学习版

Linux学习(十五)(故障排除(ICMP,Ping,Traceroute,网络统计,数据包分析))

故障排除是任何Linux用户或管理员的基本技能。这涉及识别和解决Linux系统中的问题。这些问题的范围包括常见的系统错误、硬件或软件问题、网络连接问题以及系统资源的管理。Linux中的故障排除过程通常涉及使用命令行工具、检查系统和应用程序日志文件、了解系统进程，有时还涉及深入研究Linux内核。有效故障排除的关键是了解Linux的工作原理并熟悉常见的命令行工具。此外，能够解释错误消息、使用Linu
solomonzw·2025-03-12 13:18

MySQL8官方YUM仓库使用指南

为了方便在各种Linux发行版中安装MySQL8，MySQL官方提供了YUM仓库。本指南将介绍如何使用MySQL8官方YUM仓库来安装和管理MySQL。
·2025-03-12 13:00

Next.js 开发者必看：最受欢迎的 UI 组件库

一个爱好JavaScript、Go、Rust的全栈开发者；致力于终生学习和技术分享。本文首发在我的微信公众号【长林啊】，欢迎大家关注、分享、点赞！
·2025-03-12 13:29

HTTPS保证传输安全的关键点

HTTPS（超文本传输安全协议）作为HTTP协议的安全升级版，为网络数据的交换提供了强大的安全保障。
·2025-03-12 13:28

我是学生，想要参与 OpenCloudOS，该怎么做？

在这里，你可以深入学习Linux知识，获得导师专业指导！在这里，你可以积累开源项目经历，成为闪耀的开源Star！在这里，你可以结识1000+操作系统大牛！
·2025-03-12 13:26

C++ 指针详解

学习C++的指针既简单又有趣。通过指针，可以简化一些C++编程任务的执行，还有一些任务，如动态内存分配，没有指针是无法执行的。所以，想要成为一名优秀的C++程序员，学习指针是很有必要的。
阳光向日葵向阳·2025-03-12 13:16

《Operating System Concepts》阅读笔记：p258-p271

《OperatingSystemConcepts》学习第26天，p258-p271总结，总计14页。
·2025-03-12 12:55

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。
AndrewHZ·2025-03-12 12:43

（Python版）

引言提到OpenCV，大家首先想到的可能是图像处理、目标检测，但你是否想过——用OpenCV实现一个带进度条、倍速播放、暂停功能的视频播放器？本文将通过一个实战项目，带你深入掌握OpenCV的视频处理能力，并解锁以下功能：基础播放/暂停动态倍速调节（0.5x~4x）交互式进度条实时时间戳显示文末提供完整代码，可直接运行！一、环境准备安装OpenCVpipinstallopencv-python#P
程序员Linc·2025-03-12 12:41

算法学习系列（四十五）：DFS之剪枝与优化

目录引言DFS之剪枝与优化一、小猫爬山二、木棒三、数独四、总结引言关于这个DFSDFSDFS的剪枝和优化确实难度是非常的大，从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度，而且难度不亚于DPDPDP，而且这个DFSDFSDFS也是花费了我三天的时间才基本把这几道例题给搞懂了，并且这种题就是没有固定的模型和套路，每个题都不一样，只有你多做题，这样在考场上才能想到这道题好像跟之前做过的题有点相似
lijiachang030718·2025-03-12 12:10

AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。
一键难忘·2025-03-12 12:09

算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解

在算法学习中，广度优先搜索（BFS）适用于解决最短路径问题、状态转换问题等。深度优先搜索（DFS）适合路径搜索等问题。
修己xj·2025-03-12 11:39

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

蒸馏：主要思想是，通过大模型指导小模型学习。剪枝：网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调。
聊北辰同学·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出
玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

机器学习背后的数学芝士

在当今快速发展的科技领域，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正在深刻地改变我们的生活和工作方式。本文将了解一下机器学习背后的关键数学芝士。
小技工丨·2025-03-12 11:36

MySQL 8.4 版本(LTS) 发布，一睹为快

MySQL8.x版
m0_74823683·2025-03-12 11:33

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

预训练模型通常在大规模的通用数据上进行训练，学习到广泛的知识和语言模式，但这些知识往往缺乏针对性。例如，在自然语言处理中，预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。
软件职业规划·2025-03-12 11:33

从0到1入门Docker（二）Windows 系统的虚拟化

接上篇说了Docker的用途，这篇详细说说Windows系统的虚拟化从0到1入门Docker（一）Docker的用途_buhytbji的博客-CSDN博客学习Docker推荐大家可以看动力哥的视频，课程适合零基础
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

从0到1入门Docker（六）Docker引擎的安装

Docker引擎分类上篇文章内容是Docker引擎，今天这篇文章来说一下Docker引擎的安装从0到1入门Docker（五）Docker引擎_buhytbji的博客-CSDN博客学习Docker推荐大家可以看动力哥的视频
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

从0到1入门Docker（七）配置国内加速器

配置国内加速器上篇文章内容是Docker引擎的安装，今天这篇文章来说一下配置国内加速器从0到1入门Docker（六）Docker引擎的安装_buhytbji的博客-CSDN博客学习Docker推荐大家可以看动力哥的视频
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

手撕B树

引入已经学习了二叉查找树，下面开始讨论m叉查找树对于m叉查找树的查找效率的提升，需要：除了根结点外，任何结点至少有[m/2]个分叉，即至少含有[m/2]-1个关键字对于任何一个结点，其所有子树的高度都要相同一
666HZ666·2025-03-12 10:29

AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建

文章目录一、引言二、知识库构建过程1.数据收集1.1数据来源1.2示例代码2.预处理2.1数据清洗2.2示例代码2.3数据格式转换2.4示例代码3.分块3.1分块的目的3.2分块策略3.3示例代码4.向量化4.1向量化的目的4.2示例代码4.3向量数据库4.4示例代码三、总结一、引言在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）系统中，知识库的构建是至关重要的
俞兆鹏·2025-03-12 10:28

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

25年2月来自上海AI实验室、浙大、香港中文大学、北大、商汤科技、清华和中科院香港科学创新研究院的论文“DiffusionTransformerPolicy:ScalingDiffusionTransformerforGeneralistVision-Language-ActionLearning”。最近，在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型，已展示出利用少量域内数据泛化到
三谷秋水·2025-03-12 10:27

IDM试用期到了？ 别慌！ 这个工具让您无限免费使用！

附：读者须知IDM试用重置工具非作者原创，仅供学习测试使用！<
xiaoqiangclub·2025-03-12 10:26

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介
yyc_audio·2025-03-12 10:26

渗透测试环境搭建，包含常用命令（Android&IOS）

网络环境没有特别要求操作系统环境Mac+Xcode操作环境Linux或Unix环境Android软件环境android开发环境AndroidSDKJDKEclipse网络分析工具burpsuite免费版charleswireshark
程序员的世界你不懂·2025-03-12 10:56

FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: ‘UIAutomationCore.dll‘解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-03-12 10:25

Python训练的机器学习模型【保存】 和【加载】的方法？

一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型，需要耗费大量的人力和资源。因此，将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。
福葫芦·2025-03-12 09:22

网上发现的一个 《Flash&flex大全》

官方在线帮助（没标英文的都是中文）用于AdobeFlashPlatform的ActionScript3.0参考更多参考使用这样的链接下载离线版：http://help.adobe.com/en_US/FlashPlatform
merryken·2025-03-12 09:51

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

智能辅助效率提升对比手动编写重复代码一键生成模板代码代码量减少70%↑调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短60%↓文档维护耗时费力自动生成更新文档文档编写效率提升5倍↑性能优化依赖经验数据驱动的优化建议系统吞吐量提高30%↑新框架学习曲线陡峭实时生成最佳实践示例上手速度加快
添砖Java中·2025-03-12 09:50

Flash&flex大全

官方在线帮助（没标英文的都是中文）用于AdobeFlashPlatform的ActionScript3.0参考更多参考使用这样的链接下载离线版：http://help.adobe.com/en_US/FlashPlatform
gebizhihu·2025-03-12 09:19

用5个实例学习python正则表达式基本用法_跟我一起学Python20

用5个实例学习python正则表达式基本用法_跟我一起学Python20为什么学习正则表达式？
灏瀚星空·2025-03-12 09:48

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。
赵大仁·2025-03-12 09:48

梯度提升决策树（GBDT）

GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器
binggorun·2025-03-12 09:18

【漫话机器学习系列】129.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PCA）：降维与特征提取的强大工具1.什么是主成分分析（PCA）？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常见的数据降维技术，主要用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留数据的主要信息。PCA通过线性变换，将原始特征变量转换为一组新的变量，这些新变量被称为主成分（PrincipalComponents）。在这张图中，我们可以看到PCA的核心概
IT古董·2025-03-12 09:17

软件IIC和硬件IIC的主要区别,用标准库举例!

学习交流792125321，欢迎一起加入讨论！在学习iic的时候，我们经常会遇到软件I²C和硬件I²C,它两到底有什么区别呢？
Python小老六·2025-03-12 08:46

保姆级别&使用Python实现“机器学习“案例

从安装到运行手把手教学，保证不迷路～零基础友好版教程第一步：安装必备工具包别慌！
dami_king·2025-03-12 08:45

10步构建Unity游戏：从概念到发布的秘密

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣引言在这个充满无限可能的数字时代，游戏开发已经不再是遥不可及的梦想。
墨瑾轩·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。
TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3
AI天才研究院·2025-03-12 08:12

【存储中间件】Redis核心技术与实战（一）：Redis入门与应用（技术全景、版本选择与安装、全局命令）

的技术全景两大维度三大主线Redis的版本选择与安装**Redis的linux安装**Redis的启动默认配置带参数启动配置文件启动操作停止Redis全局命令键名的生产实践个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区
道友老李·2025-03-12 08:12

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
路野yue·2025-03-12 08:10

逆向工程是什么？

它的目标不是直接复制它们，而是通过分解、研究和重现其设计或实现过程，以便于修改、改进、学习、维护或者创建兼容组件。
不知道是谁2·2025-03-12 08:10

第十五届蓝桥杯省赛电子类嵌入式学习记录（客观题）

01.SMT32微控制器的SPI可以按照时钟相位和极性配置多少种工作模式（B）。A.2B.4C.8D.16解析：SPI（SerialPeripheralInterface）总线是一种同步串行外设接口，它可以使MCU与各种外围设备以串行方式进行通信以交换数据。SPI的工作模式由时钟极性（CPOL）和时钟相位（CPHA）来决定。[1]时钟极性（CPOL）：决定了SPI时钟信号（SCK）的空闲状态电平。
@小张要努力·2025-03-12 08:39

lua-debug for Sublime

不掉帧可随时开启配置简单，一份配置兼容VSCode和Sublime安装要求Sublime4的版本（注：从Sublime3升到4的不算，需卸载干净3后，重装Sublime4）安装SublimeDebugger插件（作者改进版）
huanzai2·2025-03-12 07:08

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning
power-辰南·2025-03-12 07:08

netlink学习笔记(一)

最近在学习netlink相关的东西，现在还没找到特别好的书，学习的资料主要来自网络，今天主要参考以下三个：http://linux.chinaunix.net/bbs/thread-1031932-1-
ascend__a1·2025-03-12 07:38

深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐

在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。
芯作者·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。
无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

最近学习感悟总结

图像识别技术与应用学习到了torchvision、imageFolder以及可视化工具（TensorBoard等）图像分类：将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。
格蕾丝重度依赖·2025-03-12 07:05
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