单参数第6页

Python函数中的*args和**kwargs

其实这是编程人员约定的变量名字，args是arguments的缩写，表示位置参数；kwargs是keywordarguments的缩写，表示关键字参数。

俊昭喜喜里·2025-03-15 23:42

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。

lmtealily·2025-03-15 23:41

干货：Farrow设计实现详解

其核心思想是将每个滤波器抽头的系数表示为多项式函数（通常以参数uuu为变量），通过优化多项式系数实现不同延迟下的滤波特性。

jz_ddk·2025-03-15 23:41

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。

热爱电气·2025-03-15 23:07

PECL（Positive Emitter-Coupled Logic）电平详解

电平范围：差分摆幅：约800mV（峰峰值），单端摆幅±400mV。共模电压：VCC-1.3V（如5

美好的事情总会发生·2025-03-15 22:05

向量存储与检索器

文章目录向量存储如何创建和查询向量存储相似性搜索按向量进行相似性搜索异步操作检索器如何使用向量存储作为检索器从向量存储创建检索器最大边际相关性检索传递搜索参数相似性得分阈值检索指定前k案例案例1案例2langchain

小码农0912·2025-03-15 22:05

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

AI算法结合历史订单数据、供应链状态等参数，自主生成最优生产计划，实现生产效率与灵活性的双重提升。

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

密码学概述及其发展简史【一】

如何确保数据的正确来源，如何保证通信实体的真实性完整性:如何确保数据在传输过程中没有被删改不可否认性:如何确保用户行为的不可否认性密码算法密码算法的基本概念和术语包括：明文(M)、密文©、密钥(k秘密参数

smilejiasmile·2025-03-15 22:32

从人工智能窥见网络安全的重要性

于是乎，经过无数科学家数十年来的努力，计算机“长大了”，它的功能不再单

He_Donglin·2025-03-15 22:59

C语言第八章数组

一维数组2.1一维数组的定义2.2一维数组初始化2.3一维数组赋值2.4一维数组引用3二维数组3.1二维数组的定义3.2二维数组初始化4向函数传递数组4.1一维数组传递4.2二维数组传递4.3将数组名作为参数传递时

丸丸丸子w·2025-03-15 21:58

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

Heartsuit·2025-03-15 21:27

[YOLO专题-22]：YOLO V5 - ultralytics代码解析-超参数详解

（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122372614目录前言：第1章超参数配置文件的基本信息

文火冰糖的硅基工坊·2025-03-15 21:24

【漏洞复现】泛微OA E-Office /iweboffice/officeserver.php 多个参数存在任意文件读取漏洞

免责声明：本文旨在提供有关特定漏洞的信息，以帮助用户了解潜在风险。发布此信息旨在促进网络安全意识和技术进步，并非出于恶意。读者应理解，利用本文提到的漏洞或进行相关测试可能违反法律或服务协议。未经授权访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或严重后果。作者对读者基于本文内容的行为不承担责任。读者在使用信息时必须遵守适用法律法规和服务协议，独自承担所有风险和责任。如有侵权，请联系删除。漏洞描述泛微OA

0x0000001·2025-03-15 20:52

DeepSeek多语言智能创作引擎解析

内容概要在人工智能技术加速演进的背景下，DeepSeek系列产品通过混合专家架构（MoE）与670亿参数的协同设计，构建了多模态智能创作引擎的核心竞争力。

智能计算研究中心·2025-03-15 20:22

大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG）

它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

C# 技术使用笔记：泛型的使用方法

1.泛型基础1.1泛型的定义与作用泛型是C#语言中一个非常强大且常用的特性，它允许在编写代码时使用类型参数来创建类、方法或接口，而不需要在编写代码时指定具体的类型。

caifox菜狐狸·2025-03-15 20:19

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。

赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

educoder实训——流程控制【4】

range参数必须为整数，如果省略step参数，则默认为1。如果省略start参数，则默认为0。如果step为零，则会引发ValueError。

lzl2040·2025-03-15 19:15

浏览器中输入 URL 到显示主页的完整过程

以下是详细步骤：URL解析输入处理：浏览器解析URL格式（协议、域名、路径、参数等），若未指定协议（如直接输入example.com），默认补全为http://或https://。

27xixi·2025-03-15 19:45

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

FastAPI安全防护指南：构建坚不可摧的参数处理体系

扫描二维码关注或者微信搜一搜：编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用，开启你的下一个伟大创意第一章：输入验证体系1.1类型安全革命frompydanticimportBaseModel,PaymentCardNumberfrompydantic.typesimportSecretStrclassUserRequest(BaseModel):username:str=Field(mi

qcidyu·2025-03-15 19:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目

选项：如果super()没有被编码，则编译器将生成对零参数超类构造函数的调用。this()和super()可以在同一构造函数中使用。

843294669·2025-03-15 18:37

如何在飞牛云NAS快速使用Docker打造稳定安全的本地网站并对外可见

文章目录前言1.Docker下载源设置2.Docker下载WordPress3.Docker部署Mysql数据库4.WordPress参数设置5.飞牛云安装Cpolar工具6.固定Cpolar公网地址7

gkfkfhk·2025-03-15 18:36

Django的视图（View）是处理Web请求并返回响应的核心组件，其作用类似于MVC模式中的控制器。以下是关于Django视图及相关功能的详细介绍：

大霸王龙·2025-03-15 18:35

ARM SVC指令

传递参数：SVC指令后的立即数可作为参数传递给异常处理程序，帮助识别具体的系统调用。语法SVC#是一个24位的立即

小米人er·2025-03-15 18:33

JavaEE基础八之EL与JSTL相关知识(过时不谈)

因为其他也是差不多param/paramValues方便输出请求参数pageScope/requestScopre/sessionScope/applicationScope输出各范围的属性header

ZHWVICDI·2025-03-15 17:29

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。

大模型老炮·2025-03-15 17:28

scaled_dot_product_attention实现逻辑

torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(query,key,value,attn_mask=None,dropout_p=0.0,is_causal=False,scale=None,enable_gqa=False)->Tensor:参数

凤梧长宜放眼量·2025-03-15 17:27

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

【SpringMVC】常用注解：@RequestParam

1.作用如果控制器标注的方法的参数名称与前端传递过来的参数名称不一致，使得SpringMVC无法自动启动，那么我们可以使用该注解实现前后端参数的绑定。

字节源流·2025-03-15 17:23

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

凯立德C-CAR端口修改器：自定义导航系统通信端口

它简化了根据不同车辆配置或个人需求调整端口参数的过程，用户只需拖放NaviConfig.dll文件到指定位置即可完成修改。这对于需要在不同车辆间切换导航设备或解决设备不兼容问题的用户特别有用。

朱佳顺·2025-03-15 16:22

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六

编程星辰海·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。

湫怿·2025-03-15 16:19

Android Jetpack

特点加速开发组件可以单

qq_39892855·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。

yuanpan·2025-03-15 15:45

TiDB删除大量数据需要注意什么

以下是关键注意事项和优化建议：---1.避免大事务-问题：直接执行`DELETEFROMtable`会导致超大事务，可能触发TiDB事务限制（默认单事务限制为`txn-total-size-limit=

大0马浓·2025-03-15 15:10

vue-router路由传参的两种方式（params 和 query ）

一、vue-router路由传参问题1、概念：A、vue路由传参的使用场景一般应用在父路由跳转到子路由时，携带参数跳转。

喵喵酱仔__·2025-03-15 15:10

在Vue自定义事件中，父组件如何接收子组件传递的多个参数

本文将详细介绍如何在Vue中通过自定义事件实现父组件接收子组件传递的多个参数，并提供详细的代码示例和流程图。

北辰alk·2025-03-15 15:39

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

语言类开源大模型1.Llama系列开发者：Meta发布时间：2024年7月参数量：8B、70B、405B特点：Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

C++深入浅出（六）—— 模板初阶

文章目录1.泛型编程2.函数模板概念格式原理实例化隐式实例化显示实例化模板参数的匹配原则原则一原则二原则三3.类模板格式类模板的实例化1.泛型编程还记得在C语言中，如何实现交换两个对象的函数嘛？

Albert Edison·2025-03-15 15:37

C语言可变参数/不定参函数

一：不定参宏函数#defineLOG(fmt,...)printf("[%s,%d]"fmt,__FILE__,__LINE__,##__VA_ARGS__);//##是允许你不用%s，我注释的那句就是没有##的写法intmain(){printf("[%s,%d]:%s,%d\n",__FILE__,__LINE__,"加油",666);//LOG("%s","你好");LOG("你好");re

无职转生真好看·2025-03-15 15:07

机器学习_重要知识点整理

最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

ASP3605同步降压调节器——商业航天电源的高抗辐射选择

面向航天场景的核心功能设计1.抗辐射与可靠性保障单粒子效应防护：SEU与SEL指标满足低地球轨道（LEO）辐射环境要求，确保长期任务稳定性。支持级联：支持12相级联。2.极端环境适

国科安芯·2025-03-15 15:04

git checkout 切换分支和版本回退

1.2带参数git

禾仔仔·2025-03-15 14:58

JVM 参数汇总

-Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M-Xms3550m：设置JVM初使内存为3550m-Xmn2g：设置年轻代大小为2G，年轻代包括Eden区，Survivor0区和Suvivor1区-Xss128k：设置每个线程的堆栈大小-XX:SurvivorRatio用于设置Eden和其中一个Survivor的比值-XX:MaxTenuringThreshold=0：设置垃圾最大年龄-XX

明成天下·2025-03-15 13:55

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为

无水先生·2025-03-15 13:54

草根版外卖避雷计划「数据库寄生 2.0」优化方案

#外卖避雷计划#】[特殊字符][特殊字符]-CSDN博客（含三端流程图+预算穿透表+风险应对）一、策划目标（草根版核心）实现单城外卖后厨监督轻量化：✅创作端：骑手/打假人扫码接单，视频自动同步（省90%

cainiaojunshi·2025-03-15 13:24

SEORoal·2025-03-15 13:53

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