嚼嚼嚼不停的新西兰牛奶片，袋袋美味、粒粒香浓

Tuning Language Models by Proxy 樱花的浪漫对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强，但它们仍然可以从额外的微调中受益，以更好地实现所需的行为。例如，它们通常被微调以遵循指令（Ouyang等人，2022年）、特定的兴趣领域（Gururangan等人，2020年）或特定任务（Raffel等人，2020年）。然而，
2024-2025 贡献的开源项目总结 dotNET跨平台开源
盘点2024-2025贡献的开源项目总结Intro借着统计贡献的时候盘点一下自己过去一年对别的开源项目合并的pullrequest，统计时间：从2024-04-01到2025-03-31，按PR合并的时间算PR总计:184,去掉自己仓库的PR对其他开源项目的PR总计:100,仓库数量:51，详细列表如下AllPRcontributions0xced/ChiselupdateMongoDbdrive
【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据 CBeann 【面试题】【架构&案例】【MySQL】java 开源 spring jvm mysql 大厂面试题
-作者简介：大厂高级Java开发工程师-称号：CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号：云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活：专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹‍♂️-服务：提供模拟面试和简历辅导，提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群：可以和大家一起学习，一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目，除了验证功能，还需要验证性能，所以前
【面试题】为什么kafka的吞吐量这么高 oraen 面试系列 kafka 分布式
我们总结一下为什么kafka的吞吐量高核心：顺序写+零拷贝+批处理一数据模型简单+顺序读写磁盘1kafka的数据存储本质上使用的是Append-only日志模型，数据写入和读取是顺序的，不需要复杂索引或随机写，大大简化了写路径，2消息以顺序追加方式写入磁盘，避免了随机写，而且顺序写入能够更高效地配合操作系统的页缓存，进一步提升写的性能。3消息的消费也是顺序读取的，顺序读取硬盘数据再配合内存映射大大
补充：解决Ubuntu20.04.4安装KRS时无法下载github代码问题 mamak426 kv260 github 自动驾驶人工智能
官方代码下载自github（gitlab），如何访问外网的问题这里可以合法合规解决，就是先把github的代码导入gitee，再采取同步的方式解决：原代码段如下：仔细看代码内容，链接路径全为github。catkrs_rolling.reposrepositories:ros2/ament_lint:type:giturl:https://github.com/ament/ament_lintve
开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！小丁学Java python 人工智能
开源语音分离工具大比拼：人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理，特别是机器学习训练数据的准备中，获取纯净的人声（去除背景音乐或噪声）是一个常见的痛点。幸运的是，开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务！本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目，重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具，并根据GitHub星标⭐（反映社区关注度
Javascript基础内容回顾—变量提升、事件循环和闭包等内容 GISer_Jinger javascript 前端
以下是前端面试中JavaScript基础易错问题的详解，结合常见考点和易混淆概念进行解析：⚠️一、变量作用域与提升varvslet/const◦变量提升：var声明的变量会提升到作用域顶部（值为undefined），而let/const存在暂时性死区（声明前访问报错）。◦循环陷阱：for(vari=0;iconsole.log(i));//输出3,3,3（共享同一作用域）}for(leti=0;i
巨兽的阴影：大型语言模型的挑战与伦理深渊田园Coder 人工智能科普人工智能科普
当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像，甚至在某些测试中媲美人类专家时，大型语言模型（LLM）仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而，在这令人目眩的成就之下，潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境，如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用，而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们，在追逐能力
AI+Web3：从自动化工具到自主经济体的范式革命 Loving_enjoy 计算机学科论文创新点迁移学习人工智能机器学习
>想象你的AI助手不仅能回答问题，还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈，甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网（Web2）的AI困在中心化的牢笼中：数据被垄断在科技巨头手中，算法决策如同黑箱，用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**，催生出去中心化的自主智能体（AIAgent），它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权，
为什么让AI洗碗比写诗难百倍？清华教授揭秘具身智能鸿沟 Loving_enjoy 计算机学科论文创新点机器学习人工智能 facebook 课程设计
>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧，成了AI最难破解的密码**2025年3月，一位网友困惑地发问：“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服，没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出：**“大模型没有创新能力，想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后，隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting Bosenya12 论文阅读
系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的，我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段，权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量（分类器框内的绿色矩形），并为新类别生成相应的分类权重向量（分类器框内的蓝色矩形）。这样，卷积神经网络就能同时识别基础类别
【资源分享】外文文献检索网站 Bosenya12 资源文献检索
外文文献检索网站Sci-Hub网址链接：https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接：http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库，里面的文献可以免费检索阅读。Pro
扩散模型中的 Transformer：图像生成及其延展应用询问 ChatGPT DeepSeek大模型官方教程 transformer chatgpt 深度学习自然语言处理人工智能 ai 大模型学习
扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用，并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式，从而建立基本背景。接着，我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构，这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后，我们将深入探讨构成基础架构的核心模块，
AI+小程序新范式：智能推荐、语音交互的场景落地全攻略
AI+小程序新范式：智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天，小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”，而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序，系统竟能提前预判其需求；当用户对着智能音箱说一句指令，小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来：智能推荐如何避免“精准骚扰”？语音交互如何突破方言和噪音的桎梏？技术背后隐藏着
STM实战开发（4）：STM32控制蜂鸣器发声的开发博客嵌入式开发项目 2025年嵌入式开发 stm32 嵌入式硬件单片机物联网
1.前言随着智能硬件的发展，蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声，还是作为提示音，蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中，STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置，成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台，详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客，你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机，以及如何编写控制蜂鸣器的
PDF 的开发工具库: Adobe PDF Library 纸上笔下 AcroBat pdf adobe SDK API 标准签名接口
AdobePDFLibrary是Adobe公司提供的一个软件开发工具包(SDK)，它本质上是AdobeAcrobat的"无界面"版本，但功能更为强大。作为PDF处理领域的专业解决方案，它为开发者提供了创建、操作和管理PDF文档的全面能力。1many1many1manyAdobePDFLibrary+createPDF()+manipulatePDF()+extractData()+renderPD
国内Ubuntu访问不了github等外网 weixin_66009678 ubuntu linux 运维
各位小伙伴们，大家好呀。大家是不是经常遇到访问不了外网的情况呀。在Ubuntu中可以这样做。访问这个网站网站测速-Ping检测-Trace查询-Dig查询-路由跟踪查询-tools.ipip.net，对于github.com，在这个网站输入github.com，会返回20.205.243.166然后在ubuntu上输入sudovi/etc/hosts然后增加如下：20.205.243.166git
0704-0706上海，又聚上了 GISer_Jinger 新浪微博前端
上次，还是0413，当时写了一篇，下次相见是何时？也鼓励自己下次相见是找到工作（实习也算），没想到真找到了，DWApp说到实习，其实没认真投递很多，互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话，其他的都给了一定的面试机会，只是自己没能很好把握机会，也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位，或多或少的和面试官有代沟，其实也好，万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models Bosenya12 论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色，这表明模型与真实数据更加吻合，如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff（Bi-GuidedDiffusion）
从被动检索到主动思考：Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析一休哥助手人工智能架构 RAG
摘要随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径，聚焦关键技术创新点（如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作），并通过架构图对比与案例分析，揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
HarmonyOS开发秘籍：从监听系统变量到掌握AbilityStage回调大雨淅淅 #HarmonyOS开发 harmonyos 华为
目录一、HarmonyOS开发新视野二、AbilityStage组件初相识（一）组件定义与作用（二）与Module的对应关系三、开发前的准备工作（一）创建AbilityStage文件步骤（二）导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战（一）关键代码解析（二）回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘（一）onAcceptWant()（二）onMemoryLevel()（三）o
Fibonacci sequence 斐波那契数列解法及分析 hiqex AL fib fibonacci
版权声明：欢迎转载，但请注明出处，若有什么不对的地方，欢迎指正，https://blog.csdn.net/wutenglong123/article/details/82764585斐波那契数列(Fibonaccisequence)斐波那契数列的性质多种多样，截至现在，人么依然没有将之研究透彻，本文就从中选取几个有趣的性质分析。定义Fib数列的定义如下：F(n)={0ifn=01ifn=1Fn−
【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析 1989 0基础学AI bert 人工智能深度学习神经网络 cnn python 自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐（可加速训练）前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战 1989 0基础学AI 人工智能机器翻译自然语言处理 python tensorflow 机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理（第26讲）序列数据处理（第26讲）自然语言处理基础（第14讲）核心概念为
【scl】博图程序的导入和导出 peace.. 西门子1200 windows 经验分享学习其他
导入或者导出博图文件的方法（也叫移植文件）目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出，具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方，下面我们一起来看！一、程序块的导入和导出程序块包含FC块，FB块；注意：需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件！导出步骤：找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南 AI天才研究院 AI人工智能与大数据 tensorflow 神经网络人工智能 ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
STM32串口DMA方式向上位机连续发送接收数据 Justinlevy stm32 单片机 arm
目录一、DMA初步应用1、DMA含义2、DMA传输四要素3、使用区别4、DMA的应用场景5、DMA传输方式6、DMA中断二、创建项目1、STM32CubeMX创建1.1设置SYS1.2设置RCC1.3设置USART1.4DMA设置1.5时钟设置1.6文件配置2、KEIL代码配置2.1main.c文件代码2.2while循环中代码2.3编译烧录2.4运行结果三、DMA总结四、参考一、DMA初步应用1
鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南愿天堂没有996 HarmonyOS 鸿蒙开发移动开发 harmonyos 性能优化 HarmonyOS OpenHarmony 移动开发
LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时，分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等，协助开发者识别启动缓慢的原因。此外，Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能，方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列 KevinShi_BJ python
斐波那契数列（Fibonaccisequence）是指这样一个数列：1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89...这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者，是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契（LeonardoFibonacci）。以兔子繁殖为例子而引入，故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列，n越大，相邻两值的比越接近黄金分割0.618，非常有趣。百
小米手机录音文件位置中少奇智能手机
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PHP如何实现二维数组排序？ IT独行者二维数组 PHP 排序　
二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数：代码： functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue= $new_arr
【Hadoop十七】HDFS HA配置 bit1129 hadoop
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JAVA海量数据处理之二（BitMap）周凡杨 java 算法 bitmap bitset 数据
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。想要更快，就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构，从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽，思考有什么办法可以节省内存呢？啊哈！算法。这里采用了 BitMap 思想。首先来看一个实验：指定 VM 参数大小： -Xms256m -Xmx540m
java类型与数据库类型 g21121 java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 &nb
Linux命令 510888780 linux命令
系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示C
java常用JVM参数墙头上一根草 java jvm参数
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我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点 aijuans Spring 3
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mysql查询性能优化之二 annan211 UNION mysql 查询优化索引优化
1 union的限制有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层查询的优化上。如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。例如想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
数据的备份与恢复百合不是茶 oracle sql 数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库; 数据的备份: 导出到的常见命令; 参数说明 USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令 BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小，其大小用字节表示 FILE 指定导出的二进制文
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有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。线程组可以用来同时对一组线程进行操作。创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName); &nbs
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上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 top -Hp 28174 -d 1 -n 1 32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
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当两个实体具有1对1的对应关系时，可以使用One-To-One的进行映射关联查询 One-To-One示例数据以学生表Student和地址信息表为例，每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中，这种对应关系是不合适的，因为人和地址是多对一的关系)，这里只是演示目的学生表 CREATE TABLE STUDENTS (
C/C++图片或文件的读写 bitcarter 写图片
先看代码： /*strTmpResult是文件或图片字符串 * filePath文件需要写入的地址或路径 */ int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath) { int i,len = strTmpResult.length(); unsigned cha
nginx自定义指定加载配置 ronin47
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[宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析 comsci 计算
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实现两个WEB之间通过session 共享数据查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下： If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
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这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
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什么是POJO？ gupeng_ie java POJO 框架 Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象) POJO是一个简单的、正规Java对象，它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等，也不是JavaBean、EntityBean等，不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。 POJO对象有时也被称为Data对象，大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
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根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用，能运行且成功的访问。但移植到现有项目（基于hbase）中的时候，却报出以下错误： SEVERE: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
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我使用的是ubuntu13.04系统，在安装nginx的时候遇到如下几个问题，然后找思路解决的，nginx 的下载与安装 wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz ./configure make make install 安装的时候出现
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在系统开发过程中，总少不免要自己处理一些异常信息，然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程，之前都是new一个自定义的异常，当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的，但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况，所以就想到了用枚举来解决的办法。 1，先创建一个接口，里面有两个方法，一个是getCode, 一个是getMessage public
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