相关文章

Python实现CNN(卷积神经网络)图像分割算法

目录 1. 引言2. 图像分割的基本原理2.1 图像分割任务的目标2.2 常见的图像分割算法2.2.1 传统方法2.2.2 深度学习方法2.3 U-Net网络结构3. 代码实现3.1 环境准备3.2 数据准备与预处理3.3 U-Net模型的构建3.4 模3.5 模型保存与加载3.6 使用GUI实现图像选择和分割3.7 代码介绍4. …

Jeecgboot3.6.3的vue3版本的一种flowable动态增加多实例用户任务节点的方法(一)功能界面介绍

因为这个项目license问题无法开源,更多技术支持与服务请加入我的知识星球。 1、对于多实例任务节点,人员要2个以上才让显示出来,如下: 上面可以选择各种多实例方式,包括会签或签等,串行或并行 下面是动态增…

OpenID Connect(OIDC)认证--keycloak与springboot项目的整合

OpenID Connect认证–keycloak与springboot项目的整合 文章目录 OpenID Connect认证--keycloak与springboot项目的整合前言什么是 Keycloak?项目配置1. 创建 Spring Boot 项目2. 设置 Keycloak 服务器3. 在 Keycloak 中创建 Realm 和 Client4. 配置 Spring Boot 应用5. 配置 S…

基于Docker部署最新版本Jenkins

一、创建jenkins挂载路径 mkdir /var/jenkins_home chmod 777 /var/jenkins_home二、运行Jenkins最新lts镜像 docker run -d --name jenkins -p 8080:8080 -p 50000:50000 -v /var/jenkins_home:/var/jenkins_home --restartalways jenkins/jenkins:latest将/var/jenkins_ho…

Leetcode每日刷题之15.三数之和

1.题目解析 本次我们要做的题是15.三数之和 ,其题目大意就是找出数组中不重复的三元组,使其下标各不相同且和一定为0,需要注意的是这里的重复,代表的是只要数值重复就算重复,并不是只有下标重复才算重复 2.算法原理 具…

详解Element-UI el-table表格中勾选checkbox(selection)多选删除

本节讲解的是关于组件库中el-table组件多选删除功能的实现。 1.Vue文件内的引用 2.页面数据 3.存储多选数据 4. 处理多选数据 这里通过循环的方式找到数据并对数据删除,这种方式易于理解,但不一定是最优方案

Elasticsearch简述

Elasticsearch简述 Elasticsearch产品介绍 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源的分布式搜索和分析引擎,设计用于云计算中,能够快速处理大量数据。它能够近实时地进行复杂的查询,并且可以用于全文检索、结构化搜索以及分析。Elasticsearch具有以下特性: 分布式搜索…

关于Spring Boot的自动配置

目录 1.EnableAutoConfiguration注解 2.SpringBootConfiguration注解 3.Import注解 4.spring.factories 5.总结 (1)EnableAutoConfiguration (2)AutoConfigurationImportSelector (3) SpringFactoriesLoade…

传知代码-CENet及多模态情感计算实战(论文复现)

代码以及视频讲解 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 一、概述 本文对 “Cross-Modal Enhancement Network for Multimodal Sentiment Analysis” 论文进行讲解和手把手复现教学,解决当下热门的多模态情感计算问题,并展示在MOSI和MOSEI两个数…

贪心算法总结(4)

一、跳跃游戏I 55. 跳跃游戏 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; class Solution { public:bool canJump(vector<int>& nums) {//贪心双指针 用left和right指向两个区间 然后maxpos表示下一层的最右端点int left0,right0,maxpos0,nnums.size();while(left<…

常用的分类算法及其优缺点

常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机&#xff08;SVM&#xff09;、K-近邻&#xff08;KNN&#xff09;、逻辑回归以及神经网络等。每种算法都有其独特的优点和缺点&#xff0c;适用于不同的场景和需求。以下是这些常用分类算法的优缺点概述&#xff1a; 1. 决策…

零拷贝技术:减少数据复制和上下文切换,提高网络传输效率(上)

零拷贝 当涉及到网络传输中的零拷贝技术时&#xff0c;它在提高性能和效率方面扮演着重要的角色。在之前我们已经讨论了磁盘设备管理中的零拷贝技术&#xff0c;其中涉及到了DMA技术。现在&#xff0c;让我们来深入探讨一下网络传输中零拷贝技术的实现方式以及它的重要性。 为…

缓存学习

缓存基本概念 概念 对于缓存&#xff0c;最普遍的理解是能让打开某些页面速度更快的工具。从技术角度来看&#xff0c;其本质上是因为缓存是基于内存建立的&#xff0c;而内存的读写速度相比之于硬盘快了xx倍&#xff0c;因此用内存来代替硬盘作为读写的介质当然能大大提高访…

计算机网络系统速成

Http与Https Http与Https是两种重要的网络通信协议&#xff0c;它们在Web通信中扮演着关键角色。以下是对Http与Https的详细解析&#xff1a; 一、Http&#xff08;超文本传输协议&#xff09; 1. 定义与功能 定义&#xff1a;Http&#xff08;HyperText Transfer Protocol…

基于Django的boss直聘数据分析可视化系统的设计与实现

研究背景 随着互联网的发展&#xff0c;在线招聘平台逐渐成为求职者与企业之间的重要桥梁。Boss直聘作为国内领先的招聘平台&#xff0c;以其独特的直聊模式和高效的匹配算法&#xff0c;吸引了大量的用户。然而&#xff0c;随着平台用户的增长&#xff0c;海量的招聘数据带来…

【Golang】火焰图空白部分是什么?

起因 被同事灵魂拷问&#xff1a;图中这块空白是什么东西&#xff1f; 豆包回答说是数据采样不完整&#xff0c;特定函数或代码段未被调用之类的原因&#xff0c;感觉都不太合理。 之前看过一篇文章说&#xff1a;Heap Profiling的采样是无时无刻不在发生的&#xff0c;执行…

【xr-frame】微信小程序xr-frame典型案例

微信小程序xr-frame典型案例 在之前的工作中&#xff0c;我大量使用XR-Frame框架进行AR开发&#xff0c;并积累了一些案例和业务代码。其中包括2D图像识别、手部动作识别、Gltf模型加载、动态模型加载、模型动画等内容。小程序部分使用TypeScript编写&#xff0c;而XR-Frame组…

Json Formatter工具

JSON 格式化工具的选择与使用 作为开发人员&#xff0c;我们经常需要查看和格式化 JSON 数据。虽然市面上有很多 JSON 工具可以满足这一需求&#xff0c;但在某些情况下&#xff0c;标准的 JSON 工具可能并不够用。 例如&#xff0c;处理一个 JavaScript 对象的格式&#xff…

Excel中使用SUMIF函数对指定区域满足条件的进行求和

1.使用 SUMIF 函数对 范围 中符合指定条件的值求和。 例如&#xff0c;如果某列中含有数字&#xff0c;你只需对大于 5 的数值求和。 可使用以下公式&#xff1a;SUMIF(B2:B25,">5") 2.将条件应用于一个区域并对其他区域中的对应值求和。 例如&#xff0c;公式 S…

USB3.2 摘录(二)

系列文章目录 USB3.2 摘录&#xff08;一&#xff09; USB3.2 摘录&#xff08;二&#xff09; USB3.2 摘录&#xff08;三&#xff09; 文章目录 系列文章目录7 链路层&#xff08;Link Layer&#xff09;7.1 字节顺序7.2 链路管理和流量控制7.2.1 包和包帧&#xff08;Packet…