打印任务排序

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

快速排序法的使用 ( 超详细图解 )

快速排序法的使用快速排序法作为一种广受好评的排序方法，不仅仅因为它的排序效率很高，更因为它体现了分治的思想。
S01d13r·2025-03-17 23:05

yaml常见的读取和写入

allow_unicode=True：遇到中文不转换为unicode编码sort_keys=False：不进行排序，默认按照字母abcd排序importyamldefwrite_yaml_template
南部余额·2025-03-17 23:04

队列在计算机系统中的应用

队列在计算机系统中有广泛的应用，主要用于管理任务和处理数据流。以下是队列的一些常见应用场景：1.任务调度操作系统：操作系统使用队列管理进程调度，如先来先服务（FCFS）调度算法。
AredRabbit·2025-03-17 23:34

C#—线程池详解

C#—线程池详解核心机制说明自动回收与重用线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是回到池中等待新任务。无需手动“重新启用”，线程池会自动调度可用线程处理新任务。
_Csharp·2025-03-17 23:00

java list 按照某个字段排序

可以使用Collections.sort()方法对JavaList按照某个字段排序。
csdn2015_·2025-03-17 23:00

Java8按照多字段排序

packagecom.shiyi.love.task;importlombok.AllArgsConstructor;importlombok.Data;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Comparator;importjava.util.List;importjava.util.stream.Collectors;/***@authorshiy
失忆老幺·2025-03-17 22:25

MySQL---DDL（3.17）

SHOWDATABASES;查询当前数据库：SELECTDATABASE();创建:CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS]数据库名[DEFAULTCHARSET字符集][COLLATE排序规则
秋凉 づᐇ·2025-03-17 22:20

Matlab GPU加速技术

CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

Linux如何查询文件及文件夹大小

查看当前目录下各文件、文件夹的大小，这个比较实用du-h-max-depth=1*查询当前目录总大小du-sh3.最大文件夹倒叙和正序du-s*|sort-rn从小到大按字节排序du-sh*sort-n
大数据侠客·2025-03-17 21:47

情感分析任务的概述

一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。
阿你不是·2025-03-17 21:46

学习Web3.0需要具备哪些基础知识？

-了解基本的算法，如排序、搜索、递归等，以及它们的时间和空间复
alankuo·2025-03-17 21:43

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。
Nifc666·2025-03-17 21:43

PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU

列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量y_tensor=torch.from_numpy(y).long()#分类任务常用长整型显式指定设备
大霸王龙·2025-03-17 20:42

C/C++每日一练：实现选择排序

选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，时间复杂度为，其中n是数组长度，不适合大数据集的排序，适合于元素较少且对性能要求不高的场景。
風清掦·2025-03-17 20:11

C/C++每日一练：实现冒泡排序

题目要求编写一个程序，实现冒泡排序算法。给定一个由n个整数组成的数组，要求通过冒泡排序对数组从小到大进行排序。输入：一个整数数组，长度为n，数组中的元素可能是正数或负数。输出：按照升序排序后的数组。
風清掦·2025-03-17 20:10

MultiCodeBench:首个涵盖 12 个特定软件应用领域和 15 种编程语言的代码生成基准测试

一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）在代码生成任务中展现出卓越性能，越来越多的AI编程助手被集成到实际的软件开发环境中，显著提升了开发效率。
·2025-03-17 20:51

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“
·2025-03-17 20:18

【常见的排序算法有哪些】

一、冒泡排序（BubbleSort）设计思想：像气泡上浮，两两比较相邻元素，顺序错误就交换，直到整个数组有序。
F_windy·2025-03-17 19:06

数据结构与算法——二叉搜索树，使用TreeMap将键值对存储在一棵二叉搜索树的节点

中序遍历结果是有序的，会从小到大排序。
Book_熬夜！·2025-03-17 19:59

解决 HTTP 请求中的编码问题：从乱码到正确传输

**调试与验证**4.1**打印请求数据**4.2**使用抓包工具**4.3**查看服务器日志**5.**
和烨·2025-03-17 18:56

Spark任务读取hive表数据导入es

使用elasticsearch-hadoop将hive表数据导入es，超级简单1.引入pomorg.elasticsearchelasticsearch-hadoop9.0.0-SNAPSHOT2.创建sparkconf//spark参数设置SparkConfsparkConf=newSparkConf();//要写入的索引sparkConf.set("es.resource","");//es集
小小小小小小小小小小码农·2025-03-17 18:25

怎么做一个AI产品经理？

从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者，AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。
AI筑梦师·2025-03-17 18:25

如何禁止电脑中某个应用联网

一、通过防火墙基础设置（快速操作）打开控制面板在任务栏搜索框输入“控制面板”并打开，将右上角“查看方式”切换为“大图标”。
办公小百知·2025-03-17 18:53

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。
2301_81121233·2025-03-17 17:21

python读取海康RGBD感知相机并解析图像数据

MV-EB435i海康提供的C++SDK比较完善，但是python的比较粗糙，给的demo只能得到他自己定义的数据帧需求：基于海康提供的pythonSDK，进一步开发读取RGB和Depth图，并转换成后续任务需要的
我认为可以！·2025-03-17 17:20

django中间件说明

中间件适用于处理全局性任务，如身份验证、日志记录、内容修改等。以下是Django中间件的详细说明和使用方法：一、中间件的核心概念作用阶段：•请求阶段：在路由到视图之前处理请求（如身份验证）。
LCY133·2025-03-17 17:20

LORA 微调大模型：从入门到入土

然而，在实际项目中，我们往往会发现这些预训练模型虽然强大，但直接就去应用于一些特定的任务时，往往无法完全满足需求。这时，微调就成为了必不可少的一步。
大模型.·2025-03-17 17:49

无人机学习入门

平台和智慧职教平台上很多课程，当然B站也很多，自学基础内容）目录大概如下：1）无人机的历史2）无人机分类3）无人机系统组成（直升机、多旋翼、固定翼无人机、其他特殊结构）4）无人机飞行原理、空气动力学5）飞行控制、导航系统6）任务载荷学习实践知
一颗微竹·2025-03-17 17:19

如何使用 Python 实现生成对抗网络

生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
NoABug·2025-03-17 17:15

【程序人生】中年技术女性，什么是生活的重点？

文章目录⭐前言⭐一、明确“成功”的定义：先破后立警惕社会规训：价值观排序工具：⭐二、怎职业发展：聚焦长板，打造不可替代性30岁职场破局策略：职场可见度提升：⭐三、人际关系：构建支持系统关系断舍离：亲密关系选择
JosieBook·2025-03-17 16:39

Spring Boot中使用RabbitMQ实现简单的消息发送与接收

RabbitMQ作为一种常见的消息中间件，广泛应用于消息传递、任务分发等场景。本文将带你一步步实现如何在SpringBoot应用中使用RabbitMQ进行消息的发送和接收。
Takumilovexu·2025-03-17 15:35

用Java爬虫轻松获取微店店铺所有商品信息

无论是进行市场调研、数据分析，还是寻找热门商品，获取微店店铺的所有商品信息都是一项极具价值的任务。然而，手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。
数据小爬虫@·2025-03-17 15:04

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

然而，对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务，现有
·2025-03-17 15:12

PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架

2025年1月7号，由杨德杰、赵子敬、刘洋联合提出PlanLLM，一种基于可微调大型语言模型（LLM）的跨模态联合学习框架，用于解决视频程序规划任务。
·2025-03-17 15:11

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式任务调度系统开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务调度是一个核心且复杂的技术领域。
·2025-03-17 15:10

Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台

该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境，设计了更具挑战性和实用性的交互任务，目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。
·2025-03-17 15:08

探秘Executor的生命周期：从启动到销毁

它提供了一种高效、灵活且可管理的方式来执行异步任务，将任务的提交与执行过程解耦，从而简化了并发编程的复杂性。
AI天才研究院·2025-03-17 13:49

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。
Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

Spring Data JDBC 详解

CrudRepository增删改查2)PagingAndSortingRepository分页排序一、JPA背景早期的JPA的特性是懒加载和关联查询，一下能查出所有的关联信息，但我们开发者在查询SQL
m0_74823933·2025-03-17 12:10

【31】单片机编程核心技巧：Switch驱动多任务跑马灯

【31】单片机编程核心技巧：Switch驱动多任务跑马灯七律·双驱Switch双驱控双灯，状态分治显神通。步骤变量定乾坤，定时中断显锋芒。电光石火随心转，程序逻辑自分明。
智木芯语·2025-03-17 11:37

rStar论文精读

一些方法有很大的exploitation但限制任务多样性泛化性不好；一些方法有很大的ex
MoyiTech·2025-03-17 11:33

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式任务调度系统开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务调度是一个核心且复杂的技术领域。
·2025-03-17 10:33

Ubuntu常用命令及使用示例解析

pwd-Printcurrentworkingdirectory，打印当前终端所在的目录。ls-Listdirectoryconte，列出当前工作目录下的所有文件/文件夹的名称。
zeeq_·2025-03-17 10:28

基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建跨平台企业级任务管理系统

基于HarmonyNext的ArkTS实战：构建跨平台企业级任务管理系统引言在现代企业中，任务管理系统是提升团队协作效率的重要工具。
·2025-03-17 10:02

Ubuntu常用命令

以下是一些常用的Ubuntu命令，可以帮助您在终端中进行各种任务和操作：文件和目录操作:ls：列出当前目录下的文件和目录。cd：切换目录。pwd：显示当前工作目录的路径。mkdir：创建新目录。
欲登绝巘·2025-03-17 10:58

AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】

它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。
AI大模型-大飞·2025-03-17 10:27

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。
@金色海岸·2025-03-17 09:54
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