苏泽大家好这里是苏泽一个钟爱区块链技术的后端开发者本篇专栏 ←持续记录本人自学两年走过无数弯路的智能合约学习笔记和经验总结如果喜欢拜托三连支持~苏泽在下面给大家整理好了完整的solidity的学习路线C站首发清晰无比！讲之前先看一份报告吧据最新发布的DevJobsScanner报告此次公布的2023年度（2022年10月1日到2023年10月1日）薪酬最高的10种编程语言排行，揭示了当前IT行业对于各类编程语言的需求以及对应的薪酬水平。solidity荣登榜首 而且国家也有明确政策表明支持区块链行业的发展这里有一篇关于我国政策的解读http://t.csdnimg.cn/hgZWRSoli
文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果：毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎项目获取：https://gitee.com/assistant-a/project-sharing1前言图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索
博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌🍅由于篇幅限制，想要获取完整文章或者源码，或者代做，可以给我留言或者找我聊天。🍅感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。文章包含：项目选题+项目展示图片（必看）技术栈：使用request爬取豆瓣+1905多路数据源电影数据集，hive分析百万海量数据,sqoop导入mysqlflask做后台+前端echarts加登录页面做的可视化 题 目基于机器学习的喜剧电影推荐系统
文章目录一、延迟队列概念二、延迟队列使用场景三、RabbitMQ中的TTL1、队列设置TTL2、消息设置TTL3、两者的区别四、整合springboot1、添加依赖2、修改配置文件3、添加Swagger配置类五、队列TTL1、代码架构图2、配置文件类代码3、消息生产者代码4、消息消费者代码六、延时队列优化1、代码架构图2、配置文件类代码3、消息生产者代码七、Rabbitmq插件实现延迟队列1、安装延时队列插件2、代码架构图3、配置文件类代码4、消息生产者代码5、消息消费者代码总结一、延迟队列概念延时队列,队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望在指定时间到了
文章目录0简介1车型数据集及训练2车型检测识别3实现效果最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习车型检测算法(源码分享)项目运行效果：毕业设计深度学习车型检测算法项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1车型数据集及训练**YOLOv5模型简介**本文借助YOLOv5实现对不同大小车辆的类型进行识别，YOLOv5的调用、训练和预测都十分方便，并且它为不同的设备需求和不同的应用场景提供了大小和参数数量不同的网络。YOLOv5模型是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它是YOLO系列的一个延伸，能够很好
一、什么是权益证明权益证明是一类应用于公共区块链的共识算法，其效果取决于验证者在网络中的经济权益。在基于工作量证明的公共区块链中算法会奖励那些为了验证交易并创建新区块而解决密码学难题的参与者。在基于权益证明的公共区块链中，一组验证者轮流提议并对下一个区块进行投票，并且每位验证者的投票权重取决于其保证金额的大小（即权益）。一般来说，权益证明算法如下：区块会跟踪一个验证者集合，并且任何持有该区块链的基础加密资产（如在以太坊中就是以太币）的用户都可以通过发送一笔将以太币锁定为保证金的特殊交易来成为验证者。随后，创建并对新区块达成一致的过程将由当前所有验证者均可参与的共识算法来完成。共识算法有很多类型
图学习（GraphLearning）技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习，在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）基于迭代的消息传递机制，能够捕捉图结构数据中的复杂高阶关系，在各类图学习应用场景中取得了巨大的成功。通常，这种端到端的图神经网络需要大量、高质量的标注数据才能获得较好的训练效果。近年来，一些工作提出图模型的预训练-微调（Pre-trainingandFine-tuning）模式，使用各种自监督学习任务在无标注的图数据上首先进行预训练，再在少量标注数据上进行微调，以对抗监督信号不足
虽然我从来没见过你，但是我有可能「认识」你——这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。为了达到这个目的，在传统的图像识别任务中，人们在带有不同类别标签的大量图像样本上训练算法模型，让模型获得对这些图像的识别能力。而在零样本学习（ZSL）任务中，人们希望模型能够举一反三，识别在训练阶段没有见过图像样本的类别。生成式零样本学习（GZSL）是实现零样本学习的一种有效方法。在生成式零样本学习中，首先需要训练一个生成器来合成未见类的视觉特征，这个生成过程是以前面提到的属性标签等语义描述为条件驱动的。有了生成的视觉特征作为样本，就可以像训练传统的分类器一样，训练出可以识别未见类的分类模型。生成器的
像素是图像的基本元素，像素与像素之间存在着某些联系，理解像素间的基本关系是数字图像处理的基础。常见的像素间的基本关系包括：邻域、邻接、通路、连通、距离。Part11.邻域邻域表示了像素之间的连接关系。像素(x,y)的邻域，是指与像素(x,y)对应的点的集合{(x+p,y+q)}，其中(p,q)为一对有意义的整数。邻域是像素(x,y)附近像素形成的区域，像素(x,y)也被称为中心像素。最常用的邻域有以下几种：4邻域：对于像素(x,y)，上下左右4个像素被称为4邻域，使用表示。4邻域的四个像素分别是：(x,y-1)、(x,y+1)、(x-1,y)、(x+1,y)。D邻域：对于像素(x,y),其左上
递推1.递推和动态规划有什么关系？递推问题包括动态规划，动态规划一定是递推，递推不一定是动态规划。动态规划是一种决策性的问题，是在状态中做最优决策的一种特殊递推算法，通常的问法包括求最大最小值等，而递推可能还会包括求种类数等问题。2.递推和递归的区别？递推是一种算法，用来解决一类特殊的问题，而递归是程序实现的形式，不属于算法范畴。3.递推问题求解的一般过程1.状态定义（核心环节，f[i][j]:符号表达式以及对这个表达式的文字定义）2.确定递推公式（形如dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]）3.边界条件的确定（例如发dp[0][0]=0）4.程序实现（包括递归加记忆化以
