【深度探索C++对象模型】第4页

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。它提供了成本和使用分析、用户跟踪、追踪和评估工具。本文将详细探讨如何设置和使用LLMonitor，以提高AI应用的透明度和效率。主要内容设置LLMonitor要开始使用LLMonitor，首先需要在llmonitor.com上

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。

翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

『 C++11 』模板可变参数包,Lambda表达式与 function 包装器

emplace函数关系Lambda表达式function包装器function包装器对成员函数的包装bind绑定模板可变参数模板可变参数模板是C++11引入的一个特性,允许模板接收任意数量的参数;该特性增加了C+

Dio夹心小面包·2025-01-19 14:31

C++ initializer_list 列表初始化（八股总结）

定义std::initializer_list是C++11引入的一个类模板，用于支持列表初始化。它允许开发者使用花括号{}提供一组值直接初始化容器或自定义类型。std::initializer_list提供了一种简洁优雅的语法来传递多个值。主要用途初始化容器使用列表初始化方式为容器赋值。#include#includeintmain(){std::vectorvec={1,2,3,4,5};for

fadtes·2025-01-19 14:01

华为OD机试E卷 --简易压缩算法--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述有一种简易压缩算法Q∶针对全部由小写英文字母组成的字符串，将其中连续超过两个相同字母的部分压缩为连续个数加该字母，其他部分保持原样不变。例如:字符串“aaabbccccd"经过压缩成为字符串"3abb4cd”"。请您编写解压函数，根据输入的字符串，判断其是否为合法压缩过的字符串，若输入合法

飞码创造者·2025-01-19 14:00

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构引言在AI模型的构建与部署中，无服务架构（ServerlessArchitecture）正逐渐成为开发者的首选方案。

afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

基于python的ansys_python 调用 ANSYS

Python调用ansys的方法与c++类似，可以通过system函数运行ansys程序，但是system函数中应用程序的路径不能含有空格，为此采用”\”路径\”的格式，在python中引用os模块来调用

weixin_39614060·2025-01-19 13:56

华为OD机试D卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析java源码js源码python源码c++源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？

飞码创造者·2025-01-19 13:55

c++写高性能的任务流线程池（万字详解！附完整github代码）

高性能的任务流线程池本文原是github开源项目MC_thread_pool的说明文档，原文发送在此，同时本文中所有代码均在github中有完整实现，查看代码请移步github仓库，或者123网盘！线程池使用modThreadLockTaskSemaphoreQueue优化：WorkSteal-任务偷窃机制任务偷窃机制，顾名思义就是偷取任务。我们写任务流线程池，普通的做法是定义多个任务队列分别去执

听风Q·2025-01-19 12:19

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

论C++和Python哪个更优越(一)

一.前言C++,C语言的2.0版本,开发语言中的一把利剑Python,多种开发语言的结晶,代码界的后起之秀------------------------------------------------

UnwaterBreathing·2025-01-19 11:17

Python与.NET：10步教你轻松实现跨语言互操作，你准备好了吗？

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！

墨瑾轩·2025-01-19 11:46

华为OD机试E卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？

飞码创造者·2025-01-19 11:45

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度

熊文豪·2025-01-19 11:14

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

【Lua源码分析系列】1. 概述

而Lua的实现相当小巧，只有几万行C代码，与C/C++的互操作相当方便，并且实现的质量也是工业级别的

·2025-01-19 11:07

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

that's boy·2025-01-19 10:35

C++归并排序算法深度解析

本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排

小小的博客·2025-01-19 10:05

Spring AI系列教程：从工业革命到人工智能的全面探索

今天，将分享一套SpringAI教程视频，深入探索人工智能的奥秘。

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

2024年华为OD机试真题- 分月饼-(C++/Java/python)-OD统一考试（C卷D卷）

2024华为OD机试真题目录-(B卷C卷D卷)-【C++JavaPython】题目描述中秋节，公司分月饼，m个员工，买了n个月饼，m≤n，每个员工至少分1个月饼，但可以分多个，单人分到最多月饼的个数是Max1，单人分到第二多月饼个数是Max2，Max1-Max2≤3，单人分到第n-1多月饼个数是Max(n-1)，单人分到第n多月饼个数是Max(n)，Max(n-1)–Max(n)≤3,问有多少种分

dijkstra2023·2025-01-19 10:01

华为OD机试D卷C卷 - 分披萨（Java & Python& JS & C++ & C ）

题目描述"吃货"和"馋嘴"两人到披萨店点了一份铁盘（圆形）披萨，并嘱咐店员将披萨按放射状切成大小相同的偶数个小块。但是粗心的服务员将披萨切成了每块大小都完全不同奇数块，且肉眼能分辨出大小。由于两人都想吃到最多的披萨，他们商量了一个他们认为公平的分法：从"吃货"开始，轮流取披萨。除了第一块披萨可以任意选取外，其他都必须从缺口开始选。他俩选披萨的思路不同。"馋嘴"每次都会选最大块的披萨，而且"吃货"知

算法大师·2025-01-19 09:00

SpringBoot 从初级探索到高深应用 - 利用反射调用 Spring Bean 中的方法

SpringBoot从初级探索到高深应用-利用反射调用SpringBean中的方法引言：Spring是一个开源的框架，它为Java应用程序开发提供了广泛的支持。

数据挖掘奇才·2025-01-19 09:00

C/C++中的 void*

介绍了C语言和C++中关于void*的用法，涉及到了C++中的reinterpret_cast如果哪里有错误欢迎指正！

wudi_demaxiya·2025-01-19 09:59

【纪念我的256天】我的创作纪念日

今天是我在CSDN创作的第256天这大半年，我把技术探索的点滴都记录在这里。从最初的小心翼翼再到现在的逐渐熟练，都是我不断成长的过程，每一次敲击键盘都是成长的见证。

回响N·2025-01-19 09:28

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。1.2强化学习：智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析，从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段，在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越，超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

1024 程序员节：探索计算机科学与技术的魅力与挑战

值此1024程序员节之际，让我们一同深入探索这个充满无限可能的专业领域。一、计算机科学与技术的魅力（一）创新的驱动力计算机科学与技术始终站在创新的前沿，不断催生新的技术和应用，改变着我们的生活方式。

WD77·2025-01-19 09:55

AI歌手会成为主流吗？

让我们一起探索这个引人入胜的主题，看看AI歌手的发展现状、优缺点，以及它在音乐行业的未来前景。

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

开源项目的机遇与挑战

那么，今天就让我们一同探索开源项目的机遇与挑战，看看这条探索之路对你我来说意味着什么。1.开源项目的

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

华为OD机试2024年E卷-敏感字段加密[100分]（ Java | Python3 | C++ | C语言 | JsNode | Go）实现100%通过率

题目描述给定一个由多个命令字组成的命令字符串：1、字符串长度小于等于127字节，只包含大小写字母，数字，下划线和偶数个双引号；2、命令字之间以一个或多个下划线_进行分割；3、可以通过两个双引号””来标识包含下划线_的命令字或空命令字（仅包含两个双引号的命令字），双引号不会在命令字内部出现；请对指定索引的敏感字段进行加密，替换为******（6个*），并删除命令字前后多余的下划线_。如果无法找到指定

梅花C·2025-01-19 08:18

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

探索 Vue.js 组件开发的新边界：动态表单生成技术

随着前端技术的飞速发展，Vue.js作为一款灵活、易用且性能优异的框架，一直是开发者心中的不二之选。本文将深入介绍Vue.js组件开发中的最新技术之一：动态表单生成技术，并通过具体实例展示如何实现这一高效技术。为什么选择动态表单生成？动态表单生成技术在以下场景中尤为重要：业务逻辑频繁变化：表单的结构、字段经常根据需求调整。复杂的用户交互：如步骤式、多条件渲染的表单。提高开发效率：将重复性的开发任务

桂月二二·2025-01-19 08:45

基于 Linux 的 Ngina-server 通信架构 C++ 实现

文章目录本章内容概述一、项目概述1.项目描述2.项目技术二、项目详解1.项目框架2.项目流程三、项目拓展1.简要介绍一下你的项目？2.项目程序结构？3.线程之间如何同步？4.如何处理客户端发送的数据包？5.Socket编程服务端和客户端的基本流程？6.IO多路复用相关？7.如何做压测的？8.保护内存资源？9.为保护服务器不受攻击做出了哪些处理？10.CPU占比过高如何分析？四、网络编程1.IO多路

Alkaid3529·2025-01-19 08:15

Nacos深度剖析：配置及高可用方案全攻略

文章目录第1章Nacos服务端配置参数1.1全局参数1.2Naming模块参数1.3Config模块参数1.4CMDB模块参数第2章NacosClient配置参数2.1通用参数2.2Naming客户端2.3Config客户端第3章Nacos单机与集群3.1Nacos端口介绍3.2容器常用属性配置第1章Nacos服务端配置参数对于Server端来说，一般是设置在{nacos.home}/conf/a

磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

C++：派生

#include//基类classAnimal{public:voideat(){std::cout//基类classAnimal{public:virtualvoidmakeSound(){std::coutmakeSound();//调用派生类的makeSound函数deleteanimal;return0;}//Dogbarks.#include//基类classBase{public:vo

m0_46521579·2025-01-19 08:10

解锁函数的魔力：Python 中的多值传递、灵活参数与无名之美

接下来，让我们一同深入探索这些特性的奇妙之处。一、多值返回：数据传递的便捷通道在Python中，函数具备强大的多值返回能力。当函数需要同时传递多个数据时，无需借助复杂的容器封装，只需使

kdayjj966·2025-01-19 07:40

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

华为OD机试E卷 - 敏感字段加密（Java & Python& JS & C++ & C ）

算法大师·2025-01-19 07:39

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响

从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长，博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复，请大家谅解~编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式：理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系

༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 07:09

【华为OD-E卷 - 寻找最大价值的矿堆 100分（python、java、c++、js、c）】

【华为OD-E卷-寻找最大价值的矿堆100分（python、java、c++、js、c）】题目给你一个由‘0’(空地)、‘1’(银矿)、‘2’(金矿)组成的的地图，矿堆只能由上下左右相邻的金矿或银矿连接形成

CodeClimb·2025-01-19 07:08

为AI聊天工具添加一个知识系统之50 从形态学简约到纯粹的思维再映射到AI操作系统之1

本文要点形而上学探究本文开始开出的话题：形而上学探究目的：为本项目（为使用AI聊天工具的聊天者加挂一个知识系统）探索形而上学的奠基大体想到要讨论的方面：排比的“势”--Respect九宫格【社会形态：治理

一水鉴天·2025-01-19 07:07

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

华为OD机试E卷 --敏感字段加密--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述给定一个由多个命令字组成的命令字符串:1、字符串长度Q小于等于127字节，只包含大小写字母

飞码创造者·2025-01-19 07:01

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

2-2-18-16 QNX系统架构之自适应分区

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布

星原飞火·2025-01-19 06:57

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