复杂选择器第13页

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低

新说一二·2025-03-17 00:43

双指针算法

它常用于数组、链表等线性结构的问题，能显著优化时间和空间复杂度。以下是其核心应用场景及使用方法：核心应用场景有序数组的两数之和左右指针从两端向中间移动，根据当前和调整指针位置。

六七_Shmily·2025-03-17 00:10

何时选择Linux而不是RTOS

然而，随着嵌入式系统功能的复杂化和应用领域的扩展，尤其是在消费类电子和商用领域，RTOS的局限性逐渐显现，嵌入式Linux系统逐渐成为一种更合适的解决方案。

硬核科技·2025-03-17 00:07

深入解析 Spring MVC：构建高效 Web 应用的架构与实践

一、SpringMVC：现代Web开发的基石在当今快速发展的互联网时代，Web应用的开发需求日益复杂，开发团队面临着既要快速交付又要保证代码质量的双重挑战。

软件职业规划·2025-03-16 23:34

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，

a小胡哦·2025-03-16 23:02

MVC框架详解

中的视图（View）3.3、Qt中的控制器（Controller）四、MVC架构的优缺点1、MVC的优点(1).分离关注点：(2).促进模块化：(3).代码重用：2、MVC的缺点(1).学习曲线(2).代码复杂性

大王算法·2025-03-16 22:25

小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理

尽管大语言模型（LLM）如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳，但其高昂的算力成本、庞大的参数量（通常超过千亿）和依赖云端的特性，使得实际落地面临诸多瓶颈。

硅基打工人·2025-03-16 22:52

如何选择测试管理工具

随着项目复杂度

·2025-03-16 21:41

数据分析：数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析是一个复杂的工程，需要用到多个数据库、数据表、数据文件等数据集成资源。不同的数据集成环境（如分布式系统、异构数据库）会影响数据分析的效率和效果。

AI天才研究院·2025-03-16 21:16

计算机二级c语言选择题1

c语言源程序后缀：.c计算机能执行的程序：可执行程序c语言主要借助定义函数实现模块化结构化算法可以解决任何复杂的问题高级语言都有与之对应的编译程序或解释程序用任何一种计算机高级语言都可以把算法转换为程序计算机不可以直接执行由任意高级语言编写的程序

xu_hhh_·2025-03-16 20:41

Python 爬虫体验心得：使用 requests 与 Spider 开启数据探索之旅

其中，requests库为我们处理HTTP请求提供了便捷的方式，而Scrapy框架中的Spider则可以帮助我们构建复杂的爬虫逻辑。本文将带领大家逐步学习如何使用reque

爱搬砖的程序猿.·2025-03-16 19:36

使用Spring Boot Admin监控和管理微服务

1.引言随着微服务架构的流行，系统的复杂性和服务数量不断增加，监控和管理这些微服务变得尤为重要。SpringBootAdmin作为一款

微赚淘客系统开发者@聚娃科技·2025-03-16 19:05

前端高级CSS用法

前端高级CSS用法在前端开发中，CSS（层叠样式表）不仅是用来控制网页的外观和布局，更是实现复杂交互和动态效果的关键技术之一。随着前端技术的不断发展，CSS的用法也日益丰富和高级。

二川bro·2025-03-16 19:00

Axure RP从入门到精通（五十七）灵魂提问 - 写PRD需求文档是使用Word文档还是Axure？

一：使用Word文档写需求文档的优劣势1.1优势方便存档，方便交接和传播（传递）；方便习惯使用Word文档的技术人员；方便发邮件做报告；还对于一些有较复杂流程，需要用到各种图示的产品

风流少年·2025-03-16 18:29

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

代码质量的基石：Python 单元测试实战 (unittest vs pytest)

如同建筑物的地基，稳固的代码质量能够支撑起复杂而庞大的系统，反之则可能导致系统崩溃、维护困难，甚至安全漏洞。单元测试，作为保障代码质量的第一道防线，扮演着至关重要的角色。

清水白石008·2025-03-16 18:25

代码编辑器 v2.0 3月22日上线！

我们优化了代码的智能提示系统，能够更精准、快速地预测您需要的代码片段，极大提升编写效率；全新的代码结构分析功能，可直观展示代码的层级关系，让复杂的代码逻辑

浔川社团官方联合会·2025-03-16 17:52

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

使用 PEP 420 命名空间包构建统一目录风格及可选功能支持

背景在Python项目开发中，随着代码包数量和复杂度的增加，为了更好地管理多个代码包的命名空间及其依赖，推荐使用PEP420提供的命名空间包功能。

·2025-03-16 17:03

从LangChain到LangGraph：轻松迁移指南

引言在人工智能应用的开发过程中，从一个框架迁移到另一个框架可能是一个复杂的过程。

tt_jishu·2025-03-16 16:44

大语言模型微调和大语言模型应用区别

研究表明，微调适合需要领域专精的任务，而应用更适合通用任务，效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈

AI Echoes·2025-03-16 15:34

一篇文章介绍清楚什么是Web自动化智能体？

无论是数据抓取、表单填写，还是复杂的业务流程自动化，Web自动化智能体都能轻松应对。那么，这些智能体是如何工作的？它们的核心元素有哪些？今天，我们就来一探究竟！

霍格沃兹测试开发学社·2025-03-16 15:01

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，

zzlyx99·2025-03-16 15:01

【28】单片机编程核心技巧：Switch驱动的定时中断LED闪烁

Switch语句通过控制核心步骤变量（run_step），将复杂

智木芯语·2025-03-16 15:00

Teorex Inpaint神奇的图片去水印工具

精心拍摄的风景照里总有多余的电线杆，好不容易找到的素材图却被水印遮挡，珍藏的老照片布满划痕和污渍……想要处理这些问题，但面对复杂的修图软件无从下手。

KJ-拾荒者·2025-03-16 14:56

SSE vs WebSocket，谁更适合实时文本传输？

技术对比特性SSEWebSocket连接方式单向（服务器→客户端）双向（客户端↔服务器）适用场景消息推送、实时更新双向交互、多用户协作兼容性兼容HTTP/2，支持大部分浏览器需要WebSocket支持复杂度简单易用需要管理连接状态选择建议仅需服务器推送

A__tao·2025-03-16 13:20

使用yolov8+flask实现精美登录界面+图片视频摄像头检测系统

这个是使用flask实现好看登录界面和友好的检测界面实现yolov8推理和展示，代码仅仅有2个html文件和一个python文件，真正做到了用最简洁的代码实现复杂功能。

FL1623863129·2025-03-16 13:49

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

使用Spring Boot和Elastic Stack构建实时日志分析系统

随着现代应用程序的复杂性增加，实时日志分析成为确保系统稳定性和性能的重要手段。

微赚淘客系统开发者@聚娃科技·2025-03-16 13:17

财务管理核心知识深度剖析

财务指标计算：企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法：企业成本管控的核心策略三、财务分析方法：解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中，第二章财务管理核心知识是重中之重，它涵盖了从基础指标计算到复杂分析方法

阿贾克斯的黎明·2025-03-16 13:46

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

智能化开发新时代：DeepSeek加持下的编程革命

从复杂的算法设计到繁琐的调试过程，每一个环节都需要耗费大量的时间和精力。而随着人工智能技术的迅猛发展，一种全新的编程方式正在悄然改变这

MoonbeamOwl67·2025-03-16 11:37

TRAE与Cursor最佳实践指南（截至2025年3月）

一、核心能力适配策略TRAE的Builder模式开发流程需求拆解：将复杂需求分解为可执行子任务（如先搭建项目框架，再分模块实现功能），通过多轮对话逐步生成代码。

xinxiyinhe·2025-03-16 11:05

Autoleaders控制组——51单片机学习笔记（2）

51单片机学习（2）1.模块化编程1.1模块化编程的意义在学习单片机的途中，随着我们的知识不断扩展，我们能写出的代码也越来越复杂，越来越长了，有时我们自己写出的很长的代码，出现了错误，需要调试，但奈何自己的代码实在是太长了

Autoleaders控制组邓翔·2025-03-16 11:31

性能2-Docker 可能会减慢你的代码并扭曲基准测试结果

然而，实际情况要复杂一些。有时，在Docker中运行代码实际上会减慢你的代码并扭曲性能测量结果。例如，在mac

李星星BruceL·2025-03-16 10:57

【华为OD机考真题】- 小明能到达的最大坐标值(C&D卷)（Java）

本题集提供最优题解思路，解题步骤，代码解析，复杂度分析及最优题解源码等，支持多语言题解，助你轻松拿捏OD机考，一举上岸！安利大家关注&&收藏&&订阅！题库正在疯狂收录中，up！up！up！！

bug菌¹·2025-03-16 09:23

KNN算法性能优化技巧与实战案例

KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻（KNN）在分类和回归任务中表现稳健，但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。

可问可问春风·2025-03-16 09:22

力扣：2.两数相加（O（n）复杂度）

2.两数相加-力扣（LeetCode）2.两数相加-给你两个非空的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的，并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字0之外，这两个数都不会以0开头。示例1：[https://assets.leetcode-cn.com/aliyun-lc-upload/uploads/2021/01/

码农小王·2025-03-16 08:14

AGI的学习与适应能力

的学习与适应能力”1.背景介绍1.1人工通用智能(AGI)的定义人工通用智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是指能够像人类一样具有广泛的理解和学习能力、可以完成多种复杂任务的人工智能系统

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 08:14

UI自动化测试之CSS Selector 定位秘籍：解锁 WEB UI 自动化测试的高效之道

它基于CSS选择器语法，能够快速、精准地定位目标元素，尤其适用于复杂的DOM结构。本文将深入解析CSSSelector的工作原理、使用技巧以及需要注意的事项，帮助你在自动化测试中更高效地运用这一工具。

做测试的小薄·2025-03-16 07:41

OOM系列之一：java.lang.OutOfMemoryError: Java堆空间问题详解

为了让事情变得更复杂，Java内存被分成两个不同的区域。

马小瑄·2025-03-16 07:39

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。

odoo中国·2025-03-16 07:07

Hive SQL 精进系列： JSON_TUPLE 快速提取多键值

目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 06:34

半导体可靠性测试解析：HTOL、LTOL与Burn-In

引言在半导体器件复杂度与可靠性要求同步提升的今天，高温工作寿命测试（HTOL）、低温寿命测试（LTOL）和老化筛选测试（Burn-In）构成了芯片可靠性验证的三大支柱。

赛卡·2025-03-16 06:28

设计空间探索：乘法器设计的面积、延时、功耗优化

赛卡·2025-03-16 05:28

黑板架构风格

一、定义黑板架构（BlackboardArchitecture）是一种用于解决复杂问题的系统架构模式，其中多个独立的组件（通常称为知识源）共同工作，通过共享一个共同的“黑板”（通常是一个全局的共享数据结构

BGM不迷路·2025-03-16 05:55

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

然而，传统自动化测试仍然面临诸多挑战，例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限，以及难以覆盖复杂业务逻辑。

测试者家园·2025-03-16 05:55

【云原生】动态资源分配（DRA）深度洞察报告

结果就是难以满足复杂场景下对特定硬件的精细化需求。为解

碣石潇湘无限路·2025-03-16 04:49

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