微任务第7页

Scaling Laws（缩放法则）详解

ScalingLaws（缩放法则）详解1.定义与核心概念ScalingLaws（缩放法则）描述的是模型性能（如准确率、任务表现）与计算资源（模型参数量、训练数据量、训练时间）之间的数学关系。

天一生水water·2025-03-05 05:00

7-2 藏头诗 (15分)

输入样例：一叶轻舟向东流帆稍轻握杨柳手风纤碧波微起舞顺水任从雅客流输出样例：一帆风顺#includeintmain(){chara[50];charb[9];inti,j=0,

灯火穿透了·2025-03-05 04:27

Arduino基础篇（八）-- Arduino如何实现多线程（SCoop）

为了更好的利用cpu的资源，如果只有一个线程，则第二个任务

m0_74823434·2025-03-05 04:53

Flink keyBy 算子源码与设计理念分析

keyBy算子基本知识keyBy会发生什么专业解释keyBy使得相同key的数据会进入同一个并行子任务，每一个子任务可以处理多个不同的key。这样使数据保证了有序性，并且每个子任务直接相互隔离。

·2025-03-05 03:27

如何设置HTTP请求中的参数？

在Java中设置HTTP请求的参数是爬虫开发中的一个常见任务。这可以通过多种方式实现，具体取决于你使用的库。

数据小爬虫@·2025-03-05 02:06

如何使用Java爬虫处理API接口返回的JSON数据？

处理API接口返回的JSON数据是Java爬虫开发中的一个常见任务。在Java中，有多个库可以帮助我们解析JSON数据，其中最流行的是Jackson和Gson。

小爬虫程序猿·2025-03-05 02:36

深度学习数据集封装-----目标检测篇

图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务，通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而，当我们转向目标检测任务时，复杂度便显著提升，尤其是在标注框的处理环节。

科研小天才·2025-03-05 02:34

一篇文章带你入门C语言函数

在实际开发中，我们会将一个大型程序分解为多个小的、功能单一的函数，每个函数负责完成一个特定的任务。这样可以提

二年级程序员·2025-03-05 01:58

30段极简Python代码：这些小技巧你都Get了么

本文是30个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；本文同样也是30段代码，Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。Python是机器学习最广泛采用的编程语言，它最重要的优势在于编程的易用性。

Python 学习者·2025-03-05 01:55

统基化磁珠是一种表面修饰有巯基（-SH）的磁性微球

巯基化磁珠是一种表面修饰有巯基（-SH）的磁性微球，在生物医学、生物化学等领域有广泛应用。

星贝爱科生物-xb·2025-03-05 00:48

java继承后赋值返回_Java基础进阶第三天单例模式、继承、final

今日任务1、能够理解单例设计模式2、能够独立使用继承3、能够独立使用final关键字1.代码块1.1.代码块的概念和格式代码块，就是使用大括号括起来的一段代码；书写格式：{代码；}1.2.代码块的分类1.2.1

weixin_39757212·2025-03-04 23:15

线程+线程池

在同一时间需要完成多项任务的时候2、创建线程的三种方式继承Thread类实现Runnable接口实现Callable接口创建方式使用场景Thread单继承Runnable无返回值任务Callable有返回值任务

gordon~9·2025-03-04 23:44

什么是预训练？

一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习到有用的规律（标注资源稀缺，无大数据支持）举例：想对一批法律领域的文件进行关系抽取，就需要投入大量的精力（意味着时间和金钱的大量投入

卡卡大怪兽·2025-03-04 23:44

MLM: 掩码语言模型的预训练任务

MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）是一种用于训练语言模型的预训练任务，其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。

XianxinMao·2025-03-04 23:41

分布式和微服务的理解

分布式系统概念：分布式系统是由多个通过网络连接的节点组成的系统，这些节点分布在不同的地理位置或计算机上，它们相互协作，共同完成一个或多个任务，对用户或外部系统而言，就好像是一个单一的、统一的系统。

涛粒子·2025-03-04 22:38

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

需求文档不清晰或缺乏优先级排序怎么办

其中，标准化流程至关重要，因为通过建立统一模板和审核机制，不仅能迅速厘清各项需求，还能明确各项任务的重要性，降低因信息混乱带来的返工风险，为项目整体推进提供坚实基础。

·2025-03-04 22:49

什么是预训练语言模型下游任务？

什么是下游任务？在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于

衣衣困·2025-03-04 22:36

DeepSeek：大模型领域的创新力量

在自然语言处理任务中，无论是基础的文本翻译、问答系统

Kurbaneli·2025-03-04 22:35

彻底解放测试工程师：智能化 SQL 生成与自动化数据校验的终极解决方案

数据校验工作量大：测试结果需要与预期值逐项比对，尤其在面对JSON、CSV、SQL查询结果等多格式数据时，手动校验几乎是不可能完成的任务。

Python测试之道·2025-03-04 22:35

深入探索Python机器学习算法：模型评估

Python机器学习算法：模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法：模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标

数据攻城小狮子·2025-03-04 20:53

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

AI Agent，大模型重要落地方向

OpenAI将AIAgent定义为，以大语言模型为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。

IT猫仔·2025-03-04 19:15

自动驾驶FSD技术的核心算法与软件实现

其中，“FSD”（FullSelf-Driving，全自动驾驶）代表了这一领域的最高目标——让车辆在无需人类干预的情况下完成所有驾驶任务。

python算法(魔法师版)·2025-03-04 19:12

基于Arcgis的python脚本实现相邻矢量面的高度字段取平均值

其中一个常见的任务便是对相邻的矢量面中的高度字段开展特定操作。

GIS从业者·2025-03-04 19:42

AI边缘处理设备怎么合理分配宽带和运行资源

边缘设备通常面临有限的资源，但需要处理大量的数据流和计算任务，尤其是在AI推理和实时数据处理的场景下。

码农的日常搅屎棍·2025-03-04 19:42

袋鼠数据库工具 6.4 AI 版已上线

自不量力的A同学·2025-03-04 19:11

LangChain数据代理（Agents）与Function Calling解析

（Agents）：赋予模型行动力的FunctionCalling在LangChain的生态中，数据代理（Agents）是一个关键部分，它将语言模型的能力从“回答问题”拓展为“主动行动”，为自动化和复杂任务处理带来了巨大优势

一个头发很多的程序员·2025-03-04 18:08

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的分布式任务队列系统开发

引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务队列是一种重要的技术，它能够将任务分配到多个设备上并行执行，从而提高系统的整体效率。

·2025-03-04 18:42

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的跨设备协同绘图应用开发

引言在HarmonyNext生态系统中，跨设备协同能力是其核心特性之一，它允许多个设备在同一任务中无缝协作。

·2025-03-04 18:12

crewAI 工具箱指南

此项目旨在指导开发者如何设置并利用这些高级工具，使得AI代理能够执行从网络搜索、数据分析到协作和任务委派等多种功能

章迅筝Diane·2025-03-04 18:36

批发行业适合用哪些进销存软件？5 款进销存管理系统测评

一、ZohoBooks适用范围ZohoBooks进销存管理软件特别适合小微、中小贸易、电商、制造等不同行业企业，也适合有跨境业务需求的企业。核心功能采购管理：创建供应商档案，生成

·2025-03-04 18:34

让AI团队来分析股票！一份可以参考的简单研报——基于Python的CrewAI库

OpenAI将AIAgent定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。”

Ra1n_Su·2025-03-04 18:03

go-redis实现分布式锁

在外部还有一个context用来控制整个goroutine运行时间看门狗策略原本我们设定了固定的redis锁时间，但有些任务时间长，有些任务时间短，

kobayashiii·2025-03-04 17:24

The missing semester of your CS education--命令行环境

命令行环境--目录命令行环境任务控制结束进程暂停和后台执行进程终端多路复用tmux快捷键tmux配置扩展阅读

磷光·2025-03-04 17:52

Java软件架构中的服务拆分与数据库分片实践

Java软件架构中的服务拆分与数据库分片实践大家好，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！今天我们来聊聊在大型Java系统中的服务拆分与数据库分片。

省赚客app开发者·2025-03-04 16:50

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

jenkins配置SSH远程服务器连接

之前用jenkins做了一个自动发布测试，配置任务的PostSteps时，选择的是执行shell命令。

放学后一起去放牛啊·2025-03-04 16:47

Linux查看TP6 command定时任务并重启

TP6定时任务设置:1、在项目根目录/app/command目录下创建定时任务类文件MemberSubmit.php使用$this->setName('memberSubmit')方法设置名称为memberSubmit

落落鱼2013·2025-03-04 15:11

判断一个项目或任务是CPU密集型还是IO密集型

判断一个项目或任务是CPU密集型还是IO密集型通常需要考虑以下几个方面：任务执行时间：CPU密集型：如果任务的执行时间主要消耗在CPU计算上，比如复杂的数学运算、加密解密、图像处理等，那么它可能是CPU

KK_crazy·2025-03-04 14:31

开源的向量数据库Milvus

Milvus是一款开源的向量数据库，专为处理向量搜索任务而设计，尤其擅长处理大规模向量数据的相似度检索。

研创通之逍遥峰·2025-03-04 13:27

深入理解 Promise 和 Async/Await，并结合 Axios 实践

深入理解Promise和Async/Await，并结合Axios实践JavaScript是一门单线程的语言，这意味着它无法同时处理多个任务。

黑风风·2025-03-04 13:25

顶配版SAM：由分割一切迈向感知一切

1.3Demo2.模型介绍2.1亮点2.2方法3.量化结果、可视化展示Reference0.前言现有的视觉分割基础模型，如SAM及其变体，集中优势在形状、边缘等初级定位感知，或依赖外部模型完成更高级的语义理解任务

猛码Memmat·2025-03-04 13:23

25.3.2技术日志

任务概述当天任务：继续复习9节的爬虫内容目标与预期：复习完毕，记录知识具体编码活动实施过程：继续昨日文件第1节技术细节：1.网站后加/robots.txt是网站管理员写给爬虫的君子协定；2.requests.get

MoonSunhhhhh·2025-03-04 13:22

AI大模型-提示工程学习笔记22-元提示(meta-prompting)

元提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)Meta-Prompting的解决方案2.Meta-Prompting的工作流程(1)元提示输入(2)提示生成(3)提示评估(可选)(4)提示选择(可选)(5)任务执行

9命怪猫·2025-03-04 13:22

Linux进程间通讯-信号

进程收到信号后，会检查对该信号的处理机制，通常是终止进程或者忽略该信号，如果该信号指定了一个处理函数（捕捉），则会中断当前正在执行的任务，转而去执行该信

霍同学·2025-03-04 13:51

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景

Hello.Reader·2025-03-04 12:50

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

使用 Visual Studio 开发 Windows 服务

Windows服务是一种后台运行的应用程序，可以在没有用户界面的情况下执行任务。以下是从概念到具体实现的详细说明。

九鼎科技-Leo·2025-03-04 11:41

金手指精密镀金工艺全解析：猎板PCB 0.1μm级触点控制技术实践

一、金手指基础工艺架构1.底层铜面处理化学微蚀控制：采用硫酸-双氧水体系，表面粗糙度Ra≤0.15μm（SEM检测）活化工艺：钯基催化液浓度精准控制（0.8-1.2ppm），活化点密度＞5000个/mm²2

lboyj·2025-03-04 11:41

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