内存训练

八股文-Linux系统部分

和物理内存是什么关系?为什么要有它?谈谈
im长街·2025-03-11 17:41

垃圾收集算法与收集器

在JVM中，垃圾收集（GarbageCollection,GC）算法的核心目标是自动回收无用对象的内存，同时尽量减少对应用性能的影响。
HBryce24·2025-03-11 17:39

【LLM】预训练的具体流程

分词器训练预训练模型：就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”，我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如，有些模型已经学会了英语，但中文学得不够好。
FOUR_A·2025-03-11 17:05

大数据面试之路 (一) 数据倾斜

资源利用率不均衡（如CPU、内存集中在某些节点）。常见场景Key分布不均：如某些Key对应的数据量极大（如用户ID为空的记录、热点事件）。数据分区
愿与狸花过一生·2025-03-11 17:34

YOLO训练指南（以V3为例）

YOLO训练指南（以V3为例）前言了解yolo3https://cloud.tencent.com/developer/news/76803https://www.bilibili.com/video/
niuTaylor·2025-03-11 16:28

【C常用的标准库函数】

以下是C语言在面试和工程中常用的标准库函数的全面总结，按头文件分类，涵盖输入输出、字符串处理、内存管理、数学计算、时间处理等核心内容：一、输入输出（stdio.h）文件操作FILE*fopen(constchar
niuTaylor·2025-03-11 16:28

深度学习：偏差和方差

高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
壹十壹·2025-03-11 16:25

Zookeeper与Kafka学习笔记

用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储
上海研博数据·2025-03-11 15:51

《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》

走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法，更是以其独特的“一次看全（YouOnlyLookOnce）”理念和卓越的性能，在目标检测领域中独树一帜，成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
空云风语·2025-03-11 15:51

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三
小白_laughter·2025-03-11 15:46

2.10 Spring Boot定时任务：@Scheduled与Quartz对比分析

SpringBoot定时任务：@Scheduled与Quartz对比分析一、核心特性对比特性**@Scheduled**Quartz依赖复杂度内置于Spring（零配置）需额外依赖与配置任务持久化不支持（内存存储
Sendingab·2025-03-11 13:04

学习笔记09——并发编程之线程基础

每个进程有独立的内存空间，而同一进程内的线程共享内存.可以从资源分配、切换开销、通信方式和独立性四个方面来比较两者的区别资源分配进程：操作系统分配资源（如内存、文件句柄等）的基本单位，拥有独立的地址空间
码代码的小仙女·2025-03-11 13:03

学习笔记10——并发编程2线程安全问题与同步机制

内存可见性问题：线程修改共享变量后，其他线程无法立即看到最
码代码的小仙女·2025-03-11 13:33

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。
UnknownBody·2025-03-11 12:29

【每日一题 | 2025】3.3 ~ 3.9

个人主页：Guiat归属专栏：每日一题文章目录1.【3.3】10387[蓝桥杯2024省A]训练士兵2.【3.4】P8601[蓝桥杯2013省A]剪格子3.【3.5】P9241[蓝桥杯2023省B]飞机降落
Guiat·2025-03-11 12:58

Linux 提权

2.4capabilities提权3.第三方软件提权TomcatmanagerNginx本地提权（CVE-2016-1247）Redis未授权4.参考前言Linux提权总结1.内核漏洞提权内核管理着组件（如系统上的内存
藤原千花的败北·2025-03-11 12:27

Docker高级应用-限制容器的cpu和内存

一、为什么要用docker限制容器的cpu和内存1.资源隔离与公平分配防止资源争用：在多容器环境中，限制CPU和内存可以避免某个容器占用过多资源，影响其他容器的运行。
云原生的爱好者·2025-03-11 12:25

【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性

HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。
彬彬侠·2025-03-11 11:53

知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》

Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang，来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出
宇直不会放弃·2025-03-11 11:20

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

通过分布式机器学习，开发者可以充分利用多设备的计算资源，实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。
·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。
罗婕斯特·2025-03-11 10:43

JavaScript-闭包

闭包概念在JS中，变量的作用域属于函数作用域，在函数执行后作用域就会被清理、内存也随之回收，但是由于闭包是建立在一个函数内部的子函数，由于其可访问上级作用域的原因，即使上级函数执行完，作用域也不会随之销毁
tuoluoo·2025-03-11 10:12

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库（llama.cpp）的Python绑定，支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型（如LLaMA2），并通过量化技术（如GGUF格式）优化内存使用
月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

主题一：《编程小白必看！在手机上种下你的第一行代码》✨北京优趣天下信息技术有限公司重磅出品我们比谁都清楚：✔️86%的初学者因环境配置放弃编程✔️72%的上班族只有碎片化学习时间✔️95%的自学者需要即时答疑支持为什么QPython成为2025现象级学习工具？▸全栈开发环境：解释器+编辑器+控制台三合一▸AI导师常驻：集成DeepSeek代码助手（支持中英双语提问）▸极速学习路径：Q派课程7天完成
程之编·2025-03-11 09:39

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。
AI Echoes·2025-03-11 09:06

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和
程之编·2025-03-11 09:03

Unity数据持久化之PlayerPrefs

那么就需要用到数据持久化，数据并不仅仅只是在内存中，更要存储在硬盘上，才能保证游戏数据不丢失。
FAREWELL00075·2025-03-11 08:27

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

本文将介绍其中几大核心组件和框架，包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM，以及其他相关工具和方法，展示它们在训练效率
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

（六）Java-BigDecimal

三、特点1.任意精度：BigDecimal的精度仅受限于计算机的内存，而不像float和double有固定的精度限制
Kyrie_Li·2025-03-11 07:21

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。
小圆圆666·2025-03-11 07:49

领域大模型之微调技术和最佳实践

BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。
程序员莫玛·2025-03-11 07:17

FreeRTOS之内存管理

pvPortMalloc/vPortFreexPortGetFreeHeapSizexPortGetMinimumEverFreeHeapSizemalloc失败的钩子函数选用文件优点缺点heap_1.c内存分配逻辑简单
2401_85904908·2025-03-11 07:15

FreeRTOS概述

文章目录核心文件头文件内存管理文件入口函数数据类型前缀核心文件最核心文件：task.c和list.c文件作用tasks.c必需，任务操作list.c必须，列表queue.c基本必需，提供队列操作、信号量
2401_85904908·2025-03-11 06:44

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

“小白AI短视频训练营”,恰似一把钥匙,为零基础学员开启AI短视频创作的大门。在这里,学员能够借助AI技术,探索记录生活的全新视角,以独特的剪辑手法展现生活的精彩
互联网之声·2025-03-11 06:13

如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用？

专栏的上一篇文章介绍了JVM内存区域的划分，总结了相关的一些概念，今天的专栏将结合JVM参数、工具等方面，进一步分析JVM内存结构，包括外部资料相对较少的堆外部分。
嗯哼唉、·2025-03-11 06:43

使用docker安装elk

配置要求：一台Linux服务器，内存不少于2g，centos7以上系统1.安装docker安装教程：CentOSDocker安装|菜鸟教程分以下几个步骤（我只写我使用过的方式）：curl-fsSLhttps
吴传逞·2025-03-11 06:13

Excel百万数据导入内存溢出(OOM)解决方案，以及HSSFworkbook，XSSFworkbook，SXSSFworkbook失败分析

一.问题背景Excel百万数据导入，每行50+列，出现内存溢出，尝试HSSFworkbook，XSSFworkbook，SXSSFworkbook均未解决。
冰糖码奇朵·2025-03-11 06:41

Elasticsearch在Linux环境下部署(单机版)

目录1.前言2.Centos下安装2.1下载完成后进行解压操作2.2修改内存参数2.3创建ES专属用户2.4修改ES核心配置信息3.配置Elasticsearch的用户名密码3.1编辑配置文件3.2重启
Handsome Mr.Li·2025-03-11 06:11

AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
小赖同学啊·2025-03-11 06:39

如何实现集群中的session共享存储？思维导图 代码示例（java 架构)

以下是关于如何在Java架构中实现集群中的Session共享存储的主要方面：1.使用集中式存储服务Memcached：轻量级、高性能的内存缓存系统，适用于存储短期的session数据。
用心去追梦·2025-03-11 06:08

jvm堆外内存(直接内存)

堆外内存(直接内存)堆外内存，又被称为直接内存。这部分内存不是由jvm管理和回收的。需要我们手动的回收。
不坠青云之志·2025-03-11 05:05

2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生（一面、二面）（题目+回答）

目录快某手-安全实习生一面一、Linux操作：查看进程PID的5种方法二、Elasticsearch（ES）核心要点三、HTTPS建立过程（TLS1.3优化版）四、Python内存管理机制五、深拷贝与浅拷贝对比六
独行soc·2025-03-11 05:04

JVM——15.定位 堆外内存 OOM

文章目录1.ByteBuffer堆外内存介绍2.ByteBuffer堆外内存申请、释放（源码分析）2.1堆外内存申请2.2堆外内存释放3.什么情况会发生堆外内存OOM4.模拟堆外内存OOM4.1模拟14.2
你想要怎样的未来·2025-03-11 05:04

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断一、引言在Java应用中，JVM（JavaVirtualMachine）的内存管理至关重要。其中，堆内内存和堆外内存是两个核心概念。
猿泰山·2025-03-11 05:33

查看 jvm 堆外内存大小

java.nio.Bits#reservedMemor该值为堆外内存占用大小。可以通过arthasattach后用ognl进行输出。
Horizon_Zy·2025-03-11 05:32

如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析

微调指在预训练大模型（如GPT-3.5、LLaMA）的基础上，使用特定领域的数据进行二次训练，使模型适应新任务或领域需求。
挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32

【技术干货】三大常见网络攻击类型详解：DDoS/XSS/中间人攻击，原理、危害及防御方案

DDoS（DistributedDenialofService，分布式拒绝服务攻击）通过操控大量“僵尸设备”（Botnet）向目标服务器发送海量请求，耗尽服务器资源（带宽、CPU、内存），导致正常用户无法访问服务
挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:01
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