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从破解某设计网站谈前端水印(详细教程),2024年最新阿里四轮面试

因为从上传的角度来考虑,我们上传的图片 key 的地址即是我们下载的图片,也就是现在存在两种情况,一就是通过阿里云的盲水印方案,另一种就是上传前进行了水印的植入。(这里都用了 不能说的秘密——前端也能玩的图片隐写术[8] 中的例子,= = 我也能写出一个例子,但是觉得没必要,别人已经写得很好了,我们只是讲述这个方法,需要代码来举例而已)因此我们只需要所有的像素点的 R 通道为奇数的时候,将它填填充

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#前端#面试#职场和发展
图像检测常用评价指标与数据集_图像识别期望实现的主要技术指标参数(3)

最近很多小伙伴找我要Linux学习资料,于是我翻箱倒柜,整理了一些优质资源,涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家!

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#运维#学习#面试
短信验证码的实现(阿里云)_阿里云短信验证

背景:目前在很多项目中都出现使用短信验证码来实现注册、登录、购买、支付、转账等功能,发短信功能几乎已经成为项目中不可或缺的技术之一。

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#阿里云#云计算
人工智能(无监督学习-降维)——非负矩阵分解(NMF)

上图摘自 NMF 作者的论文, 左侧 为 W矩阵 ,可以看出从原始图像中抽取出来的 特征 , 中间 的是 H矩阵。可以发现乘积结果与原结果是很像的。2 矩阵分解优化目标最小化 W 矩阵 H 矩阵的乘积和原始矩阵之间的差别,目标函数如下:基于 KL 散度的优化目标,损失函数如下:(公式的推导略)3 案例**目标:**已知Olivetti人脸数据共400个,每个数据是64*64大小。由于NMF分解得到

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#人工智能#学习#矩阵
人工智能——线性回归(Python实现)

不知道你们用的什么环境,我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器,没有软件,或者没有资料,没人解答问题,都可以免费领取(包括今天的代码),过几天我还会做个视频教程出来,有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于:Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件python 零基础视频教程Python 界面开发实战教程Python 爬虫实战教程Python 数据

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#人工智能#线性回归#python
2024常用的 Python 自动化测试框架有哪些?_python自动化脚本框架(2)

TextTestRunner提供了run()方法,用于执行测试用例,该方法会返回一个TestResult对象,该对象包含了测试用例的执行情况、测试用例的数量、测试用例的执行时间、测试用例的通过率等信息。Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。我们在看视频学习的时候,不能光

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#python#学习#面试
人工智能(无监督学习-降维)——非负矩阵分解(NMF)

上图摘自 NMF 作者的论文, 左侧 为 W矩阵 ,可以看出从原始图像中抽取出来的 特征 , 中间 的是 H矩阵。可以发现乘积结果与原结果是很像的。2 矩阵分解优化目标最小化 W 矩阵 H 矩阵的乘积和原始矩阵之间的差别,目标函数如下:基于 KL 散度的优化目标,损失函数如下:(公式的推导略)3 案例**目标:**已知Olivetti人脸数据共400个,每个数据是64*64大小。由于NMF分解得到

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#人工智能#学习#矩阵
人工智能——线性回归(Python实现)

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#人工智能#线性回归#python
人工智能(无监督学习-降维)——非负矩阵分解(NMF)

上图摘自 NMF 作者的论文, 左侧 为 W矩阵 ,可以看出从原始图像中抽取出来的 特征 , 中间 的是 H矩阵。可以发现乘积结果与原结果是很像的。2 矩阵分解优化目标最小化 W 矩阵 H 矩阵的乘积和原始矩阵之间的差别,目标函数如下:基于 KL 散度的优化目标,损失函数如下:(公式的推导略)3 案例**目标:**已知Olivetti人脸数据共400个,每个数据是64*64大小。由于NMF分解得到

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#人工智能#学习#矩阵
Linux 下挂载U盘 读取数据信息(1),深入浅出Linux运维开发

从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!2、在工作中,运维人员经常需要跟运营人员打交道,请问运营人员是做什么工作的?6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别,工作中你怎么选择?5、LVS、Nginx、HAproxy有什么区别?9、讲述一下Tomcat8005、8009、8080三个

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#linux#运维开发#运维
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