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白话DeepSeek-R1论文（三）| DeepSeek-R1蒸馏技术：让小模型“继承”大模型的推理超能力

DeepSeek-R1蒸馏技术：让小模型“继承”大模型的推理超能力当大模型成为“老师”，小模型也能变“学霸”想象一下，一位经验丰富的数学老师（大模型）将自己解题的思维过程一步步拆解，手把手教给学生（小模型

明哲AI·2025-02-02 11:58

【16届蓝桥杯寒假刷题营】第1期DAY2

1.能选取元素的最多个数-蓝桥云课问题描述给定一个长度为n的数组a，小蓝希望从数组中选择若干个元素（可以不连续），并将它们重新排列，使得这些元素能够形成一个先严格递增然后严格递减的子序列（可以没有递增部分或递减部分

qystca·2025-02-02 10:24

汉诺塔（Hanoi Tower）问题求解

该游戏是在一块铜板装置上，有三根杆(编号A、B、C)，在A杆自下而上、由大到小按顺序放置64个金盘(如图1)。游戏的目标：把A杆上的金盘全部移到C杆上，并仍保持原有顺序叠好。

火车驶向云外.11·2025-02-02 10:52

.NET/C#大型项目研发必备(5)--Web服务/WebApi的负载均衡

（并不深究技术原理）（2）通过阅读本系列文章，能让你在正规“项目研发”方面快速入门+进阶，并能达成“小团队构建大网站”的目的。

DeveloperSharp·2025-02-02 10:52

BFS中的双向广搜和A-star

普通搜索：（绿色点为终点）双向搜索：大家可以发现，双向搜索的大小非常小，所以已知起点和终点状态的搜索尽量用双向搜索。

ZZTC·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv10的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv10的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。

Limiiiing·2025-02-02 10:50

Web性能优化-详细讲解与实用方法-MDN文档学习笔记

减少客户端和服务器之间传输的数据量可降低各方的成本不同的业务目标和用户需求需要不同的性能度量，要提高网站性能，你需要了解用户体验、加载和渲染性能，以及如何将性能度量与业务指标结合起来什么是Web性能减少总体负载时间一般策略是使文件尽可能小，

LoveEmiliaForever·2025-02-02 09:42

牛客网除2！（详解）c++

1.题目解析1：想让数组所有数之和尽可能小，肯定有个想法，就是我每次选数组中偶数的时候，我必定挑一个最大的，因为我挑一个最大的出来，把它变成一半，这个时候总和减小肯定是最多的2：我们待会儿是要求所有数组元素的和

h^hh·2025-02-02 07:26

CSS工具与工作流

模块化：将CSS分解成小的、可管理的模块或组件，常用的方法有BEM（BlockElementModifier）、SMA

天涯学馆·2025-02-02 04:33

html自学学多久,HTML和CSS要学多久？入门需要多长时间？

相信很多想要学习网页前端开发的小伙伴都会有这个疑问，今天W3Cschool小编就来和大家探讨一下这个问题。

安检·2025-02-02 04:29

FastExcel使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastExcel项目介绍FastExcel是一款专为.Net开发环境设计的高性能Excel读写库，它提供了一种快速且内存占用小的方式来处理

束恺俭Jessie·2025-02-02 03:37

大模型开发流程及架构

不需要知道太多的原理，不需要优化模型能力●需要掌握PromptEngineering、数据处理方法、业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力，适配应用任务三、大模型开发与传统开发的区别（一）传统开发将非常复杂的业务拆解成小任务

寒夜灬星辰·2025-02-01 20:12

第28章星骗计划的开篇

这时，小谷的声音在他脑海里悠悠响起：“主人，咱们所长虽年事已高，但精神矍铄，思维敏捷，是未来探索者的一员。他提及的魏教授，依系统分析，战略欺骗等级大概率在黄鼠狼级以上。

tuan_zhang·2025-02-01 19:11

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

软件开发Java·2025-02-01 17:18

JAVA 图形界面编程 AWT篇（1）

前言为了应对JAVA课设，小编走上了java的图形界面编程的道路，通过博客分享自己的学习历程，并进行笔记的记录。

禁默·2025-02-01 16:14

机器学习-期末复习题

A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

SpringBoot(2) —— 什么是微服务架构

RestFul风格也就是一种风格，但是它是接口风格，而微服务是一种架构风格，我们学习过的架构风格有后端开发的MVC3层架构和MVVM前端架构)，它要求我们在开发一个应用的时候，这个应用必须构建成一系列小服务的组合

原来是小别扇·2025-02-01 14:53

python异常捕获

④try…except…else…finally逻辑ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ个人简介欢迎各路大佬来到小啾主页指点☀️✨博客主页：云雀编程小窝꧔ꦿ꧔ꦿ点赞+关注+收藏✨☀️**感谢大家的支持：一起加油！

字节全栈_PVK·2025-02-01 14:22

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-02-01 14:21

【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-S3-N8R8 使用参考

与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。

驴友花雕·2025-02-01 13:19

软件架构原理与实战：深入理解BFF模式及其在微服务中的应用

微服务架构将软件应用程序划分为一系列小的服务，每个服务都独立部署和扩展。这种架构的优点在于它的灵活性、可扩展性和容错性。在微服务架构中，服务之间通过网络进行通信，因此需要一种适合网络通信的架构模式。

AI天才研究院·2025-02-01 10:28

数据分析新技能：如何进行Mann-Whitney U检验

Mann-WhitneyU检验Mann-WhitneyU检验是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的分布。它特别适用于数据不满足正态分布或存在异常值的情况，是t检验的非参数替代方法。

蓝皮怪·2025-02-01 10:56

聊聊AI中的“蒸馏”技术

其核心思想类似于传统蒸馏：大模型（教师模型）包含丰富的知识，而小模型（学生模型）通过学习大模型的输出，从而在保持高性能的同时降低计算成本。

自由鬼·2025-02-01 09:15

Spring Boot中使用Micrometer进行指标监控

SpringBoot中使用Micrometer进行指标监控大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

wx_tangjinjinwx·2025-02-01 07:33

【SpringMVC】——Json数据交互处理

个人主页：【Y小夜】作者简介：一位双非学校的大二学生，编程爱好者，专注于基础和实战分享，欢迎私信咨询！

Y小夜·2025-02-01 06:22

面试经典150题——二叉搜索树

文章目录1、二叉搜索树的最小绝对差1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、二叉搜索树中第K小的元素2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、验证二叉搜索树3.1题目链接

Ghost_firejef·2025-02-01 05:09

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

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

【单细胞-第三节多样本数据分析】

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\1.GSE183904.RmdGSE183904数据原文1.获取临床信息筛选样本可以参考临床信息rm(list=ls())library(tinyarray

遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-01 04:30

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出一种新的检测头，称为“动态头”，旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出（即检测头的输入）视为一个三维张量，其维度为级别×空间×通道，这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题，直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而，直接在所有维度上学习注意力函数过于困难，且计算成本过高。因此，作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制，即在级

挂科边缘·2025-02-01 04:30

炸弹 (boom.c)（100分双端递推+分割线优化）

256000KiB进度:57/12406=0.5%题目描述出题助教:Sakiyary验题助教:Corax、XiEn、ErinwithBMQ、runz、MacGuffin、Bob维多利亚的腐烂荒野上出现了N个魔物，你和小维需要抓紧时间调配炸弹对付它们

qystca·2025-02-01 01:44

SnapGene 4.3.6 win 中文完美不闪退

SnapGene是一款功能非常强大的分子生物学软件，融合了DNAStar，DNAman等软件的优点，软件体积小，大量运用了可视化显示效果和操作效果，非常容易上手。

科研小行星·2025-01-31 23:27

毕设分享基于Kmeans的图像分割算法软件设计

1Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的

bee_dc·2025-01-31 23:26

如何设计基于Java的高并发消息队列系统

如何设计基于Java的高并发消息队列系统大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

省赚客app开发者·2025-01-31 23:23

Java应用中的高可用架构设计：从单点故障到故障恢复

Java应用中的高可用架构设计：从单点故障到故障恢复大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！高可用架构设计是现代软件开发中的关键组成部分，尤其是在Java应用中。

省赚客app开发者·2025-01-31 23:53

Java中的API设计与版本管理：RESTful API的最佳实践

Java中的API设计与版本管理：RESTfulAPI的最佳实践大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

省赚客app开发者·2025-01-31 23:22

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

Java软件架构中的事件驱动模式：最佳实践与挑战

Java软件架构中的事件驱动模式：最佳实践与挑战大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

省赚客app开发者·2025-01-31 22:18

大数据“超能力”：数据安全和隐私该如何保障？

不论是超人还是钢铁侠，又或者是小蜘蛛和绿巨人，几乎每一个超级英雄漫画及电影的粉丝，都曾为其不公遭遇打抱不平：“他们明明是在用超能力做好事，拯救人类的，为什么电影里的政府和平民会这么蠢，总对他们缺乏信任，

大数据在线·2025-01-31 22:44

如何用U盘重装Win7系统？U盘重装Win7系统步骤

下面小编就给大家讲讲U盘重装Win7系统的详细步骤。安装须知：1、本文介绍legacy模式U盘安装win7系统，硬盘分区表是MBR。2、如果是uefi机型，打算uefi模式下安装。

xhp618·2025-01-31 18:12

特征选择（机器学习）

目录1.为什么需要特征选择2.常见的特征选择方法2.1过滤式（FilterMethods）小示例（用Python伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3

赵孝正·2025-01-31 18:10

什么是数字图像？

数字图像的格式包括位图和矢量图两种主要类型：位图图像（Bitmap/RasterImage）：由一个个小的像素点组成，每个像素有固定的颜色或灰度值，排列组合形成完

·2025-01-31 17:26

[碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划

我给自己定了个小目标，从今天起，每天都要写一篇博客，然后发布到CSDN和掘金上。以下是我的计划。一、每天学点新东西以后每天早上，我都得抽出至少一个小时专门用来学新技术。

言午coding·2025-01-31 16:56

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

背景说明最近在处理图像，发现一些样本由于逆光原因过于阴暗，影响图像识别。解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

Cesium地图小控件(底图设置)，点线面

首先我们先来看一下地图小控件this.viewer=newCesium.Viewer('cesiumContainer',{geocoder:true,//搜索按钮(可以搜索地区)timeline:true

⊙∀⊙！哦我的天哪·2025-01-31 14:35

揭秘C语言中的堆：构建与管理艺术

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！

就爱学编程·2025-01-31 12:46

MySQL 锁原理通过 6 个死锁案例，让你彻底理解 MySQL 锁机制，死锁的原因

1、表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。2、行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。

苹果醋3·2025-01-31 11:13

【思维导图】并发编程

3、线程上下文切换开销小，而进程上下文切换开销大。（当线程状态改变时，就会出现线程上下文切换。线程上下文切换涉及到用户态与内核态的转变，因此开销较大。）java线程与操作系统

rainbow--·2025-01-31 10:02

PyTorch 快速入门

Dataset用于存储样本及其对应

無量空所·2025-01-31 10:02

软件工程概论试题三

A.敏捷方法强调小版本发布B.敏捷方法强调可

minaMoonGirl·2025-01-31 09:23

单细胞-第五节多样本数据分析,打分R包AUCell

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\3.AUCell.Rmd1.基因rm(list=ls())load("g.Rdata")2.AUCellhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9897923IF:NANANA用这个文章里的方法，将单细胞亚群的marker基因与ros相关基因取交集，用作AUCell的基因集Theinters

遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

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