像元深度

在重构ZUI中对用户界面实现的思考

首先节省内存，这点在像arduinoprominirom32kram2k这类配置极低的单片机来说显得尤为重要。在面向过程中控件的绘制是通过函数来实现的，例如zui的text函数Text(0,0,
zanllp·2025-03-18 05:55

python中的 collections 模块(用法、详解、底层原理，示例等)

默认值不需要像dict那样事先定义，因为它在需要的时候会自动创建使用defaultdict，可以简化代码并提高代码的可读性，而且可以防止KeyError异常的出现。
还是那个同伟伟·2025-03-18 05:55

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

策略模式（Strategy Pattern）深度解析教程

一、模式定义策略模式属于行为型设计模式，通过定义算法族并将其封装为独立的策略类，使得算法可以动态切换且与使用它的客户端解耦。该模式通过组合替代继承，符合开闭原则（对扩展开放，对修改关闭）。二、核心角色Strategy（策略接口）定义所有支持的算法的公共接口ConcreteStrategy（具体策略）实现策略接口的具体算法Context（上下文）持有策略引用，提供修改策略的方法将客户端请求委托给当前
·2025-03-18 05:40

惊人的贵！DeepSeek-R1 本地部署成本不同方案大对比，成本优化建议也一并奉上！你能部署的起吗？

本地部署的成本信息，费用范围因部署方案和硬件配置差异较大，具体可分为以下三类情况：一、企业级满血版部署（671B参数）硬件采购成本服务器集群：含8张NVIDIAA100/H100显卡的服务器，市场价格约80-120万元配套设备
涛涛讲AI·2025-03-18 04:47

人工智能技术篇*卷(三)

它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。
code_stream·2025-03-18 04:46

⚡️Jolt -- 通过JSON配置来处理复杂数据转换的工具

Bolt（闪电）象征快速和高效，暗示Jolt能够像闪电一样快速完成JSON数据的转换。Bolt的logo就是一个闪电⚡️标志在
程序员小软·2025-03-18 04:42

神经网络模型压缩&实例教程—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）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

服务远程调用（RPC）架构及原理

它通过屏蔽底层通信细节，让开发者像调用本地函数一样使用远程服务。接下来我们将深入解析RPC的核心架构、通信流程及关键特性。一、RPC架构与核心组件RPC架构分为五个核心模块，各
小小工匠·2025-03-18 03:38

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

WinNAS以其独特的IM（即时通讯）聊天系统，正在构建一个人机平等的数据社交平台，为用户提供更智能、更便捷的数据管理体验，同时为未来与AI的深度对接铺平道路。
DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

如何让ai问答机器人通人性？

通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域，数据必须覆盖这个领域的核心知识。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。
zhz5214·2025-03-18 02:57

【go】Go语言设计模式：函数与方法的权衡

Go语言设计模式：函数与方法的权衡这个问题很有深度。Go语言的设计模式确实与传统面向对象语言不同，但并不完全是"围绕函数展开"，而是展现出一种函数和方法混合使用的平衡风格。
还没入门的大菜狗·2025-03-18 01:17

java面试合集

《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采
云端源想·2025-03-18 01:47

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

朋友发给我的芯片验证笔试题，觉得很有意思，和大家分享一下。面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5三个点；请以解约束最快的角度，完成classA的简单代码示意。解题思路原始代码其实就是这样嘛：classA;randintarr[60];c
尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

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

[特殊字符] Java Stream流：让集合处理变得如此优雅！

可读性更强（像说人话一样写代码
泥潭硬拔·2025-03-18 00:41

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

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

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

摘要GOOSE（GooseOptimizationAlgorithm）是一种基于大雁（Goose）在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。
HR Zhou·2025-03-17 23:06

Leetcode32 最长有效括号深度解析

问题描述找出字符串s中最长的有效括号子串的长度。核心思路动态规划：定义dp[i]为以字符s[i]结尾的最长有效括号子串长度。分情况讨论：根据当前字符是否为)以及前面的字符情况，推导状态转移方程。状态转移方程详解Case1：当前字符)与前一个字符(直接匹配场景：形如...()的结构。转移方程：if(s.charAt(i-1)=='('){dp[i]=dp[i-2]+2;//前i-2个字符的有效长度+
八股文领域大手子·2025-03-17 23:03

数据结构-稀疏矩阵-十字链表存储

当矩阵的非零元个数与位置在操作中变化较大时，就不宜用顺序存储结构来表示三元组的线性表。
辣条不爱辣·2025-03-17 23:02

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南

SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet
chenOnlyOne·2025-03-17 23:02

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

摘要旗鱼优化算法（SailfishOptimizer,SFO）是一种模拟旗鱼（Sailfish）和沙丁鱼（Sardine）之间捕食关系的新型元启发式算法。
HR Zhou·2025-03-17 23:30

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

使用AI工具 各高校“立规矩”了→央视新闻2025-02-26 18:39——大家觉得ai到底好不好——会不会像手机一样，也是一把双刃剑——大家要好好利用即可，不是猛兽！

使用AI工具各高校“立规矩”了→央视新闻2025-02-2618:39——大家觉得ai到底好不好——会不会像手机一样，也是一把双刃剑——大家要好好利用即可，不是猛兽！
分享是一种传递，一种快乐·2025-03-17 22:55

unity shader卡通渲染（描边）+阴影+多光源处理

说道卡通渲染，应该都会想到描边：我所学的描边有三种：一种是计算边缘深度检测描边一种是色差检测描边一种是利用顶点法线向外扩展返回单色pass，使用正面裁剪我用的第三种：pass{//剔除前面（朝向摄像机的面
QO_GQ·2025-03-17 22:51

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

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。
数信云 DCloud·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

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

【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

输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中） 输出：8元/百万tokens

这句话描述了一种定价模型，通常用于云计算、API服务或数据处理服务中，根据资源使用情况（如缓存命中与否）来收费。以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。缓存命中（CacheHit）：当请求的数据已经在缓存中时，称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
杏花春雨江南·2025-03-17 20:12

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

如何做好兼容性测试

尤其是在环境搭建方面，建议采用虚拟机、真实设备与云端环境相结合的方式进行多维度测试，为后续的深度测试奠定扎实基础。一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域，兼容性
·2025-03-17 20:27

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与应用程序开发：从零开始构建资讯类深度分析APP

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个资讯内容类深度分析APP的示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-17 20:23

第十篇 秒懂SQL集合运算与联结：像逛超市一样学SQL

目录一、前情提要：SQL集合运算就像整理购物车1.1基础三剑客：UNION/INTERSECT/EXCEPT1.2新手必坑指南⚠️二、表联结：你的SQL人际关系学2.1三种联结方式对比2.2隐藏技巧：过时语法vs现代语法三、高级玩法：用JOIN代替集合运算3.1交集替代方案3.2差集替代方案四、综合练习：超市库存管理系统实战五、学习路线图️一、前情提要：SQL集合运算就像整理购物车想象你有两个购物
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

第十一篇 SQL高级处理：窗口函数和GROUPING运算符，看这篇就够了

目录1.窗口函数：像班级排名一样分析数据1.1什么是窗口函数？1.2三大排名函数对比（附生活案例）1.3累计统计：你的工资今年涨了多少？
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

在当今人工智能飞速发展的时代，智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施，其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构，能够高效整合各类资源，实现智能体的灵活构建与稳定运行，为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基：基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“
·2025-03-17 20:18

【常见的排序算法有哪些】

一、冒泡排序（BubbleSort）设计思想：像气泡上浮，两两比较相邻元素，顺序错误就交换，直到整个数组有序。
F_windy·2025-03-17 19:06

消息队列的特性与使用场景：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析

在分布式系统和微服务架构中，消息队列是实现服务间通信和解耦的核心组件。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ是当前最受欢迎的消息队列解决方案，它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析，帮助读者更好地理解它们的差异，并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比（一）吞吐量与延迟-Kafka：以高吞吐量著称，适合大规模数据的批量处理。延迟
啊sen丶·2025-03-17 19:35

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理·2025-03-17 19:34
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