念 MLA是一种硬件感知的算子重组技术，通过打破传统深度学习框架的算子边界，实现&a…
2025-11-25精选文章
设计模式简述（二）
单例模式 定义：旨在确保类只有一个实例，并提供一个全局访问点来访问该实例。单例模式通常用于需要在整个应用程序中共享相同对象实例的情况，例如全局配置对象、日志对象、数据库连接等。 人话：只在程序程序运行的时候初始化一次…
信息安全管理——应急响应、灾备与恢复
安全管理 信息安全管理 信息安全管理是指通过维护信息的机密性、完整性和可用性来管理和保护信息资产，是对信息安全保障进行指导、规范和管理的一系列活 动和过程。 信息安全管理的意义在于他是组织或者公司管理体系的一个重要环节 ，比如说一所大学就是…
最新发布
前端已经学会vue，做粒子效果
目录 1. Canvas API 2. WebGL 3. 粒子系统 4. 动画与性能优化 5. 现有库和框架 6. Vue 组件和状态管理 实践项目建议 案例1 案例2雪花 已经熟悉了 Vue、TypeScript 和 JavaScript，下面是一些你可以学习的内容，以帮助你实现粒子效果的界面&#…
2025-11-25基于 GitHub Actions 的流程自动化实践
文章目录 摘要引言自动化协作流程的核心功能协作流程中的常见问题GitHub Actions 和 Bot 的自动化能力 基于 GitHub Actions 的协作流程自动化自动标记 IssuePull Request 检查和模板验证合并冲突提醒 示例代码详解QA 环节Q1: 是否可以结合外部平台（如 Slack&#x…
2025-11-25【gRPC】什么是RPC——介绍一下RPC
说起RPC，博主使用CPP手搓了一个RPC项目，RPC简单来说，就是远程过程调用：我们一般在本地传入数据进行执行函数，然后返回一个结果；当我们使用RPC之后，我们可以将函数的执行过程放到另外一个服务器上…
2025-11-25BERT-TFBS：一种基于 BERT 的新型模型，通过迁移学习预测转录因子结合位点
转录因子（TF）是通过结合 DNA 序列中的转录因子结合位点（TFBS）来调控基因转录所必需的蛋白质。准确预测 TFBS 有助于设计和构建基于 TF 的代谢调控系统。尽管已经开发了各种用于预测 TFBS 的深度学习算法，但预测性能仍有…
2025-11-25PyQt入门指南三十九 动画效果的实现方法
在PyQt中实现动画效果可以通过多种方式来完成，其中最常用的是使用QPropertyAnimation类。这个类允许你对Qt对象的属性进行动画处理，从而实现平滑的过渡效果。以下是一个简单的例子，展示了如何使用QPropertyAnimation来移动一个按钮。 首先&a…
2025-11-25Spring Boot和SpringMVC的关系
Spring Boot和SpringMVC都是Spring框架的一部分，但它们的作用和使用方式有所不同。为了更好地理解它们的关系，我们可以从以下几个方面进行详细说明： 1. SpringBoot的作用 SpringBoot是一个开源框架，它的目的是简化Spring应用程序…
2025-11-25探索 Ollama：开源大语言模型平台的无限可能
在人工智能的快速发展进程中，大语言模型扮演着至关重要的角色。Ollama 作为一个开源的大语言模型平台，正逐渐崭露头角，为广大开发者和爱好者带来了全新的体验。它允许用户在本地环境中轻松地运行、创建和共享大型语言模型，极大地降…
2025-11-25std__invoke 的使用
std__invoke 的使用 文章目录 std__invoke 的使用1. std::invoke 的功能2. 语法3. 使用场景1. 调用普通函数2. 调用成员函数3. 调用成员函数（通过指针或引用）4. 调用函数对象（仿函数）5. 调用 Lambda 表达式 4. std::invoke 的优势…
2025-11-25离散制造与流程制造的差异分析
目录 1. 离散制造和流程制造的定义 2、离散制造和流程制造的差异 3、离散行业价值链特点和挑战 （1）价值链定义 （2）离散行业采购环节的特点和挑战 （3）离散行业制造环节的特点和挑战 4、离散行业产业链…
2025-11-25解密序列建模：理解 RNN、LSTM 和 Seq2Seq
解密序列建模：理解 RNN、LSTM 和 Seq2Seq 引言 序列建模是在多个领域广泛应用的重要任务，包括自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测、音乐生成和生物信息学等。在这些任务中，历史信息至关重要，模型…
2025-11-25CentOS上安装SSL证书教程
在 CentOS 上，apt-get 是不可用的，因为 CentOS 使用的是 yum 或 dnf 包管理器。你可以通过 yum 或 dnf 安装 certbot 和 python3-certbot-nginx。以下是详细的步骤： 1. 启用 EPEL（Extra Packages for Enterprise Linux࿰…
2025-11-25【算法】棋盘覆盖问题
目录 一、题目 二、样例 三、示例代码 四、精简代码 五、总结 对于棋盘覆盖问题的解答和优化。 一、题目 输入格式： 第一行，一个整数n（棋盘n*n，n确保是2的幂次，n<64） 第二行，两个整数…
2025-11-25华为：数字化转型只有“起点”，没有“终点”
上个月，我收到了一位朋友的私信，他询问我是否有关于华为数字化转型的资料。幸运的是，我手头正好收藏了一些，于是我便分享给他。 然后在昨天，他又再次联系我，并感慨：“如果当初我在进行企业数字…
2025-11-25在 Vivado 的 Block Design 中，如果你不想让某个 IP 核的引脚连接到外部引脚，可以通过以下几种方法来处理：
在 Vivado 的 Block Design 中，如果你不想让某个 IP 核的引脚连接到外部引脚，可以通过以下几种方法来处理： 方法一：连接到常量 你可以使用常量块（Constant Block）来连接到该引脚，设置常量的值…
2025-11-25ClickHouse vs StarRocks 选型对比
一、面向列存的 DBMS 新的选择 Hadoop 从诞生已经十三年了，Hadoop 的供应商争先恐后的为 Hadoop 贡献各种开源插件，发明各种的解决方案技术栈，一方面确实帮助很多用户解决了问题，但另一方面因为繁杂的技术栈与高昂的维护成本&…
2025-11-25VAE中的负对数似然损失与自适应容忍度
stable diffusion中的vae并没有直接使用L1损失作为重建损失，而是采用了负对数似然损失，代码如下： rec_loss torch.abs(inputs.contiguous() - reconstructions.contiguous()) nll_loss rec_loss / torch.exp(self.logvar) self.logvar nl…
2025-11-25第六章：数据工程（6.3数据治理和建模--6.4数据仓库和数据资源）
6.3数据治理 6.3.1 元数据 数据治理是开展数据价值化活动的基础， 6.3.2 数据标准化 数据标准化的主要内容包括元数据标准化、数据元标准化、数据模式标准化和数据分类与编码标准化 数据标准化阶段的具体过程包括确定数据需求、制定数据标准、批准数据标准和实施…
2025-11-25【人工智能基础04】线性模型(练习题)
文章目录 1-3. 概念题4. 如何限制空间5. 梯度下降的计算6. 随机梯度下降7. Softmax计算8. 岭回归思想9. 套索回归基本思想10. Sigmoid函数11. 岭回归范数12. 计算回归方程 1-3. 概念题 4. 如何限制空间 1.约束版本 对于线性回归问题，限定参数向量 w 的大小ÿ…
2025-11-25Java互联网大厂面试：从Spring Boot到Kafka的技术深度探索
Java互联网大厂面试：从Spring Boot到Kafka的技术深度探索 在某家互联网大厂的面试中，面试官A是一位技术老兵，而被面试者谢飞机，号称有丰富的Java开发经验。以下是他们的面试情景： 场景：电商平台的后端开发…
2025-11-24