工作模型第9页

git如何进行版本回退

目录情况1：工作区发生改变但还未gitadd情况2：已经gitadd但还未gitcommit情况3：已经gitcommit但还未gitpush情况4：已经gitpush情况1：工作区发生改变但还未gitadd

hutaotaotao·2025-03-23 06:43

网络安全爬虫全解析

2.网络爬虫的工作原理通用爬虫：首先给定初始URL，爬虫会自动获取这个URL上的所有URL并将已经在爬取的地址存放在已爬取列表中。

Hacker_LaoYi·2025-03-23 06:42

使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码

随着人工智能技术的迅猛发展，利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。

wtsolutions·2025-03-23 06:11

数据同步基本原理及工作机制

一、数据同步的基本原理数据同步的基本原理是将源数据和目标数据进行比较，并将差异部分进行复制或更新，以达到数据一致性的目的。这个过程通常涉及以下关键步骤：数据的识别：首先需要确定哪些数据需要进行同步，以及源数据和目标数据的对应关系。这是数据同步的起点，也是确保数据准确性和一致性的基础。数据的复制：在确定了需要同步的数据后，接下来就是将源数据复制到目标位置。这个过程中，可以使用增量复制、全量复制或增量

合作愉快：）·2025-03-23 05:40

Deepseek API 调用

这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥，以硅基流动为例：前往硅基流动官方网站（https://cloud.siliconflow.cn）注册账号。

哦豁灬·2025-03-23 05:08

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching

哦豁灬·2025-03-23 05:07

STM32F103C8T6点灯/流水灯（指定IO，正向反向）

参加2023年电赛后，到现在上班一年多，长达两年时间内，几乎没有再碰过单片机，由于现在工作中需要接触到一些代码，先退回来复习下32单片机。

BDXiaotianYA·2025-03-23 05:05

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

spring MVC 介绍

以下是其核心概念的整理：1.MVC设计模式•Model（模型）：封装业务数据和业务逻辑（如POJO对象、Service层）。•View（视图）：负责数据展示（如JSP、Thymeleaf、HTML）。

LCY133·2025-03-23 04:58

spring的自动配置原理

Spring自动配置（Auto-Configuration）原理详解SpringBoot的自动配置是其核心特性之一，旨在根据应用的依赖和配置环境，自动完成Bean的创建与配置，减少开发者的手动配置工作。

LCY133·2025-03-23 04:58

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

在现代AI应用中，让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力，特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。

vaidfl·2025-03-23 04:25

多阶段构建实现 Docker 加速与体积减小：含文件查看、上传及拷贝功能的 FastAPI 应用镜像构建

1.Dockerfile内容以下是我们要使用的Dockerfile内容：#第一个阶段-构建应用FROMdocker.1ms.run/python:3.9ASbuilder#设置工作目录WORKDIR/app

九不多·2025-03-23 04:23

SAP ABAP 调用 DeepSeek，API Key 存在什么地方最安全？

ChatGPT3.5刚发布不久，我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」，即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下，当用户对其回复提出质疑时，它会马上认怂，承认自己

汪子熙·2025-03-23 04:53

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案，允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务，您可以避免依赖外部API，享受更快的响应速度和更好的数据隐私。

bavDHAUO·2025-03-23 04:52

关于forward函数

定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑，定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。

oioz·2025-03-23 04:52

深入了解 Cookiecutter：Python 项目模板的强大工具

本文将深入探讨Cookiecutter的功能、工作原理、常见用法以及一些最佳实践。什么是Cookiecutter？Cookiecutter是一个用于创建项目模板的工具，支持多种语言和框架。它允许开

boringhex.top·2025-03-23 03:17

使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控

技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。

qahaj·2025-03-23 03:16

Ubuntu解决开机黑屏

Ubuntu系统开机后出现黑屏问题时，可以使用以下方法：1.检查硬件连接：首先，确保所有硬件设备（如显示器、键盘和鼠标）都正确连接并且正常工作.尝试重新插拔它们，确保它们连接牢固且没有松动。

五花肉村长·2025-03-23 03:45

Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比

CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更：基于日志的CDC：直接

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:13

Spring Boot 集成 Azure Key Vault

之前做了集成AzureKeyVault的工作，发现微软的文档还是挺分散的，所以在这里总结下。这是官方的集成文档，可以自己改url换成中英文，英文阅读误解可能会更小点。

dan炒饭·2025-03-23 03:43

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

AzureDeltaLake和AzureDatabricks，结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据，通过DeltaLake实现Exactly-Once语义，实时欺诈检测（流数据写入DeltaLake，批处理模型实时更新

weixin_30777913·2025-03-23 03:12

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。

AI天才研究院·2025-03-23 03:41

卷积神经网络Batch Normalization的作用

2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。

shuoac·2025-03-23 03:11

C语言程序配置搭建提纲

从官方渠道下载并安装，确保安装过程中选择正确的组件（如MinGW的GCC或MSVC的“桌面开发withC++”工作负载）。

oicola·2025-03-23 02:40

JVM常用概念之编译器黑洞

问题JMH如何避免微小基准测试中的不会运行的代码的消除工作？是否有隐式或显式编译器支持？基础知识优化编译器擅长优化简单的东西。

剑海风云·2025-03-23 02:10

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。

Hardess-god·2025-03-23 02:10

零基础上手Python数据分析 (6)：Python 异常处理，告别程序崩溃的烦恼！

但是，在实际的数据分析工作中，程序并非总能一帆风顺地运行，总会遇到各种意外情况，例如：文件找不到：程序尝试读取一个不存在的数据文件。

kakaZhui·2025-03-23 02:09

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究

通过对射频电路中电磁干扰产生机制的剖析，阐述如何运用HFSS软件建立精确的射频电路模型，进行电磁兼容性仿真分析，包括近场和远场分析、信号完整性分析等。

DidYour·2025-03-23 02:38

复习JVM

b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题:双亲委派模型他出现在

LMQ6·2025-03-23 02:37

一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）

核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1GPU加速3.2.2ASIC加速3.2.3FPGA加速3.3算法优缺点GPUASICFPGA3.4算法应用领域4.数学模型和公式

AI天才研究院·2025-03-23 02:36

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

第三十一篇数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比（1）Kimball维度建模架构（2）Inmon企业工厂架构（3）混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树

随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

一、揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里，多线程编程如同一场精彩的魔术表演，但稍有不慎，就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。

guangzhi0633·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

负载均衡策略 -- 轮询

由于我们是使用的是轮询的策略，所以我们是这三个工地上的人在搬砖的时候，他们其实工作量是平均分配的。

Escape2022·2025-03-23 01:32

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要

窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

通过解析射频电路中涉及的电磁场、热场、机械场等多物理场耦合现象，详细介绍如何运用CSTMicrowaveStudio构建多物理场联合模型，进行全面的仿真分析。

FindEveryone·2025-03-23 01:00

linux渲染农场大连教程,Deadline 渲染农场搭建记录

渲染农场的工作模式：多台机器组建集群进行渲染，比如：集群中有2台渲染机器A和B，服务器会同时分配给A和B任务，A渲染第一帧,B渲染第二帧，当A完成那么服务器会继续分配第三帧，同样B服务器完成以后服务器分配第四帧

温柔彭于晏·2025-03-23 01:58

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新

Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

Shell 脚本：自动化运维的利器

它允许用户将一系列的命令组合在一起，形成一个可执行的脚本文件，从而实现自动化任务，提高工作效率。无论是系统管理员进行服务器维护，还是开发者进行项目部署，Shell脚本都发挥着重要的作用。

Waitccy·2025-03-23 01:55

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613

hongkid·2025-03-23 00:54

Node.js系列（2）--性能优化指南

性能优化概述Node.js性能优化主要包括以下方面：内存优化：内存泄漏检测、垃圾回收优化CPU优化：代码执行效率、异步处理、工作线程I/O优化：文件操作、网络请求、数据库访问缓存优化：

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-23 00:23

AI学习手册合集｜零基础入门宝典

DeepSsek资料包：https://pan.quark.cn/s/2672e0be6178现在AI持续火热，越来越多的人开始使用AI辅助工作，大大提高了生产效率。

2501_91234994·2025-03-23 00:53

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。

无级程序员·2025-03-23 00:53

复习Linux的常用指令

zhuanlan.zhihu.com/p/385065437参考：tar指令的学习linux常用命令(2)：tar命令(压缩文件/解压缩文件)_tar压缩-CSDN博客zip指令的学习Linuxzip命令|菜鸟教程tar的工作过程主要分为两个步骤

一直开心·2025-03-23 00:22

计算机毕业设计指南

如果有其他问题，可以点击文章末尾名片咨询，可免费分享源码1.选题阶段选题是毕业设计的起点，直接影响后续工作的难度和完成质量。选题原则兴趣驱动：选择自己感兴趣的方向，能够激发研究动力。创

晴天毕设·2025-03-23 00:52

Adb与monkey命令学习总结

主要内容adb构成和工作原理adb常用命令查看当前连接设备安装apk文件卸载APP获取包名和界面名adbshellam/pmadb文件传输其他常用命令monkey常用命令事件数频率–throttle(毫秒

你醉牛啤·2025-03-23 00:22

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。

DASA13·2025-03-23 00:21

推荐频道

工作模型