区间第k大

蓝桥杯---纯职业小组（c语言）

具体地，第i个小队包含了bi名职业为ai的士兵。近日，国王计划在王宫广场举行一场盛大的士兵检阅仪式，以庆祝王国的繁荣昌盛。
写代码的熊萌新·2025-03-22 21:37

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

技术路线：伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型（如CNN、LSTM、XGBoost）进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
Hardess-god·2025-03-22 21:07

渗透测试-越权测试、sql注入

越权访问简介（BrokenAccessControl，简称BAC）：web应用程序中常见漏洞，存在范围广、危害大，被OWASP列为web应用十大安全隐患第二名。
夜晚打字声·2025-03-22 21:36

前缀和处理数组区间之和问题

1.什么是区间和问题“区间和问题”通常指的是涉及计算或处理数组或数列某个子区间（即一段连续元素）的总和的类型问题。
张同学吧·2025-03-22 21:36

K8S之POD调度

K8S-Pod调度1、Deployment/RC:全自动调度简述Deployment或RC的主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，及持续监控副本的数量并维持该值。
〰振振 ༽·2025-03-22 21:06

K8S遇到过的比较深刻的Pod问题

第一案：Pod集体自杀凌晨12点的告警总是格外刺眼。值班群里突然炸出一连串消息："支付服务全部下线！但Pod日志显示一切正常！"运维组赶到战场时，发现大量Pod像多米诺骨牌般接连消失，监控面板上却全是绿色对勾。错误排查：#查看案发时间线kubectlgetevents--sort-by='.lastTimestamp'|grep-ikilled#查看Pod详细信息kubectldescribepo
Gold Steps.·2025-03-22 21:35

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

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。
m0_57781768·2025-03-22 21:33

华为OD机试 - 输出单向链表中倒数第k个结点 - 双指针（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分）

一、题目描述输入一个单向链表，输出该链表中倒数第k个结点，链表的倒数第1个结
哪 吒·2025-03-22 21:03

学习111

GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新
麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

k8s主要控制器简述（一）ReplicaSet与Deployment

目录一、ReplicaSet关键特性示例解释支持的Operator二、Deployment1.声明式更新示例2.滚动更新示例3.回滚示例4.ReplicaSet管理示例5.自动恢复示例6.扩展和缩容示例示例一、ReplicaSetReplicaSet是Kubernetes中的一个核心控制器，用于确保指定数量的Pod副本始终处于运行状态。它的主要职责是维护一组稳定的Pod副本，确保在任何时候都有指定
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-22 20:30

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM？2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？
张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？
weixin_贾·2025-03-22 20:59

输了，腾讯golang一面凉了

今天分享我的一位大佬朋友CC，勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。
golang学习记·2025-03-22 20:59

golang面经整理（一）（k8s,docker二次开发方向，云原生方向）

笔者在2022年7月份-9月份之间面试了很多golang和k8s相关的面试，主要想从事云原生相关的开发工作，大小公司面试了很多，现将整体面试感受和一些通用的问题做一些整理记录，帮助大家在面试的时候更好的进行准备
gooooer·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。
一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

【元婴境】mysql的MVCC（详解）

上篇我们讲到mysql的事务隔离级别，其中MVCC就是控制事务隔离级别的重要组成部分，也是实现事务四大特性之一隔离性的重要手段。
jstart千语·2025-03-22 20:58

DeepSeek-R1 API评测深度解析：揭秘7大常见误区

摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务，市场涌现出大量关于API评测的内容。然而，这些评测中存在7个常见误区，如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题，影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题，帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
耶耶Norsea·2025-03-22 20:57

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。
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

在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。
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

因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它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
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP
清风AI·2025-03-22 19:51

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全在区块链世界里，透明性和不可篡改性是两大核心优势，但这也带来了一个悖论——如何在公开账本的同时保障用户隐私？
Echo_Wish·2025-03-22 18:46

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

目录1.冒泡排序（BubbleSort）2.选择排序（SelectionSort）3.插入排序（InsertionSort）4.希尔排序（ShellSort）5.快速排序（QuickSort）6.归并排序（MergeSort）7.堆排序（HeapSort）在计算机科学领域，排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介
GeminiGlory·2025-03-22 18:13

[每周一更]-(第137期)：Go + Gin 实战：Docker Compose + Apache 反向代理全流程

文章目录**1.Go代码示例（`main.go`）****2.`Dockerfile`多段构建**3.构建Docker镜像**4.`docker-compose.yml`直接拉取镜像****5.运行容器****6.测试API**7、配置域名访问**DNS解析：将域名转换为IP地址****DNS寻址示例**8.错误记录访问路径ip+端口：端口可以了，但是小程序中不支持该格式，还需要配置nginx代理
ifanatic·2025-03-22 18:12

S32K144入门笔记（二十）：eDMA的API函数解读

文章目录1.SDK中的函数2.API函数的释义1.SDK中的函数在SDK中并没有转为PDB设置专门的PAL驱动，在基本的DRIVER库中一共有32个API函数，本文将解读这些函数的功能。2.API函数的释义status_tEDMA_DRV_Init(edma_state_t*edmaState,constedma_user_config_t*userConfig,edma_chn_state_t*
上层精灵的赞美诗·2025-03-22 18:09

Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?

GeoTrust是全球第二大数字证书颁发机构(CA)，也是身份认证和信任认证领域的领导者，GeoTrust始终坚持低成本地部署SSL数字证书和实现各种身份认证。
weixin_34293246·2025-03-22 17:38

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果
Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

计算机集成电板 ppt,史上最全，PCB板和集成电路解析（干货分享）

原标题：史上最全，PCB板和集成电路解析(干货分享)目前的电路板，主要由以下组成：线路与图面(Pattern)：线路是做为原件之间导通的工具，在设计上会另外设计大铜面作为接地及电源层。
姚脑师·2025-03-22 17:32

2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能

2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总
weixin_34392906·2025-03-22 17:02

Stream 流中 flatMap 方法详解

第二步：把多个子流拍平成一个大的扁平流。简单记忆：map()是一对一，flatMap()是一对多。️
遇见伯灵说·2025-03-22 17:01

大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如，训练GPT-4模型（1.8万亿个参数）需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

通信之段开销、管理单元指针、净负荷

它位于STM-N帧的第1至第9×N列中，第1至第3行和第5行至第9行，可进一步划分为再生段开销（RSOH）和复用段开销（MSOH）。
玖Yee·2025-03-22 16:56

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以
Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。
AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

[从零开始学习JAVA] Stream流

前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。
Cools0613·2025-03-22 15:22

免费提供多样风格手机壁纸及自动更换功能的软件

不管你喜欢哪种风格和主题，无论是竖屏、横屏，还是追求高清品质的4K壁纸，在这里都能找到。各种风格应有尽有，从简约清新到华丽炫酷，从可爱萌系到酷炫科技，丰富的选择让你总能找到心仪的那一款。便
开开心心就好·2025-03-22 15:51

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
三花AI·2025-03-22 15:49

删除链表的倒数第 N 个结点

给你一个链表，删除链表的倒数第n个结点，并且返回链表的头结点。
蹉跎x·2025-03-22 15:48

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树
万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。
Geeksongs·2025-03-22 14:14

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：
百态老人·2025-03-22 14:39

JAVA刷Leecode-贪心算法-分配问题-分发饼干

包括分配问题（455，135）和区间问题（435）；练习：605，452，763，122，406。分配问题-
搬砖的水鱼·2025-03-22 13:32

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。
蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

高效利用AI处理大型编程任务

一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块（如用户认证、支付接口、数据存储），每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内（如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码
大囚长·2025-03-22 13:55

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。
大囚长·2025-03-22 12:23

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

数据流体系结构风格的类型（一）批处理风格（二）连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易（三）性能优化空间大五
youngerwang·2025-03-22 12:52

在R中读入h5ad文件，并转换为seurat对象

/(ㄒoㄒ)/~~library(Seurat)library(SeuratDisk)pbmc10kmono=paste0(path,'/pbmc10k/use_data/rna_mono.h5ad')
拜托啦！狮子·2025-03-22 12:20

红宝书第十一讲：超易懂版「ES6类与继承」零基础教程：用现实例子+图解实现

红宝书第十一讲：超易懂版「ES6类与继承」零基础教程：用现实例子+图解实现资料取自《JavaScript高级程序设计（第5版）》。
kovlistudio·2025-03-22 11:47

【广告架构day1】爱奇艺广告系统的演进之路：实践中的一些经验

爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次
软件真理与光·2025-03-22 11:46
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