切诺贝利灾难优化器CDO

JavaScript模块化开发的演进历程

写在前面的话js模块化历程记录了js模块化思想的诞生与变迁历史不是过去，历史正在上演，一切终究都会成为历史拥抱变化，面向未来延伸阅读-JavaScript诞生（这也解释了JS为何一开始没有模块化）JavaScript

IronKee·2025-03-11 17:09

职场中的压力管理有哪些有效方法？

因为，一切尽在掌握之中。计划表是一个很好的监督者，叮嘱你每一个目标的实现，又是一个软性的压力，只有跳起来才能够得着。当你心里有底时，也就没有了压力。坚决不做全优生[2]许多白

weixin_42220130·2025-03-11 15:18

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList的并发陷阱2.HashMap的并发灾难3.HashSet的隐藏风险三、线程安全解决方案对比

yang789022·2025-03-11 05:07

3.10 项目总结

-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理：-使用`torchvision.datasets`加载MN

不要不开心了·2025-03-11 01:58

字符设备驱动开发与杂项开发

在Linux下，一切皆文件。==所有设备在Linux

Charary·2025-03-10 21:32

谷云科技iPaaS产品3月更新速递｜API计费、AI助手功能持续升级

对于API调用的统计和结算方式不同行业、不同场景也会有不同的需求，因此一刀切的简单计费方式无法满足当下用户群体的需要。

·2025-03-10 17:50

spring核心：IOC和AOP详解

引言Spring是众多开源java项⽬中的⼀员，基于分层的javaEE应⽤⼀站式轻量级开源框架，目的是简化企业应用程序的开发，主要核⼼是IOC（控制反转/依赖注⼊）与AOP（⾯向切⾯）两⼤技术，实现项⽬

sc重新启程·2025-03-10 12:25

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。

Wis4e·2025-03-10 07:49

【ShuQiHere】解密诺奖得主：约翰·霍普菲尔德与人工神经网络的革命

【ShuQiHere】目录引言：跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后：人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例：实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里·辛顿的扩展与影响人工神经网络的现实应用总结与未来展望互动时间：你的看法额外资源与延伸阅读引言：跨界的传奇科学家‍2024年，诺贝尔物理学奖首次颁给了计算机科学家！约翰·霍普菲尔德（

ShuQiHere·2025-03-10 03:22

Linux驱动开发(1.基础创建)

这种“软逻辑”的便利性让开发效率倍增，却也逐渐模糊了我们对计算机本质的认知：一切代码终将落地为硬件行为。

Th!nker·2025-03-10 02:17

自我训练模型：通往未来的必经之路？

当前，许多人倾向于关注应用层的便捷性，却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。将模型简单视为产品是一种短视行为，长远来看，理解并发展底层技术才是关键。

耶耶Norsea·2025-03-09 22:11

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数，解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

9个鲜为人知的玄学真相，或将重塑你的人生

其实，这背后可能是一种保护力量在发挥作用，因为这些事情的背后或许隐藏着更大的灾难。接受现实，感恩生活，学会放过自己，才是智慧之举。

xinshi_lcl·2025-03-09 13:21

C/C++基础知识复习（52）

::swap(arr[j],arr[j+1]);}}}时间复杂度：O(n²)空间复杂度：O(1)稳定性：稳定2.MySQL架构MySQL是一个关系型数据库管理系统，其架构包括连接层、查询缓存、解析器、优化器和存储引擎等组件

_lengjuan_·2025-03-09 00:23

C/C++基础知识复习（32）

由于C++中一切都是对象，函数对象实际上是一个类的实例，它的行为类似于函数，因此也被称作“可调用对象”。特点：可以像函数一样被调用：函数对象的主要特点是它可以像普通函数一样通过括号调用。

_lengjuan_·2025-03-09 00:21

机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐

现在AI的智商估计已经超过90%的地球人啦，等他真正有了自己的思想，那时候可真是人类的灾难啊。开始AI辩论…辩论主题：机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？辩论者A：我

null.equals()·2025-03-08 23:22

REST 和 GraphQL

他会把自己知道的一切都告诉你，不管你是否需要。而G则比较内敛，只会分享必要的信息，但如果你有额外的需求，他也愿意提供更多。这正是REST和GraphQL的工作方式。

开发者每周简报·2025-03-08 22:17

TikTok账号矩阵如何做？要用海外住宅代理吗？

这篇文章揭晓一切！一、TikTok账户矩阵有什么优势？简而言之，TikTok账户矩阵涉及同时运营多个TikTok账户，这有两个主要优点：1.降低初始阶段的风险由于影响账户流量的因素很多，大

Snow跨境日记·2025-03-08 09:05

echarts如何修改数据视图dataView中的样式

在表格中遇到的一点小问题，解决方案如下：1、场景重现这是一个显示两个折线图的图表，一切看起来都很顺利。但是点击红色箭头所指的图标，这个作用就是以表格的形式展现。展现如下。

爱人间·2025-03-08 08:48

基于 skynet 的 MMO 服务器设计

核心问题是，他们在实现mmo服务器时，虽然使用了skynet框架，但却把所有的业务逻辑都放在了同一个lua服务中，也就是一切都运行在一个

嘎嘎嘎498451·2025-03-08 04:52

Conda操作使用教程

声明：该文章仅为学习使用，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！如有侵权，请私信联系本人删帖！

迷鹿鹿鹿鹿鹿·2025-03-07 20:09

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络

浪九天·2025-03-07 19:27

【AI学习从零至壹】pytorch基础

pytorch基础pytorch基础张量（Tensor）张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图

flyyyya·2025-03-07 15:53

从单块巨石到星辰大海：分布式与微服务的本质思考

一、分布式系统：宇宙观的代码映射1.核心命题的进化单机时代（1960s-2000s）：冯·诺依曼架构的终极演绎，摩尔定律撑起性能天花板分布式觉醒（2000s-）：CAP定理的启示——放弃"完美系统"的幻想

斗-匕·2025-03-07 14:21

imx6ull，从uboot到linux启动

为了更好的学习，决定放弃正点官网的资料，一切都从原网下载。

只慢半拍·2025-03-07 12:23

特朗普总统签署命令建立比特币战略储备，将作为类似于诺克斯堡的价值储存手段

美国不会出售任何存入储备的比特币，它将被保留为类似于数字诺克斯堡的价值存储手段。在宣布推动建立“加密战略储备”后不到一周，美国总统唐纳德·特朗普于周四晚间签署了一项行政命令，建立战略比特币储备。

·2025-03-07 11:02

自己的网页加一个搜索框，调用deepseek的API

一切源于一个学习黑马程序员视频的突发奇想在网页悬浮一个搜索按钮，点击可以实现调用deepseek文本模型回答你的问题前端实现前端使用vue实现的首先是整体页面：AIWidget.vue搜索{{item}

Lkkkkkkkcy·2025-03-07 06:34

同样是模拟高清，谁才是真正的AHD？汽车OEM选型应慎重

专利技术，顾名思义就是自己独有的技术，一切仿效将都是违法，特别是芯片行业，一旦引起争端，诉诸于法庭，面临的是停工停产、经济赔偿、名声扫地，尤其是近年来车载电子行业后果更加严重，车载电子从打样到生产会经历几年以上的时间

IC15110264988·2025-03-06 22:14

汽车免拆诊断案例 | 2023款丰田雷凌汽油版车行驶中偶尔出现通信故障

故障诊断接车后试车，车辆运行一切正常。

虹科Pico汽车示波器·2025-03-06 19:47

深度学习分类回归（衣帽数据集）

一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数，优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失，准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt

何仙鸟·2025-03-06 16:24

8.1 从28GB到7GB！大模型显存暴降4倍的量化实战指南

-7B模型为例，其参数规模为70亿（7B），若使用FP32（32位浮点数）存储，单参数占用4字节，总显存需求为：7B×4Bytes=28GB实际场景中，模型训练还需额外存储梯度（Gradients）和优化器状

少林码僧·2025-03-06 11:42

阿里巴巴宣布：全面开源旗下视频生成模型万相2.1

阿里云在解读万相2.1模型技术时提到，万相能够稳定展现各种复杂的人物肢体运动，如旋转、跳跃、转身、翻滚等；能够精准还原碰撞、反弹、切

大公产经晚间消息·2025-03-06 04:10

20250303-代码笔记-train_n100

、参数1.MachineEnvironmentConfig2.PathConfig3.Imports4.Parameters环境参数(`env_params`):模型参数(model_params):优化器参数

唐小旭·2025-03-06 03:06

从MIXED模式到主从一致性：深入解析Binlog格式的智能切换机制

引言：Binlog的核心价值与格式选择难题在MySQL的数据库生态中，Binlog（二进制日志）是数据复制、增量备份和灾难恢复的核心组件。

·2025-03-05 20:53

MySQL JOIN 与子查询深度对比：原理、性能陷阱与优化策略

执行逻辑：数据库一次性处理两表关系，优化器可能选择Nested-LoopJoin、HashJoin或MergeJoin算法。1.2子查询的两种类型非相关子查询（独立子查询

Isaac_Gao·2025-03-05 17:42

云服务：企业未来的超能引擎，数字化转型的绝对武器

这一切，云服务让它成为可能。在这个竞争激烈、技术不断推陈出新的时代，云计算已经不再是企业的一项选择，而是发展的必然趋势。

¥KT·2025-03-05 16:28

for根据ID去重_Vue中的v-for踩坑之旅（继上一章key的案例）

我们用了v-for指令，也加了key,一切都和完美，感叹Vue真好用，真是高效哇！组件封装在Vue中，官方建议我们多进行组件封装和抽象，这样方

weixin_39958137·2025-03-05 14:17

大模型训练内存预估计算方法

671B参数总显存≈6710亿×2字节≈1,342GB实际训练时需额外存储梯度、优化器

junjunzai123·2025-03-05 13:29

Windows 11 + Ubuntu 22.04双系统时间同步失败处理

现在要解决的问题是：安装双系统后，每次切系统时间不能自动同步的问题。原因在安装win11和Ubuntu22.04后，出现系统时间不一致而且每次切换系统后时间都需要手动重置的

Learning_By Doing·2025-03-05 10:38

词向量Word Embedding

3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这

m0_60217276·2025-03-05 09:01

Linux1-标准io

一、文件：1.必要性：保存数据（存放在外存掉电不丢失数据、便宜、访问速度慢、存储量大）一切皆文件：鼠标、键盘，显示器……硬件设备第一个字母为文件类型2.Linux文件类型：7bblock块设备文件存储设备

Amy.com·2025-03-05 08:28

词向量（Word Embedding）

然而，这种方法存在以下问题：-**维度灾难**

呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

格行随身WiFiVS华为随身WiFi，格行随身WiFi是如何击败华为登顶随身WiFi好评榜第一名的？

那么今天，我们就全方位的测评一下，看看格行随身WiFi三网切与华为天际通两款设备到底谁的综合素质更胜一筹！

shengyicanmou·2025-03-05 07:54

音视频开发——基础知识篇

例如早期拍电影用胶卷，一个演员坐在房间内的椅子上抽烟，一秒钟如果用25张胶卷，那么不同胶卷拍下来的内容有相同也有不同，不同的是演员的动作，神态；相同的是房间内的一切布局。

真的不会重复的昵称·2025-03-05 01:26

LangChain数据代理（Agents）与Function Calling解析

而这一切的核心就在于FunctionCalling——一种让模型具备轻松调用外部函数或工具的神奇技术。本篇文章将以智能助手的构建为例，深入解析数据代理的原理和实践。Fu

一个头发很多的程序员·2025-03-04 18:08

顶配版SAM：由分割一切迈向感知一切

文章目录0.前言1.论文地址1.1项目&代码1.2模型地址1.3Demo2.模型介绍2.1亮点2.2方法3.量化结果、可视化展示Reference0.前言现有的视觉分割基础模型，如SAM及其变体，集中优势在形状、边缘等初级定位感知，或依赖外部模型完成更高级的语义理解任务。然而，迈向更高效的视觉感知则需要在单个模型中实现全面的视觉理解，以助力于更广泛的应用场景，如自动驾驶、安防监控、遥感以及医学图像

猛码Memmat·2025-03-04 13:23

CDO（气象数据处理软件）批量处理命令

#批量查看nc文件信息cd/cygdrive/g/historical/historical_ua/#进入historical_ua这个文件夹foriin$(ls);docdo-fnc-showname${i};done#查看每个nc文件变量名foriin$(ls);docdo-fnc-showlevel${i};done#查看每个nc文件高度层foriin$(ls);docdo-fnc-show

lwzdzcbb·2025-03-04 05:55

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计

闲人编程·2025-03-04 01:29

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