大三下训练

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。
Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入
魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

平衡二叉树（AVL树）：数据结构特性与自平衡技术详解

AVL树作为一种自平衡二叉搜索树，通过严格的平衡条件和自平衡技术，确保树在动态操作下
One Key Variable·2025-03-23 02:03

3（三） Jmeter参数化-正则表达式提取器

下面说一下实战操作。因为每次地址是新添加的，所以每次的地址id都不同，在添加后将改地址进行删除，所以我们为了循环这套业务流，我
夜晚打字声·2025-03-23 01:33

负载均衡策略 -- 轮询

我们可以先来看一下，现在我们在工地上，老板呢找了三个人来搬砖。由于我们是使用的是轮询的策略，所以我们是这三个工地上的人在搬砖的时候，他们其实工作量是平均分配的。
Escape2022·2025-03-23 01:32

HBase安装

安装前设置安装Hadoop在Linux环境下之前，需要建立和使用LinuxSSH(安全Shell)。按照下面设立Linux环境提供的步骤。
lianhedaxue·2025-03-23 01:01

负载均衡策略之轮询策略

mozillazg.com/2019/02/load-balancing-strategy-algorithm-weighted-round-robin.html#hidround-robin,尊重原创前言:本文简单介绍一下轮询
Time-Traveler·2025-03-23 01:00

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

结合具体案例，深入探讨多物理场耦合对射频电路性能的影响，并依据仿真结果提出有效的优化策略，为提升射频电路在复杂工作环境下的可靠性和稳定性提供理论依据与
FindEveryone·2025-03-23 01:00

LINUX PCIe架构详解

本指南深入浅出地介绍了在Linux操作系统环境下，针对PCIExpress（PCIe）设备
吕喜曦·2025-03-23 01:30

CAD开发经验总结

作为一个拥有三年CAD二次开发经验的C++程序员，今天将积累的经验总结整理了一下，希望对二次开发人员有帮助，一个word文档，放到下载里面了，挣点积分，文档目录截个图
我的sun&shine·2025-03-23 01:27

OpenGL ES 如何渲染 16bit 图像？

然后我直接贴给他们一段在OpenGL环境下验证过的上传16bit图像数据的代码glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D,0,GL_R16UI,width,height,0,GL_RED_INTEGER
字节流动·2025-03-23 00:54

位图思想详解：用一个小小的比特征服整个世界

想象一下，用一个小小的比特位就能记录一个信息，这简直
Joseit·2025-03-23 00:54

查询数据库中第n行数据

一般情况下分页的时候是需要的关键字。Oracle中则是rownum，MSSQL中是top关键字，MySQL中是limit关键字。
weixin_44231698·2025-03-23 00:51

通俗易懂的讲解MobX

想象一下，你有一个小白板，上面写着你每天要做的事情。你每完成一件事，就在白板上打个勾。这个小白板就像是你的“状态”，而你打勾的动作就是“更新状态”。
luckucu·2025-03-23 00:20

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。
秋声studio·2025-03-23 00:19

深度剖析哈希表数据结构：原理、冲突解决与优化策略

本文深入探讨哈希表的工作原理，详细分析常见的冲突解决方法，如开放地址法、链地址法等，并进一步研究哈希表在不同场景下的优化策略，旨在帮助读者全面理解哈希表数据结构及其应用。
麻辣酸甜·2025-03-23 00:49

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练
2401_87555420·2025-03-22 23:48

ARM：ELF bin Hex axf

前言：PC平台流行的可执行文件格式(ExecutableFileFormat)，主要是Windows下的PE（PortableExecutable）和Linux的ELF(ExecutableandLinkingFormat
守正待·2025-03-22 23:48

C++基础系列【26】排序和查找算法

游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧
程序喵大人·2025-03-22 23:15

探索数据安全新境界：Apache Spark SQL Ranger Security插件深度揭秘

在这一背景下，【ApacheSparkSQLRangerSecurityPlugin】以其强大的数据访问控制能力脱颖而出，成为数据处理领域的明星级
乌昱有Melanie·2025-03-22 23:44

云原生周刊丨CIO 洞察：Kubernetes 解锁 AI 新纪元

DRANET采用Apache-2.0开源许可，鼓励社区贡献与扩展，是云原生环境下提升网络性能的创新解决方案。LazyjournalLazyjournal是一个用Go语言编写的终端用户界
KubeSphere 云原生·2025-03-22 22:43

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

初始OpenCV

首先介绍一下OpenCV
指尖下的技术·2025-03-22 22:41

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能
Hardess-god·2025-03-22 22:40

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且
·2025-03-22 22:24

分析K8S中Node状态为`NotReady`问题

在Kubernetes（k8s）集群中，Node状态为NotReady通常意味着节点上存在某些问题，下面为你分析正常情况下节点应运行的容器以及解决NotReady状态的方法。
网络飞鸥·2025-03-22 22:09

【2017-2025】Adobe Photoshop【PS】软件下载安装

托马斯在父亲的帮助下，开始了图像处理的编程尝试。他们的初始产品是一个用于Mac系统的程序，最初名为
adkjcbqvblq·2025-03-22 22:39

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1
计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

python 列表排序

对于列表的数据，在很多特殊的情况下我们需要对列表内的数据进行排列以达到我们特定的显示需求。今天，我们一起看一下python中关于列表排序的一些知识。
rainynights·2025-03-22 21:33

【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置

RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件，广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议，易于扩展，功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ，包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ？安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
m0_74825074·2025-03-22 21:03

【从零开始学习JAVA】异常体系介绍

前言：本文我们将为大家介绍一下异常的整个体系，而我们学习异常，不是为了敲代码的时候不出异常，而是为了能够熟练的处理异常，如何解决代码中的异常。
Cools0613·2025-03-22 20:30

如何使用idea 连接达梦数据库？

1：首先打开idea，点击右上角的数据库2：将达梦数据库的jar包配置一下（一般在driver/jdbc目录下）3：点击应用或者确定之后，重新点击idea右侧的数据库4：连接地址：jdbc:dm://127.0.0.1
大大怪~将军·2025-03-22 20:57

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。
小城哇哇·2025-03-22 20:26

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

创建软链接(symbolic link)

类似windows下的快捷方式。
yangtom249·2025-03-22 19:54

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Linux当中解决apt-get install E: 无法定位软件包问题

最近遇到一些问题，记录一下。也给其他人参考解决方案。
wt-cai·2025-03-22 19:23

java工程师常用开发工具

下载地址：JavaDownloads|Oracle安装配置教程：window下win10jdk8安装与环境变量的配置（超级详细）_jdk8环境变量配置-CSDN博客目前主流的JDK版本还是JAVA8查看版本命令
Monika Zhang·2025-03-22 19:23

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。
清风AI·2025-03-22 19:51

简单工厂模式：思考与解读

你是否想过，是否有一种机制可以在不暴露对象创建过程的情况下，提供统一的接口来生成对象？这就是简单工厂模式能够帮
智想天开·2025-03-22 19:48

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
豆芽819·2025-03-22 18:10

lrz 源码核心篇剖析：如何实现高效、兼容的图片压缩？

写在前面前面是讲解了lrz基础用法,从6开始讲解源码,使用过lrz的可以直接从6开始看,中间也掺杂了一下我自己开发过程中的踩坑和经验分享,欢迎讨论!
沐土Arvin·2025-03-22 17:36

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。
Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

Spring AOP相关常见问题

而SpringAOP（Aspect-OrientedProgramming，面向切面编程）提供了一种优雅的方式，让我们可以在不修改业务代码的情况下增强方法行为。1.AOP和OOP的区别是什么？
PXM的算法星球·2025-03-22 17:34

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作
耘瞳科技·2025-03-22 17:04

软件工程简答题整理

答:1.基本过程:瀑布模型规定了各项软件工程活动，包括需求分析、规格说明、设计、编码、测试和维护，并规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级而下。
~进无止境~·2025-03-22 17:03

在QT中进行控件提升操作

目录一、概述二、功能需求三、提升操作1）拖入标准控件2）自定义类3）提升控件一、概述QT中提供的标准控件能够满足我们大多数情况下的功能需求，但是在一些特殊应用场合，我们可能需要对控件的功能进行扩展，或者改写控件的功能实现
琳琳简单点·2025-03-22 17:02
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