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何为强化学习机器学习的一大分支强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种,它通过与环境不断地交互,借助环境的反馈来调整自己的行为,使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象,智能体是算法本身,环境是与智能体交互的外部。智能体(IntelligentAgent),在人工智能领域,智能体指一个可以观察周
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exist和in有什么区别select*fromAwhereidin(selectidfromB)有两点区别:(1)使用上的区别:exists中放一个子查询有记录返回true,无记录返回false(NULL也算有记录),in中查询结果集只能有一个字段(2)性能上的区别:in要把缓存到内存中,exists不需要缓存结果in()适合B表比A表数据小的情况exists()适合B表比A表数据大的情况当A表
- 【Arduino】语言参考&功能
紫阡星影
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前言 翻译Arduino参考处列出的常用函数。文中为了减少篇幅,达到能快速翻到查询的目标,在介绍函数中,对部分内容进行了省略,不会列出函数输入参数类型,以及使用注意事项等等,所以若是首次使用或者是调试时出现问题,建议查看原文。Arduino参考网址下,共介绍了三大块,功能、变量、结构,下面就只对功能板块进行整理。功能用于控制Arduino板和执行计算数字I/OdigitalRead()描述:从指
- 全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.1-2.3节详解,篇幅超了,缺的后面再补吧
环工人学Python
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写在前面:点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写代码。在深度学习的世界里,理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念,并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要,因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理,还介绍了激活函数、损失函数和优
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文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM(大语言模型)时,经常需要调用一些自定义的工具方法完成特定的任务,比如:执行一些特殊算法、查询天气预报、旅游线路等。很多大模型都具备使用这些工具方法的能力,Langchain也为这些调用提
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在全球科技浪潮汹涌澎湃之际,2025年电子行业的消费电子、半导体和人工智能三大关键领域备受瞩目,其发展走向不仅关乎行业兴衰,更蕴含着无数投资机遇,而即将到来的CESAsia2025则成为聚焦这些热点的重要舞台。消费电子领域,中国经济复苏带动内需升温,与产品生命周期形成良性互动。苹果公司在AI领域的战略布局,如2024年WWDC大会推出的AppleIntelligence,使中国电子产业链在其供应链
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引言在千亿级大模型训练领域,计算资源利用率与通信效率是制约训练速度的核心瓶颈。DeepSeek开源周第四日重磅发布的DualPipe双向流水并行算法与EPLB专家并行负载均衡器(ExpertParallelismLoadBalancer),为解决这些难题提供了创新方案。本文将从技术原理、性能优势、应用场景三个维度深度解读这两项技术。一、DualPipe:重新定义流水线并行效率1.1传统流水线并行的
- 本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)
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本文将演练使用基于langgraph链,对结构化数据库SQlite进行查询的方法。该系统建立以后,我们不需要掌握专业的SQL技能,可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时,通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中;而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL(例如SQL)进行查询。在用langcha
- 【vLLM 学习】使用 Neuron 安装
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vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/从vLLM0.3.3版本起,支持在带有NeuronSDK的AWSTrainium/Inferentia上进行模型推理和服务。目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention),但Transforme
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目标检测YOLO人工智能深度学习
YOLOv10由清华大学的研究人员基于UltralyticsPython包构建,引入了一种实时对象检测的新方法,解决了之前YOLO版本中发现的后处理和模型架构缺陷。通过消除非最大抑制(NMS)和优化各种模型组件,YOLOv10以显著降低的计算开销实现了最先进的性能。广泛的实验表明,它在多个模型尺度上具有卓越的准确性和延迟权衡。实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其
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一:在Controller层注解的注意点:1.先写一个大的RequestMapping()()里面的的是:(这些你写的那个实体类的方法,在这取名是什么比如用户类user)2.在Controller层需要写一个Controller的注解3.@Autowired就相当与之前new的全局的serviceImpl的方法4.在写每个方法的时候,都要写一个RequestMapping()和@ResponseB
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大模型训练与微调(4)——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p(Nucleus)采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****三、Top-kvs.Top-p对比分析****四、联合使用与调参建议****1.常见组合****2.参数选择参考****五
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在这个瞬息万变的电影市场中,有一部作品犹如一颗璀璨的明星,以其惊人的票房成绩和广泛的影响力,迅速占据了观众和业界的焦点——《哪吒2》!自2025年1月29日在中国大陆上映以来,这部动画电影不仅延续了前作的辉煌,更是在票房上取得了突破性的成就,令人瞩目。那么,是什么让《哪吒2》的票房如此之火呢?让我们一起深入探究,揭开它背后的神秘面纱!一、前作口碑积累,续集备受期待首先,不得不提的是前作《哪吒之魔童
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腾讯混元文生图大模型(Hunyuan-DiT)与StableDiffusion(SD)对比分析腾讯混元文生图大模型(Hunyuan-DiT)与StableDiffusion(SD)作为当前文生图领域的两大代表模型,各自在技术架构、应用场景和生态支持上展现出了独特的优势。以下是对这两个模型关键维度的对比分析:1.技术架构与性能维度腾讯混元(Hunyuan-DiT)StableDiffusion(SD
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目录1.图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成3.GraphPrompting的关键组件(1)大语言模型(LLM)(2)图数据库(GraphDatabase)(3)图编码器(GraphEncoder)(4)提示模板(PromptTe
- 单卡挑战千亿模型!深度求索MoE架构实战指南:从理论到开源工具全解析
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引言:为什么需要单GPU训练千亿参数模型?随着大模型参数规模突破千亿级别,训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构(DenseModel)在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。**混合专家模型(MixtureofExperts,MoE)**通过稀疏激活机制,成为突破单卡训练瓶颈的关键技术。本文将结合深度求索(DeepSeek)的MoE架构实战经验,详解如何用单个GPU训练千亿参数模型,并
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修改editor.foldingMaximumRegions为10000解决,默认只支持5000在VSCode中,默认的JSON文件折叠功能对嵌套层级较深的数据支持有限。以下是几种解决嵌套4层以上数据无法折叠的方法:1.使用扩展插件安装支持更复杂折叠功能的插件,如:JSONTools:提供更好的JSON格式化和折叠支持。FoldLevel:允许自定义折叠层级。步骤:打开VSCode扩展市场(Ctr
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在开始本文之前,我们先看一下最近在使用界面工具进行与大模型交互时,我们一般会用到OpenWebUI,部署方式如下,具体要了解DeepSeek的本地化部署,可参见《本地使用CPU快速体验DeepSeekR1》。dockerrun-p3000:8080--rm--nameopen-webui\ --add-host=host.docker.internal:host-gateway\ -vopen-w
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本文首发于公众号“AntDream”,欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注,和我一起每天进步一点点iPhone17系列:科技革新与未来展望随着科技的不断进步,智能手机市场的竞争愈发激烈。苹果公司作为行业的领军者,每年推出的新款iPhone总能引发全球消费者的广泛关注。2024年7月,关于即将到来的iPhone17系列的新闻和传闻不断涌现,吸引了众多目光。以下是对这些信息的总结,
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2025年2月16日科技信息差深度解析:一、全球AI竞赛:中美欧“三国杀”与开源生态的崛起二、产业革新:机器人、半导体与即时零售的突破三、政策赋能:从“产学研”融合到人才评价改革四、风险与挑战:技术伦理与全球性威胁五、普通人行动指南:认知升级的四重策略今日的科技领域呈现出多元竞争与深度融合的格局。从AI大模型的全球博弈到人形机器人的产业化落地,从开源生态的崛起再到科技成果转化的新范式,每一个动态都
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目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法1.3国内外研究现状二、脑梗死概述2.1脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本概念与技术架构3.2大模型在医疗领域的应用案例与优势3.3适用于脑梗死预测的大模型类型与特点四、大模型在脑梗死术前风险预测中的应用4.1术前风险因素分析4.2大模型预测方法与模
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1.电力MOSFET电力场效应晶体管,简称电力MOSFET,是利用电场效应来控制半导体中电流的电力半导体器件,它是一种单极性电压控制器件,不但有自关断能力,而且有驱动功率小、工作频率高、无二次击穿现象、安全工作区高等优点。注:二次击穿现象是指在电力晶体管等功率器件中,当一次击穿发生后,如果继续增加偏压,器件会在极短的时间内进入一个低压大电流的区域,这种现象称为二次击穿。二次击穿主要是由于器件体
- [Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站
spearhead_cai
计算机视觉深度学习科研论文CVPRGithub计算机视觉深度学习
简介CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。它是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一,另外两个是ICCV和ECCV),本会议每年都会有固
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多