其他——思维训练第8页

显卡（Graphics Processing Unit，GPU）架构详细解读

显卡架构主要分为两大类：GPU核心架构（也称为图形处理单元架构）和显卡的其他组件（如内存、控制器、输出接口等）。

m0_74824112·2025-03-23 06:44

04-项目负责人对业务不熟悉

计划制定完成后，负责人通常只深入研究自己负责开发的模块，而对其他模块则不再深入了解。

·2025-03-23 06:32

【Windows下的PowerShell VS Linux下的Bash】

Windows下的PowerShellVSLinux下的Bash1文件和目录操作1.1列出目录内容1.2进入其他目录1.3显示当前目录1.4创建目录1.5删除文件或目录1.6复制文件或目录1.7移动文件或目录

中古传奇·2025-03-23 06:13

青少年编程与数学 02-011 MySQL数据库应用 09课题、规则、约束和默认值

青少年编程与数学02-011MySQL数据库应用09课题、规则、约束和默认值一、规则1.规则的概念2.规则的类型3.规则的定义和应用3.1创建表3.2定义规则3.3应用规则4.规则的管理和维护5.规则的性能影响6.其他相关概念二

明月看潮生·2025-03-23 05:33

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

蓝桥杯——算法训练——粘木棍

输出格式一行一个整数，表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法训练;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner

大柠丶·2025-03-23 05:02

蓝桥杯——算法训练——共线

问题描述给定2维平面上n个整点的坐标，一条直线最多能过几个点？输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行，每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。样例输入50011220323样例输出3数据规模和约定n<=1500，数据保证不会存在2个相同的点。点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-

大柠丶·2025-03-23 05:32

芯片人生存之道：如何偷偷扩展视野，但不被看作“抢活“的人？

最近和几个芯片设计同行聊天，发现大家有个共同的困扰："想多了解一些其他模块的知识，但一伸手就被误解成抢别人的活...""一问问题多了，就给人一种'想接手'的错觉。""我就想学点新东西，怎么这么难？"

iccnewer·2025-03-23 04:00

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理

我的sun&shine·2025-03-23 04:57

关于forward函数

在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现：在PyTorch中，forward函数是模型的核心部分，必须显式定义。灵活性高：可以根据模型需要，自由定义forward函数的内容，包括各种计算操作。

oioz·2025-03-23 04:52

Flink Cdc TiDB详解

简单说就是用Flink实时抓取TiDB数据库的数据变化（比如新增、修改、删除），并将这些变化数据以流的形式处理，用于实时分析、同步到其他系统等场景。

24k小善·2025-03-23 03:44

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

头条原创文章一键转换剪映生成视频

然而，这一功能的使用存在一些限制，比如仅支持原创文章，并且生成的视频只能在该平台发布，暂时无法同步至其他社交平台。

Mr数据杨·2025-03-23 02:41

Angular 编译前的脚本执行

这在开发环境中非常有用，比如运行某些预处理、清理或其他自定义逻辑。今天我们将探讨如何在Angularv17结合esbuild实现这个功能。

t0_54manong·2025-03-23 02:40

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。

Hardess-god·2025-03-23 02:10

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

可见性问题的本质可见性问题，简单来说，就是当一个线程修改了共享变量的值后，其他线程却无法立即看到这个变化。这就像是你在房间里悄悄换了件衣服，但别人却看不到你的新装。现

guangzhi0633·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

【蓝桥杯】4535勇闯魔堡（多源BFS + 二分）

这里还有一个思维上的关键点，在开始时我们可以随机选一个点出发，如果我们用遍历第一行满足要求的格子，用bfs依次判断，那么这题样例只能过60%。实际上只需把所有满足要求的格子都加

遥感小萌新·2025-03-23 02:33

微服务架构中的服务发现与负载均衡

服务发现是微服务架构中的一个关键机制，它允许服务动态地找到并与其他服务通信。由于微服务通常运行在动态环境中，服务的实

egzosn·2025-03-23 01:31

Python报错解决：img2pdf.AlphaChannelError: Refusing to work on images with alpha channel

二、该种报错解决方法1.方法一：转化其他格式图片2.方法二：去除

定星照空·2025-03-23 00:54

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

计算机毕业设计指南

如果有其他问题，可以点击文章末尾名片咨询，可免费分享源码1.选题阶段选题是毕业设计的起点，直接影响后续工作的难度和完成质量。选题原则兴趣驱动：选择自己感兴趣的方向，能够激发研究动力。创

晴天毕设·2025-03-23 00:52

Adb与monkey命令学习总结

主要内容adb构成和工作原理adb常用命令查看当前连接设备安装apk文件卸载APP获取包名和界面名adbshellam/pmadb文件传输其他常用命令monkey常用命令事件数频率–throttle(毫秒

你醉牛啤·2025-03-23 00:22

自定义kafka高效的protoStuff序列化

www.ares-stack.cn/blog_service/#/game目前序列化领域中，谷歌的protobuf应该是性能好，效率高的了，并且protobuf支持多种语言，可跨平台，跨语言但使用起来并不像其他序列化那么简单

_夜渐凉·2025-03-23 00:21

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P

DASA13·2025-03-23 00:21

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。

秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练

2401_87555420·2025-03-22 23:48

C++基础系列【26】排序和查找算法

游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧

程序喵大人·2025-03-22 23:15

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

05.列表标签

有先后顺序之分无序列表：无先后顺序之分定义列表：带有特殊含义的列表二、有序列表1、语法格式有序列表中的各个列表项是有顺序的…列表项列表项注意：ol和li是配合一起使用的，不可以单独使用；ol的子标签只能是li标签，不能是其他标签

龙哥带你学编程·2025-03-22 22:41

【纯职业小组——思维】

题目思路第十五届蓝桥杯省赛PythonB组H题【纯职业小组】题解（AC）_蓝桥杯纯职业小组-CSDN博客代码#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;intmain(){ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);intt;cin>>t;while(t--){intn;llk;cin>>n>>k;unordered_maph;f

Kent_J_Truman·2025-03-22 22:11

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能

Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。

好好学习 666·2025-03-22 22:09

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且

·2025-03-22 22:24

宇宙379·2025-03-22 22:39

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

渗透测试-越权测试、sql注入

该漏洞是指应用在检查授权时存在纰漏，使得攻击者在获得低权限用户账户后，利用一些方式绕过权限检查，访问或者操作其他用户或者更高权限。

夜晚打字声·2025-03-22 21:36

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

SQL优化思想——不优化或许是最好的优化⓵哈哈，其实我几乎什么都没做

首先就是要有批判性思维，我将告诉大家：不优化或许是最好的优化！故事从L老师的一次优化经历说起，希望给大家带来新的启发。⓵啥没做就搞定Q：L老师，自从您为XXX平台做了SQL优化后，运行非常顺畅，您是做

梁敬彬·2025-03-22 20:59

Git如何将一个分支上的修改转移到另一个分支

这时，我们可以使用gitstath命令来暂存我们的修改，然后再切换到其他分支未commit（提交）操作时1.先将修改存入暂存区gitadd.2.把暂存区内的修改存储起来gitstash3.切换到正确的分支

风继续吹..·2025-03-22 20:57

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

ONE Deep模型：LG AI Research的开源突破

经评估，2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型，展现出显著优势。这一成果为AI技术的应用与研究提供了强有力的支持。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:26

一个apk跳转到另一个apk

apk的所在的路径adbshelldumpsysactivitytop|grepACTIVITY通过该指令在终端进行查看需要跳转apk的路径，先adbshell进入设备，再通过上述指令进行查看；2.跳转其他

辄也·2025-03-22 19:25

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Linux当中解决apt-get install E: 无法定位软件包问题

也给其他人参考解决方案。

wt-cai·2025-03-22 19:23

闭包的概念总结与分析

注：：除了局部变量的其他变量《Python核心编程》对闭包的解释:

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

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