二自由度模型第16页

软件工程简答题整理

软件工程考试简答题整理瀑布模型是软件工程中应用最广泛的过程模型，试述采用瀑布模型进行软件开发的基本过程，该过程有何特点？

~进无止境~·2025-03-22 17:03

Python——函数

一、十进制小数转换成二进制小数【问题描述】编写程序，输入十进制小数（只考虑正数），把它转换为以字符串形式存储的二进制小数，输出该二进制小数字符串。对于转换得到的二进制小数，小数点后最多保留10位。

生如雪花·2025-03-22 17:33

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

OSI七层模型

OSI七层模型传输过程当你在微信上发送一句“你吃了吗”时，这条消息会经历一个从你的手机到接收者手机的复杂旅程。这个过程涉及到网络通信中的七层模型，即OSI（开放系统互连）模型。

_洛_神·2025-03-22 17:02

Stream 流中 flatMap 方法详解

第二步：把多个子流拍平成一个大的扁平流。简单记忆：map()是一对一，flatMap()是一对多。️

遇见伯灵说·2025-03-22 17:01

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？

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，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

python与数值有关的问题

部分为实数，加j部分为虚数print('实数部分',x.real)#表示实数print('虚数部分',x.imag)#表示虚数2.查看数值的类型a=10b=10.0c=1.99E2#表示1.99*10的二次方的意思

cbxjsdg·2025-03-22 16:29

软件工程简答

通用过程模型的定义内容通⽤过程框架定义了5种框架活动——沟通、策划、建模、构建以及部署。⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制

Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

【架构设计】前置知识

通过Go学习并发模型（Gorouti

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

乘法阵列器

不带符号的原码乘法阵列器m位×n位二进制数的计算过程A表示为a_{m-1}a_{m-2}…a_1a_0，B表示为b_{n-1}…b_1b_0每个a_i与b_j相乘得到一个部分积。

2401_83299419·2025-03-22 16:58

TreeNode底层实现原理

子节点引用：指向子节点的引用（对于二叉树，通常是左子节点和右子节点）。父节点引用：指向父节点的引用（可选，取决于具体实现）。以下是一个典型的二叉树节点的实现：classTreeNod

zhglhy·2025-03-22 16:57

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载

私人珍藏库·2025-03-22 16:27

全网最细！CentOS 7极速部署MySQL 8.0.23实战手册（附最佳参数模版）

部署前，请确认以下基础条件已满足：检查项标准要求操作系统版本CentOS6/7（推荐7.6+）内存建议≥4GB（生产环境≥16GB）磁盘空间/分区≥30GB，数据盘按需求规划网络连通性确保yum源可访问二、

从不删库的DBA·2025-03-22 16:55

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。

AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

深入理解 Redis SDS：高效字符串存储的秘密

1.1Redis中字符串的广泛应用2.SDS结构定义2.1Redis3.2之前的SDS结构2.2Redis3.2及之后的SDS结构3.SDS与传统C字符串的比较3.1获取字符串长度3.2缓冲区溢出问题3.3二进制安全性

沉默的煎蛋·2025-03-22 15:54

Python异步编程：从基础到高级

Python的异步编程模型（基于asyncio）为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务，而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能，还能简化并发代码的复杂性。

CarlowZJ·2025-03-22 15:54

深度解读 C 语言运算符：编程运算的核心工具

二、算术运算符：数值运算的

烂蜻蜓·2025-03-22 15:53

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现

系统架构该服务器采用主-从进程模型（Master-Worker模式）：主进程（Master进程）：负责监听客户端连接请求，并将连接

名誉寒冰·2025-03-22 15:52

python实现接口自动化

第二步：封装、调用、数据驱动、日志、报告;详细举例:第三步：api\scripts\data\log\report\until…脚本

一只小H呀の·2025-03-22 15:52

[项目]基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器: 十.检测遥控器

基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器:十.检测遥控器一.检测遥控器连接逻辑二.遥控器的解锁情况三.遥控器控制飞机运转一.检测遥控器连接逻辑判断是否进入定高模式：根据返回值判断遥控器的连接情况：实现检测函数

嵌入式T90S·2025-03-22 15:51

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。

三花AI·2025-03-22 15:49

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

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！

概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05

小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

hadoop3.x--搭建hadoop高可用集群（HA模式）

hadoop高可用集群（HA模式）一、安装前1.集群规划2.安装前配置3.安装jdk与hadoop4.克隆虚拟机与互信配置5.搭建zookeeper集群二、HDFS1.配置hdfs2.初始化启动hdfs

运维小菜·2025-03-22 14:17

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

C++从入门到实战（六）类和对象（第二部分）C++成员对象及其实例化，对象大小与this详解

C++从入门到实战（六）类和对象（第二部分）C++成员对象及其实例化，对象大小与this详解前言一、类和对象里面成员变量，成员函数是什么1.1成员变量1.2成员函数1.3成员变量、成员函数与局部变量的对比二

珹洺·2025-03-22 14:13

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

初级：数组与字符串面试题深度剖析

二、数组面试题：如何对数组进行初始化和遍历？答案：数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。遍历数组可以使用传统的for循环、增强型for循环（fo

佩奇的技术笔记·2025-03-22 14:42

Spring Boot 集成 Kafka 消息发送方案

二、依赖引入在pom.xml中添加以下依赖：org.springframework.kafkaspring-kafka3.0.8org.jsonjson20231013若要进行测试，可添加sprin

weixin_43833540·2025-03-22 14:40

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：

百态老人·2025-03-22 14:39

easyswoole学习记录

的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型

司江龙·2025-03-22 14:39

Kafka 的消息压缩机制：优化存储与传输的利器

目录Kafka的消息压缩机制：优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态（

阿贾克斯的黎明·2025-03-22 14:07

MySQL时间转换

类型的时间戳1.1将bigint转为datetimeFROM_UNIXTIME(时间戳/1000)1.2将bigint转为date方式一：DATE(FROM_UNIXTIME(时间戳/1000))方式二：

可儿·四系桜·2025-03-22 14:05

Django系列教程（15）——上传文件

目录Django文件上传需要考虑的重要事项Django文件上传的3种常见方式项目创建与设置创建模型URLConf配置使用一般表单上传文件使用ModelForm上传文件Django文件上传需要考虑的重要事项文件或图片一般通过表单进行

l软件定制开发工作室·2025-03-22 14:05

高等数学 1.8 函数的连续性与间断点

文章目录一、函数的连续性增量的概念函数连续的定义左连续与右连续的概念二、函数的间断点三种情形间断点举例一、函数的连续性增量的概念设变量uuu从它的一个初值u1u_1u1变到终值u2u_2u2，终值与初值的差

MowenPan1995·2025-03-22 13:34

C# 的 bool 关键字

bool是二值结构，仅具有true和false两个值，表示Boolean运算的结果或比较运算、相等（不等）运算的结果。bool表达式可以是if、do、while和for语句中以及条件运算符?

·2025-03-22 13:46

struts1+struts2项目兼容升级到了spring boot 2.7

第二步、str

和稀泥·2025-03-22 13:33

使用Spring Boot实现分布式任务调度

二、SpringB

weixin_836869520·2025-03-22 13:32

WPF从初学者到专家：实战项目经验分享与总结

WPF从初学者到专家：实战项目经验分享与总结一、前言二、WPF基础概念与入门2.1什么是WPF2.2XAML基础2.3数据绑定基础三、第一个WPF项目：简单的待办事项列表3.1项目需求分析3.2项目搭建与界面设计

xcLeigh·2025-03-22 13:31

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

第二阶段：奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。

u013250861·2025-03-22 13:31

第二章 EXI协议原理与实现--7.8 测试ISO15118-20命令

7EfficientXML编解码库7.8测试ISO15118-20命令编解码现在开始使用EfficientXML的库测试ISO15118-20命令的编解码是否正确，是否与EXICodec.jar的结果一致。在本书的附录B中罗列了ISO15118-20的所有命令（json、xml、exi），感兴趣的读者可以使用这些命令自己进行编解码验证。编写测试程序mytest20-all.c，对15118-2命令

快活林高老大·2025-03-22 13:01

摄影工作室预约管理系统基于Spring BootSSM

目录摘要一、系统架构二、功能模块2.1用户管理模块2.2摄影师管理模块2.3预约管理模块2.4商品管理模块2.5管理员管理模块三.数据库设计四.技术栈五.安全性与性能六.用户界面与体验七.扩展性与可维护性摘要在数字化与信息化飞速发展的当下

QQ1978519681计算机程序·2025-03-22 13:00

【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化：DeepSeek如何助力精准种植与养殖？

一、引言1.1农业智能化的时代背景在全球人口持续增长的大趋势下，粮食需求正以前所未有的速度攀升。据联合国相关预测，到2050年，全球人口有望突破90亿，这无疑给本就压力重重的农业生产带来了更为艰巨的挑战，保障充足的粮食供应成为了迫在眉睫的任务。与此同时，资源短缺问题日益尖锐，耕地面积因城市化进程、土地退化等因素不断缩减，水资源分布不均且浪费严重，进一步加剧了农业生产的困境。根据世界银行的数据，过去

代码世界的浪客·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

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

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