学习优化

双线性函数的紧凑超平面散列（Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions）阅读笔记

Abstract超平面散列（Hyperplanehashing）的目的是快速搜索到离超平面最近的点，并在使用支持向量机（SVM）扩大主动学习方面显示出实际效果。

Legend105CC·2025-02-01 10:49

Chromium132 编译指南 - Android 篇（一）：编译前准备

而Android作为全球范围内应用最为广泛的移动操作系统，理解并掌握Chromium在该平台上的编译和优化技术，对于开发者而言至关

守城小轩·2025-02-01 09:17

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。

自由鬼·2025-02-01 09:15

Oracle PL/SQL 编程入门：第十六章记录类型 Records

通过学习基于表和游标的记录、用户自定义记录、记录的兼容性、嵌套记录以及集合记录的定义和使用方法，你将能够编写更加灵活和高效的数据库操作代码。

caifox菜狐狸·2025-02-01 09:14

AIGC时代的Vue或React前端开发

以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析：一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。

GISer_Jinger·2025-02-01 09:42

什么是知识蒸馏技术？

一、基本原理1.模仿学习：知识蒸馏的核心思想是让学生模型模仿教师模型的行为。教师模型通常是

deepdata_cn·2025-02-01 09:41

WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker）

配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux

Lilixxs·2025-02-01 09:11

AIGC产品数字人 –【字形绘梦】之绘声

拉达曼迪斯II·2025-02-01 08:39

Nginx--日志（介绍、配置、日志轮转）

前言：本博客仅作记录学习使用，部分图片出自网络，如有侵犯您的权益，请联系删除一、Nginx日志介绍nginx有一个非常灵活的日志记录模式，每个级别的配置可以有各自独立的访问日志,所需日志模块ngx_http_log_module

m0_74825466·2025-02-01 08:09

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

FreeRTOS深入教程（任务创建的深入和任务调度机制分析）

如何通过就绪链表管理任务的执行顺序三、一个任务能够运行多久1.高优先级任务可抢占低优先级任务一直运行2.相同优先级的任务遵循时间片轮转四、FreeRTOS中任务如何释放CPU总结前言本篇文章将带大家深入学习任务的创建和分析任务调度

花落已飘·2025-02-01 08:38

并发编程 - 线程同步

今天我们继续来深入学习线程的新知识——线程同步。01、什么是线程同步线程同步是指在多线程环境下，确保多个线程在同时使用共享资源时不会发生冲突或数据不一致问题的技术，保证线程间的正确协作。

快乐非自愿·2025-02-01 08:38

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段，它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。

kcarly·2025-02-01 08:37

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

deepseek官网传送门：DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下：目录一·本篇背景：二.技术实力：突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略

羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

Spring MVC 框架：构建高效 Java Web 应用的利器

Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言在JavaWeb开发领域，SpringMVC框架是一颗耀眼的明星。

来恩1003·2025-02-01 08:35

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性，在众多人工智能模型中脱颖而出。

黑金IT·2025-02-01 08:35

AI绘画关键词（咒语）分析与热点研究

语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展，语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步，AI绘画也因此快速崛起。

集eee·2025-02-01 08:04

Ping Pong Buffer 双缓冲 C++代码学习

1、PingPongBuffer原理分析基本原理如上图所示，当设备有数据来时，先放入缓冲区1然后将缓冲区1的数据放入缓冲区2，这时缓冲区1可接收下次数据。工作区可从缓冲区2拿数据2、C++代码实现相关结构体创建typedefstruct{void*buffer[2];volatileuint8_twriteIndex;volatileuint8_treadIndex;volatileuint8_t

gregrgr·2025-02-01 07:33

【自我提升】一、Hyperledger Fabric 概念梳理

写在前面：最近因为业务需要，开始学习HyperledgerFabric了，做java全栈工程师可真难搞。现在算是啥类型的都在涉及了，现在这个技术啥都不懂，就先开个学习专栏，记录记录。

记录菌·2025-02-01 07:32

【产品经理修炼之道】-品牌如何进行数字化建设规划？

（I）整体目标身处已经迈入绝对数字化时代的中国市场，数字化为品牌建设提供了最大的“确定性”——在全面的实时数据和精准营销的支持下，通过科学的洞察、度量与优化，品牌不仅能

xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 07:58

「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer 解题记录

出处学习蓝书的时候感觉书上关于分块的题目太少了.而且都是难度较大的一些分块题目,想巩固一下分块方面的知识,就找到了hzwer大佬的分块入门知识介绍.用这篇博客记录一下.从树状数组到线段树再到分块.都是对区间信息的快速处理来达到想要的效果

GA_PK·2025-02-01 07:57

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法及python实现

判断收敛条件1.4公式描述第二部分：改进方法——柯西变异与正余弦机制2.1改进思路2.2柯西变异公式2.3正余弦公式2.4改进后的流程第三部分：基于改进麻雀搜索算法的Python实现第四部分：案例1——函数优化问题

闲人编程·2025-02-01 06:55

基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标

基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标麻雀搜索算法（SparrowSearchAlgorithm，SSA）是一种启发式优化算法，灵感来自于麻雀的群体行为。

pytorchCode·2025-02-01 06:55

GNU编译优化级别-O -O1 -O2 -O3

最近做一个算法的GPU加速，发现实际上使用gcc的-O3(最高级编译优化)选项，可以获得很高的加速比，我的程序里达到了3倍的样子，有时效果甚至比GPU加速好。因此小小学习了下GNU的编译优化。

hemmingway·2025-02-01 06:53

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这

人工智能学家·2025-02-01 06:23

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能

XianxinMao·2025-02-01 06:23

38字以上的标题：OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法：详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测：OMP及基本信道估计、MRC检测，结合索引调制IM、空间调制SM、正交

适合本科B设及研究生学习。ID:971873550

PGCUZcQeR·2025-02-01 06:23

【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识

在学习Python全栈的过程中要接触非常多的库，很多库都是直接pipinstall就搞定了！但有一些总是特立独行！

小oo呆·2025-02-01 06:51

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴：NumPy驱动数据可视化

1.25视觉风暴：NumPy驱动数据可视化目录视觉风暴：NumPy驱动数据可视化百万级点云实时渲染优化CT医学影像三维重建实战交互式数据分析看板开发地理空间数据可视化进阶WebAssembly前端渲染融合

精通代码大仙·2025-02-01 06:51

为什么在 C++ 中使用 `const std::string&` 遍历 `std::vector`？

本文将深入探讨为什么在遍历std::vector时，使用conststd::string&作为循环变量比使用值传递更优，尤其是在涉及到性能优化时。遍历容器的常见方式在C++中，常用的遍历std::

临街的小孩·2025-02-01 06:50

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。

小oo呆·2025-02-01 06:48

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

深度解读大语言模型中的Transformer架构

这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题，但依然存在梯度不稳定的情况。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

开发者必备【5款蓝牙调试工具】

调试蓝牙应用程序：查找应用程序中的错误，优化性能。分析蓝牙数据：捕获和分析蓝牙数据，了解设备的行为。2.蓝牙调试助手通常有以下功能：扫描设备：发现附近的蓝牙设备。连接设备：与目标设备建立连接

moton2017·2025-02-01 05:46

2.3、numpy 数组：广播机制、遍历数组

点击上方分类专栏、进行系统性学习（文末可扫码领取资料）1、广播机制NumPy中的广播机制（Broadcast）旨在解决不同形状数组之间的算术运算问题。

融码一生·2025-02-01 05:16

云原生网络架构

着云原生技术的不断发展和演进，实现容器间互联的云原生网络架构也在不断地进行优化和完善，从Docker本身的动态端口映射网络模型到CNCF的CNI容器网络接口，再到“ServiceMesh+CNI”层次化的

key_3_feng·2025-02-01 05:45

LLM应用架构实战：基于LangChain的企业级最佳实践

本文将基于实际项目经验，分享LLM应用开发中的架构设计、性能优化、成本控制等关键环节和解决方案。1.LLM应用的特殊性在开始具体的架构设计之前，我们需要深入理解LLM应用区别于传统应用的几个关键特性。

LLM教程·2025-02-01 05:44

什么是 Next.js 中的代码分割？如何提升性能？

代码拆分是现代Web开发中一个重要的性能优化技术，特别是在Next.js应用中。代码拆分的核心思想是将应用的代码分解成更小、更易管理的部分，并在需要时动态加载这些部分。

·2025-02-01 05:09

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-02-01 05:37

拼多多面试题——算法实习生

为了保持平台的竞争力，拼多多需要不断优化自身的算

fpga和matlab·2025-02-01 05:07

Python进阶————迭代器与生成器

迭代器与生成器前言一、迭代器二、生成器2.1创建生成器的两种方式2.1.1生成器推导式2.1.2yield关键字2.2使用生成器生成批次数据三、区别与联系3.1区别3.2联系总结前言我们之前学习遍历的时候

记得多吃点·2025-02-01 05:37

秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

python入门教程jupyter_Jupyter Notebooks的安装和使用介绍

最近又开始重新学习Python，学习中使用到了一款编辑器JupyterNotebooks，非常想安利给初学python的同学。

weixin_39953618·2025-02-01 04:34

第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook

本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。

红色石头Will·2025-02-01 04:34

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块包含二次独家创新

一、本文介绍本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中，一直是个难题，无法仅基于外观实现较好的识别，因此需要广泛的上下文信息进行辅助。

Limiiiing·2025-02-01 04:03

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

【PHP】Laravel 介绍史上最优雅的 PHP 框架

附注：文末附有Laravel的社区入口，感兴趣的小伙伴可以去社区寻找更多学习资料以下是Laravel的一些主要特点和组件：核心特点M

Ustinian_310·2025-02-01 04:02

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