wmproxywmproxy已用Rust实现http/https代理,socks5代理,反向代理,静态文件服务器，四层TCP/UDP转发，七层负载均衡，内网穿透，后续将实现websocket代理等，会将实现过程分享出来，感兴趣的可以一起造个轮子项目地址国内:https://gitee.com/tickbh/wmproxygithub:https://github.com/tickbh/wmproxy项目设计目标HTTP转发HTTPS转发(证书在服务器,内网为HTTP)TCP转发(纯粹的TCP转发，保持原样的协议)PROXY转发(服务端接收数据，内网的客户端当成PROXY客户端，相当于逆向访问内

推导了复合函数梯度的链式法统一形式。首创了的链式记号，非常易记：分子右挪+分数约分，特别是它强调了链的表达次序，由于矩阵积没有交换律，故该链的次序不可交换。注：修正了一般教材中的错误次序（在标量时正确）链式法则在此基础上，我们讨论复合函数的链式法则（只讨论复合后为标量函数的情况，即zzz为标量）。1.当自变量为标量xxx时，梯度为标量：∂z∂x\frac{\partialz}{\partialx}∂x∂z​（1）当中间变量为标量yyy时，即z=g(y),y=f(x)z=g(y),\quady=f(x)z=g(y),y=f(x)∇xz=∂z∂x=∂y∂x∂z∂y=∇xy∇yz\begin{ali

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~👍感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学

1.介绍IntelRealSenseD435、D455等D4系列：IntelD4系列深度相机是由英特尔（Intel）公司推出的一款深度感知摄像头，专为实现计算机视觉和深度学习应用而设计。这款相机使用了英特尔的深度感知技术，结合了摄像头和红外（IR）传感器，可以提供高质量的深度图像和RGB彩色图像，为开发者提供了丰富的数据源，用于各种应用，包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、手势识别、人脸识别、姿势识别、3D扫描等。以下是IntelD4系列深度相机的一些主要特点和优势：1.深度感知技术：D4系列相机具备高质量的深度感知功能，能够获取场景中各个物体的精确距离信息，而不仅仅是RGB图像。2.多模

SpringBoot2.x版本正式停止更新维护，官方将不再提供对JDK8版本的支持SpringBootLogo版本的新特性3.2版本正式发布，亮点包括：支持JDK17、JDK21版本对虚拟线程的完整支持JVMCheckpointRestore（ProjectCRaC）的初步支持SSL证书热加载更新应用可观察性改进对RestClient的支持对JdbcClient的支持对Jetty12的支持对SpringforApachePulsar正式支持对Kafka和RabbitMQ的SSLbundle支持重写的嵌套Jar处理，不再支持Java8的加载形式Docker镜像构建改进依赖升级依赖版本Spring

毕设系列-基于YOLOV5的手势识别系统我们之前做过一期基于Yolov5的口罩检测系统（手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_dejahu的博客-CSDN博客），里面的代码是基于YOLOV56.0开发的，并且是适用其他数据集的，只需要修改数据集之后重新训练即可，非常方便，但是有些好兄弟是初学者，可能不太了解数据的处理，所以我们就这期视频做个衍生系列，主要是希望通过这些系列来教会大家如何训练和使用自己的数据集。本期我们带来的内容是基于YOLOV5的手势识别系统，我们将会训练得到能识别10种常用手势的模型，废话不多说，还是先看效果。B站视频：毕设系列-检测专题-基于

Flink项目系列1-项目介绍-墨天轮Flink实时电商实战项目:基于尚硅谷开源项目的Flink电商实战项目（全流程）大数据Flink电商数仓实战项目流程全解（一）_尚硅谷flinksql大数据项目实战-CSDN博客实时即未来，大数据项目车联网之创建Flink实时计算子工程【二】_flink实时数仓车联网项目_AI_Maynor的博客-CSDN博客实时即未来，车联网项目之创建Flink实时计算子工程-云社区-华为云实时即未来，车联网项目之电子围栏分析【六】-云社区-华为云

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一、UNet++整体网络结构Unet++主要是探索encoder和decoder需要多大的问题，以此为基础，提出了融合不同尺寸Unet结构的网络。创新点就是把不同尺寸的Uent结构融入到了一个网络里。二、结构的好处（1）不管哪个深度的特征有效，都用上，让网络自己去学习不同深度特征的重要性。（2）共享了一个enconder，也就是说，不需要训练一推Unet，而是只训练一个encoder，它的不同层次特征由不同的decoder路径来还原。三、存在的问题无法训练，因为不能进行反向传播。解决方法有如下两种：（1）使用短连接。（2）在短连接的基础上使用deepsupervision。在图中X0,1、X0

1.入门案例：LinearPolicyGraph看一个简单的数值优化的例子：我们将其建立为一个N阶段的问题：初始值为M。使用SDDP.jl进行求解：usingSDDPimportIpoptM,N=5,3model=SDDP.LinearPolicyGraph(stages=N,lower_bound=0.0,optimizer=Ipopt.Optimizer,)dosubproblem,node@variable(subproblem,s>=0,SDDP.State,initial_value=M)@variable(subproblem,x>=0)@stageobjective(subpro