参数学习第43页

如何在 Dockerfile 中使用 if-else 条件表达式？

在本文中，我们将探讨如何在Dockerfiles中有效地使用条件逻辑，特别是使用外部参数。A

·2025-03-11 11:21

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的实时多人协作白板应用开发

通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的实时通信特性，结

·2025-03-11 11:51

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的特性，结合ArkTS的强大功能，实现复杂的图

·2025-03-11 11:49

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的序列分类模型，简单学习记录

一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification,BertTokenizer#设置具体包含config.json的目录，只支持绝对路径model_dir=r"models\bert-base-chinese"#model_dir=r

努力努力再努力呐·2025-03-11 11:16

Python Flask 在网页应用程序中处理错误和异常

PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常在我们所有的代码示例中，我们没有注意如何处理用户在浏览器中输入错误的URL或向我们的应用程序发送错误的参数集的情况

dowhileprogramming·2025-03-11 11:46

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？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

改变仿真游戏规则，Altair的AI与HPC技术创新仿真之路

原文转自：技术邻CAE学习作者：技术邻CEO虞伦有幸在今年的Altair技术大会作为行业媒体记者，采访了Altair的首席产品和战略官RaviKunju先生以下简称（Ravi），和Ravi的对话让我更全面地了解了

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:15

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应

WangYan2022·2025-03-11 11:45

HSPF模型的原理与组成；前处理、后处理与参数率定；水质与泥沙模块等

HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件，在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。由于种种原因，HSPF模型在国内的影响力不如SWAT；但是，HSPF模型也有其自身的优势，比如：1.它有很高集成度的前后处理软件，减轻建模的负担；2.它可以自主调节水文响应单元的大小，模型有更好的灵活性；3.它可以输出最小为小时的结果，比SWAT更方便；4.它可以与EFDC等水动力模型相耦合等。HSPF（H

WangYan2022·2025-03-11 11:15

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

R语言学习实例：使用R进行数据可视化R语言是一种功能强大且广泛使用的统计分析和数据可视化工具。在本实例中，我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表，包括散点图、柱状图和折线图。

PixelCoder·2025-03-11 11:15

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

从零开始学习黑客技术，看这一篇就够了

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包黑客，对于很多人来说，是一个神秘的代名词，加之影视作品夸张的艺术表现，使得黑客这个本来只专注于技术的群体，散发出亦正亦邪的神秘色彩。

网络安全-旭师兄·2025-03-11 10:13

七个合法学习黑客技术的平台，让你从萌新成为大佬

1、HackThisSite提供在线IRC聊天和论坛，让用户交流更加方便。网站涵盖多种主题，包括密码破解、网络侦察、漏洞利用、社会工程学等。非常适用于个人提高网络安全技能2、HackaDay涵盖多个领域，包括黑客技术、科技、工程和DIY等内容，站内提供大量有趣的文章、视频、教程和新闻，帮助用户掌握黑客技术和DIY精神。3、OffensiveSecurity一个专门提供网络安全培训和认证的公司，课程

黑客白帽子黑爷·2025-03-11 10:13

QT之QComboBox详细介绍

此篇文章来源于自己在使用QComboBox类的时候相对其重写而总结的其成员函数知识点，本人能力有限，欢迎大家评论区评论，共同学习一、QComboBox介绍QComboBox是QtGUI库中的一个核心组件

小小怪同学の·2025-03-11 10:13

基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤

该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。

冷琴1996·2025-03-11 10:11

C#零基础入门篇（13.List＜T＞的基本特性）

**`List`的基本特性**-**泛型集合**：`List`是一个泛型类，使用类型参数`T`来指定存储的元素类型。这

think__deeply·2025-03-11 10:40

# MAC系统多版本jdk安装

下的安装路径为/Library/Java/JavaVirtualMachines/；/usr/libexec/java_home是macOS下提供的工具，类似一个简单的java版本管理工具，可使用-h参数查看使用帮助

成知节·2025-03-11 10:10

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

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

程之编·2025-03-11 09:39

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

新手小白学习编程就像搭积木——需要从基础开始，逐步构建知识体系。以下是为你量身定制的Python学习路径，帮你告别杂乱，高效入门！一、学习前的关键认知明确目标：想用Python做什么？

程之编·2025-03-11 09:39

基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约系统源码+课程设计+代码说明

该系统旨在帮助大学生学习并掌握Java编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Java的口腔预约管理系统项目，大学生可以在实践中学习和提升自己的能力，为以后的职业发展打下坚实基础。

西门吹雪1998·2025-03-11 09:07

机器学习之KMeans算法

KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法

Mr终游·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

新的一年，新的感受和成长

其实我在大学刚开始的时候因为体验过社会的毒打，所以发誓一定要好好学习，而我也的确好好学习了，在学校2年时间里，大部分时间都是在图书馆里面看书，主要为啥天天在图书馆很大原因是本专业的课程自己不是非常喜欢（

是小天才哦·2025-03-11 09:36

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

方法：可以是全参数微调，也可以采用参数高效微调（如LoRA、Adapter、PrefixTuning等），后者只调整部分参数而保持原有权重

AI Echoes·2025-03-11 09:06

第五周作业——第十章动手试一试

10-1Python学习笔记学习笔记：在文本编辑器中新建一个文件，写几句话来总结一下你至此学到的Python知识，其中每一行都以“InPythonyoucan”打头。

hongsqi·2025-03-11 09:06

大模型GPT辅助学习解释代码-HttpSession 监听器

本文主题大模型解释代码。最近在接触旧项目代码是往往没有注释，或者是注释和代码对应不上，这样对于了解业务逻辑，以及后期的改造开发造成了很大的困扰。尽然大模型这么强大，我们尝试下用大模型来解释代码。以下是大模型对项目代码中的HttpSession监听器的代码解释，很高效的方式，可以借鉴。代码解析这段代码定义了WebHttpSessionListener类，它是一个HttpSession监听器，用于监听

ahauedu·2025-03-11 09:05

整理一下arcGis desktop版本软件，从入门到精通需要学习的知识点

整理一下arcGisdesktop版本软件，从入门到精通需要学习的知识点以下是一份关于ArcGISDesktop从入门到精通的学习知识点整理：一、软件初认识与基础操作软件初认识：了解ArcGISDesktop

AnalogElectronic·2025-03-11 09:04

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

20个简单的python代码练习

下面整理了20个简单的python代码练习，供大家学习交流使用，轻易上手，复制下来就能用！！！废话不多说，直奔主题1.输入一个不超过5位的正整数，输出其逆数。例如输入12345，输出应为54321。

qq_恰同学少年·2025-03-11 09:33

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（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

Java线程池选型指南：高并发场景下的最优配置策略

一、线程池核心参数大白话解析五大核心参数就像餐厅运营团队：核心线程数（corePoolSize）：常驻员工（正式工），闲时也不裁员最大线程数（maximumPoolSize）：最大用工数（正式工+临时工

程序猿小白菜·2025-03-11 09:32

Spring Cloud之远程调用OpenFeign参数传递

目录OpenFeign参数传递传递单个参数传递多个参数传递对象传递JSONOpenFeign参数传递传递单个参数服务提供方product-service@RequestMapping("/product

新绿MEHO·2025-03-11 09:31

鸿蒙（HarmonyOS NEXT）开发实战：Distributed Service Kit（分布式管理服务开发）

“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！（从零基础入门到精通）“一杯冰美式的时间”了解鸿蒙HarmonyOSNext应用开发路径！

我很英俊小名男男·2025-03-11 09:01

【LAMMPS学习】四、运行 LAMMPS(1)基础知识

4.运行LAMMPS本部分解释了在安装可执行文件或下载源代码并构建可执行文件后如何运行LAMMPS。命令文档页面描述了输入脚本的结构以及它们可以包含的命令。4.1.运行LAMMPS的基础知识LAMMPS从命令行运行，通过-in命令行标志或从标准输入从文件读取命令。建议使用“-inin.file”变体（参见下面的注释）。LAMMPS可执行文件的名称为lmp或lmp_，其中是编译LAMMPS时使用的机

北行黄金橘·2025-03-11 08:58

【LAMMPS学习】二、LAMMPS安装(1)Linux安装

2.LAMMPS安装您可以将LAMMPS下载为可执行文件或源代码。在下载LAMMPS源代码时，还必须构建LAMMPS。但是对于在构建中包含或排除哪些特性，您有更大的灵活性。当您下载并安装预编译的LAMMPS可执行文件时，您只能安装可用的LAMMPS版本以及这些构建中包含的特性。如果您计划修改或扩展LAMMPS，那么您必须从源代码构建LAMMPS。[请注意]如果您对预编译的LAMMPS可执行文件有疑

北行黄金橘·2025-03-11 08:28

Python 变量起名全攻略：新手避坑与大神指南

学习AI科雷learning2025年03月10日22:19江苏一、引言：变量起名的“玄学”难题在Python编程的世界里，变量命名看似简单，实则暗藏玄机，常常让新手们踩坑不断。

科雷learning·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

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

Spring Cloud Alibaba微服务架构实战教程—17分布式缓存下Redis设计

笔者力求读者能得到更大程度的系统学习，会从为什么使用缓存来给大家进行学习。问问大家，当系统的执行速度慢怎么办？对于更新速度不是很快的站点，可以采用静态化来避免过多的数据查询。

江湖一点雨·2025-03-11 08:24

PAT乙级真题（2014·冬）

这才是重点(┬┬﹏┬┬)，让我多瞧了20分钟1034、有理数四则运算-（解析）-该死的，longlong，坏我青春(┬┬﹏┬┬)1035、插入与归并-（解析）-插入排序与归并排序方法继续学习喽::传送门

ん贤·2025-03-11 08:54

C++：入门详解（关于C与C++基本差别）

的第一个程序二.命名空间（namespace）1.命名空间的定义与使用：（1）命名空间里可以定义变量，函数，结构体等多种类型（2）命名空间调用（：：）与展开（3）命名空间的嵌套（4）具体使用场景三.缺省参数

梅茜Mercy·2025-03-11 08:23

C语言--正弦、余弦函数

constdoublepi=acos(-1.0);intn;scanf("%d",&n);printf("%lf%lf",sin(n/180.0*pi),cos(n/180.0*pi));}sin()函数和cos()函数的参数是弧度原型

坚持学习每一天·2025-03-11 07:22

Java函数式接口四部曲之Consumer

它表示一个接受单个输入参数并且不返回任何结果的操作。Consumer通常用于需要对输入参数执行某些操作但不产生返回值的场景。

sundawei2016·2025-03-11 07:51

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

OpenBayes 教程上新 | 性能比肩满血版 DeepSeek-R1，QwQ-32B 一键部署教程上线

在多个关键基准测试上，其以32B的参数量，超越了OpenAI-o1-mini，比肩671B参数的满血版DeepSeek-R1。

·2025-03-11 07:43

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1