大模型实战营笔记第5页

代码训练营 day34|LeetCode 134，LeetCode 135，LeetCode 860，LeetCode 406

一年车企软件开发经验代码能力：有待提高常用语言：C++系列文章目录第34天：第七章回溯算法part03`文章目录前言系列文章目录第34天：第七章回溯算法part03一、今日任务二、详细布置134.加油站提示：样例1：思路实战

西几·2025-03-26 11:03

代码随想录算法训练营Day29 | Leetcode 134 加油站 Leetcode 135 分发糖果 Leetcode 860 柠檬水找零 Leetcode 406 根据身高重建队列

Leetcode134加油站题目链接：134.加油站-力扣（LeetCode）代码随想录题解：代码随想录(programmercarl.com)思路：局部最优：当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。全局最优：找到可以跑一圈的起始位置。代码：classSolution{public:intcanCompleteCircuit(vector

SPlutos·2025-03-26 11:02

leetcode day30 同构字符串

day30笔记1.题目描述2.代码构思（debug）1.题目描述2.代码构思（debug）classSolution:defisIsomorphic(self,s:str,t:str)->bool:s2t

RickyGuo00·2025-03-26 10:29

leetcode day30 去除重复字母

day30笔记1.题目描述2.代码构思（debug）1.题目描述2.代码构思（debug）classSolution:defremoveDuplicateLetters(self,s:str)->str

RickyGuo00·2025-03-26 10:29

阿里巴巴蔡崇信：未来AI发展应专注两点

蔡崇信对当前的人工智能竞赛提出了看法，他认为，领先的AI模型不断变化，新模型迅速超越旧模型，是一场持续的竞赛。

Datawhale·2025-03-26 10:59

2025年入职/转行网络安全，该如何规划？_网络安全职业规划

网络安全前景对于网络安全的发展与就业前景，想必无需我多言，作为当下应届生收入较高的专业之一，网络安全同样也在转行领域中占据热门位置，主要具备以下几点转行优势：行业人才缺口大，至2027年我国网安人才缺口将达

徐老师教网络安全·2025-03-26 10:57

Java & SQL 连接（初级）

课程将两个应用结合起来，展现了Java代码的跨平台性，展现了Java语言的封装性、继承性、多态性的三大特性。

KuunNNn·2025-03-26 10:27

Lambda 和 Stream 从 0 到 1，从基础到实战

在Java8引入Lambda表达式和StreamAPI后，成为了Java编程中不可或缺的功能之一，它们大大提升了代码的可读性、简洁性和可维护性。尤其是在处理集合数据时，Lambda表达式和StreamAPI使得代码更加简洁且具有更好的表达力。本篇文章将带你从零开始，了解Lambda和Stream的基本概念、使用方法以及常见应用场景。一、Lambda表达式1.什么是Lambda表达式？Lambda表

小钊.·2025-03-26 10:27

C++ 面试

确保所传输的数据一定会到达目的地，但时间却不能保证；而UDP不确保数据会按照原来的顺序到达，但具有实时性；TCP的使用场景是不怎么在意传输速度，但在意数据的准确性；而UDP的使用场景则是对实时性要求较高；TCP的首部开销大，

壹～·2025-03-26 10:56

Redis 大key删除方式

在前面的文章Redis删除大key时为什么会阻塞中，有说到，不应该直接调用del命令删除key，容易造成请求被阻塞，那应该如何来处理呢？这次从代码编写的角度来举例说明下。

csjane1079·2025-03-26 10:55

本地部署Dify 添加Ollama模型DeepSeek

2、添加Ollama模型服务商在设置-》模型服务上里添加Ollama模型服务商，也叫插件。

tinghe17·2025-03-26 10:25

【大模型知识点】检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）简要介绍

RAG介绍1.RAG是什么？2.RAG的应用3.为什么需要RAGforLLM？4.RAG的一般流程5.检索优化6.重排序1.RAG是什么？Retrieval-Augmented-Generation：检索-增强-生成一句话总结：通过引入外部数据库或知识库中的信息来增强LLM生成内容2.RAG的应用问答系统：RAG从外部知识库中检索相关信息，生成更加准确可靠的答案。如医疗、法律领域的专业问答系统智能

自信的小螺丝钉·2025-03-26 10:24

docker-compose实战手册

docker-composedocker-compose简介Docker-Compose项目是Docker官方的开源项目，负责实现对Docker容器集群的快速编排Docker-Compose项目由Python编写，调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持DockerAPI，就可以在其上利用Compose来进行编排管理Docker-Compose用来实现Docke

定格我的天空·2025-03-26 10:23

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu

今天又是学习·2025-03-26 10:23

ChatGPT、DeepSeek、Grok：AI 语言模型的技术演进与未来趋势

1.引言人工智能（AI）技术的快速发展，使得大语言模型（LLM）成为众多行业的重要工具。ChatGPT、DeepSeek和Grok作为当今主流的AI语言模型，各自承载着不同的技术愿景和应用方向。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

AI 大模型的技术架构与应用解析

1.引言人工智能（AI）大模型正在重塑全球科技生态，以ChatGPT、DeepSeek、Grok为代表的AI语言模型在自然语言处理（NLP）、智能对话、内容生成等领域展现了卓越的能力。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

深度学习中常见的权重参数初始化方法

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

技术迭代、流量困境与营销突破：基于开源AI大模型与S2B2C模式的创新路径研究

本文基于"开源AI大模型""AI智能名片""S2B2C商城""小程序源码"等创新工具，探讨营销范式转型的路径。

说私域·2025-03-26 09:20

降本！降本！安稳的降本！多元数据库一体化承载平台zData X 新版本即将发布

然而，不少企业在数据管理方面却面临着严峻挑战——数据库种类繁多、承载环境性能不足、运行不稳定、运维管理难度大、资源分配浪费等问题，都使得企业需要投入更多的金钱、人力与时间成本。

云和恩墨·2025-03-26 09:20

【icc2实战技巧】轻松玩转read_verilog命令：数字后端设计的得力助手

在数字后端物理设计的世界里，每一个命令都像是工具箱中的一把工具，而read_verilog命令无疑是其中最基础、最常用的一把。今天，就让我们一起深入探索这个命令的奥秘，看看它如何在我们的设计流程中发挥着关键作用。read_verilog命令的“身份”与“职责”在物理实现阶段，read_verilog就像是那个负责把门级（结构化）Verilog网表带入战场的“搬运工”。它可不是用来处理RTL设计的，

数字后端物理设计知识库·2025-03-26 09:50

DeepSeek-V3-0324：6850亿参数开源大模型，代码能力与开源协议双提升！

在人工智能领域，模型的迭代更新不断推动着技术的边界。

脑洞消息铺·2025-03-26 09:49

第三十五篇缓慢变化维（SCD）全类型解析与应用实战指南

目录一、SCD基础概念SCD三大核心特征二、6种标准SCD类型详解1.Type0（保留原始值）2.Type1（覆盖旧值）3.Type2（新增记录）4.Type3（新增字段）5.Type4（历史表分离）6

随缘而动，随遇而安·2025-03-26 09:19

Django新手入门

定义URL2.获取URL参数3.获取GET/POST参数4.响应对象5.响应HTML6.重定向7.配置静态文件8.class重写视图9.错误请求模板1.模板标签2.模板继承3.添加公共4.过滤器ORM模型

超级无敌大好人·2025-03-26 09:17

漏洞检测革命！安几天鉴携DeepSeek黑科技，让漏洞挖掘效率飙升300%！

在2025年春节期间，安几大模型漏洞挖掘系统——安几天鉴，通过创新的技术架构和强大的模型能力，成功地在漏洞检测领域取得了令人瞩目的成果。

安几网安·2025-03-26 08:15

STL性能优化方法

STL（StandardTemplateLibrary）性能优化实战，涉及数据结构选择、内存管理、算法优化等多个方面。

Hardess-god·2025-03-26 08:14

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

Java多线程及线程变量学习：从熟悉到实战（下）

引言：多线程在Web开发中的核心价值在Web开发中，高并发场景下的性能优化已成为系统设计的核心挑战。Java多线程技术通过线程池、并发工具类等机制，为Web应用提供了强大的异步处理能力和资源管理手段。本文将深入探讨线程池参数优化策略与线程变量存储的最佳实践。读者专属福利：500G+java从入门到精通全套视频课程，加关注提供免费答疑推荐关联阅读：Java多线程学习：从入门到熟悉（上）一、线程池参数

rider189·2025-03-26 08:43

【量化实战】深入解析miniqmt程序化下单与撤单的异步操作

【量化实战】深入解析miniqmt程序化下单与撤单的异步操作在量化交易领域，程序化下单与撤单是实现自动化交易策略的关键环节。

量化投资技术·2025-03-26 08:41

依肤婗：以科研实力引领问题性肌肤护理新标准

近日，专注于问题性肌肤护理的高端品牌依肤婗（YIFUNI）发布了包括清肌靓颜组合，凝润舒颜套，赋颜精华液，焕颜精华液，丝素蛋白养护啫喱在内的五大核心产品系列，再次以其科研实力彰显了品牌在专业护肤领域的领先地位

唐天下文化·2025-03-26 08:11

AI赋能：科技写作的革新之路

例如，GPT-4等先进的AI模型可以根据用户的

Blossom.118·2025-03-26 08:11

深度洞察大模型的进化与未来：从基础原理到多元应用

大模型作为人工智能领域的核心技术，近年来取得了突破性进展，深刻影响着众多行业的发展格局。

CodeJourney.·2025-03-26 08:40

解密Java内存模型：从happens-before原则到实战可见性问题

《解密Java内存模型：从happens-before原则到实战可见性问题》一、为什么需要Java内存模型？

猿享天开·2025-03-26 08:38

Spring Boot 3.2性能优化：响应速度提升50%方案

本文深入解析SpringBoot3.2性能优化全链路方案，涵盖启动优化、运行时加速、数据库访问提速等六大核心模块。

知识产权13937636601·2025-03-26 08:37

全球首款30寸以上电子纸显示屏出自广州

2025年3月25日，广州奥翼电子科技股份有限公司在广州发布全球首款30寸以上视频电子纸显示屏，这一突破性成果标志着大尺寸彩色电子纸从静态显示迈入动态显示，为显示技术领域带来了一场意义深远的变革。

佳晓晓·2025-03-26 08:36

Java并发编程从入门到实战：同步、异步、多线程核心原理全解析

《Java并发编程从入门到实战：同步、异步、多线程核心原理全解析》一、多线程基础认知（从单核到多核的进化）1.1什么是线程？线程是程序执行的最小单元，一个进程可以包含多个线程。

猿享天开·2025-03-26 07:06

【数据库相关MySql、Redis、MongoDB】

一、三种数据库的对比MongoDB、MySQL和Redis是三种不同类型的数据库系统，它们在数据模型、存储方式、性能特点、适用场景等方面存在显著区别。

WIN赢·2025-03-26 07:04

Python机器学习：基础、算法与实战

1:《Python机器学习：基础算法与实战》内容简介本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。

大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

AI人工智能原理与Python实战：Python机器学习库介绍

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和机器学习（MachineLearning,ML）是当今最热门的技术领域之一。随着数据量的增加，以及计算能力的提升，人工智能技术的发展得到了巨大的推动。机器学习是人工智能的一个子领域，它旨在让计算机自动学习和理解数据，从而进行决策和预测。Python是一种高级编程语言，拥有简单易学的语法和强大的库支持。因此，Python成为

AI天才研究院·2025-03-26 07:02

Apache HttpClient总览

4.0版进行了大量的重构，引入了新的连接管理模型（基于HttpCore），支持了HTTP/1.1的持久连接、连接池以及更灵活的配置选项。•HttpClient

诗人不写诗·2025-03-26 07:01

Buildroot学习笔记

一、什么是BuildrootBuildroot是一个工具，它使用交叉编译，可以简化和自动化为嵌入式系统构建一个完整Linux系统的过程。Buildroot能够为您的目标对象生成交叉编译工具链、根文件系统、Linux内核镜像和bootloader引导加载程序。Buildroot可以独立应用于这些选项的任意组合（例如，您可以使用现有的交叉编译工具链，通过Buildroot来单独构建根文件系统）。Bui

憨猪在度假·2025-03-26 06:58

AI巨头正面交锋：Grok 3图片编辑功能横空出世，与谷歌Gemini争夺图像生成主导权

纽约，2025年3月23——全球人工智能竞赛正在加速升级，xAI推出多模态模型Grok3，集成图片编辑能力，直接挑战谷歌的Gemini模型。

Sinokap·2025-03-26 06:27

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

朝颜的计算机网络学习笔记【Chapter 3.数据链路层】

课程来源：「湖科大」计算机网络微课堂视频传送门Chapter3.数据链路层3.1数据链路层概述基本概念链路（Link）：就是从一个结点到相邻结点的一段物理线路，而中间没有任何其他的交换结点。数据链路（DataLink）：是指把实现通信协议的硬件和软件加到链路上，就构成了数据链路。数据链路层以帧为单位传输和处理数据。数据链路层的几个重要问题举例1：对于点对点信道的数据链路层而言封装成帧应用层协议数据

朝颜75Hz·2025-03-26 06:25

YOLO11改进-注意力-引入自调制特征聚合模块SMFA

本篇文章将介绍一个新的改进机制——SMFA（自调制特征聚合模块），并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。随着深度学习在计算机视觉中的不断进展，目标检测任务也在快速发展。

一勺汤·2025-03-26 06:54

深度学习目标检测中的创新：从 PKINet 看高效模型的设计

深度学习目标检测中的创新：从PKINet看高效模型的设计在深度学习领域，目标检测一直是研究的热点和难点。为了在精度和效率之间取得平衡，研究者们不断探索新的网络结构和算法。

RockLiu@805·2025-03-26 06:23

ref和this.$refs

2024.5.31日笔记ref加在普通元素上，用this.$refs.ref值获取到的是dom元素。 this.

青灯古佛初照·2025-03-26 06:53

Android进程保活和拉活方案总结

决定终止哪个进程，系统根据进程的优先级（oom_adj），根据内存的紧张程度，先把优先级低（oom_adj值大）的进程kill，以保证其它进程有足够的内存使用。

奋斗者Eas·2025-03-26 06:23

UnderPressure 部署笔记

AI算法网奇·2025-03-26 06:52

变量与数据类型：JavaScript 编程的基石

JavaScript的数据类型概览JavaScript拥有丰富的数据类型，大

算法探索者·2025-03-26 06:20

Python 爬虫实战：跨境物流效率分析与物流信息抓取

一、引言在全球化背景下，跨境物流的效率对于电商企业、进出口贸易商以及消费者都至关重要。通过分析跨境物流效率，企业可以优化供应链管理，消费者可以更好地预测商品到货时间。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术抓取物流信息，进而分析跨境物流效率，涵盖从目标网站分析到数据可视化展示的完整流程。二、目标网站分析选择一个包含跨境物流信息的网站作为数据源是关键。以某国际物流信息平台为例，该网站提供了丰富的物

西攻城狮北·2025-03-26 05:19

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