大三上学期训练第30页

VIM使用小技巧

并且，在Linux上很多的操

ka__ka__·2025-03-15 22:32

linux中dhcp如何配置两个子网,linux – 配置DHCP服务器以在同一VLAN上为多个子网提供服务...

我有一个由多个子网组成的VLAN,我想使用DHCP集中IP地址指定.DHCP服务器(100.100.25.88)是子网100.100.25.64/27上的Debian计算机.我想为子网100.100.68.0

Retsuki Uchu·2025-03-15 21:57

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

，勉强满足基本的查询，能在秒级给出数据；但是一方面当前MySQL数据表索引的大小甚至超过了数据大小，这样下去肯定不行；另一方面来自于前端感知设备的数据量还在持续增加，当面对用户多维度的统计需求，在实现上、

Heartsuit·2025-03-15 21:27

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

它本质上是一个多维数组（通

白.夜·2025-03-15 21:25

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

软件测试流程有哪些？第三方软件检测机构测试方案推荐

实际上，理清楚软件测试流程对提高后期软件测试工作效率有很大好处。所以，卓码软件测评小编对软件测试流程进行简单梳理，供大家参考。

第三方软件测评·2025-03-15 20:19

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩

赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

Ubuntu Docker 安装

文章目录使用aptinstalldocker.io安装使用aptinstalldocker-ce安装常见问题参考文章在Ubuntu系统上，安装Docker的常见方式有两种，使用aptinstalldocker-ce

weixin_44585288·2025-03-15 20:47

大语言模型的潜力是否被高估

以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。

dev.null·2025-03-15 19:12

TCP 采用三次握手建立连接的原因

两次握手无法满足这些需求，而四次握手虽然理论上可行，但会引入冗余和效率问题。

27xixi·2025-03-15 19:11

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起在大数据时代，我们每天都在生成海量的数据——从社交媒体上的点赞到物联网设备上传的传感器数据，数据无处不在。

Echo_Wish·2025-03-15 19:40

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

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

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

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(4)-多表查询

37.多表查询-多表关系介绍多表关系概述项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种

小杜不吃糖·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

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.修改WordPress配置文件8.公网域名访问WordPress前言本文主要介绍如何在飞牛云NAS上利用

gkfkfhk·2025-03-15 18:36

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

如何应对 IT 项目中的需求变更？

在此基础上，项目经理需要做出适时的决策，灵活调整计划，并保持对变更带来影响的预判能力。本文将深入探讨如何有效管理和应对IT项

·2025-03-15 18:07

13、JavaEE核心技术 - Servlet与JSP

它是一个Java类，运行在Web服务器上，负责接收和响应HTTP请求。

跟着汪老师学编程·2025-03-15 18:32

在 MacOS 上安装 Flutter：M1、M2 和 M3 芯片指南

简介Flutter是一个强大的跨平台开发框架，但在搭载M1、M2或M3芯片的Mac上设置它可能比您想象的要复杂得多。

知识大胖·2025-03-15 17:30

QT编程之图像数据操作（QImage、QPixmap、QBitmap、QPicture）

其中：QPixmap专门为图像在屏幕上的显示做了优化。

byxdaz·2025-03-15 17:59

Flutter项目升级Xcode 16.2之后编译问题

发现Flutter项目在iOS设备上运行不起来了。

Cao_Shixin攻城狮·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！

大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。

大模型老炮·2025-03-15 17:28

嵌入式面试真题——上半部与下半部

软中断可以在多个CPU上并行运行，包括同一种类型的软中断，所以需要处理好同步问题，比如使用自旋锁。不过，软中断的代码必须是可以重入的，这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。

70000cc·2025-03-15 17:57

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

C++基础调用堆异常

目录跨平台（C++23环境下）windows下可以极大地帮助解决在开发人员系统上无法重现的客户问题，并且调用了一个通用函数，您不知道它的调用者，因为它们很多。

路奇怪·2025-03-15 17:55

门控循环单元（GRU）

GRU通过减少门控机制的数量，提高了计算效率，同时在很多任务上性能与LSTM相近。GRU由两个主要的门组成：重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。

six.学长·2025-03-15 17:54

llm数据存储基础设施

原生数据库，可提供对密集向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现

galileo2016·2025-03-15 17:24

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA提供了一系列API和工具，使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解：1.CUDA与GPU：GPU：是一种专门用于

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

L1-5 别再来这么多猫娘了！

言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A

云格～·2025-03-15 16:22

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

html字段最大长度限制,html input 限制输入的长度并提示的方法

html中input标签的value值的长度理论上应该是2^32(数据来源于资料，没有测试过)，但为了防止一些input的输入数据过长来做一些限制，该如何实现呢？

朱佳顺·2025-03-15 16:21

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

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？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、实践步骤一、表单输入控制二、动态

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

如何用爬虫根据关键词获取商品列表：一份简单易懂的代码示例

一、准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备以下工具和库：Python环境：确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py

API小爬虫·2025-03-15 16:19

Android Jetpack介绍

使用这些组件，可帮助开发者遵循最佳实践，摆脱编写样板代码的工作并简化复杂任务，使开发者将精力集中放在所需的代码上。Jetpack包含与平台API解除捆绑的androidx.*软件包库。这意味着，它可以

Gary.Mi·2025-03-15 16:48

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。

（initial）·2025-03-15 16:17

静态顺序表

顺序表和链表(之后的文章会详解)实际上都是线性表，是因为他们的逻辑存储关系都是线性的，只是因为在计算机内存中存储的方式(物理存储结构)不同。

有梦想的电信狗·2025-03-15 15:15

机器学习中的梯度下降是什么意思？

具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函

yuanpan·2025-03-15 15:45

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

【原创】Linux上普通用户安装、运行nmap功能扫描指定IP地址上的端口

由于是普通用户，因此权限受限，基本上不用考虑常规途径安装了。加上服务器操作系统可能比较老，如果使用源码编译的话，可能会有一大堆编译错误，且由于权限问题，无法解决。

赵庆明老师·2025-03-15 15:41

AI Agent席卷B端：解锁部门效率新玩法，挑战企业软件的智能革命

从最近Dify在GitHub上突破8万Star、进入开源领域Top100，到OpenManus几天内收获2万Star的惊人表现，开源AI项目的爆发式增长表明，在AI时代，优质的开源项目正以空前的速度吸引关注

Hello kele·2025-03-15 15:39

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），

软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习-----决策树

概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（6）- 上

永无止境：网站的伸缩性架构伸缩性定义与实现目标网站的伸缩性指通过增减服务器数量灵活调整服务能力，而无需改变软硬件设计。核心目标是实现线性扩容，即新增服务器数量与系统处理能力成正比。两种基本伸缩设计手段（1）物理分离功能实现伸缩纵向分层：将系统按功能分层（如应用层、数据层），分离到不同服务器集群。例如：将数据库服务与应用程序服务器分离。横向分业务：将不同业务模块（如用户系统、支付系统）部署到独立的服

诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:35

算法训练-拓扑排序2

洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl'\n'/*===\\================//\\===================//\\============//\\==========//=========\\=

往往歌咏理想·2025-03-15 14:33

代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列

题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从

失序空间·2025-03-15 14:33

《解锁华为黑科技：MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》

从设计理念上看，MindS

程序猿阿伟·2025-03-15 14:33

音视频入门基础：RTP专题（18）——FFmpeg源码中，获取RTP的音频信息的实现（上）

由于本文篇幅较长，分为上、下两篇。

崔杰城·2025-03-15 14:32

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