优化实战第27页

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。

赵大仁·2025-03-12 09:48

实战指南：利用电商API接口高效获取商品评论数据

在数字化营销时代，商品评论数据已成为企业优化产品、洞察市场的核心资源。无论是分析消费者偏好、监控竞品动态，还是评估市场趋势，电商平台的评论数据都能提供关键洞察。

爱搞技术的猫猫·2025-03-12 09:18

第三章：组件开发实战 - 第五节 - Tailwind CSS 响应式导航栏实现

导航栏是几乎所有网站都必备的组件，一个好的响应式导航栏需要在不同设备上都能提供出色的用户体验。本节将介绍如何使用TailwindCSS实现功能完善的响应式导航栏。基础导航栏结构桌面端导航首页产品关于联系我们登录注册移动端菜单按钮打开主菜单移动端菜单面板首页产品关于联系我们登录注册交互功能实现菜单切换功能functionsetupMobileMenu(){constbutton=document.q

·2025-03-12 09:53

Android自定义View全解析：从基础绘制到复杂交互，实战多种自定义View实现

在Android开发中，自定义View的应用场景非常广泛。根据不同的需求，开发者可以创建各种类型的自定义View。以下是几种常见的自定义View类型及其实现思路和示例。1.自定义绘制View自定义绘制View是最基础的自定义View类型，通常用于绘制图形、文本、图像等内容。开发者通过重写onDraw()方法，使用Canvas和Paint来实现绘制。示例：自定义圆形ViewpublicclassCi

tangweiguo03051987·2025-03-12 08:45

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术**2.2混合检索引擎3.性能优化关键路径

Dontla·2025-03-12 08:45

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务。1.1主要特点架构特点LLM主要基于Transformer架构，Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

2024护网行动 _ 红队实战手册（建议收藏）零基础入门到精通

整理后转于klionsec的github基本流程：入口权限=>内网搜集/探测=>免杀提权[非必须]=>抓取登录凭证=>跨平台横向=>入口维持=>数据回传=>定期权限维护0x01入口权限获取[前期侦察，搜集阶段本身就不存在太多可防御的点，非防御重心]绕CDN找出目标所有真实ip段找目标的各种Web管理后台登录口批量抓取目标所有真实C段Webbanner批量对目标所有真实C段进行基础服务端口扫描探测识

编程瞬息全宇宙·2025-03-12 08:14

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

【存储中间件】Redis核心技术与实战（一）：Redis入门与应用（技术全景、版本选择与安装、全局命令）

文章目录Redis入门与应用Redis的技术全景两大维度三大主线Redis的版本选择与安装**Redis的linux安装**Redis的启动默认配置带参数启动配置文件启动操作停止Redis全局命令键名的生产实践个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区Redis入门与应用Redis的技术全景Redis一个开源的基于键值对（Key-Value）NoSQL数据库。使用ANSIC语言编写、支持网

道友老李·2025-03-12 08:12

unity引擎中全量打包和增量打包的区别和联系

理解这两种打包方式的区别和联系对于优化开发流程和缩短构建时间非常关键。全量打包（FullBuild）全量打包是指在构建过程中完全从头开始，不考虑之前的构建结果。

你一身傲骨怎能输·2025-03-12 08:10

基于粒子群算法的配电网重构：以IEEE33节点电网为例的潮流计算程序

基于粒子群算法的配电网重构基于IEEE33节点电网，以网损和电压偏差最小为目标，考虑系统的潮流约束，采用粒子群算法求解优化模型，得到确保放射型网架的配电网重构方案。

mzyEPTzp·2025-03-12 08:10

从公有云迁移到ZStack私有云：阿维塔汽车如何实现IT架构优化

因此，阿维塔汽车选择与云轴科技ZStack合作，通过将部分业务从公有云迁移至私有云环境，优化资源配置和成本控制。阿维塔汽车的行政办公系统、软件测试开发环境、容器服务以及文件&对象存储服务原本部署

ZStack开发者社区·2025-03-12 07:36

Laravel后台管理解决方案：admin-laravel实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：admin-laravel为Laravel框架提供了一个专门优化和封装的管理后台，支持认证授权、前端UI框架、表单构建、数据展示、API集成、错误日志处理、自定义命令

韦臻·2025-03-12 06:30

国赛数学建模高教社杯历届优秀论文全集

高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目及优秀论文1往届高教社杯题目2024年：A题：“板凳龙”闹元宵B题：生产过程中的决策问题C题：农作物的种植策略D题：反潜航空深弹命中概率问题E题：交通流量管控2023年：A题：定日镜场的优化设计

BanDeng001·2025-03-12 06:24

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

STM32 CAN模块原理与应用详解

.初始化CAN外设2.配置过滤器3.启动CAN通信三、数据收发实现1.发送数据帧2.接收数据帧（中断方式）四、高级应用场景1.CANopen协议集成2.双CAN冗余设计3.总线诊断与错误处理五、调试与优化技巧

mftang·2025-03-12 05:51

Android TCP封装工具类

TCP通信的封装，我们可以从以下几个方面进行改进：线程池优化：使用更高效的线程池配置，避免频繁创建和销毁线程。连接重试机制：在网络不稳定时，自动重试连接。心跳机制：保持长连接，避免因超时断开。

tangweiguo03051987·2025-03-12 05:49

Apollo部署及整合SpringBoot实战

前言：最近在完成毕业设计，题目是《基于微服务的B2C网上商城系统的设计与实现》，整个项目最早是我在看黑马的培训视频时学习JavaWeb做的一个项目，第一次做完大约在去年过年的时候，这个项目前前后后自己改了差不多5、6次了，使用技术不断更新（还有一些小细节的修改比如最早购物车用Session后来用Redis存储），从最早的Servlet+Filter到SSM+Redis到SpringBoot+Thy

It_BeeCoder·2025-03-12 04:40

Spring Boot 整合 Apollo 配置中心实战

SpringBoot整合Apollo配置中心实战一、Apollo简介二、环境准备三、项目整合步骤四、配置使用示例五、常见问题及解决在分布式系统开发中，配置管理至关重要。

m0_51274464·2025-03-12 04:09

Python 爬虫实战：从大众点评爬取餐厅评价，探寻美食打卡地

目录引言一、项目背景与需求分析1.1大众点评平台的特点1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取餐厅信息3.1获取餐厅列表3.2获取餐厅详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析六、可视化展示七、总结与展望引言大众点评作为国内知名的本地生活服务平台，提供了丰富的餐厅信息和用户评价。通过爬取大众点评上的餐厅评价数据，我们可以分析餐厅的受欢迎程度、

西攻城狮北·2025-03-12 04:36

Django-ORM-select_related

巴啦啦小魔仙变身·2025-03-12 04:06

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

但在特定场景下，通过优化可能突破这一限制。2.行业数据适配的关键作用长期迭代的70B模型可通过以下方式缩小差距：领域微调：持续

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理

技术背景介绍在AI模型开发过程中，用户的输入数据和反馈信息对模型优化至关重要。Trubrics是一个强大的LLM用户分析平台，能够帮助开发者收集、分析和管理用户的提示和反馈。

dgay_hua·2025-03-12 04:35

仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】

一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机，其作业方式受到限制，鲁棒性比较差，一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时，堆垛机立体仓库的可协调性比较差，企业的产品有旺季、淡季之分，在旺季时可能满足正常的出入库需求；在淡季时，可能会出现

aikelele·2025-03-12 04:35

Python爬虫实战010：反爬取机制学习

#-*-coding:utf-8-*-"""@ModuleName:demo_001@Function:@Author:@Time:2020/12/28上午11:21"""fromlxmlimportetreeimportpandasaspdimportreimportrandomimporturllibimportrequestsimporttimeimportosimportjson

若北辰·2025-03-12 04:04

2024年大数据技术4：Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别，2024年最新你花了多久弄明白架构设计

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取虽然Lambda架构使用起来十分灵活

2401_84182146·2025-03-12 03:32

SQL注入从入门到入狱：万字长文带你领略手工注入的魅力

希望通过这篇文章，能让你感受到SQL注入的精妙之处，并在实战中游刃有余。本文以MySQL为例，介绍手工注入原理与实现。一、SQL注入必备函数速览在开始手工注入

vortex5·2025-03-12 03:02

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云

我是瓦力·2025-03-12 03:30

智能优化算法：海洋捕食者算法

智能优化算法：海洋捕食者算法文章目录智能优化算法：海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要：海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm，MPA)是

智能算法研学社（Jack旭）·2025-03-12 03:00

点云网络的论文理解（三）-点云网络的优化 PointNet++的总体说明

总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性，理解一下这个，PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小，因为除了pooling之外使用的就只有mlp，之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数，每个的参数可能不同，有正

CUHK-SZ-relu·2025-03-12 03:59

熬夜一星期！我把WPS的功能用Qt重写了

我收到大量粉丝提问："学完C++/Qt技术栈后，如何通过实战串联知识点？作为深耕C++/Qt领域的技术人，我始终认为通过真实项目实践是掌握技术栈的最佳方式。

十年编程老舅·2025-03-12 03:28

在 Maven 中使用＜scope＞元素：全面指南

正确使用可以帮助我们优化项目的构建过程，减少不必要的依赖冲突，并提高构建效率。本文将详细介绍的使用步骤、常见作用范围、代码示例以及注意事项。

波波有料·2025-03-12 02:23

JavaScript 性能优化实战案例与解决方案

JavaScript性能优化是提升Web应用流畅度和用户体验的核心环节。

Real Man★·2025-03-12 02:22

QP 问题（Quadratic Programming, 二次规划）

QP（QuadraticProgramming，二次规划）是一类优化问题，其中目标函数是二次型函数，约束条件可以是线性等式或不等式。

BineHello·2025-03-12 02:22

DP 问题 -- LQR中的DP问题

一、LQR问题定义（最优控制视角）LQR问题是一种特殊的最优控制问题，系统动力学为线性、代价函数为二次型的优化问题：离散时间线性系统：xt+1=Axt+Butx_{t+1}=Ax_t+Bu_txt+1=

BineHello·2025-03-12 02:22

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g

shiter·2025-03-12 02:21

HarmonyOS NEXT开发实战：轮播Banner组件封装

前言轮播图在每个项目中都很常见，鸿蒙中在容器组件中也提供了Swiper组件，用于子组件滑动轮播显示，和前端的使用起来也是异曲同工，我们先看下基本的用法。Swiper(){ForEach(["1","2","3","4","5","6"],(item:string)=>{Text(item.toString()).width('90%').height(160).backgroundColor(0x

太空人_喜之郎·2025-03-12 01:47

《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

从零到精通的迁移学习实战指南：以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习？1.1人类的学习智慧想象一下：如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他，会比完全不懂音乐的人快得多。

机器学习司猫白·2025-03-12 01:46

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

重生之我在学Vue--第8天 Vue 3 UI 框架（Element Plus）

文章目录重生之我在学Vue--第8天Vue3UI框架（ElementPlus）前言一、ElementPlus基础：从安装到组件革命1.1安装与两种引入模式全量引入（适合快速原型）按需引入（推荐生产环境）二、核心组件实战

野生的程序媛·2025-03-12 00:09

陪玩系统UNIAPP+PHP6：支持二开、源码定制与多端同步优化的应用

一、系统概述陪玩系统是一个集用户注册登录、陪玩师资料展示、下单、支付、评价等功能于一体的综合性平台。通过该平台，用户可以轻松找到心仪的陪玩师，享受游戏陪玩、K歌陪玩、交友陪玩等多种服务。而陪玩师则可以通过展示自己的技能和服务，吸引用户下单，从而获得报酬。[源码领取地址！](https://www.51duoke.cn/games/?id=7)二、技术选型前端框架：UNIAPPUNIAPP是一个基于

·2025-03-12 00:46

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN优化

Wis4e·2025-03-12 00:09

学习Java的一些技术心得

简介作为一名Java学习之旅的同行者，我在这里分享我的学习心得和实战经验。无论您是初学者还是希望提高技能的开发者，我都希望这些内容能为您带来价值。

袖风染云·2025-03-12 00:37

Mapster：深入了解快速且高效的对象映射库

本文将详细介绍Mapster的使用方法，包括基础用法、高级特性以及性能优化，帮助你充分利用这一工具。1.安装Mapster首先，我们需

江沉晚呤时·2025-03-12 00:59

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化，并参与构建产品原型；2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案，结合智能体应用，实现最佳效果与性能；3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术，并针对大模型推理与规划

飞300·2025-03-11 23:19

【商城实战(18)】后台管理系统基础搭建：从0到1构建电商中枢

【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。

奔跑吧邓邓子·2025-03-11 22:13

绿色算力网络构建与智能调度实践

内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心，通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

跨领域算法安全优化与可解释实践

内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

在应用场景层面，医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系，其中超参数优化、特征工程