大橙子在数据分析

【如何打包docker大镜像】

项目场景：需要将容器服务部署到离线服务器上；方案：本机的镜像进行打包，然后拷贝到服务器上部署问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：docker中镜像太大，以至于打包时电脑卡死解决方案：压缩打包dockersavemmyolo:v8|gzip>mmyolo.tar.gz拷贝到服务器上后先解压再加载#解压缩gunzipmmyolo.tar.gz#加载dockerload-immyolo.tar
青柚~·2025-03-23 15:28

H800能效架构实战解析

其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块，形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

DeepSeek多语言AI高效应用实践

本文系统性拆解其技术架构设计逻辑，聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景，分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

搜索插入位置(力扣题）

题目：给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。
风继续吹..·2025-03-23 15:55

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
芯作者·2025-03-23 14:21

维普AIGC降重方法有哪些？

在学术写作和论文创作中，重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。
hjehheje·2025-03-23 14:18

功率(电功率)的四大计算公式

以下是电功率的四大计算公式：1.功率公式（直流电）对于直流电（DC），功率(P)可以通过以下公式计算：[P=V\timesI]其中：(P)为功率（瓦特，W）(V)为电压（伏特，V）(I)为电流（安培，A
深圳市青牛科技实业有限公司 小芋圆·2025-03-23 14:47

设计模式：创建型、结构型、行为型

根据其目的，设计模式可以分为三大类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。创建型模式创建型模式主要用于创建对象，抽象了实例化的过程，使系统独立于对象的创建、组合和表示。
0319zz·2025-03-23 13:41

Python连接SQL SEVER数据库全流程

背景介绍在数据分析领域，经常需要从数据库中获取数据进行分析和处理。而SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，因此学习如何使用Python连接SQLServer数据库并获取数据是非常有用的。
m0_74823131·2025-03-23 12:09

基于springboot的在线点餐系统

通过RBAC权限控制+订单状态机+实时库存预警三大核心机制，支持日均万级订单处理，覆盖从用户选餐、支
爱编程的小哥·2025-03-23 12:07

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

Redis大key

Redis大key基本概念，影响Redis大key指在Redis中存储了大量数据的键，它会对Redis的性能和内存管理产生影响。
不7夜宵·2025-03-23 12:06

多模态大模型常见问题

1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点：Q-Former结构较为复杂，计算开销较大。MLP（LLaVA）：优点：MLP比较简单，计算
cv2016_DL·2025-03-23 12:06

Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南

一、概述网页自动化在数据抓取、UI测试和业务流程优化中发挥着重要作用。然而，传统工具如Selenium和Puppeteer要求用户具备编程技能，编写复杂的选择器和脚本维护成本高昂。
Hello.Reader·2025-03-23 12:34

华山论剑，大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义

借助DeepDiscussion程序，通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题，我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观，能力，不足。
Lifeng66666666·2025-03-23 11:32

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

【今日EDA行业分析】2025年3月21日

然而，Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
知梦EDA·2025-03-23 11:59

C语言-排序

C语言-排序冒泡排序选择排序冒泡排序两两比较，大的放后面。每比较一轮，记录交换的次数。当交换的次数为零时，则表示排序完成。
<三木>·2025-03-23 10:57

GPT-4o mini TTS：OpenAI 推出轻量级文本转语音模型！情感操控+白菜价冲击配音圈

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-23 10:56

Dify-Plus：企业级AI管理核弹！开源方案吊打SaaS，额度+密钥+鉴权系统全面集成

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-23 10:55

MyBatis——基于MyBatis注解的学生管理程序

MyBatis——基于MyBatis注解的学生管理程序Resourcedao层pojo层utils层测试层实验要求  本实验要求根据学生表在数据库中创建一个s_student表，根据班级表在数据库中创建一个
基础较差的cs菜鸟·2025-03-23 10:25

如何用 Python 实现树结构

一、树结构基础认知1.1树的四大特征层级关系：父子节点的从属关系唯一根节点：访问起点无循环：从根到叶的路径不形成环N叉分支：每个节点可有多个子节点1.2核心组件解析classTreeNode:def__
不辉放弃·2025-03-23 10:22

IDC权威认证！永洪科技入选 IDC「GBI图谱」，点亮生成式 BI 价值灯塔

IDC调研数据显示，在生成式AI的驱动下，未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。
永洪科技·2025-03-23 09:48

打造金融数据新引擎，看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台

在数字化转型的浪潮中，金融行业作为经济发展的核心引擎，正加速探索数字化、智能化的新路径。
永洪科技·2025-03-23 09:48

软件架构设计关键点：平衡高可用、性能、扩展性及成本的系统化实践

在数字化转型的浪潮中，软件系统已成为企业运营的核心支撑。
yinhezhanshen·2025-03-23 08:36

如何避免Bug跟踪系统混乱

企业通过数据分析发现，采用标准化流程后Bug处理效率可提升30%以上，这为软件质量控制提供了坚实保障。一、BUG跟踪系统的基本概念与重要性Bug跟踪系统是一种用于记录、管理和解决软件缺陷的工具和流程。
管理前沿·2025-03-23 08:35

OpenCV ML 模块使用指南

一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。
ice_junjun·2025-03-23 07:02

探索数据库管理的新纪元：SQLAdmin - 易用的 SQLAlchemy 管理界面

管理界面sqladminSQLAlchemyAdminforFastAPIandStarlette项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqladmin项目简介在数据管理和
孔祯拓Belinda·2025-03-23 07:00

Oracle证书靠谱吗？值得考吗？

Oracle认证在数据库管理领域享有极高的声誉和价值，是许多专业人士职业生涯中的重要里程碑。那么，Oracle认证是否值得投入时间和精力去考取呢？
噗老师·2025-03-23 07:58

MES管理系统破解车间管理四大难题指南

本文将从四大核心痛点切入，深度解析MES管理系统的破局之道。痛点一：计划脱离实际，排产如同“盲人摸象”传统排产模式下，计
深蓝易网·2025-03-23 07:26

基于腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek的沉浸式历史文化体验系统实践

本文将探索一条创新路径：利用腾讯云大模型知识引擎(LKE)与DeepSeek模型构建沉浸式历史文化体验系统，实现与历史人物的"对话"、历史场景的"复原"，以及文化知识的智能传播。
lijiek·2025-03-23 06:51

2025年首个！又一家智驾供应链企业成功上市，踩准感知红利风口

弘景光电作为一家专业从事光学镜头及摄像模组产品的研发、设计、生产和销售的高新技术企业，已深耕行业十多年，目前其产品应用领域主要包括智能汽车汽车及新兴消费两大领域，其中车载光学镜头产品主要应用于智能座舱和智能驾驶系统
高工智能汽车·2025-03-23 06:20

零基础上手Python数据分析 (7)：Python 面向对象编程初步

写在前面回顾一下，我们已经学习了Python的基本语法、数据类型、常用数据结构和文件操作、异常处理等。到目前为止，我们主要采用的是面向过程(ProceduralProgramming)的编程方式，即按照步骤一步一步地编写代码，解决问题。这种方式对于简单的任务已经足够，但当程序变得越来越复杂，代码量越来越大时，面向过程编程可能会显得力不从心，代码难以组织、复用和维护。代码复杂性带来的挑战：面向过程v
kakaZhui·2025-03-23 06:47

Python 数据分析实战：跨境电商行业发展解析

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1跨境电商消费者地域分布分析2.4.2跨境电商商品销售与价格关系分析2.4.3跨境电商行业未来发展预测三
萧十一郎@·2025-03-23 06:43

使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码

在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候，deepseek给出的代码是xtquant代码，也就是miniqmt代码，并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。
wtsolutions·2025-03-23 06:11

Deepseek API 调用

这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥，以硅基流动为例：前往硅基流动官方网站（https://cloud.siliconflow.cn）注册账号。
哦豁灬·2025-03-23 05:08

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching，极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令：pip3installvllm#vllm==0.2.
哦豁灬·2025-03-23 05:07

轻松帮你搞清楚Python爬虫数据可视化的流程

Python爬虫数据可视化的流程主要是通过网络爬取所需的数据，并利用相关的库将数据分析结果以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解数据背后的信息。
liuhaoran___·2025-03-23 05:06

抖音视频数据获取实战：从API调用到热门内容挖掘

•完成认证后，创建应用（如“视频数据分析工具”），获取ClientKe
爱搞技术的猫猫·2025-03-23 05:35

Python 爬虫实战：社交媒体品牌反馈数据抓取与舆情分析

本文将介绍如何使用爬虫技术爬取社交媒体上的品牌反馈数据，并通过数据分析技术，分析品牌的舆情动态。
西攻城狮北·2025-03-23 05:34

springboot 项目如何提高并发量

•复用对象：避免频繁创建大对象（如JSON解析工具），使用线程安全对象池。2.线程池配置•调整Web服务器线
LCY133·2025-03-23 04:58

docker学习整理

一、Docker核心原理：像租房装修一样理解容器1.1容器vs虚拟机：合租vs买别墅虚拟机就像买别墅：每个别墅（虚拟机）自带独立地基（操作系统）、水电系统（系统资源），启动慢（分钟级）、资源占用大（GB
24k小善·2025-03-23 04:23

MySQL海量数据深度分页优化——后端开发

使用索引优化查询索引在数据库查询中起着至关重要的作用。在处理海量数据时，为需要进行深度分页的字段创建合适的索引是提高查询性能的关键。
技术征途者·2025-03-23 04:22

分页优化之——游标分页

与传统的基于页码的分页（如page=1&size=10）不同，游标分页通过一个唯一的游标（通常是时间戳或唯一ID）来标记分页的位置，避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。
PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控

技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。
qahaj·2025-03-23 03:16

java毕业设计，网上商城系统

通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点，支持10万级商品
爱编程的小哥·2025-03-23 03:15

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。
AI天才研究院·2025-03-23 03:41

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结
一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。
Hardess-god·2025-03-23 02:10
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