Scrummeeting10

本文由郭孝星撰写，详细介绍了Android-ConvenientBanner的功能与使用方法，并对其源码进行了深入分析。 ... [详细]

本文详细介绍了Python中常用的图像处理库，包括scikit-image、Numpy、Scipy、Pillow、OpenCV-Python、SimpleCV、Mahotas、SimpleITK、pgmagick和Pycairo，旨在帮助开发者和研究人员选择合适的工具进行图像处理任务。 ... [详细]

本文档详细介绍了如何在Flutter项目中集成和使用高德地图插件，包括安装、配置及基本使用方法。 ... [详细]

Basic:createonebutton文中三部分所用资源及代码下载：part1,part2,part3Buttonsbasicpart1:drawingNibbl ... [详细]

随着Android市场的不断扩展，用户对于移动应用的期望也在不断提高。本文探讨了在Android开发中如何优化用户体验，以及为何用户体验的重要性超过了技术本身。 ... [详细]

本文综述了图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的发展，从传统的数据存储模型转向图和动态模型，探讨了模型中的显性和隐性结构，并详细介绍了GNN的关键组件及其应用。 ... [详细]

本文基于前文的内容，进一步探讨如何在 iOS 应用中高效地实现高斯模糊背景效果。我们将通过具体代码示例，展示如何利用 Swift 和 UIKit 创建具有毛玻璃效果的界面背景。 ... [详细]

本文详细介绍了 SQL Server Express LocalDB，这是一种轻量级的本地 T-SQL 数据库解决方案，特别适合开发环境使用。文章还探讨了 LocalDB 与其他轻量级数据库的对比，并提供了安装和连接 LocalDB 的步骤。 ... [详细]

自从AlexNet等模型在计算机视觉领域取得突破以来，深度学习技术迅速发展。近年来，随着BERT等大型模型的广泛应用，AI模型的规模持续扩大，对硬件提出了更高的要求。本文介绍了新加坡国立大学尤洋教授团队开发的夸父AI系统，旨在解决大规模模型训练中的并行计算挑战。 ... [详细]

本文探讨了如何利用R语言中的arules和arulesViz包对Foodmart数据集进行关联规则的挖掘与可视化。文章首先介绍了数据集的基本情况，然后逐步展示了如何进行数据预处理、规则挖掘及结果的图形化呈现。 ... [详细]

神经网络的可视化在理论学习与实践应用中扮演着至关重要的角色。本文深入探讨了三种有效的CNN（卷积神经网络）可视化方法，旨在帮助读者更好地理解和优化模型。 ... [详细]

本文综述了视觉Transformer在计算机视觉领域的应用，从原始Transformer出发，详细介绍了其在图像分类、目标检测和图像分割等任务中的最新进展。文章不仅涵盖了基础的Transformer架构，还深入探讨了各类增强版Transformer模型的设计思路和技术细节。 ... [详细]

对于初学者而言，搭建一个高效稳定的 Python 开发环境是入门的关键一步。本文将详细介绍如何利用 Anaconda 和 Jupyter Notebook 来构建一个既易于管理又功能强大的开发环境。 ... [详细]

随着神经网络模型的不断深化和复杂化，训练这些模型变得愈发具有挑战性，不仅需要处理大量的权重，还必须克服内存限制等问题。本文将介绍10款优秀的Python框架，帮助开发者高效地实现分布式和并行化的深度学习模型训练。 ... [详细]

目录预备知识导包构建数据集神经网络结构训练测试精度可视化计算模型精度损失可视化输出网络结构信息训练神经网络定义参数载入数据载入神经网络结构、损失及优化训练及测试损失、精度可视化qu ... [详细]