优化支持向量机

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库：三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处
栗子风暴·2025-03-07 09:12

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-
一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

【AGI】DeepSeek开源周：The whale is making waves！

思维火花引言一、DeepSeek模型体系的技术演进1.通用语言模型：DeepSeek-V3系列2.推理优化模型：DeepSeek-R1系列3.多模态模型：Janus系列二、开源周三大工具库的技术解析1.
LeeZhao@·2025-03-07 09:10

DeepSeek开源技术全景解析：从硬件榨取到AI民主化革命

日启动的"开源周"计划，DeepSeek团队连续发布三项底层技术突破：FlashMLA（2.24）：动态资源调度算法，Hopper架构GPU性能榨取专家DeepEP（2.25）：全球首个MoE全流程通信优化库
大刘讲IT·2025-03-07 09:09

Android OCR技术实现与优化指南

关于Android上OCR技术的问题。首先，用户可能想知道在Android平台上如何实现OCR识别。我应该先介绍OCR的基本概念，然后讨论不同的实现方法，比如使用Google的MLKit、Tesseract或者其他第三方SDK。接下来可能需要分步骤说明如何集成这些库到Android应用中，比如添加依赖项、编写代码示例等。同时，还要考虑不同方法的优缺点，比如MLKit的准确性和易用性，Tessera
缘来的精彩·2025-03-07 09:08

存储性能调优：掌握I/O性能调优和缓存策略配置

本文将从硬件层到软件层，系统性地解析存储性能调优的核心技术，并提供可落地的优化策略。1.1存储介质特性与选型HDDvs.SSDvs.NVMeHDD的机械寻道延迟（平均5-
Morris只会敲命令·2025-03-07 09:38

AdaBoost算法

其核心思想是通过迭代优化残差（错误）和动态调整样本权重，逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点：一、核心原理：提升法：通过顺序训练多个弱分类器，每轮专注修正前一个模
Mr终游·2025-03-07 09:07

DeepSeek本地部署教程（Windows操作系统笔记本电脑适用）

2.性能优化低延迟：本地运行减少网络延迟，响应速度更快。资源利用：可根据硬件配置优化性能，充分利用本地计算资源。3.定制化灵活配置：可根据需求调整模
程序员辣条·2025-03-07 09:07

智能录音工牌如何应用在员工培训效果评估上？

为了确保培训能够切实提升员工的工作能力和效率，许多公司开始探索新的技术和方法来优化这一过程。智能录音工牌作为新兴的技术解决方案之一，正逐渐成为评估员工培训效果的理想选择。
DuDuTalk·2025-03-07 08:02

深入探究LLamaFactory推理DeepSeek蒸馏模型时无法展示＜think＞思考过程的问题

文章目录问题背景初始测试与问题发现LLaMAFactory测试结果对照实验：Ollama测试系统性排查与解决方案探索1.尝试更换模板2.深入研究官方文档3.自定义模板实现优化界面展示：实现思考过程的可视化实现方法参数调整影响分析实验一实验二进入大模型应用与实战专栏
羊城迷鹿·2025-03-07 08:00

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。
longii11·2025-03-07 08:56

字节跳动2024校招后端开发面试题大全（含解题思路）

校招后端开发面试题大全（含解题思路）关键词：字节跳动、校招、后端开发、面试题、解题思路摘要：本文将围绕字节跳动2024校招后端开发面试题进行深入分析，包括数据结构与算法、编程语言基础、后端技术栈、微服务架构、系统设计与优化等方面的面试题
AI天才研究院·2025-03-07 08:54

【Elasticsearch】Index Lifecycle Management

Elasticsearch的索引生命周期管理（IndexLifecycleManagement，简称ILM）是一种自动化管理索引生命周期的功能，旨在帮助用户根据索引的使用模式和数据价值，高效地管理和优化索引的存储
risc123456·2025-03-07 08:23

大白话react第十五章React 应用性能优化深度实践

大白话react第十五章React应用性能优化深度实践1.React服务端渲染（SSR）的深入运用白话解释：之前咱们做的网页大多是在浏览器里把页面一点点搭建起来，这得花点时间。
IT木昜·2025-03-07 07:45

Java 常见的面试题（MySql）

所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。
web18285997089·2025-03-07 06:11

MySQL 8.0版本JDBC驱动Jar包

此驱动程序专为与MySQL数据库8.0及以上版本交互设计，确保了对最新数据库特性的全面支持，包括窗口函数、JSON操作增强等，并优化了性能和安全性[这里是图片001]项目地址:https://gitcode.com
m0_74823490·2025-03-07 06:39

禁忌搜索算法求解考虑二维装箱的车辆路径问题

作者简介：本人擅长运筹优化建模及算法设计，包括各类车辆路径问题、生产车间调度、二三维装箱问题，熟悉CPLEX和gurobi求解器微信公众号：运筹优化与学习如有运筹优化相关建模或代码定制需求，可通过微信公众号联系我们前言之前和大家介绍了二维装箱问题
eternal1995·2025-03-07 06:38

vue3的福音框架arco.design

Arco.design是一个功能丰富、易于定制、性能优化的Vue3框架，非常适合用于构建高质量的Web应用。
丁爸·2025-03-07 06:03

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024D-学生重新排队【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路数组预处理检查某个组是否已经排好队检查所有组是否已经排好队蒙特卡洛模拟框架单次蒙特卡洛模拟整体思路编号挑选优化组号区间优化单次蒙
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

大模型驱动的智能代码生成系统

接着，我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后，本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用，展
AI天才研究院·2025-03-07 05:58

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

高频算法题精讲（Java解法）——算法+实际场景化拆解

无论你是准备面试，还是在开发中需要优化，掌握这些基础的算法思维将会让你事半功倍。第一部分：算法的基础理论与实际意义在进入具体的算法问题之前，我们首先要理解一个问题：为什么要学习算法？
大熊计算机毕设·2025-03-07 04:49

TikTok矩阵系统介绍

在TikTok的多账号管理中，矩阵系统是一种高效的管理方式，能够帮助运营者合理分配资源、优化内容策略，提高整体账号的协同效应。
m0_74891046·2025-03-07 04:16

Python第十四课：数据可视化 | 信息炼金术

本节目标掌握Matplotlib基础图表绘制理解Seaborn高级统计可视化学会使用Pyecharts制作交互式图表开发实战项目：疫情数据动态仪表盘掌握可视化设计原则与优化技巧1️⃣可视化工具全景图生活化比喻
程之编·2025-03-07 03:31

爬虫技术结合淘宝商品快递费用API接口（item_fee）：电商物流数据的高效获取与应用

在电商运营中，快递费用的透明化和精准计算对于提升用户体验、优化物流成本以及增强市场竞争力至关重要。淘宝提供的item_fee接口能够帮助开发者快速获取商品的快递费用信息。
JelenaAPI小小爬虫·2025-03-07 01:18

使用300M带宽是否可以流畅地玩原神

以下是具体分析及优化建议：一、带宽需求与300M网络的适配性带宽要求较低《原神》作为一款开放世界游戏，对网络带宽的实际消耗并不高。根据测试，其峰值带宽需求通常在2-4M左右。
lpl还在学习的路上·2025-03-07 01:16

一些高阶SQL的技巧

然而，在面对复杂数据集、性能优化或者高效数据提取时，高阶SQL技巧就显得尤为重要。本文将介绍一些高阶的SQL技巧，帮助你提升SQL查询的效率和可读性。
迷路的小犀牛·2025-03-07 01:45

sql执行超时怎么办

如果SQL查询执行超时，有几种常见的解决方案：优化SQL查询语句。这可能包括使用索引来加速查询，删除无用的列或表，或者使用更高效的查询方法。增加服务器资源。
Msura·2025-03-07 01:15

React生态、Vue生态与跨框架前端解决方案

主要负责应用如何工作：应用架构：路由系统、页面结构渲染策略：服务端渲染(SSR)、静态生成(SSG)、客户端渲染性能优化：代码分割、图片优化、字体优化开发体验：热模块替换、TypeScript支持部署：
Coder LM Wang·2025-03-07 00:38

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化
HP-Succinum·2025-03-07 00:06

【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用

它提供了一套完整的工具链，支持从数据准备到模型训练、优化和应用的全流程开发。以下是关于LlamaFactory的解析：1.LlamaFactory的核心功能（1）模型微调支持多种微
大数据追光猿·2025-03-07 00:32

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

揭秘AWS GPU实例：以极致AI算力与成本优化，重塑企业智能竞争力

在AI模型规模指数级增长的今天，算力已成为企业创新的胜负手。面对动辄千亿参数的LLM大模型训练、实时高并发的AI推理场景，如何兼顾超强算力与极致成本？本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案，带您解锁AI时代的核心生产力。一、AWSGPU实例：为AI而生的算力引擎1.1硬件级加速：定义行业标杆NVIDIA顶级芯片阵容：搭载A100/V100TensorCoreGPU（P4/P3实例）、最新H
AWS官方合作商·2025-03-06 23:55

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

Vanna优化了提示（通过向量数据库使用嵌入搜索）并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM，以获得最准确的结果。V
木亦汐丫·2025-03-06 23:54

Go 1.24 新特性一览

Go1.24震撼登场，带来显著性能提升与诸多新功能，如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。
·2025-03-06 23:16

初创企业必备：10 款免费企业项目管理平台推荐

项目管理有助于优化资
·2025-03-06 23:13

如何优化多表查询情况下的查询性能问题

在实际开发过程中，使用例如DDD领域模型充血方案或者为了数据模型更加的便于之后的拓展和解释，不便于也不建议通过增加状态字段的方式解决问题，但同时上层业务有相对比较复杂，就会存在数据模型与业务要求之间的适配问题，复杂的业务可能提现在数据模型中需要用到多张表的联表查询情况，这类问题如何解决呢？拆分方式将原本一条SQL方式，查分为多步。多步可以是在SQL层面也可以是在程序层面。有些业务情况是允许通过多条
·2025-03-06 23:13

如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。
脱泥不tony·2025-03-06 21:13

python之爬虫入门实例

链家二手房数据抓取与Excel存储目录开发环境准备爬虫流程分析核心代码实现关键命令详解进阶优化方案注意事项与扩展一、开发环境准备1.1必要组件安装#安装核心库pipinstallrequestsbeautifulsoup4openpyxlpandas
我不是少爷.·2025-03-06 21:12

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。
庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

python pandas 加速循环_Pandas DataFrame遍历加速/性能优化

有什么方法可以优化呢？西面来看看不同遍历方法的性能标准循环DataFrame(数据帧)是具有行和列的Pandas对象(objects)。如果使用循环，则将遍历整个对象。
weixin_39653622·2025-03-06 21:07

MySQL 之 GROUP BY 讲解：常见用法与案例剖析

本文将深入探讨GROUPBY的常见用法、常见问题及其解决方案，并结合GROUP_CONCAT()函数实现列合并，最后讨论一些性能优化的策略。
m0_74824954·2025-03-06 21:34

【故障诊断】三角测量拓扑聚合器优化双向时间卷积神经网络TTAO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5101期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:58

人工智能 - AI IDE | AI 编程产品 字节跳动Trae、Cursor 和 通义灵码 在功能上的对比分析

和通义灵码在AI开发IDE功能上的对比分析，结合技术特性、适用场景及生态差异：1.核心功能对比功能字节跳动TraeCursor通义灵码代码生成弱（侧重调试与性能分析）强大（自然语言生成代码、补全）较强（中文场景优化
天机️灵韵·2025-03-06 20:28

MySQL的UPDATE（更新数据）详解

MySQL的UPDATE语句是用于修改数据库表中已存在的记录，本文将详细介绍UPDATE语句的基本语法、高级用法、性能优化策略以及注意事项，帮助您更好地理解和应用这一重要的SQL命令。
ADFVBM·2025-03-06 20:57

使用PHP对接StockTV全球金融市场数据API实战指南

本文将手把手教你使用PHP实现以下核心功能：✅RESTAPI调用：获取历史行情数据✅WebSocket订阅：实时价格推送✅生产级特性：异常重试、速率控制、数据缓存✅高性能优化：连接池、异步处理二、环境准备
CryptoRzz·2025-03-06 20:27

【算法】滑动窗口 算法详解

文章目录1.滑动窗口简介2.OJ练习2.1长度最小的子数组思路一：暴力求解优化：由暴力求解到滑动窗口滑动窗口的使用思路二：滑动窗口2.2最大连续1的个数思路：滑动窗口+zero计数器2.3将x减到0的最小操作数思路
让我们一起加油好吗·2025-03-06 20:26

家政保洁维修行业有没有必要做小程序？

随时随地下单：客户手机一键预约，告别找电话/翻页面的麻烦品牌专业升级：精美界面+服务详情+用户评价，打造可信赖形象营销神器：优惠券/会员积分/裂变奖励，拉新留客全搞定数据看板：精准分析需求偏好，优化服务更懂客户成本虽需投入
郑州拽牛科技·2025-03-06 20:24

Mybatis-Plus 配合Sharding-JDBC 实现分库分表

因此，分库分表策略成为数据库架构优化的重要手段。
drebander·2025-03-06 19:21

性能测试方案设计思路总结

通常分以下两种情况：1）新项目上线2）老项目优化如果是老项目优化，可考虑是否存有历史测试方案，如果有可以参考，或许可以省事很多。2.测试对象要测啥？测试对象可以归结为“业务功能”。
程序员三藏·2025-03-06 18:14
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