目录 摘要 1 技术选型 1.1 netty 1.2 WebSocket 1.3 为什么做这样的技术选型。 2 实现思路 2.1 服务架构 3 实现效果 3.1 视频展示 4 代码实 继续阅读

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境1. 硬件环境2. Python 环境 模块实现1. 数据预处理2. 数据加载3. 模型构建4. 模型训练及保存5. 模型加载与调用 系统测试1. 模型准确率2. 分类别准确率 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目基于Faster R-CNN模型，通过RPN网络（Region Proposal Network）获取图片中的候选区域，并利用RestNet50模型提取 继续阅读

FortiGuard报告安全趋势明确指出“网络攻击者已经开始尝试AI手段”，ChatGPT的火爆之际的猜测、探索和事实正在成为这一论断的佐证。攻守之道在AI元素的加持下也在悄然发生剧变。Fortinet认为在攻击者利用ChatGPT等AI手段进行攻击的无数可能性的本质，其实是攻击者效率的颠覆性提升，以及攻击门槛的显著降低。而作为防守方，网络安全产品和方案也应该与时俱进，充分发挥AI能量。 “把魔法关进笼子” “堪比PC 继续阅读

cpu1150与1151的区别？ LGA1150是2013年四代酷睿所用的，采用的主板芯片组包括Z87、B85、H87、H81、Z97，对应CPU为i3/i5/i7 4XXX。 LGA1151是2015年六代酷睿所用的，采用的主板芯片组包括Z170、B150、H170，对应CPU为i3/i5/i7 6XXX。 这两者不通用。 1151针cpu？ 市面上的六代CPU大部分是1151针脚的，包括多个品牌和型号，如奔腾G4400、酷睿i3 6100、i5 6 继续阅读

首先我们知道 const int *p 与 int const *p 是一样的，即 *p 是常量；而 int * const p 跟上面是不一样的，即 p 是常量；我们知道引用只是一个别名，与变量共享存储空间，并且必须在定义的时候初始化，而且不能再成为别的变量的别名，这让我们想到什么呢，貌似跟  int * const p   的性质很像。 其实引用的底层就是用cons 继续阅读

本文实例讲述了CentOS6.5系统简单安装与配置Nginx服务器的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 依赖包安装 在安装nginx前，需要确保系统安装了g++、gcc、openssl-devel、pcre-devel和zlib-devel软件。安装必须软件： ? 1 2 继续阅读

尊敬的家人朋友们，大家好！ 今年，我们不得不提的一个热门话题就是ChatGPT，这是一款基于语言模型的人机对话系统。它在工作和生活中给我们带来了极大的便利。作为一名从事IT行业的人，我深切体会到了它在技术和文本处理方面的重要性。最近，我与朋友们聊到了ChatGPT，我们注意到国内的家人们在访问ChatGPT时不仅需要拥有ChatGPT的账号，还需要对网络进行科学加速，这 继续阅读

中国科学院自动化研究所研究员张家俊以ChatGPT中的提示与指令学习为题，从ChatGPT简要技术回顾、迈向通用性的提示学习、从提示学习到指令学习、相关探索与学习等角度和在场听众展开技术分享。大模型主要有两个方向，一个是“预训练+参数微调”，就是大模型有了之后针对下游任务进行微调，然后得到一个面向下游任务的大的模型，二是“预训练+提示学习”，预训练之后不变，用提示学习激发大模型来 继续阅读

阻塞与非阻塞SOCKET Windows套接字在两种模式下执行I/O操作，阻塞和非阻塞。在阻塞模式下，在I/O操作完成前，执行操作的Winsock函数会一直等待下去，不会立即返回程序(将控制权交还给程序)。而在非阻塞模式下，Winsock函数无论如何都会立即返回。 Windows Sockets的异步选择函数WSAAsyncSelect()提供了消息机制的网络事件选择，当使用它登记的网络事件发生时&#xff0c 继续阅读

本文实例讲述了CentOS6.5与CentOS7 ssh修改默认端口号的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： CentOS6.5ssh修改默认端口号 先查看下服务器端口号范围： ? 1 2 # sysctl - 继续阅读

1.安装：yum -y install rsync 2.vim /etc/xinetd.d/rsync 复制代码 代码如下: service rsync { disable = no socket_type = stream wait = no user = root server = /usr/bin/rsync server_args = –daemon log_on_failure + 继续阅读

基于PCA与LDA的数据降维实践 描述 数据降维（Dimension Reduction）是降低数据冗余、消除噪音数据的干扰、提取有效特征、提升模型的效率和准确性的有效途径， PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）是机器学习和数据分析中两种常用的经典降维算法。 本任务通过两个降维案例熟悉PCA和LDA降维的原理、区别及调用方法。 源码下载 环境 操作系统：Windo 继续阅读