复习全书+分阶习题同步训练第20页

系统架构师备考——系统架构设计篇（软件架构）

软件架构设计与生命周期2.1生命周期2.1.1需求分析阶段2.1.2设计阶段2.1.3实现阶段2.1.4构件组装阶段2.1.5部署阶段2.1.6后开发阶段三、软件架构的重要性总结考点单项选择题（约占8～15分）

牛马程序员小邓·2025-03-17 17:47

【源码阅读】olmocr中的prompts

目录一、PDF转换为训练数据二、使用微调模型三、比较差异总结一、PDF转换为训练数据让ChatGPT-4将文档（如PDF文件）转换为结构化的“银级”训练数据（silvertrainingdata）#Thisisthepromptweuseforgettingchatgpt4otoconvertdocumentsintooursilvertrainingdatadefbuild_openai_sil

海绵波波107·2025-03-17 17:46

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁（含示例）

第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，第二类是泛指除经典逻辑之外的

搏博·2025-03-17 16:44

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分

鱼弦·2025-03-17 16:14

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。

「已注销」·2025-03-17 16:13

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

2025-01-15，由北航大学、合肥工业大学、中科院信息工程研究所和美团等机构联合创建介绍了一种名为LLaVA-ST的多模态大型语言模型。该模型配备了一个名为ST-Align的数据集，专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。然而，对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务，现有

·2025-03-17 15:12

基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建跨平台金融理财系统

基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建跨平台金融理财系统引言金融理财是现代人生活中不可或缺的一部分，尤其是在数字化时代，用户对理财工具的需求日益增长。

·2025-03-17 15:10

s1K 数据集：是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。

一、研究背景近年来，语言模型（LMs）在大规模预训练的基础上取得了显著进展，其性能提升主要依赖于训练时计算资源的增加。然而，随着模型规模的不断扩大，训练成本也急剧上升。

·2025-03-17 14:37

议题征集同步开启

历经二十余年的发展，OSPO已然成为企业数字化转型的战略枢纽、产学研协同创新的关键桥梁、公共领域开放生态建设的核心引擎。作为这一进程的重要见证者和推动者，OSPOSummit也将在2025年6月12日迎来它的第三次进化。会议信息时间：2025年6月12日地点：北京议题征集，期待你的声音现在，我们面向全球开源社区决策者、企业技术管理者、学术机构研究者及一线开发者，发起议题征集！诚邀您分享OSPO如何

·2025-03-17 14:36

ChatGPT智能聊天机器人实现

技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架

云端源想·2025-03-17 14:57

【CSS】background-position属性详解

文章目录一、background-position属性概述1.属性介绍2.属性的取值3.属性的默认值二、background-position的基本用法1.使用关键字2.使用百分比3.使用像素值4.混合使用关键字与百分比

Peter-Lu·2025-03-17 14:56

GitHub图床

通过发起issue的方式把想要保存的图片放在issue区title中可以添加便于记忆的字段，虽然大概率以后不会用到，但如果需要时可以使用爬虫爬取issue保存下来，也便于查找之前还有些照片以仓库的形式同步在这个仓库中

Thinking_calculus·2025-03-17 14:55

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

确保训练集数量相同：通过resample函数，你可以确保正训练集和负训练集的数量相同，即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num，res

kimi-222·2025-03-17 14:24

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?

努力毕业的小土博^_^·2025-03-17 14:53

【Repos系列】Bandersnatch同步原理

Bandersnatch是PyPI（PythonPackageIndex）的官方镜像工具，旨在高效同步和维护PyPI的完整本地副本。

yunqi1215·2025-03-17 13:22

Python入门到精通（三）：数据结构第一部分

python的常用数据结构类型字符型字典列表元组、集合一、序列序列：是python中的一类数据类型，比如字符串、列表序列类型的对象是可以进行循环变例的1.1序列特性索引：指的是在序列中找到指定元素的索引编号切片：指的是从序列中提取一部分内容加法：序列对象可以将多个序列合并成一个乘法：可以将序列通过乘法输出多个相同的1.2序列操作索引操作格式：序列名[索引值]#案例1：str1="hello"#定义

love9599·2025-03-17 13:51

当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南

前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。

来自于狂人·2025-03-17 13:51

Ollama 基本概念

通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业

前网易架构师-高司机·2025-03-17 13:47

HarmonyOS NEXT开发实战：短信服务

鸿蒙开发实战往期文章必看：HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结一分钟了解”纯血版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发！“非常详细的”鸿蒙Har

我很英俊小名男男·2025-03-17 12:13

HarmonyOS NEXT开发笔记：@Computed装饰器计算属性

鸿蒙开发往期必看：一分钟了解”纯血版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发！“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）

我很英俊小名男男·2025-03-17 12:12

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

SQLite？低调不是小众...

低调到我想在官网上找一个好看的用来当插图的图片都找不到，只能截一张官网首页来撑一撑，看起来十分朴素。我最早听说SQLite是刚毕业工作的时候，我们部门做微软内容管理产品的二次开发，其中有一

架构文摘JGWZ·2025-03-17 12:39

西安电子科技大学 | 近期官方视频＋文章（涵盖招生＋录取统计）

：867684593①、西电考研|833、834初+复试第一名许学长经验分享https://www.bilibili.com/video/BV1oE4m1R72a/②、25西电考研|计科院专业课139分学长经验分享

西电研梦·2025-03-17 11:34

西安电子科技大学考研833计算机专业基础综合初试备考经验

本次分别介绍数学、英语、政治、专业课、复试经历五部分。数学:数学和专业课是初试四门中最为重要的两门，决定能不能考上研基本就看这两门的复习情况!因为西电专硕学硕都是考察数学一，所以不需要考虑是否

西电研梦·2025-03-17 11:03

Python（1）Python全方位指南：定义、应用与零基础入门实战

跨领域通吃‌：从Web开发到AI训练，覆盖90%以上技术场景。‌企业级应用‌：YouTube用Python处理视频推荐，NAS

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-17 10:31

AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

大模型教程·2025-03-17 10:30

精选一百道备赛蓝桥杯——3.分巧克力

二分法#includeusingnamespacestd;intn,k;inta[100005][2];boolcheck(intmid){intnum=0;for(inti=0;i=k)returntrue

六七_Shmily·2025-03-17 10:30

基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建高性能跨平台应用

我们将通过一个实战案例——构建一个支持多端同步的笔记应用，来展示ArkTS在HarmonyNe

·2025-03-17 10:02

数据库核心技术面试题深度剖析：主从同步、二级索引与Change Buffer

·2025-03-17 10:01

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发引言在分布式系统中，数据同步是一个核心问题，尤其是在多设备协同的场景下。

·2025-03-17 10:01

栈区、堆区、静态区

一、栈区（Stack）1.栈区是什么•栈区（Stack）是计算机内存中的一部分，用于存储程序运行时的临时数据。

励志的小陈·2025-03-17 10:56

【技术实测】单一世界承载数万单位无分片同步！全球低延迟互动DEMO开放测试

核心突破分散式同步引擎`实现三大关键指标：✅无分片架构-全域实体即时同步✅毫秒级延迟-跨洲网路优化✅万级货运-秒登入不排队万人单一世界最新技术测试影片目前，我们已实现一定的技术突破，并希望收集开发者的回馈

微网兔子·2025-03-17 10:25

如何减少跨团队交付摩擦？——基于 DevOps 与敏捷的最佳实践

造成这些摩擦的核心原因包括：需求变更频繁：需求文档未同步，开发与产品理解偏差。测

·2025-03-17 10:55

windows协议不再续签，华为再无windows可用，将于四月发布鸿蒙PC

其实啊，Windows协议到期一般分两种情况：个人用户：比如用了临时激活码或者第三

国货崛起·2025-03-17 09:24

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测

@金色海岸·2025-03-17 09:54

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中，跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域（如不同的个体、光照条件、拍摄设备等）时，模型性能会显著下降。

阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1

码事漫谈·2025-03-17 09:48

DeepSeek 在代码生成方面的优势解析

文章将详细解析DeepSeek在代码生成方面的优势，包括模型架构、数据训练、优化策略、编程语言支持、推理效率等核心技术点。1.DeepSeek-Coder的模型架构优化DeepSeek-Code

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:15

linux桌面版安装输入法,Debian KDE桌面安装五笔和拼音输入法

本文分两部分，第一部分介绍ibus平台输入法的安装；第二部分是fcitx平台输入法的安装。读者可以选择安装ibus，也可以选择安装fcitx。

游志军·2025-03-17 08:41

go python 比较 devops_5 大 DevOps 工具，你用过几个？

有了DevOps，团队可以定期发布代码、自动化部署、并将持续集成/持续交付作为发布过程的一部分。虽然DevOps背后有各种各样的概念，但幸好有一些工具可以让你更容易地理解和实现。

weixin_39692271·2025-03-17 08:41

电机控制常见面试问题（十三）

文章目录一、直流电机与交流电机的基本工作原理二、永磁同步电机和异步电机区别三.PID控制器的原理及其在电机速度控制中的应用四.电机驱动电路设计的关键因素五.电机发热过高的有效原因以及处理办法六.常见电机过载保护方法及其工作原理七

小雀丝·2025-03-17 07:40

Android Dagger2 框架作用域管理模块深度剖析(五)

而作用域管理模块是Dagger2中极为关键的一部分，它能精准控制依赖对象的生命周期，确保在特定作用域内依赖对象的唯

&有梦想的咸鱼&·2025-03-17 07:09

mysql创建新表，同步数据

importosimportargparseimportglobimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttqdmimportpymysqlimporttimeimportjsonfromdatetimeimportdatetimeos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”#使用GPU0defget_connec

hitsz_syl·2025-03-17 07:37

PHP与数据库连接常见问题及解决办法

PHP与数据库连接常见问题及解决办法在现代Web开发中，PHP与数据库的连接是不可或缺的一部分。无论是构建动态网站、内容管理系统（CMS）还是电子商务平台，PHP与数据库的交互都是核心功能之一。

奥顺互联_老张·2025-03-17 07:36

Spring Boot 多级缓存实战：基于 Redis+Redisson 构建高并发解决方案

在百万级并发的电商系统中，我们曾遇到这样的性能瓶颈：本地缓存导致各节点数据不一致单纯依赖Redis造成带宽瓶颈缓存雪崩导致DB被打挂多级缓存架构通过结合本地缓存与分布式缓存的优势，实现了：热点数据纳秒级访问分

Isaac_Gao·2025-03-17 06:03

Java代码优化提升系统性能

例如，使用二分查找代替线性查找，或者使用合适的排序算法来替代简单的冒泡排序。选择合适的数据结构：数据结构的选择对系统的性能有很大影响。

种豆走天下·2025-03-17 06:32

DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？

码笔记mabiji.com分享：1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型，671B是基础大模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景

facaixxx2024·2025-03-17 06:01

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