在旅行

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

在ArkTS应用开发中，布局优化和性能提升是确保应用流畅运行的关键。
·2025-03-18 00:00

JavaScript_Day3

删除一个类元素.classList.remove('类名')//切换一个类元素.classList.toggle('类名')操作表单元素属性获取：DOM对象.属性值设置：DOM对象.属性值=新值模板字符串在没有模板字符串之前
Mswanga·2025-03-18 00:38

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

【漏洞复现】泛微OA E-Cology getdata.jsp SQL注入漏洞

阅读者应该明白，在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测试时，可能会违反某些法律法规或服务协议。同时，未经授权地访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或其他严重后果。
0x0000001·2025-03-17 23:37

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

摘要GOOSE（GooseOptimizationAlgorithm）是一种基于大雁（Goose）在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。
HR Zhou·2025-03-17 23:06

快速排序法的使用 ( 超详细图解 )

因此许多广为人知的软件公司（BAT）的笔试面试都喜欢考，甚至在一些大大小小的考试如软考、考研中也能见到它的身影。因此熟练默写快速排序法的代码并掌握其核心思想对我们来说尤为重要。
S01d13r·2025-03-17 23:05

Python在生物信息学中的应用：基因组学与蛋白质组学

摘要：本文主要介绍了Python在生物信息学中的应用，特别是在基因组学和蛋白质组学领域。文章详细讲述了各个原理，并以代码实例展示了实际应用。
PyTechShare·2025-03-17 23:34

队列在计算机系统中的应用

队列在计算机系统中有广泛的应用，主要用于管理任务和处理数据流。以下是队列的一些常见应用场景：1.任务调度操作系统：操作系统使用队列管理进程调度，如先来先服务（FCFS）调度算法。
AredRabbit·2025-03-17 23:34

锁的策略）

乐观锁：在加锁之前，预估当前出现锁冲突的概率不大，因此在进行加锁的时候就不会做太多的工作。
康kang·2025-03-17 23:03

Spring Boot项目中集成sa-token实现认证授权和OAuth 2.0第三方登录

在sa-token框架中，OAuth2.0第三方登录可以通过集成sa-token-oauth2模块来实现，并且可以结合sa-token的安全特性来增强安全性。
山高自有客行路·2025-03-17 23:33

C语言中的结构体指针

在C语言中，结构体是一种用户自定义的数据类型，可以将不同类型的变量组合在一起形成一个更复杂的数据结构。而结构体指针则是指向结构体变量地址的指针。
812503533·2025-03-17 23:02

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解_2024-07-13_20-00-57.Tex

物理系统在Lumbe
chenjj4003·2025-03-17 23:32

数据结构-稀疏矩阵-十字链表存储

当矩阵的非零元个数与位置在操作中变化较大时，就不宜用顺序存储结构来表示三元组的线性表。
辣条不爱辣·2025-03-17 23:02

【UVM基础】m_sequencer 和 p_sequencer 概念与区别（面试常问）

参考1、基本概念m_sequencer类型是uvm_sequencer_base类型，定义在uvm_sequence_item类中，注意：类型很重要。
MoorePlus·2025-03-17 23:31

C# 线程池 ThreadPool 的深入解析与应用

在多线程编程中，线程池（ThreadPool）是一种高效利用系统资源的方式。通过合理使用线程池，可以显著提高应用程序的性能和响应能力。
墨夶·2025-03-17 23:00

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

通过在搜索过程中模拟旗鱼对沙丁鱼的捕食行为，以及沙丁鱼群的逃逸与防御机制，SFO平衡了全局探索与局部开发，在处理复杂优化问题时具有良好的收敛性能。
HR Zhou·2025-03-17 23:30

C#—线程池详解

C#—线程池详解核心机制说明自动回收与重用线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是回到池中等待新任务。无需手动“重新启用”，线程池会自动调度可用线程处理新任务。
_Csharp·2025-03-17 23:00

利用github部署项目

挂载GitHubPages的方法基本步骤创建仓库：在GitHub上创建一个新的仓库。如果使用自定义域名，则仓库名应为.github.io；否则可以是任意名称。
浪裡遊·2025-03-17 23:59

C#原型模式：通过克隆对象来优化创建过程

在软件开发中，创建对象是非常常见的操作。然而，在某些情况下，构造对象的过程可能非常复杂或耗时，特别是当对象的创建涉及多个步骤或者需要初始化大量数据时。
江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

适配器模式（Adapter Pattern）详解：如何通过适配器解决接口不兼容的问题

在软件开发中，我们经常遇到不同系统或组件之间的接口不兼容的问题。如何将这些不兼容的接口进行整合，使得它们能够协同工作，成为一个常见的挑战。
江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战

一、本地知识库的安全性与连接方案在构建本地知识库时，安全性是首要考虑的因素，尤其是对于需求文档这样的敏感数据。以下是本
Python测试之道·2025-03-17 22:56

matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码？

AccelerEyes于2012年12月宣布，它将与Mathworks在GPU代码上合作，并已停止使用MATLAB的产品Jacket：http://blog.accelereyes.com/blog/2012
如果有片海·2025-03-17 22:26

上传本地项目到GitHub

一、在GitHub上创建仓库1.点击右上角头像–>点击Yourrepositories2.点击New3.创建仓库网址复制一下，在后面git上传时会用到二、打开GitBash1.cd进入项目所在路径2.输入
shi_jiaye·2025-03-17 22:26

一次Linux下 .net 调试经历

背景：Xt160Api,之前在windows下用.net调用，没有任何问题。
norsd·2025-03-17 22:54

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障（二）

在执行屏障之前，屏障必须等待所有前面的命令SyncBefore范围完成。同样，屏障必须阻止所有后续的SyncAfter范围，直到屏障完成。
程序员王马·2025-03-17 22:24

每日一题之地宫取宝

地宫的入口在左上角，出口在右下角。小明被带到地宫的入口，国王要求他只能向右或向下行走。走过某个格子时，如果那个格子中的宝贝价值比小明手中任意宝贝价值都大，小明就可以拿起它（当然，也可以不拿）。
Ace＇·2025-03-17 22:24

JavaScript松散比较与严格比较

在JavaScript中，==（双等号）和===（三等号）都用于比较两个值，但它们的比较方式有显著区别。以下是它们的详细对比：1.
hzw0510·2025-03-17 22:24

【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？

若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型
AndrewHZ·2025-03-17 22:53

[Unity] GPU动画实现（一）——介绍

定义首先什么是GPU动画，GPU动画是将动画的顶点信息记录下来，通过Shader在顶点着色器阶段重新设置顶点的位置，从而渲染出动画。因此GPU动画是典型的空间换时间的方案。
Zhidai_·2025-03-17 22:22

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

摘要小米公司通过采用DeepSeek-R1算法的迁移技术，在音频理解领域实现了重大突破。其7B模型在MMAU音频评测基准中表现出色，成功登顶排行榜。
耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

HarmonyOS实战开发：@ohos.arkui.UIContext （UIContext）

在Stage模型中，WindowStage/Window可以通过loadContent接口加载页面并创建UI的实例，并将页面内容渲染到关联的窗口中，所以UI实例和窗口是一一关联的。
蜀道衫QAQ·2025-03-17 22:50

Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解

在现代开发中，Markdown已经成为了一种广泛使用的轻量级标记语言，特别是在文档、博客和内容管理系统中，Markdown为开发者提供了快速、简洁的格式化文本方式。
江沉晚呤时·2025-03-17 21:50

鸿蒙 @ohos.animator (动画)

鸿蒙@ohos.animator(动画)在鸿蒙Next开发中，@ohos.animator模块提供了强大的动画功能，支持属性动画、帧动画等多种动画效果。
淼学派对·2025-03-17 21:20

如何在 GitHub 上修改他人的分支

在GitHub上修改他人的分支是一个常见的协作需求，但具体操作取决于你是否拥有目标仓库的直接推送权限。
vortex5·2025-03-17 21:49

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

JAVA随机生成六位验证码

使用java语言随机生成六位数的验证码在importjava.util.Random;publicclassRandomCodeGenerator{publicstaticvoidmain(String
Ning.L·2025-03-17 21:48

## centos7搭建nfs高可用共享存储

名称IP地址客户端192.168.1.1服务端服务器1192.168.1.100服务端服务器2192.168.1.200实施步骤keepalived部署在192.168.1.100和192.168.1.200
weixin_45674361·2025-03-17 21:18

前端缓存接口数据

后端设置Cache-Control在接口响应头中，服务器可以
jjjjjjjjj¢·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

Github开源库Xpopup代码阅读

Xpopup是我非常喜欢的一个Github开源库，一直在用，我在Xpopup2.x版本的时候看过一遍它的代码，现在已经更新到3.x版本了，这两天也没啥事，又重新看了一遍，Xpopup的代码还是很容易阅读的
月亮下的小草屋·2025-03-17 21:17

【GPT入门】第24课 langfuse介绍

其作用主要包括以下几个方面：提升开发效率：通过消除LLM应用构建与运维的复杂性，让开发者、运维团队及产品经理能更专注于核心开发与迭代优化，减少在监控与优化方面的
*星星之火*·2025-03-17 21:16

【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验

langchain的functioncalling初步体验1.langchain的functioncalling非常简洁2.代码3.执行结果：1.langchain的functioncalling非常简洁在方法名说明方法用途和参数作用增加
*星星之火*·2025-03-17 21:46

Pytorch Dataloader入门

torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时
gy-7·2025-03-17 21:16

【数学基础】第十三课：参数估计

参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的。而在假设检验中，则是先对总体参数值提出一个假设，然后利用样本信息去
x-jeff·2025-03-17 21:15
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