大规模无约束最优化

初识Flink

Flink的主要应用场景，就是处理大规模的数据流。那为什么一定要用Flin
四维大脑·2025-02-11 01:03

跨账号复制功能需要多长时间完成数据迁移？

例如，对于大规模数据迁移（如PB级数据），迁移时间可能会较长。网络带宽：DataSync的传输速度受网络带宽限制。在理想情况下，DataSync的传输速度可以达到10Gb
九河云·2025-02-11 01:58

《大语言模型：原理与工程实践》书籍推荐及详细说明

随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习技术的进步，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已成为自然语言处理领域的研究热点。
大模型入门教程·2025-02-11 01:57

Yocto Project的后坐力与未来可能性分析

通过自定义属于自己的BSP层，开发者可以根据需要构建特定硬件环境下最优化的Linux分发版。Yocto目前已被应用于各大嵌入式行业，包括通信、应用端、自动化设备、智能系统等多种领域。
嵌入式Jerry·2025-02-11 00:48

Python网络爬虫实战:爬取中国散文网青年散文专栏文章

一、引言在当今数字时代,网络爬虫技术已成为获取和分析大规模在线数据的重要工具。本文将介绍一个实际的爬虫项目:爬取中国散文网青年散文专栏的所有文章。
智算菩萨·2025-02-10 23:11

掌握大数据--Hive全面指南

操作数据库1.Hive简介ApacheHive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模结构化数据
纪祥_ee1·2025-02-10 22:40

分布式数据库：深入探讨架构、挑战与未来趋势

分布式数据库以其独特的优势，如数据的高可用性、容错性和可扩展性，逐渐成为解决大规模数据处理问题的关键技术。本文将深入探讨分布式数据库的架构、面临的挑战以及未来的发展趋势。
WeeJot·2025-02-10 21:57

【Kubernetes的Linux内核参数】最佳实践

.*)5.容器专用参数二、关键参数配置与原理说明1.网络优化#容器网络转发(必需)net.ipv4.ip_forward=1▸原理:允许IPv4数据包转发,实现跨节点容器通信#提升连接跟踪表大小(解决大规模集群连接问题
星星点点洲·2025-02-10 20:56

Ada语言的数据结构

Ada语言的数据结构引言Ada语言是一种高级编程语言，由美国国防部于1970年代开发，旨在支持大规模软件的开发。它的设计目标包括安全性、可维护性和可扩展性，尤其适用于嵌入式系统和实时系统。
霍璟琅·2025-02-10 18:42

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

内蒙古蒙东某露天煤矿隆起自动化监测

该矿脉储量丰富、资源可靠、开采条件优越、市场条件良好，煤种属于老年褐煤，具有挥发分高、低硫、低磷、低灰等特点，适宜大规模进行露天矿开发，拥有广阔的市场空间。
中科岩创·2025-02-10 13:59

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

这允许高吞吐、低延迟的网络通信，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA技术有
helpme流水·2025-02-10 03:52

Access数据库大数据导出技巧

尤其是在处理大规模数据集时，如何高效且公平地分配数据到多个文件中，是一个值得探讨的问题。本文将详细介绍如何使用VBA代码从Access数据库中导出数据，并确保数据的均匀分配。
t0_54coder·2025-02-10 02:17

无人机中的哪些关键传感器

微机电体系是以半导体制作技能为根底开展起来的MEMS惯性传感器从2011年开端大规模兴起6轴、9轴的惯性传感器也逐渐替代了单个传感器。
ZITN002·2025-02-10 02:46

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2
tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

Spring WebFlux：响应式编程

在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。
春哥的魔法书·2025-02-09 21:40

NoSQL，CAP理论与BASE理论

NoSQL什么是NoSQLNoSQL=NotOnlySQL,意思:不仅仅是SQL;泛指非关系型的数据库,随着互联网Web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的社交网络服务类型的
TOYG·2025-02-09 21:10

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

面对超大规模的词表，如何有效地管理和利用这些词汇成为了研究者们关注的重点。
东方佑·2025-02-09 18:50

《从入门到精通：蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》（八）-摘花生、地宫取宝

前言在许多算法问题中，动态规划是一种非常有效的技巧，能够在处理最优化问题时提供显著的性能提升。通过将问题拆解成更小的子问题，并利用已解决的子问题来构建最终解，动态规划能够显著减少计算量。
程序猿零零漆·2025-02-09 17:13

在Jupyter Notebook中进行大数据分析：集成Apache Spark

在JupyterNotebook中进行大数据分析：集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具，结合ApacheSpark后，能够处理和分析大规模数据。
范范0825·2025-02-09 17:42

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

T5模型通过在大规模数据集上进行预训练，并使用迁移学习的方式在各种自然语言处理任务上取得了出色的性能。它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式，包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。
Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

【Apache Paimon】-- 2 -- 核心特性 （0.9.0）

类比：hudi、iceberg、delta）3.1、支持ACID事务3.2、支持Timetravel（时间旅行）3.3、支持SchemaEvolution（元数据变更）3.4、可扩展元数据：存储PB级大规模数据集和存储大量分区
oo寻梦in记·2025-02-09 16:38

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

存储优化：高效利用存储空间，尤其是大规模图像数据集。加快处理速度：减少
鱼弦·2025-02-09 16:08

MapReduce是什么？

MapReduce是一种编程模型，最初由Google提出，旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念，通常用于处理海量数据并进行并行计算。
头发那是一根不剩了·2025-02-09 16:03

pgBackRest 是专为 PostgreSQL 设计的开源备份与恢复工具，以其高性能、可靠性和灵活性著称

它支持全量备份、增量备份、并行备份/恢复和加密等特性，适用于大规模数据库和关键业务场景。
zxrhhm·2025-02-09 13:14

如何优化爬虫以提高搜索效率

一、为什么爬虫需要优化性能优化爬虫性能的主要原因包括以下几点：节省时间：减少任务完成所需的时间，尤其在处理大规模数据时尤为重要。降低成本：高效的爬虫能减少服
小爬虫程序猿·2025-02-09 11:03

深度学习的算法在人群计数（数人头）

基于深度学习的算法在人群计数（数人头）任务中表现较为出色，尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。
人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

微服务架构中的事件驱动设计：使用 Kafka 和 Apache Pulsar 实现高效的事件流管理

随着大规模分布式系统的复杂性不断增加，事件流平台如ApacheKafka和ApachePulsar在事件驱动架构
桂月二二·2025-02-09 08:08

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

这种方式适合大规模生产环境，可以优化计算图以提高效率。tf的早期版本比较复杂，但在集成Keras库之后相当容易上手。PyT
Cacciatore->·2025-02-09 06:54

详解GPU、CPU差异

而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。通俗来说：CPU是全能教授，GPU是偏科的天才。教授vs小学生你可以简单的将CPU
玩转测试开发·2025-02-09 04:35

图数据库 | 17、高可用分布式设计（上）

在设计高性能、高可用图数据库的时候，从单实例、单节点出发，一般有3种架构演进选项：主备高可用、分布式共识和大规模水平分布式。
XAI嬴图·2025-02-09 03:28

LS-SDMTSP：遗传算法（GA）求解大规模单仓库多旅行商问题（LS-SDMTSP），MATLAB代码

一、问题定义大规模单仓库多旅行商问题（Large-ScaleSingle-DepotMulti-TravelingSalesmanProblem，简称LS-SDMTSP）是组合优化领域中极具挑战性的经典问题
IT猿手·2025-02-09 01:14

Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）

摘要(Abstract)：简述了ViT（VisionTransformer）模型的设计和实验结果，展示了其在大规模图像数据集上进行训练时的优越性能。
刘若里·2025-02-08 21:15

类库与框架、在window（pycharm）搭建pyspark库，连接Linux。

类库：一堆别人写好的代码，可以直接导入使用，pandas框架：可以独立运行，软件产品，如sparkpandas用于：小规模数据集spark用于：大规模数据集pysparkpython的运行类库，内置了完全的
哈哈哈哈q·2025-02-08 18:23

在Linux上安装Elasticsearch服务器

Elasticsearch是一个功能强大的开源搜索和分析引擎，被广泛应用于各种大规模数据的搜索和分析场景。在本文中，我们将详细介绍如何在Linux操作系统上安装Elasticsearch服务器。
ZjbFullstack·2025-02-08 17:13

【MapReduce】分布式计算框架MapReduce

它的设计初衷是解决搜索引擎中大规模网页数据的并行处理问题，之后成为ApacheHadoop的核心子项目。它是一个面向批处理的分布式计算框架；在分布式环境中，MapRedu
桥路丶·2025-02-08 15:00

高匿代理IP提取：提升网络隐私的绝佳选择

随着互联网技术的发展，越来越多的人意识到高匿代理的重要性，特别是在需要进行大规模数据采集或者访问一些特定网站时，选择合适的代理IP
·2025-02-08 15:20

第十七节《OpenCascade性能优化》

由于OpenCascade的操作涉及复杂的几何计算和拓扑处理，优化可以帮助提高效率、减少计算时间、降低内存消耗，特别是在处理大规模CAD模型时。
《雨声》·2025-02-08 12:16

使用orjson库提升Python JSON处理性能

然而，随着数据量的增加和性能要求的提高，标准库在处理大规模JSON数据时可能会遇到性能瓶颈。本文
萧鼎·2025-02-08 09:15

第19章《VTK并行渲染》

在VTK中，并行渲染是一种优化计算和渲染性能的技术，尤其在处理大规模数据集时非常重要。VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及GPU加速来进行并行渲染。
《雨声》·2025-02-08 07:32

数学建模与MATLAB实现：无约束优化

无约束优化是数学建模中的一个重要问题，广泛应用于工程、经济、管理等领域。本文介绍了无约束优化的基本思想、常用算法，并重点讲解了如何使用MATLAB求解无约束优化问题。
青橘MATLAB学习·2025-02-08 06:22

Vue（1）

1.1概念：Vue是一个用于构建用户界面的渐进式框架构建用户界面：基于数据渲染出用户看到的页面渐进式：Vue相关的生态语法：**Vuejs：声明式渲染，组件系统；**客户端路由（VueRouter），大规模状态管理
3283478051Sun·2025-02-08 04:11

2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力，加速计算密集型任务，提高程序性能，支持大规模数据处理，优化资源利用，满足特定应用场景的需求，并提升用户体验。
zzlyx99·2025-02-08 02:30

项目中常用中间件有哪些？分别起什么作用？

在项目开发中，常用的中间件包括消息中间件、缓存中间件、数据库中间件等，以下是一些常见的中间件及其作用：消息中间件Kafka：一般用于处理大规模的消息数据，具有高吞吐量、低延迟的特点，适用于日志收集、消息队列等场景
静静在思考·2025-02-07 22:07

DeepSeek-V3：低成本高性能的AI代码生成器，开源大模型的又一里程碑

这款拥有6710亿参数的超大规模语言模型，以其低廉的训练成本（仅557万美元）和接近GPT-4o的性能，成为开源大模型领域的又一个里程碑，也为AI代码生成器领域带来了新的可能性。
·2025-02-07 22:52

【AI中数学-信息论-综合实例】 缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

第六章：信息论-综合实例第二节：缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中，我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术，使其更加高效，适用于实际应用。
云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能DeepSeek-MoE项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-MoE项目简介DeepSeek-MoE
杭律沛Meris·2025-02-07 15:20

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

大模型，即大规模机器学习模型，是利用海量数据和强大算力训练出来的“大参数”模型。其发展历程可谓是一部科技创新的传奇史。从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露
敏叔V587·2025-02-07 11:52

面向大规模向量数据的云原生存储解决方案：Milvus 向量数据库的经验

导读本文将分享⾯向⼤规模向量数据的云原⽣存储解决⽅案。文中将介绍Milvus向量数据库的存储、索引、查询等功能，以及向量数据库的典型应用场景和存储解决方案。接下来的分享将围绕下面五点展开：1.关于Zilliz2.向量数据库3.典型用例4.存储解决方案5.总结分享嘉宾｜徐冬Zilliz首席工程师编辑整理｜华永奎内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun01关于Zilliz在正文开始前，先来简单介绍一下Z
u013250861·2025-02-07 11:19
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