从GPT学习

产品经理知识体系学习与实践指南

新产品开发管理：从流程到体系0.3产品经理：角色与知识体系产品经理对产品生命周期的各个阶段，产品的孕育、创意、概念、开发、上市负责，以及对产品线和产品组合负责；不仅对实体产品负责，还要对服务、解决方案负责
liuyuanfeng_7·2025-03-18 01:16

Blender学习方法与技巧

以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结，结合了多个优质资源整理而成，帮助快速入门：一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标（如掌握基础操作）和长期目标（
自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

区块链与去中心化技术

区块链与去中心化技术核心进展区块链从加密货币（如比特币）扩展至智能合约和供应链管理。以太坊2.0引入分片技术提升交易吞吐量，而零知识证明（ZKP）增强了隐私保护15。
boring_student·2025-03-18 01:16

【算法学习之路】11.并查集

并查集前言一.简介二.基础并查集三.基础并查集题目12四.种类并查集（扩展域并查集）五.种类并查集的题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，题单正在更新，其他的也会陆陆续续的更新，希望大家点赞收藏我会尽快更新的！！！一.简介查找两个元素是否在一个（树形）集合中二.基础并查集一开始：所有的元素相互独立，每个元素单独成树给
零零时·2025-03-18 01:16

python列表排序方法从大到小,python列表排序sorted

本篇文章给大家谈谈python列表排序的方法有几种，以及python列表排序方法从大到小，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
青峰235·2025-03-18 00:44

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。
一键难忘·2025-03-18 00:13

从零开始开发微信小程序：全面指南

学习制作微信小程序，希望通过这次学习能够实现跨平台的统一开发，从而提高自己的编程和开发能力。第一部分需要事先准备的工具和环境：一、工具：1、微信开发者工具：用于开发、调试和预览微信小程序。
百态老人·2025-03-18 00:42

macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区

系统的最新版本为例，自带的python版本都是2.X版本，虽然不影响老版本项目的运行，但是python最新的3.X版本的一些语法与2.X版本并不相同，网上的教程大神们也肯定都更新出了最新版的教程，我们不论是学习还是使用
郑丢丢·2025-03-18 00:42

useSelector的第二个参数shallowEqual

先学习useSelector的含义与用法useSelector是React-Redux库提供的一个钩子（Hook），它允许函数组件从Reduxstore中提取数据。
BBbila·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托
·2025-03-18 00:02

京瓷初期的按职能划分的组织

在京瓷创立后相当长的一段时间里，我亲自开展销售活动，从客户处获取订单，亲自开发产品并参与制造，一个人要承担多项工作。
即兴小索奇·2025-03-18 00:10

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

ROS一键安装参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1：Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

Unreal Engine开发：Unreal Engine基础入门_静态网格物体与材质基础

现在，我们将深入学习静态网格物体（StaticMesh）和材质（Material）的基础知识，这是构建游戏世界的重要组成部分。静态网格物体什么是静态网格物体？
chenlz2007·2025-03-18 00:09

SvelteKit 最新中文文档教程（4）—— 表单 actions

从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性
·2025-03-18 00:00

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

很多人知道通用模型和推理模型了，那么ChatGPT的哪些模型是通用模型，哪些又是推理模型呢？
即兴小索奇·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

2789.合并后数组中的最大元素

给你一个下标从0开始、由正整数组成的数组nums。
HR Zhou·2025-03-17 23:06

40岁重启人生学python，今天搞明白了，啥是循环结构？

今天学习了循环结构，其实说心里话，不是太明白，尤其是老师讲了那些高深的理论之后，就更加糊涂了。
飞哥知行录·2025-03-17 23:02

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
XW-ABAP·2025-03-17 23:29

CSMA/CD协议原理与例题

从逻辑上可以划分为两大部分：数据链路层的媒体访问控制子层（MAC）和物理层。它严格对应于ISO开放系统互连模式的最低两层。LLC子层和MAC子层在一起完成OSI模式的数据链路层的功能。CSMA/
苏雨流丰·2025-03-17 22:57

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

【CSDN】java使用POI&EasyExcel操作文件学习笔记

文章目录1.Apachepoi参考CSDNurl:[CSDNPOI文档](https://blog.csdn.net/fgghhfg574/article/details/103343030)参考B站视频:[B站POI视频](https://www.bilibili.com/video/BV1cG411M7ut?p=6&vd_source=31d376c1e57cf8a26a31cd3b47080
骑鱼过海的猫123·2025-03-17 22:55

人工智能伦理与可持续发展

从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从个性化推荐到自动化决策，AI的应用无处不在。然而，随着技术的快速发展，其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。
CarlowZJ·2025-03-17 22:53

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

在生成式AI重塑数字世界的今天，API作为数据流动的“数字血管”，其安全性已成为企业生死存亡的关键。行业数据显示，2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术，承载着75%互联网流量的API体系，正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。然而，这场技术革命也催生了新型威胁：攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求，绕过传统规则引擎；大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露；甚至AI生成的代码漏洞
数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

TRS收益互换系统开发为何敢称“无限拓展”？模块化架构+弹性集群揭秘！

TRS收益互换平台，依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎，将询价响应时间从3小时压缩至10分钟，助力盈立证券交易量飙升150%，彻底改写行业游戏规
Ashlee_code·2025-03-17 22:51

24小时响应+零宕机！TRS收益互换系统售后如何成为券商“救命稻草”？

令克软件TRS收益互换平台，依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎，将询价响应时间从3小时压缩至10分钟，助力盈立证券交易量飙升150%，彻底改写行
Ashlee_code·2025-03-17 22:51

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

如何在 GitHub 上修改他人的分支

本文将详细介绍这两种情况的操作步骤，涵盖从克隆仓库到提交变更的完整流程，并提供实用建议，确保你的协作过程顺畅高效。一、直接修改他人分支（需要协作者权限）如果你被添加为目标仓库的协
vortex5·2025-03-17 21:49

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集

‘>本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！二、项目目的和意义本项目的主要目的是通
小L工程师·2025-03-17 21:18

从零开始学习鸿蒙系统

1.移动通讯技术的发展-1G时代：1980年摩托罗拉开发出了第一部手机，使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。-2G时代：1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机，增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话，还可以数据收发的功能，最开始的速度只有9K/S。如果我想收发一些图片或者音频技术是不可能的，因为速度太慢了。后来随着互联网多媒体的流行，多了图片，视频等，所以
Ning.L·2025-03-17 21:18

嵌入式开发之STM32学习笔记day06

基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统中。STM32F103C8T6是其中非常受欢迎的一款，凭借其强大的性能、丰富的外设接口和低廉的价格，成为了开发者的首选之一。本文将通过实例，详细介绍如何基于STM32F103C8T6进行开发，并带领读者完成从简
小程同学>o<·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道

PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。
小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【GPT入门】第23课 langchain serve介绍

【GPT入门】第23课langchainserve介绍1.langchain介绍2.思路3.代码1.langchain介绍langserve是一个用于简化LangChain应用部署的工具，它可以将使用LangChain
*星星之火*·2025-03-17 21:16

【GPT入门】第24课 langfuse介绍

【GPT入门】第24课langfuse介绍1.langfuse概念与作用2.代码3.页面效果4.设计模式1.装饰器模式2.上下文管理模式1.langfuse概念与作用Langfuse是一款专为大规模语言模型
*星星之火*·2025-03-17 21:16

【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验

【GPT入门】第20课langchain的functioncalling初步体验1.langchain的functioncalling非常简洁2.代码3.执行结果：1.langchain的functioncalling
*星星之火*·2025-03-17 21:46

情感分析任务的概述

2、情感分析的主要应用场景1）商业领域：情感分析主要进行产品评价分析，从客户和买家的评价
阿你不是·2025-03-17 21:46

【数学基础】第十三课：参数估计

根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看，可分为：点估计。区间估计。
x-jeff·2025-03-17 21:15

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

AI时代如何引流

AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求
alankuo·2025-03-17 21:43

学习Web3.0需要具备哪些基础知识？

学习Web3.0需要具备以下基础知识：一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。
alankuo·2025-03-17 21:43
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