一些杂题训练

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
豆芽819·2025-03-22 18:10

PHP 超级全局变量

本文将详细介绍PHP中的超级全局变量，包括它们的用途、如何使用以及一些最佳实践。什么是超级全局变量？超级全局变量是指在PHP脚本的所有函数、类和文件中都可以访问的全局变量。这些变量在全局作用域中声明
lsx202406·2025-03-22 17:05

Eclipse 快捷键

本文将详细介绍Eclipse中一些常用的快捷键，帮助开发者更快地熟悉和使用Eclipse。
lsx202406·2025-03-22 17:05

Spring AOP相关常见问题

前言在日常开发中，我们经常需要给方法添加一些横切关注点（Cross-CuttingConcerns），比如日志记录、事务管理、权限控制等。
PXM的算法星球·2025-03-22 17:34

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作
耘瞳科技·2025-03-22 17:04

在QT中进行控件提升操作

目录一、概述二、功能需求三、提升操作1）拖入标准控件2）自定义类3）提升控件一、概述QT中提供的标准控件能够满足我们大多数情况下的功能需求，但是在一些特殊应用场合，我们可能需要对控件的功能进行扩展，或者改写控件的功能实现
琳琳简单点·2025-03-22 17:02

双一流软件工程大二听闻 Java 前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？

接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。
程序员yt·2025-03-22 16:31

大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源
爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

电脑分区c盘放多大最好，合理规划建议

以下是一些关于C盘大小设置的建议：操作系统需求：对于Windows操作系统，通常建议为系统盘预留至少50GB的空间。这是为了确保操作系统有足够的空间进行日常更新、临时文件存储以及系统缓存等操作。
惊鸿一梦q·2025-03-22 16:28

设计模式—装饰者模式

它在运行时给对象动态地添加一些额外的职责，通常是在原有的行为基础上，通过装饰器进行一些修饰，实现了更加灵活的代码复用和扩充。给对象添加一些职责，但是又不想改变其原有的接口和实现。
BlackTurn·2025-03-22 16:56

C语言 - getchar() 和 getch() 的区别

getchar()和getch()都是用于读取单个字符的函数，但它们有一些关键区别，主要涉及缓冲区、回显和移植性。
Peter_Deng.·2025-03-22 15:51

chokidar - chokidar 初识（初识案例演示、初识案例解读、初识案例测试）

是一个用于监视文件系统变化的Node.js库chokidar提供了一种简单、高效的方式来监视文件和目录的创建、修改、删除等操作chokidar是是fs.watch和fs.watchFile方法的增强版，解决了它们在一些平台上的不一致性和局限性
我命由我12345·2025-03-22 15:50

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！
哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

如何编写一个Spring Boot Starter

一般来说，SpringBootStarter会封装一个特定的功能模块，并自动配置一些常用的组件。通过写一个Sta
一口酥Hac·2025-03-22 15:48

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6
溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。
civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。
亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树
万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
Geeksongs·2025-03-22 14:14

SSM卫生人员评审专家申报系统

点赞+收藏+关注→添加文档最下方联系方式咨询本源代码、数据库本人在Java毕业设计领域有多年的经验，陆续会更新更多优质的Java实战项目希望你能有所收获，少走一些弯路。
浅浅学姐·2025-03-22 14:13

SSM卫生人员评审专家申报系统

点赞+收藏+关注→添加文档最下方联系方式咨询本源代码、数据库本人在Java毕业设计领域有多年的经验，陆续会更新更多优质的Java实战项目希望你能有所收获，少走一些弯路。
Plume98·2025-03-22 14:43

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化
一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍笔者最近正在简单的了解一下ARM架构，特别是ARMCortexA架构的部分，这里，笔者想要薄记的问题有这样一些，也算是简单记录一下自己学习ARM架构的记录。
charlie114514191·2025-03-22 14:05

智能指针和常规指针在性能上有什么区别？

智能指针和常规指针在性能上确实存在一些差异，这些差异主要源于它们在内存管理机制上的不同。
·2025-03-22 13:47

在WPF中把Canvas保存为图片，文本文件，xps文件

这里我写了一些方法，以供大家参考.。注意：以下保存操作前，一定要确保参数中的canvas有高和宽。
Anticlimax丶·2025-03-22 13:33

贪心算法之分发饼干

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i，都有一个胃口值gi，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干j，都有一个尺寸sj。
努 力 小 子·2025-03-22 13:03

【业务场景实战】数据增量同步

在一些比较大、用户量比较多、实时性要求比较高的的系统中，我们通常需要进行数据同步。这不只是为了提高系统的并发量，降低数据库访问的压力，提升用户的体验。
仰望-星空~~·2025-03-22 13:32

智能指针和常规指针在性能上有什么区别？

智能指针和常规指针在性能上确实存在一些差异，这些差异主要源于它们在内存管理机制上的不同。
·2025-03-22 13:45

C++有哪些高级特性值得学习？

以下是一些值得深入学习的C++高级特性：模板编程（Templates）模板是C++中实现泛型编程的核心机制，允许开发者编写与数据类型无关的代码。
·2025-03-22 13:15

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。
u013250861·2025-03-22 13:31

【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」（经验贴）

但终有一天，我们会停下来审视自己，看清一些本质问题，并且发觉自己需要对这一生负责：我应
碣石潇湘无限路·2025-03-22 13:59

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

贪心算法：分发饼干

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
AlphaFinance·2025-03-22 13:26

网络安全-黑客攻击

一些监测网络中计算机漏洞的工具，包括嗅探应用软件，能在计算机内部或通过网络来捕捉传输过程中的密码等数据信息。社会工
刘林锋blog·2025-03-22 13:56

WPF把Canvas另存为

这里我写了一些方法，以供大家参考.。注意：以下保存操作前，一定要确保参数中的canvas有高和宽。
baijing7600·2025-03-22 13:56

2021-11-12 455. 分发饼干（贪心算法）

注：题目：假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
TABE_·2025-03-22 13:25

深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践

本文将深入探讨如何使用Redis来实现分布式锁，并介绍一些优化技巧和最佳实践。---一、为什么需要分布式锁？在单机环境下，我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发
煜bart·2025-03-22 12:54

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。
AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型
苏雨流丰·2025-03-22 12:20

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）
学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

kafka 的 message 包括哪些信息

当magic的值为1的时候，会在magic和crc32之间多一个字节的数据：attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes
weixin-80213251·2025-03-22 11:47

【广告架构day1】爱奇艺广告系统的演进之路：实践中的一些经验

本文来自爱奇艺的分享孙立伟。近年来爱奇艺快速发展，优质内容层出不穷，爱奇艺广告也随之发展和壮大，广告在线服务同时服务于品牌、中小、DSP等不同客户，形成了可以满足不同需求类型的较为完善的商业广告变现布局，广告库存涵盖视频、信息流、泡泡社交（爱奇艺的社交平台）和开机屏等多种场景。爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次
软件真理与光·2025-03-22 11:46

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。
Honeysea_70·2025-03-22 10:09

【ROS实战】02-ROS架构介绍

1.简介你是否曾有过这样的疑问：我按照文档安装了ROS，依照要求写了一些示例节点（node）、消息（msg）和话题（topic），但觉得过程既麻烦又繁琐。也许你开始怀疑：为什么需要ROS？
卓有成效的程序员·2025-03-22 10:39

浅谈一家全球电商在Kubernetes环境上的CI/CD落地与实践

本文主要分享iHerb在Kubernetes技术栈中CI/CD落地的情况和实施过程中的一些经验总结。背景本人目前就职
Docker_·2025-03-22 10:37

笔记-LeetCode 787: K 站中转内最便宜的航班

题目描述有n个城市通过一些航班连接。给你一个数组flights，其中flights[i]=[fromi,toi,pricei]，表示该航班都从城市fromi开始，以价格pricei抵达toi。
我只是什么都不会而已·2025-03-22 10:35

Java 中 final 与 effectively final

在Java中，一些变量需要在初始化后不再变化，以确保程序的安全性和可读性。为什么你需要关心final和effectivelyfinal？防止变量进一步修改导致的不可控度问题。提高代码可读性和维护性。
yaoxin521123·2025-03-22 10:35

css+html应用实例1：滑动门技术的简单实现

关于滑动门，现在的页面中好多地方都会用到滑动门，一般用作于导航背景，它的官方解释如下：滑动门：根据文本自适应大小，根据背景的层叠性制作，并允许他们在彼此之上进行滑动，以创造出一些特殊的效果。
weixin_30639719·2025-03-22 10:33

美团-测开

而且思维要活跃，能够构建一些测试体系。分析产品需求，参考技术方案，指定合理高效的测试方案，编写清晰的测试用例发现、定位、跟踪产品缺陷，协同开发解决问题开发高效的自动化测试工具
陈陈爱java·2025-03-22 09:29
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他