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在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
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无机器学习基础:https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础:MachineYearning深度学习入门:https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
- 【DeepSeek开源周】Day 4:DualPipe & EPLB 学习笔记
蓝海星梦
DeepSeek开源周探秘开源学习笔记人工智能云计算分布式
目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略(1)F-then-B策略(2)1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行(EP)2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略(1)分层负载均衡(2)全局负载均衡(3)接口和示例
- 蓝桥杯2023国赛-01游戏
weixin_66009678
蓝桥杯游戏深度优先
本题的dfs还是比较复杂的,需要兼顾的条件比较多。这一题是我看了其他人的题才写出来的,菜菜捏,哈哈哈哈哈!!!然后这一题如何确保行之前不相同,是通过二进制来的,具体的在代码中给出了详解。直接上代码://https://www.lanqiao.cn/problems/17100/learning/?page=1&first_category_id=1&sort=students_count&tags
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
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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
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
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人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- 结合 deepseek R1 模型,新的 AI Cursor 编程最佳实践!让第三方 ai 成为我们和 cursor 沟通的桥梁
hello,我是魔王哒,流光卡片开发者,来分享一下自己最新的ai编程实践经验,不管你是零基础小白还是专业技术人这里的思路相信一定会对你有启发。一句话总结,让deepseek成为你与cursor沟通的桥梁,让其他deepseek来将作为编程小白的我们的语言转换为更适合与cursor对话的提示词。有人要问了,这能说是最佳实践吗?是不是不知道,但是他解决了很多技术人或者小白的痛点,那就是不知道该如何好好
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AppleA系列芯片Camera架构解析:ISP+NPU图像管线协同机制全景实战关键词:AppleA系列、图像信号处理器(ISP)、神经网络引擎(NPU)、SmartHDR、DeepFusion、图像协同计算、图像路径优化、拍照性能、图像延迟控制、AppleSilicon摘要:苹果在A系列芯片中持续深化ISP与NPU的协同架构,实现图像质量、算法速度与功耗的高度平衡。从A11到A17Pro,App
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- Pixhawk源码笔记五:存储与EEPROM管理
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这里,我们对APMEEPROM存储接口进行讲解。如有问题,可以交流
[email protected]。新浪@WalkAnt,转载本博客文章,请注明出处,以便更大范围的交流,谢谢。第六部分存储与EEPROM管理详细参考:http://dev.ardupilot.com/wiki/learning-ardupilot-storage-and-eeprom-management/用户参数、航点、集结点、地图
- 基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用
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- Aider:27.6K Star!这个终端AI编程神器能用语音改代码,自动生成Git记录并提交,接入DeepSeek斩获编程基准最高分
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例AI编程git人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花⌨️“每个CLI爱好者都该试试的AI编程革命:对着终端说话自动生成Gitcommit是怎样的体验?”大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——在vim里卡了半小时,只为给函
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DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
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【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online:智能体与环境实时交互,如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline:智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy:学习和行为策略是相同的,数据是按照当前策略生成的,如SARSAOff-Policy:学习策
- DeepSeek AI全面应用:AI时代的高效办公与创意生产指南
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目录1如何找到注册表项(详细步骤)方法步骤(图文步骤)此方法适用于你遇到的以下问题:2为什么这里不是文件位置?3执行修改时务必谨慎如何找到注册表项(详细步骤)方法步骤(图文步骤)打开注册表编辑器按键盘组合键Win+R输入命令:regedit点击确定,打开注册表编辑器。定位你需要修改的注册表项,如:注册表左侧面板树状结构中定位到路径:HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Micro
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机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
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问题如图:解决办法:.box为本页面最外层的class名,保证各个页面样式不会互相污染。.box::v-deep.el-tableth.gutter{display:none;width:0}.box::v-deep.el-tablecolgroupcol[name='gutter']{display:none;width:0;}.box::v-deep.el-table__body{width:
- DeepSeek Chat
虾条_花吹雪
SpringAIai
SpringAI支持DeepSeek的各种AI语言模型。您可以与DeepSeek语言模型交互,并基于DeepSeek模型创建多语言会话助手。Prerequisites您需要使用DeepSeek创建一个API密钥来访问DeepSeek语言模型。在DeepSeek注册页面创建一个帐户,并在API密钥页面上生成一个令牌。SpringAI项目定义了一个名为Spring.AI.deepseek.api-ke
- 面试必问之JVM原理
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面试jvm职场和发展
1:什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以
- 基于DeepSeek × 数据治理如何落地?这套解决方案可参考!
Q:数据治理困局怎么破?3步落地DeepSeek实战方案导语:"每天处理10亿条数据,却找不到关键业务指标?""数据部门80%时间在'找数据-洗数据-背锅'的死循环?"这不是危言耸听——国内83%的企业正困在数据沼泽中(IDC最新数据)。今天揭秘某头部电商企业如何用DeepSeek方案,3个月实现数据治理自动化,让数据真正成为资产!一、数据治理的三大致命误区(90%企业正在踩坑)"工具万能论":买
- DeepFM算法原理及应用场景
DeepFM(DeepFactorizationMachine)是一种结合了因子分解机(FactorizationMachines,FM)和深度神经网络(DNN)的混合模型,主要用于处理高维稀疏数据(如推荐系统中的点击率预测)。其核心思想是同时捕捉低阶(线性)和高阶(非线性)特征交互。1.算法原理模型结构如下:FM部分:负责捕捉低阶特征交互(如一阶和二阶特征组合)。一阶项:线性特征权重。二阶项:通
- jvm原理和调优实战
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一、JVM核心基础1.1JVM架构概述Java虚拟机(JavaVirtualMachine,JVM)是Java程序的运行核心,其核心架构包含四大模块:1.1.1类加载子系统功能:负责将class文件加载到JVM内存中,通过ClassLoader实现加载流程:加载:通过类的全限定名获取二进制字节流验证:确保字节流符合JVM规范准备:为类变量分配内存并设置初始值解析:将符号引用替换为直接引用初始化:执
- DeepSeek-R1满血版:硅基流动API或本地部署
Mikhail_G
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大家好!想在手机上部署DeepSeek-R1满血版(671B)?我来手把手教你最靠谱的两种方式!满血版模型参数高达671亿,手机本地运行几乎不可能,但通过「云服务+手机App」的组合,你一样能在手机上丝滑使用真正的满血版DeepSeek-R1!一、推荐方案:通过SiliconFlow+Chatbox使用满血版(iOS/安卓均支持)这是目前最稳定、免费额度高、操作简单的方式,适合所有用户。原理:用S
- 【AI智能推荐系统】第二篇:深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践
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第二篇:深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践提示语:“从Wide&Deep到Transformer,深度推荐模型如何突破性能瓶颈?本文将揭秘Netflix、淘宝都在用的深度学习推荐架构,手把手教你设计高精度推荐系统!”目录深度学习推荐系统的核心优势主流深度学习推荐架构解析2.1Wide&Deep模型2.2DeepFM与xDeepFM2.3神经协同过滤(NCF)2.4基于Transformer的
- App Trace功能实战:一键拉起、快速安装与免提写邀请码的应用实践
tongjiwenzhang
经验分享信息可视化大数据携带参数安装
一、功能概述与业务价值作为移动端技术负责人,我们实现的AppTrace系统已成为公司用户增长的核心引擎。这套系统通过三大功能显著提升了关键指标:一键拉起:将H5/广告页用户转化率提升47%快速安装:应用商店跳转安装成功率提升至92%免提写邀请码:邀请注册转化率提高63%二、技术架构与实现细节1.一键拉起的技术实现Android端实现方案://DeepLink路由分发器classTraceRoute
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite