实践优化第10页

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

YOLO算法全面改进指南（二）

本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介

GeminiGlory·2025-03-22 18:13

发现一个好用的Vue.js内置组件

今天在优化我的平台应用时，发现一个好用的组件标签--。是Vue.js中的一个内置组件，它的主要作用是缓存动态组件实例，避免它们在切换时被销毁和重新创建。

兴趣广泛的程序猿·2025-03-22 18:42

Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索

1.核心优势矩阵2.性能进化史二、Python核心应用领域1.数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.

靠近彗星·2025-03-22 18:10

PHP 超级全局变量

本文将详细介绍PHP中的超级全局变量，包括它们的用途、如何使用以及一些最佳实践。什么是超级全局变量？超级全局变量是指在PHP脚本的所有函数、类和文件中都可以访问的全局变量。这些变量在全局作用域中声明

lsx202406·2025-03-22 17:05

笔记本装机系统选择指南

一、游戏本专用：Windows1064位性能优化专业版对于游戏爱好者来说，一款高性能的游戏本是必不可少的装备。而为了充分发挥游戏本的潜力，一个专

mmoo_python·2025-03-22 16:30

前端面试：[React] scheduler 调度机制原理？

ReactScheduler是React16.8引入的一种调度机制，旨在对高效渲染和复杂应用程序的性能进行优化。它允许React在空闲时间进行渲染，优先处理对用户体验最为重要的任务。

returnShitBoy·2025-03-22 16:00

【架构设计】前置知识

架构设计是软件开发的进阶技能，需要结合理论知识和实践经验。

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

编程行业必备！12个热门AI工具帮你写代码~

到今年，AI编程工具的发展已经非常成熟了，它们可以极大地提高开发效率，帮助程序员解决复杂问题，并优化代码质量。拒绝废话，今天给大家推荐12款AI编程工具！

DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

HarmonyOS Next 安全机制深度剖析

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的安全机制相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-03-22 16:25

国内高防加速CDN内容分发服务详细接入教程

BOT机器人分析：自动识别并管理机器人流量，优化

网友阿贵·2025-03-22 15:53

【Q&A】装饰模式在Qt中有哪些运用？

以下是Qt原生实现的装饰模式典型案例：一、QIODevice装饰体系（继承方式）场景为基础IO设备（如文件、缓冲区）添加数据格式解析、缓冲优化等功能。

浅慕Antonio·2025-03-22 15:53

Stacking算法：集成学习的终极武器

本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。

civilpy·2025-03-22 14:16

219.性能优化-内存优化-内存泄漏-本质原因：已经无用的对象未及时回收-非静态内部类

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━【第一部分：内存泄漏背景与“无用对象未及时回收”的根本原因】在Android开发中，内存资源十分有限，尤其是在手机、平板等设备上。内存泄漏就是指那些本应在不再被使用后被垃圾回收器回收，但由于某种原因任然被引用而无法释放的对象。随着内存中这些无用对象的不断累积，应用会产生以下问题：内存占用逐渐上升，导致应用响应变慢；系统频繁触发垃圾回收（GC），造成卡顿现

我也念过晚霞·2025-03-22 14:43

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

Kafka 的消息压缩机制：优化存储与传输的利器

目录Kafka的消息压缩机制：优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态（

阿贾克斯的黎明·2025-03-22 14:07

关于AI OS那点事

一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发：需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行，例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。

大囚长·2025-03-22 13:34

WPF从初学者到专家：实战项目经验分享与总结

项目需求分析3.2项目搭建与界面设计3.3业务逻辑实现四、中级项目：音乐播放器应用4.1项目需求分析4.2界面设计与布局4.3多媒体功能实现五、高级项目：企业级办公自动化平台（回顾与进阶）5.1项目回顾与优化

xcLeigh·2025-03-22 13:31

强化学习 Reward

奖励机制在强化学习中扮演着至关重要的角色，因为它不仅指导智能体如何在环境中行动，还影响其策略的优化和最终的学习效果。奖励是智能体在执行某个动作后从环境中获得的即时反馈，用于评估该动作的好坏。

百态老人·2025-03-22 13:31

基于 Redis 的分布式锁实现与优化

本文将详细介绍基于Redis的分布式锁的实现原理、代码示例以及优化策略，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

Blossom.118·2025-03-22 13:00

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

win-服务器部署程序自启动设置

参阅了很多文章，知道win设置开机启动项方式很多，这篇文章只是其中的一种，但是经过了实践测试非常有效。

johnrui·2025-03-22 13:57

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5

叶间清风1998·2025-03-22 13:25

HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理

统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。

噗老师·2025-03-22 12:25

深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践

本文将深入探讨如何使用Redis来实现分布式锁，并介绍一些优化技巧和最佳实践。---一、为什么需要分布式锁？在单机环境下，我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发

煜bart·2025-03-22 12:54

基于Spring Boot的分布式任务调度实践

在现代的分布式系统中，任务调度是一个常见的需求。无论是定时任务的执行，还是根据业务逻辑动态触发的任务，都需要一个高效、可靠的调度框架来管理。SpringBoot作为目前最流行的Java开发框架之一，提供了强大的依赖管理和快速开发的能力，结合分布式任务调度框架，可以极大地提升开发效率和系统的可维护性。本文将介绍如何基于SpringBoot实现一个分布式任务调度系统，主要涉及Elastic-Job框架

Blossom.118·2025-03-22 12:24

浏览器渲染流程

以下是关于浏览器渲染流程的系统梳理，涵盖基础原理、关键阶段、性能优化及进阶知识，帮助我们深入理解现代浏览器如何将代码转换为用户可见的像素：一、核心渲染流程（CriticalRenderingPath）浏览器渲染流程分为六个核心阶段

前端岳大宝·2025-03-22 12:53

ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）

-适用场景：适用于需要平衡开发成本与预期收益的项目，例如新产品功能迭代或市场推广策略优化。2.MoSCoW模型-核心逻辑：将需求分为四类——Mu

天瑜创客·2025-03-22 12:23

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

数据流体系结构风格的类型（一）批处理风格（二）连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易（三）性能优化空间大五

youngerwang·2025-03-22 12:52

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化

安装核心依赖库2.连接字符串配置3.多模式连接验证二SQL文件调用与动态执行1.外部SQL文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转DataFrame2.批量数据写入优化四深度性能优化策略

ToreanonyTang·2025-03-22 12:19

稳定运行的以Microsoft Azure Cosmos DB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

提高以MicrosoftAzureCosmosDB为数据源和目标的ETL性能，通常涉及数据库配置、查询优化、并发执行、数据传输优化和使用CosmosDB特性等多个方面。

weixin_30777913·2025-03-22 12:19

【机会约束、鲁棒优化】机会约束和鲁棒优化研究优化【ccDCOPF】研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划（ChanceConstrainedProgramming,CCP）在电力系统中的应用2.鲁棒优化（RobustOptimization

科研_G.E.M.·2025-03-22 11:48

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

探索HTML5 Canvas的无限可能：一个丰富多彩的开源项目

黎情卉Desired·2025-03-22 11:46

什么是护网（HVV）？需要什么技术？网络安全零基础入门到精通教程建议收藏！

具体实践中。公安部会组织攻防两方，进攻方会在一个月内对防守方发动网络攻击，检测出防守方（企事业单位）存在的安全漏洞。通过与进攻方的对抗，企事业单位网络、系统以及设备等的安全能力会大大提高。

程序员晓晓·2025-03-22 11:46

【广告架构day1】爱奇艺广告系统的演进之路：实践中的一些经验

本文来自爱奇艺的分享孙立伟。近年来爱奇艺快速发展，优质内容层出不穷，爱奇艺广告也随之发展和壮大，广告在线服务同时服务于品牌、中小、DSP等不同客户，形成了可以满足不同需求类型的较为完善的商业广告变现布局，广告库存涵盖视频、信息流、泡泡社交（爱奇艺的社交平台）和开机屏等多种场景。爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次

软件真理与光·2025-03-22 11:46

Spring Boot中定时任务Cron表达式的终极指南

SpringBoot中定时任务Cron表达式的终极指南一、Cron表达式基础二、SpringBoot中定时任务的实现三、Cron表达式高级用法四、调试与验证技巧五、常见问题与解决方案六、最佳实践总结定时任务是后端开发中实现周期性业务逻辑的核心技术之一

A-Kamen·2025-03-22 11:14

优化 Java 数据结构选择与使用，提升程序性能与可维护性

然而，面对不同的应用场景，如何合理地选择和优化数据结构，成为了一个值得深入探讨的话题。本文将介绍几种常见的Java数据结构，并探讨如何根据实际需求进行优化选择

A-Kamen·2025-03-22 11:14

MySQL 性能优化方向

MySQL性能优化是一个系统性的工作，涉及数据库设计、查询优化、索引优化、硬件配置等多个方面。

小赖同学啊·2025-03-22 11:11

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

无人机4G双链路技术分析！

需适配通信协议（如TCP/IP优化、QoS保障），确保数据完整性。3.数据分流与聚合数据分

云卓SKYDROID·2025-03-22 10:08

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互）、计算机视觉（图像视频处理）、数据分析（预测建模）、自动化控制（流程优化

A达峰绮·2025-03-22 10:38

浅谈一家全球电商在Kubernetes环境上的CI/CD落地与实践

云原生技术生态近几年狂飙猛进，现已成为互联网公司的主流服务端技术栈。公司要快速响应市场变化和需求变更，就离不开自动化流水线进行编译、打包和部署，如何基于Kubernetes落地CI/CD就是DevOps团队需要解决的首要问题之一，同时也是衡量公司DevOps能力成熟度的重要指标之一。本文主要分享iHerb在Kubernetes技术栈中CI/CD落地的情况和实施过程中的一些经验总结。背景本人目前就职

Docker_·2025-03-22 10:37

LabVIEW发电平台数据采集系统

通过整合LabVIEW软件与多种传感器技术，本系统能够有效提升数据采集的准确性和效率，为波浪能的利用和发电设备的优化提供科学依据。

LabVIEW开发·2025-03-22 10:01

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