从零学习第44页

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解

它负责收集、存储和管理从各种业务系统中抽取的原始数据，为后续的数据处理和分析提供基础。DWD（DataWareh

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

spring cloud-之入门技术选型的抉择

但是我们不必在这个方便过于纠结，这两个方案在当下都有很多的公司在采用，所以无论学习哪一个都是可以保证能够找到工作的，所以在选择的时候选择自己拿手的喜欢的就可以了，当然如果有心仪的公

weixin_30699831·2025-01-17 15:20

什么是通用人工智能？

通用人工智能（AGI）被定义为机器的智能，使它们能够像人类一样理解、学习和执行智力任务。AGI模仿人类的思维和行为来解决任何复杂的问题。

雪兽软件·2025-01-17 15:20

8个顶级物联网认证

物联网基金会(IoTF)认证涵盖六个学习模块，包括物联网安全和治理、架构和业务用例。根据CCC，理想的参与者包括软件工程师、系统管理员和IT架构师。技

雪兽软件·2025-01-17 15:19

自动驾驶系列—解析自动驾驶汽车的“大脑”：电子电气架构详解与选型指南

探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2025-01-17 15:19

Android Studio Ladybug升级老项目遇到问题

背景把一个旧小项目升级，从7.x升级到8.x遇到问题记录。

debug_cat·2025-01-17 15:49

CMAC原理剖析

可用于数据完整性校验和保证消息来源合法性，算法强度取决于分组算法强度、消息鉴别码长度以及消息鉴别算法参考GB/T15852.1-2008信息技术安全技术消息鉴别码第1部分：采用分组密码的机制MAC长度大于零并且小于等于密码算法分组长度如果消息既需要加密有需要校验完整性

小冯要快乐·2025-01-17 15:19

我眼中的老师

从学生的角度描绘一位老师的形象。我的英语老师有着温柔的声音和亲切的笑容，她总是耐心地纠正我们的发音，鼓励我们大胆开口说英语。

·2025-01-17 15:52

从线索到成交，CRM系统助力销售全流程绩效分析

一、数据收集与整合CRM系统能够从多个渠道收集客户数据，包括客户的基本信息、购买历史、互动记录以及销售活动的详细信息。这些数据被整合到一个统一的数据库中，为绩效分析提供了全面的基础。例如，销售易C

·2025-01-17 15:51

LeetCode 热题 HOT 100

(╯▽╰)好香~~在学习过程中，借助一些优秀的工具可以极大地提升我们的学习效率。例如，使用LeetCode插件，它能够帮助你显示力扣周赛难度分数，让你更好地了解题目的难度，从而合理安排学习计划。

Dong雨·2025-01-17 15:48

基于泰勒级数展开求余弦函数值

输入格式:从键盘输入x的值。输出格式:按输出样例形式输出cos(x)值和累加项数count，其中cos(x)保留六位小数。输入样例:1.5

Dong雨·2025-01-17 15:48

世界文化遗产的保护意义

o正文：文化遗产的价值：从历史价值（记录人类发展进程）、艺术价值（展现不同地域和时期的建筑、雕塑等艺术风格）、科学价值（如古代建筑的结构原理）等方面说明文化遗产的重要性。

·2025-01-17 15:18

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析介绍常用技巧算法步骤DQN源码实现网络结构训练策略DQN算法进阶双深度Q网络（DoubleDQN）竞争深度Q网络（DuelingDQN）优先级经验回放

视觉萌新、·2025-01-17 15:17

LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署

项目背景与概述LLaMA-Factory项目目标LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。其主要目标是提供一个全面且高效的解决方案，帮助研究人员和开发者快速实现大模型的定制化需求。具体来说，LLaMA-Factory项目旨在：简化大模型训练流程：通过提供一系列预设的训练脚本和参数配置，降低用户在训练大模型时的技术门槛，使得即使是初学者也能轻松上手。增强模型微

我就是全世界·2025-01-17 15:46

大一上第四周学习笔记

10.5周一国庆浪了好久其实浪完了我真的不知道要干啥了这种生活其实是很空虚的我以前以为算法竞赛占据了我太多时间，没有时间享受其他事情其实这说明我还不热爱它这是编程这件事使我的生活变得充实这也是我感兴趣，有天赋，有前景的东西为什么不全力以赴呢找回对编程的热爱，而不是为了保研想起了我以前看得《驱动力》这本书现实的利益这样外在驱动力其实是不长久，不稳定的。真正强大，稳定的驱动力是内在驱动力。对于我，就是

Alex Su (*^▽^*)·2025-01-17 15:46

想提升英文文献阅读速度？有哪些实用方法？

尤其是在实验方向尚未确定时，如何从海量文献中筛选出“金子”，就显得尤为重要。关键的第一步：精准筛选当你面对一堆英文文献时，首先得明白，不是每一篇文献都值得你细读。这时候，筛选的技巧就显得至关重要。

paixiaoxin·2025-01-17 15:45

鸿蒙开发napi系列学习进阶篇——NAPI 导出类对象

简介js调用napi的数据，对于简单的数据类型，只需要napi返回对应类型的napi_value数据即可(详情参照napi数据类型类型与同步调用)。但是对于一些复杂的数据类型(如我们常用C++的类对象)，是不能直接返回一个napi_value数据的。这时我们需要对这些数据进行一系列操作后将其导出，这样js才能使用导出后的对象。本文以导出类对象为例来说明napi导出对象的具体过程。类对象导出的具体过

OpenHarmony_小贾·2025-01-17 15:14

从信息混沌到有序智慧：知识库管理系统如何重塑知识生态

在当今数字化时代，信息如汹涌潮水般扑面而来，我们置身于一个知识过载的世界。个人和组织每天都要接收、处理海量信息，然而这些信息大多处于混沌无序状态，亟需一种力量来拨云见日，将其转化为有序智慧。而知识库管理系统，正是这场变革的关键推动者，悄然重塑着知识生态。一、信息混沌：困境之源互联网的普及让知识获取变得易如反掌，却也带来了诸多弊端。对于个人而言，社交媒体、新闻资讯、在线课程等各类信息源五花八门，知识

·2025-01-17 15:43

5万人丢掉饭碗！巨头接连裁员，欧洲汽车工业迈入凛冬

去年欧洲汽车行业裁员，还是令人惊奇的大消息，如今从供应商到主机厂，家家降本，人人自危，甚至已经让人见怪不怪了。保守估计，今年欧洲汽车行业裁员至少达到5万人。怎么会裁得这么狠？这么快？

·2025-01-17 14:12

2022.1.10 学习总结

今天解出两道洛谷上面的搜索题，分别是“kkksc03考前临时抱佛脚”与“填涂颜色-洛谷”题目：kkksc03考前临时抱佛脚由题目意思可知，该题是要求我们将同一科目的所有“完成习题册”的时间尽可能均衡地分配给左右脑（双核就是强），然后选取各个科目的耗时较多的部分，相加就是正确答案。说起来很简单，就像一道简单的贪心类水题，但实际上需要用到动态规划，主要是解法类似于动态规划里的经典例题“01背包”。（而

山城有羽·2025-01-17 14:44

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

分布式系统架构5：限流设计模式

分布式系统架构5：限流设计模式这是小卷对分布式系统架构学习的第5篇文章，今天来学习限流器和限流设计模式1.为什么要限流？

·2025-01-17 14:40

Java基础-常用API-Object类

继承是从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。Java是单继承语言，所有的类都有一个共同的父类，就是Object类。

·2025-01-17 14:40

分布式系统架构4：容错设计模式

这是小卷对分布式系统架构学习的第4篇文章，虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章，写了也没多少阅读量，但是为了个人要成长，小卷最近每天都会更新分布式的文章1.概念容错策略，指的是“面对故障，我们该做些什么”；

·2025-01-17 14:39

分布式系统架构3：服务容错

这是小卷对分布式系统架构学习的第3篇文章，虽然知道大家都不喜欢看纯技术文章，写了也没多少阅读量，但是个人要成长的话，还是需要往深一点的技术上去探索的1.为什么需要容错分布式系统的本质是不可靠的，一个大的服务集群中

·2025-01-17 14:38

卓怡学长·2025-01-17 14:43

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

AI技术通过深度学习算法，在医疗影像的识别、分类和标注中发挥了重要作用。本文章将结合技术实现与案例

·2025-01-17 14:07

汇聚前沿｜思腾合力邀您共赴可信联邦学习·武汉站

可信联邦学习·武汉站于2024年11月18日-19日在武汉大学举办，其作为隐私计算与数据智能的重要力量，正引领着学术界与工业界的新一轮变革。

·2025-01-17 14:37

java搜索DFS BFS 剪枝记忆化搜索相关例题算法学习笔记（持续更新中）

目录DFSP1706全排列问题P1596连接水池的数量P1036[NOIP2002普及组]选数P1219[USACO1.5]八皇后CheckerChallengeP2392kkksc03考前临时抱佛脚P2036[COCI2008-2009#2]PERKETP1605迷宫P1101单词方阵，以后再做，看别人的题解做的P2404自然数的拆分问题，以后在做BFSP1443马的遍历P1596连接水池的数量

ddb酱·2025-01-17 14:42

android AccessibilityService合法合规采集大众点评app商店商品详情(2024-09-02)

免责任声明:任何可操作性的内容与本人无关,文章内容仅供参考学习，如有侵权损害贵公司利益，请联系作者，会立刻马上进行删除。

byc6352·2025-01-17 14:41

售后服务承诺函模版

我方根据《》系统运行维护部分的要求，对售后服务以及技术支持做出下列承诺和保证：一、本项目应用系统从项目总体验收合格之日（从双方代表终验签字之日起计算）起，我方提供所开发系统免费维护12个月。

·2025-01-17 14:33

图文详解两种算法：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）

深度优先遍历(DepthFirstSearch,简称DFS)与广度优先遍历(BreathFirstSearch，简称BFS)是图论中两种非常重要的算法，也是进行更高的算法阶段学习的最后一道门槛。

WANGHAOXIN364·2025-01-17 14:11

【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

IT古董·2025-01-17 14:09

P2392 kkksc03考前临时抱佛脚( 贪心（划掉）,dp,01背包 ,思维)

=整体最小（很多时候，局部最小的贪心，是简单的线性结构，而不是这样的二选一（二选一可以用dp去写,这题可以dp,但也可以直接去推导））从整体出发：想一下，会发现，要让

GrittyB·2025-01-17 14:38

十大实用外贸人英语口语 APP

从初次与客户线上沟通产品细节，到面对面商务洽谈敲定订单，亦或是在展会现场热情介绍公司优势，流利的口语表达都起着关键作用。

Adfdddd007·2025-01-17 14:07

零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

一、网络安全的重要性：从‘不学会被黑’到‘学会保护别人’网络安全的概念现在不再是技术圈的独立话题，它已经渗透到社会的各个领域。

黑客老哥·2025-01-17 14:07

AI赋能编程培训：高效构建Nuxt.js应用

然而，学习Nuxt.js也面临着一定的挑战，例如理解其核心概念，以及高效地完成项目开发。幸运的是，AI代码生成工具的出现，为我们提供了一种全新的学习和开发方式，显著提升了学习效率和开发速度。高效学

·2025-01-17 14:01

技术十年-记录十年技术经历，2024年最新HarmonyOS鸿蒙面试自我介绍范文

2401_84166672·2025-01-17 14:07

嵌入式硬件设计 — 智能设备背后的隐形架构大师

MCU）/微处理器（MPU）（二）存储器（三）传感器与执行器（四）电源管理芯片（五）通信接口芯片三、嵌入式硬件代码开发（一）开发环境搭建（二）底层驱动程序开发引言嵌入式系统已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机

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

图论1-问题 C: 算法7-6：图的遍历——广度优先搜索

其过程为：假设从图中的某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾被访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问，

阿佳举世无双·2025-01-17 13:04

【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

Python爬取豆瓣图书网Top250 实战

Python爬取豆瓣图书网Top250实战只是用于学习，请不要恶意攻击别人的网站，尊重他人。1.引言豆瓣图书Top250是一个经典的图书排行榜，包含了大量优质图书的信息。

有杨既安然·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

vue-router 3.X 讲解

vue-router3.X讲解最近小哆啦在学习之余，发现自己在vue-router中有好多不了解的知识点，小哆啦决定梳理一遍vue-router参考资料：VueRouter(vuejs.org)说起前端路由有些朋友可能会问什么是路由

故梦867·2025-01-17 13:32

嵌入式学习

#C语言基础#今天学习了输入输出函数（printf、scanf）、流程控制——选择结构（if语句）#输入输出函数#printf（）函数printf()函数为格式化输入输出函数，其函数原型为：intprintf

风华漫舞21·2025-01-17 13:31

自学嵌入式

#学习嵌入式第二天##C语言的基本数据类型C语言的基本数据类型，基本的数据类型有整型、浮点型（单精度、双精度）、字符型。整型数据有int、short、long、longlong四种类型。

风华漫舞21·2025-01-17 13:01

HTML（超文本标记语言）

随着互联网的飞速发展，HTML也经历了多个版本的更新，从HTML1.0到HTML4.01，再到现在广泛使用的HTML5。每一次版本更新都带来了新

Parrot 安全小子·2025-01-17 13:31

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

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