微任务第6页

从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率

要完成这个任务，你可以按照以下步骤进行：数据预处理：从专利数据中提取IPC代码，并构建共现矩阵。图卷积网络（GCN）：使用GCN提取特征。链路预测：评估IPC之间的相似度概率。

pk_xz123456·2025-03-05 23:59

pywin32，一个超强的 Python 库！

Github地址：https://github.com/mhammond/pywin32在Python的世界里，有许多优秀的第三方库可以帮助开发者更轻松地处理各种任务。

Sitin涛哥·2025-03-05 22:54

Python Cookbook-3.4 计算歌曲的总播放时间

任务想获取一个列表中的所有歌曲的播放时间之和。

我不会编程555·2025-03-05 22:52

有了AI检索平台工具，为什么还要创建“智能体”？

AI检索平台工具主要用于高效地搜索和获取信息，而智能体（Agent）则是一种能够自主执行任务、做出决策并与环境互动的系统。

金融街小单纯·2025-03-05 22:21

一次性了解OpenAI的“草莓”（Strawberry）超强实力

“草莓”项目是OpenAI在AI推理领域的一项重要突破具备高级推理能力、长任务规划、超大规模训练等核心功能与技术特点。该项目的推出将进

金融街小单纯·2025-03-05 22:51

数据结构实训——查找

一、实训类型验证性实训二、实训目的与任务1．掌握顺序查找、折半查找算法的基本思想；2.掌握顺序查找、折半查找算法的实现方法；3.验证顺序查找、折半查找算法的时间性能。4.掌握二叉排序树定义和

Wangawf·2025-03-05 21:45

基于opencv消除图片马赛克

由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务，建议根据实际需求选择合适的方法：importcv2importnumpyasnpfromPILimportImagedefremove_mosaic(image_path

小苗爸爸·2025-03-05 20:11

verilog练习：HRPWM 模块设计

MEP的实现可能需要一个微边沿计数器，在每个主时钟周期内生

啄缘之间·2025-03-05 19:34

关于redis同步的简单理解

但是像视频播放需要频繁提交记录，就需要合并写操作，这个时候往往会在缓存中去修改或者删除，然后用异步延迟任务去修改数据库。以上两种情况是有区别滴！

m0_71908411·2025-03-05 18:30

对“预训练”的理解

在平常的任务或者项目中，我们可能并没有大量数据，只有少量数据，在这时我们就可以通过“借用”有大数据支持的模型的参数，作为基准，这样就能提高效率和准确率。

衣衣困·2025-03-05 18:59

搭载紫光展锐芯！全球首款同传翻译眼镜INMO GO2重磅上市

INMOGO2内置的W517芯片，是紫光展锐4G旗舰级智能穿戴平台，采用四核处理器，具有高性能、低功耗的优势，内置超微高集成技术，采用先进工艺，计算能力相比同档位竞品提

紫光展锐官方·2025-03-05 18:51

第二十课：HarmonyOS Next异步编程实战：Promise与async/await深度解析

其核心优势包括：‌非阻塞执行‌：异步任务挂起后主线程继续响应UI操作‌16‌简化并发逻辑‌：链式调用替代多层嵌套回调‌45‌统一错误处理‌：通过catch或try/catch集中管理异常‌45二、Promise

小_铁·2025-03-05 17:39

【AI论文】DeepSolution：通过基于树的探索和双点思维促进复杂的工程解决方案设计

然而，检索增强生成（RAG）领域之前的研究并没有充分解决与复杂工程解决方案设计相关的任务。

东临碣石82·2025-03-05 17:07

VirtualLab Fusion系列课程-专题二：光栅及超表面微纳结构的设计与仿真

光栅及超表面微纳结构的设计与仿真光栅是现代光学系统中最为常用的一种衍射光学元件。随着制作工艺的不断提升，光栅的尺寸也越做越小。相应的，光栅分析必须使用基于矢量电磁场原理的方法。

Bonnie1985119·2025-03-05 16:33

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求

richenlin·2025-03-05 15:56

解释 Node.js 中的异步编程模型，如何使用回调、Promise 和async / await 处理异步操作？

当遇到I/O操作（如文件读写、网络请求）时，主线程会将任务交给底层线程池处理，自己继续执行后续代码。操作完成后通过回调通知主线程。

程序员黄同学·2025-03-05 15:54

使用Node.js的MySQL连接池进行数据库编程

在Node.js应用程序中，与数据库进行交互是非常常见的任务。为了提高性能和可伸缩性，使用连接池来管理数据库连接是一个明智的选择。

PixelLogic·2025-03-05 15:22

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

它不仅在各种NLP任务上取得了突破性进展，更成为了当今人工智能领域最具影响力的架构之一。

windwant·2025-03-05 14:16

Android studio如何导入外部项目至成功运行（适合纯新手、小白、初学者的详细教程）导入安卓项目时规避报错，鹿溪IT工作室为您服务

总览：在AndroidStudio中导入项目在AndroidStudio中导入项目是一个常见的任务，尤其是学生时代，当你需要处理来自外部的代码时。以下是一个概括的步骤指南，帮助你顺利导入项目。

LuXi_foryou·2025-03-05 14:16

C#：如何通过 CancellationTokenSource 取消一个正在运行的 Task？

文章目录一、基本流程二、任务内部如何响应取消三、高级用法四、注意事项五、典型场景示例案例在C#中，使用CancellationTokenSource取消Task的核心机制是通过传递令牌（Token）实现协作式取消

极致人生-010·2025-03-05 14:45

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

1.XGBoost的三大类参数（通用参数、Booster参数、任务参数）分别是什么？XGBoost参数分为三大类，控制不同层面的行为：参数类型作用范围常用参数

什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

强化学习实践 openai gymnasium CartPole-v1 DQN算法实现

文章目录前言DQN简介环境简介任务实现说开来去我的Github实现：gym（GitHub）本篇博客主要是个人实现过程的主观感受，如果想要使用模型可以直接去GitHub仓库，注释完善且规范。

abstcol·2025-03-05 14:12

神经网络:人工智能的核心技术

它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

m0_75126181·2025-03-05 14:12

血泪总结 | 主流软件测试流程全攻略：5大阶段、关键产出与避坑指南

一、需求分析阶段：从模糊到精准的质量起点核心任务参与需求评审与产品、开发团队对齐需求逻辑，例如将模糊描述“

做测试的小薄·2025-03-05 13:04

火语言 RPA 设置代理相关说明

通过配置代理，火语言RPA机器人在执行任务时，能将网络请求经代理服务器转发，如同从代理

IDFaucet·2025-03-05 12:28

如何借助RPA开启副业增收，挖掘财富密码？

曾经，我在编程和工作的世界里四处碰壁，尤其是在处理一些需要将程序打包成EXE文件的任务时，复杂的编程知识和工具让我望而却步。

IDFaucet·2025-03-05 12:28

DeepSeek 各版本的区别

定位：通用NLP任务，如智能客服、内容创作、知识问答等，强调高性价比和可扩展性。训练数据：14.8万亿Token预训练，推理速度较快（每秒

dushky·2025-03-05 12:25

（一）spark是什么？

2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab

一智哇·2025-03-05 11:21

大模型时代，后端程序员如何避免被AI卷死？

当看到AI能够快速生成代码，甚至某些简单的代码任务完成得比牛马程序员还要出色时，内心的焦虑感油然而生。但后来我通过深入研究和实践发现，这波AI浪潮里藏着巨大的升职加薪机会。

·2025-03-05 11:41

Activity 启动模式之SingleTask

Activity启动模式之SingleTask当我们在AndroidManifest.xml文件中声明Activity的launchMode为singleTask时，按照官方的文档，系统会创建新任务，并实例化新任务的根

·2025-03-05 11:08

151、Python数据处理利器：深入探秘插值与拟合技巧

Python开发之数值积分与微分：数值计算的基本方法数值积分与微分是计算机科学和工程领域中非常常见的计算任务。

多多的编程笔记·2025-03-05 11:49

Python 爬虫微专业完结撒花，海量实战干货打包带走

微专业Python高级爬虫工程师课程重磅来袭，如今已完美收官！本课程精心搭建系统架构，从基础语法的深度剖析，到网络请求、数据解析、反爬虫策略等核心技能的传授，逐步引领学员攀登技术高峰。

七七知享·2025-03-05 11:18

linux替换原有java

流程总览下面提供了一个关于如何替换Java版本的流程表：步骤任务1确认当前Java版本2安装新的Java版本3配置Java环境变量4更新Javaalternatives5验证更换后的Java版本各步骤详细说明步骤

·2025-03-05 11:06

图像处理中注意力机制的解析与代码详解

1.注意力机制的原理注意力机制（AttentionMechanism）是一种模拟人类视觉系统的机制，它使模型能够聚焦于图像的关键部分，从而提升图像处理任务的性能。

业余小程序猿·2025-03-05 10:08

Deepseek 不同版本有什么区别

其中，V1在2024年1月发布，专注于自然语言处理和编码任务，但缺乏多模态支持和复杂

百态老人·2025-03-05 09:05

大模型研究：DeepSeek版本比较说明

能快速准确地完成代码补全、代码生成、代码解释、代码纠错等任务，在编程场景中为开发者提供高效的辅助。

程序猿学长·2025-03-05 09:33

Prompt工程指南：从入门到精通，手把手教你玩转AI大模型！

在提示词工程中，Prompt的定义涵盖了任务、指令和角色三个主要元素，以确保模型生成符合用户需求的文本。任务：Prompt明确而简洁地陈述了用户要求模型生成的内容。

AI大模型-大飞·2025-03-05 09:02

Efficient Large Language Models: A Survey

高效的大型语言模型综述摘要1引言2模型为中心的方法3数据为中心的方法4LLM框架5结论摘要大型语言模型（LLM）在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中表现出了非凡的能力，并有可能对我们的社会产生重大影响

UnknownBody·2025-03-05 09:00

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

词向量（Word Embedding）

这种技术是现代自然语言处理（NLP）任务的基础之一，广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。

呵呵，不解释868·2025-03-05 08:27

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

结合迁移学习（TransferLearning）和强化学习（ReinforcementLearning,RL）是解决复杂任务的有效方法。

小赖同学啊·2025-03-05 07:54

高阶C语言|程序编译与预处理：从源代码到可执行的奥秘

点赞、收藏与分享：如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点赞、收藏，并分享给更多对C语言感兴趣的朋友文章目录引言一、程序的翻译环境与执行环境二、编译与链接的详细过程1.编译的三个阶段2.链接的核心任务三、预处理详解

我想吃余·2025-03-05 07:19

HIVE的执行计划实操

什么是执行计划所谓执行计划，顾名思义，就是对一个查询任务（sql），做出一份怎样去完成任务的详细方案。举个生活中的例子，我从上海要去新疆，我可以选择坐飞机、坐高铁、坐火车，甚至于自驾。

不爱学习的小枫·2025-03-05 06:43

Hive Exception: Too many counters: 2001 max=2000 的解决方法

在hive任务的执行过程中，可能出现Toomanycounters的异常。如果执行引擎时tez，则说明当前作业的counters数量超过tez默认的counters限制。

houzhizhen·2025-03-05 06:12

AI 代理 x Sui：开启 Web3 自动化新时代！

这些自主程序能够分析数据、与智能合约交互，并实时执行任务，从而提升资产管理效率、增强安全性，并提供更动态的用户体验和交互方式。

Sui_Network·2025-03-05 05:37

AcWing 429. 奖学金（寒假每日一题）入门组

任务：先根据输入的3门课的成绩计算总分，然后按上述规则排序，最后按排名顺序输出前五名学生的学号

程序员朱帅·2025-03-05 05:36

【计算机网络】多路复用

1.定义与核心思想多路复用（Multiplexing）是一种通过单一资源（如一个线程、一个网络连接或一个物理信道）同时处理多个独立任务或数据流的技术。

茉菇·2025-03-05 05:05

寻找最优解的算法-模拟退火算法（Simulated Annealing）

在现实生活中，我们经常会遇到寻找最优解的问题，无论是优化路线、调度任务还是调整模型参数。模拟退火算法（SimulatedAnn

搞技术的妹子·2025-03-05 05:04

【量子退火（Quantum Annealing, QA）在Machine Learning Classification中的应用】

它不仅可以用于求解传统优化问题，还被逐渐应用于机器学习领域，特别是机器学习分类（MachineLearningClassification）**任务中。