三车道交通流模型

提示工程（Prompt Engineering）最全综述：本质、技术、最佳实践

在LLMs的世界里，一个精心设计的提示就如同一位经验丰富的向导，能够引领模型穿越复杂的信息海洋，找到用户心中的答案。
大模型之路·2025-01-17 14:13

三数之和，18. 四数之和，总结

详细布置454.四数相加II✅建议：本题是使用map巧妙解决的问题，好好体会一下哈希法如何提高程序执行效率，降低时间复杂度，当然使用哈希法会提高空间复杂度，但一般来说我们都是舍空间换时间，工业开发也是这样。题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录#454classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":t
Yummy Penguin·2025-01-17 14:13

【概率论与数理统计】第三章 多维随机变量及其分布(3)

2随机变量的独立性2.1两个随机变量的独立性在多维随机变量中各分量的取值有时会互相影响，但有时也会毫无影响。例如，一个人的身高XXX和体重YYY之间就会互相影响，但与收入ZZZ一般就没什么影响。这里，我们根据两个事件的独立性引出两个随机变量的独立性：之前我们这样描述：事件{X≤x}\{X\lex\}{X≤x}与事件{Y≤y}\{Y\ley\}{Y≤y}的积事件{X≤x,Y≤y}\{X\lex,\Y
Arthur古德曼·2025-01-17 14:10

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能
IT古董·2025-01-17 14:09

数仓实践：如何优雅的设计DWS层？

对于数仓的分层，大家最耳熟能详的就是基于OneData方法论的三层数仓划分，分别是：数据引入层（ODS，OperationalDataStore）、数据公共层（CDM，CommonDimenionsModel
云 祁·2025-01-17 14:37

有趣的科学小实验

比如制作简易的火山爆发模型。准备一些小苏打、红色食用色素、洗洁精和醋。先在一个塑料瓶里放入小苏打、红色食用色素和洗洁精，然后倒入醋。只见瓶子里立刻冒出红色的泡泡，像火山爆发一样。
·2025-01-17 14:01

向量和矩阵的范数

同样，对于三维空间向量bbb，当其在坐标系中的分量分别为x1、y1x_1、y_1x1、y1和z1z_1z1时，我们常用x12
釉色清风·2025-01-17 13:36

嵌入式硬件设计 — 智能设备背后的隐形架构大师

目录引言一、嵌入式硬件设计概述（一）需求分析（二）硬件选型（三）电路设计（四）PCB制作与焊接（五）硬件调试与测试（六）软件移植与开发二、嵌入式硬件选型（一）微控制器（MCU）/微处理器（MPU）（二）
小周不想卷·2025-01-17 13:36

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。
KeyPan·2025-01-17 13:35

安装指南：LLaMA Factory、AutoGPTQ 和 vllm

安装指南：LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm在本文中，我们将详细介绍如何安装LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm，这些工具在大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs
从零开始学习人工智能·2025-01-17 13:05

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的
Undoom·2025-01-17 13:03

JAVA中Interface（接口）的使用

interface概述二、接口的使用1.接口的理解2.定义接口的关键字3.接口内部结构说明：4.接口与类的关系：实现关系5.格式：6.满足此关系之后，说明：7.接口与接口的关系：8.接口的多态性：9.区分抽象类和接口三、
爪哇哇哇哇·2025-01-17 13:33

微服务-高级篇

2.理论基础3.部署与集成Seata4.Seata的四种模式5.Seata高可用三、分布式缓存1.Redis持久化2.搭建主从架构与哨兵模式3.RedisTemplate的哨兵模式4.Redis分片集群数据迁移
爪哇哇哇哇·2025-01-17 13:03

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常 改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-
YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

【JavaWeb阶段学习】三步学会JDBC知识点

(❁´◡`❁)您的点赞➕评论➕收藏⭐是作者创作的最大动力支持我：点赞+收藏⭐️+留言目录1、JDBC基础JDBC数据库连接JDBC实现增删改查JDBC代码规范化2、结果集2.1、结果集光标与元数据3、预处理4、sql查询继续巩固练习1.查出至少有一个员工的部门，显示部门编号/部门名称/部门位置/部门人数2.列出所有员工的姓名及其直接上级的姓名3.列于受雇日期早于直接上级的所有员工的编号/姓名/部门
ss273·2025-01-17 13:02

超详细python实现爬取淘宝商品信息(标题、销量、地区、店铺等)

首先看最后爬取的数据的效果：代码部分引入第三方库importpymysqlfromseleniumimportwebdriverfromselenium.common.exceptionsimportTi
芝士胡椒粉·2025-01-17 13:31

Spring Boot 集成 个推 和 UniPush 两种消息推送方式

引入个推SDK3.配置个推参数4.编写个推配置类5.编写个推推送工具类二、集成UniPush1.注册UniPush账号2.引入UniPushSDK3.配置UniPush参数4.编写UniPush推送代码三、
LOVE_DDZ·2025-01-17 13:31

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

天天酷跑电脑版代码C语言,Java实现天天酷跑小游戏完整代码(附源码).pdf

三、功能模块：1、登录界面用户名(输入框，明文)密码(输入框，密文)登录
小麦的天空·2025-01-17 12:28

地理信息安全考试_判断题

A:正确B:错误正确答案：B答案解析：（三）涉密计算机外接设备管理要求。
MrWNG·2025-01-17 12:28

华为OD上机考试真题（Java）——排队游戏

输入描述：输入有三行：第一行为(n,m,k)空格隔开，
程序员buddha2080·2025-01-17 12:57

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

Kubernetes集群架构-关于 cgroup v2

kubelet和底层容器运行时需要与cgroups交
qichengzong_right·2025-01-17 12:23

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference
鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

华为OD机试题库大全【JAVA&Python&C++&JS题解】

华为OD机试共有三道题，前两道题的总分是
步入烟尘·2025-01-17 12:22

学习HTML5总结（一）

实体字符5、列表6、超链接7、文件的路径3、选择器1、基础选择器2、复合选择器3、关系选择器4、属性选择器5、伪类选择器6、伪元素选择器3、html中的单位1、长度单位2、比例单位3、颜色单位4、CSS三大特征二
大学生努力学习·2025-01-17 11:20

vue中的那些事（刷新+key+v-if,v-for）

文章目录vue中添加属性，页面不刷新解决方法解决思路：解决方法：注意事项：vue3中解决方案解决思路：解决方法：注意事项：vue中key一、基本概念二、`key`的作用三、`key`的原理四、`key`
放逐者-保持本心，方可放逐·2025-01-17 11:49

【华为OD技术面试手撕真题】- C++手撕技术面试八股文（3）

1、序列容器2、关联容器3、无序关联容器4、容器适配器二、STL中map和set的原理1、基本数据结构（红黑树）2、map3、set4、特点和应用三、深拷贝和浅拷贝的区别1、浅拷贝2、深拷贝四、什么情况下会调用拷贝构造函数五
KJ.JK·2025-01-17 11:49

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

华为OD机试 - 人数最多的站点（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

三、
哪 吒·2025-01-17 11:47

华为OD机试 - 奖牌榜排名（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

大家都非常关注奖牌榜的情况，现在我们假设奖牌榜的排名规则如下：首先goldmedal数量最多的排在前面；其次silvermedal数量最多的排在前面；然后bronzemedal数量最多的排在前面；若以上三个条件仍无法区分名次
哪 吒·2025-01-17 11:47

华为OD机试 - 最优结果的a数组数量 - 贪心算法（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

三、输出描述输出所有可
哪 吒·2025-01-17 10:10

华为OD机试 - 抢7游戏（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）

二、输入描述起始数字M，如10010<=M<=10000三、输出描述B能赢得比赛的组合次数。四、解题思路问题分析：这个游戏本质上是从起始数字m到
哪 吒·2025-01-17 10:39

华为OD机试 - 任务处理/可以处理的最大任务数 - 贪心算法（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）

三、输出描述输出为
哪 吒·2025-01-17 10:38

华为OD机试 - 拼接URL（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）

三、输出描述拼接后的URL。四、解题思路读取输入的URL前缀和URL
哪 吒·2025-01-17 10:07

其实数据分析，只是在筛选没有准备的人，写给正在求职的你们。。。

目录1求职者的窘境激烈的竞争环境高门槛的技能要求缺乏实践经验行业知识的欠缺2初学者如何建立自己的学习计划第一阶段：奠定理论基础（1-2个月）第二阶段：工具技能学习（2-3个月）第三阶段：实践项目参与（3
莫叫石榴姐·2025-01-17 10:07

如何学习Transformer架构

作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。
fydw_715·2025-01-17 10:07

C#实现条形码识别

见过不少人、经过不少事、也吃过不少苦，感悟世事无常、人心多变，靠着回忆将往事串珠成链，聊聊感情、谈谈发展，我慢慢写、你一点一点看......1.使用Nuget安装第三方库dotnetaddpackageZXing.NetdotnetaddpackageZXing.Net.Bindings.SkiaSharp2
我曾经是个程序员·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

RocketMQ原理解析

下面是RocketMQ的原理解析：架构模型：RocketMQ的架构模型采用分布式、主从复制、高可用性设计，包括Broker、NameServer和Producer、Consumer等模块。其中，Br
Luxangn·2025-01-17 10:04

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数：是一个关于决策变量的线性函数，通常表示z=ax+by的形式，其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件：是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围，使得问题的解在一定的可行域内。例如x
补三补四·2025-01-17 10:02

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。
·2025-01-17 10:56

你曾经star学习的项目现在能看懂了吗？

后更加方便我查看了，后来我偶然翻到了自己曾经折腾过的项目LiteWebChat_Frame看了看文档忽然一个问题映入了我的脑海自己曾经因为没看懂而star的项目现在看懂了吗这也是我写文的缘由且也想和大家聊聊这件事三个阶段我又重新看了一遍我的
·2025-01-17 10:24

第一章：CSS样式及基本选择器

目录一、CSS简介二、CSS的位置1.行内样式2.内部样式3.外部样式4.CSS语法三、样式表的优先级四、基本选择器1.什么是选择器2.通配选择器3.元素选择器4.类选择器5.id选择器五、总结一、CSS
卿言卿语·2025-01-17 10:31

第二章：CSS的复合选择器

目录一、并集选择器二、交集选择器三、后代选择器四、子代选择器五、兄弟选择器六、属性选择器七、伪类选择器1.动态伪类2.结构伪类3.否定伪类4.UI伪类5.目标伪类6.语言伪类八、伪元素选择器九、选择器的优先级十
卿言卿语·2025-01-17 10:31
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