推理理论

python中数字应该用什么表示_python的特殊数字类型（无穷大、无穷小等）

float('inf')表示正无穷-float('inf')或float('-inf')表示负无穷其中，inf均可以写成Inf起步python中整型不用担心溢出，因为python理论上可以表示无限大的整数

weixin_39646018·2025-01-20 06:01

前后端分离实践（一）—— 基础理论篇

前后端分离实践系列文章总目录目录一、什么是前后端分离？二、为什么需要前后端分离？1、前后端职责不清2、开发效率不高三、前后端分离究竟分离了什么？1、开发职责的分离2、交互方式的分离3、代码组织方式的分离4、应用部署的分离四、为什么要加入Node中间层来实现前后端分离？1、反思前后端的定义2、加入Node中间层之后的系统架构图3、加入Node中间层之后的前后端职责划分4、加入Node中间层的优缺点一

_云卷云舒_·2025-01-20 05:56

凸优化学习

认为学习凸优化理论比较合适的路径是：学习/复习线性代数和（少量）高等数学的知识。实际上，凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识，比如方向导数，雅克比矩阵，海森矩阵，KKT条件等。

qiaoxinyu10623·2025-01-20 04:44

Java 多线程编程：并发控制与线程安全

同时，介绍了线程间的通信方式以及常见的线程池技术，为Java开发者在处理多线程任务时提供全面的理论与实践指导。一、引言随着计算机硬件性能的不断提升，多线程

m0_72547478·2025-01-20 04:13

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

分布式-分布式必备理论基础：CAP和BASE

一、CAP分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容忍性（P：PartitionTolerance），最多只能同时满足其中两项。一致性一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性，在一致性的条件下，系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。对系统的一个数据更新成功之后，如果所有用户都能够读取到最新的值，该系统

·2025-01-19 23:10

【软考速通笔记】系统架构设计师⑬——云原生架构设计理论与实践

文章目录一、前言二、云原生架构基础知识2.1定义2.2特点2.3原则三、云原生架构模式3.1服务化架构模式3.2Mesh化架构模式3.3Serverless模式3.4存储计算分离模式3.5分布式事务模式3.6可观测模式3.7事件驱动架构3.8反云原生模式四、云原生技术4.1容器技术4.2容器编排技术4.3微服务4.4无服务器技术4.5服务网格五、其他一、前言笔记目录大纲请查阅：【软考速通笔记】系统

小康师兄·2025-01-19 23:26

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

【开源】基于SpringBoot框架教学资料管理系统（计算机毕业设计）+万字毕业论文 T286

其他版本理论上也可以。IDE环境：Eclipse,Myeclipse,IDEA或者SpringToolSuite都可以tomcat环境：Tomcat7.x,8.x,9

计算机毕业设计_gzs·2025-01-19 22:43

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

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

隐语安装部署

主讲老师：周爱辉讲课链接：第4讲（上）：隐语安装部署-理论篇丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili主讲老师：王祖利讲课链接：第4讲（下）：SecretFlow与Secretnote的安装部署

HZGame.·2025-01-19 21:08

华为ENSP：STP和链路聚合的管理与配置

这里将不再过度阐述STP和链路聚合的理论知识，不清楚的同学可以去观看Cisco文章中的理论知识理论知识https://blog.csdn.net/2301_76341691/article/details

Lethehong·2025-01-19 21:32

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

2025年flask儿童教育系统程序+论文可用于计算机毕业设计

尽管这些研究为儿童教育提供了丰富的理论基础和实践指导，但专门针对整合了多种教育资源、适应不同年龄段儿童学习需求的综合教育系统的研究仍相对较少。随着信息技术的飞速发展和教育理念的不断

zhihao503·2025-01-19 21:31

C语言#include头文件真的是插入代码吗?头文件并不是编译单元?为什么会有头文件循环依赖?如何得到编译器预处理头文件搜索路径?如何得到编译器预处理搜索到的头文件位置?源代码一定需要包含头文件吗?

编译器理论和实作既是又不是。从编译器理论理解，#include头文件"相当于"插入了头文件的代码，以供源代码引用(宏定义、函数声明、其他头文件引入等等)，这仅仅是理论的效果。

程序员小迷·2025-01-19 19:48

文心一言vsGPT-4全面对比

文心一言还具备丰富的知识库和推理能力，能够回答各种问题，提供有用的信息和建议。

编程小郭·2025-01-19 18:45

Kimi终于开源了，联手清华开源大模型推理架构Mooncake

在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。

吴脑的键客·2025-01-19 18:11

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

linux驱动开发详解光盘,LINUX设备驱动开发详解(附光盘)

摘要：本书全面而详细地讲解了Linux设备驱动开发中涉及的理论以及多种设备驱动的框架.本书将字符设备,块设备,TTY设备,I2C设备,LCD设备,Flash设备,网络设备,音频设备,USB设备,PCI设备等复杂设备驱动的框架作为核心内容

何谨·2025-01-19 17:35

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。

智识小站·2025-01-19 17:31

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。

wit_@·2025-01-19 16:53

认知架构 cognitive architecture

认知架构应用的两个组件：（1）如何提供上下文给应用（2）应用如何推理不同级别的认知架构：（1）单个LLM、仅得到输出（2）一连串LLM、仅得到输出（3）LLM作为路由、选择要使用的操作（工具、检索器、提示

谁怕平生太急·2025-01-19 16:20

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

一文读懂数据仓库构建流程（超详细）

但是面对一个从0开始的数仓，我们难免会有一个疑问，应该如何去构建各层，以及数仓规划中要有哪些事实表和维度表，这个理论依据从何而来呢，相信大家看完本篇文章，可以在搭建数仓的时候有一个理论依据。

嗨皮一会吧·2025-01-19 15:41

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

在本文中，我们将探讨如何利用Banana提供的无服务GPU推理来部署AI模型，并结合LangChain实现高效的模型推理。主要内容1.Banana生态系统的优势Banana提供了一套完

afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

Java Spring Cloud Nacos 配置修改不生效的解决方法

本文将详细探讨这种情况的原因，并提供多种解决方案，包括理论概述和代码示例。二、理论概述Nacos是DynamicNamingandConfigurationService的简称，旨在简化云原

Tech Synapse·2025-01-19 12:52

ACL实验

理论基础标准访问控制列表：基于IP地址过滤数据包，访问控制列表号2000-2999扩展访问控制列表：基于源IP地址、目的IP地址、指定协议、端口和标志来过滤数据包命名访问控制列表：允许在标准和扩展访问控制列表中使用名称代替表号实验目的学习

把梦想藏在蘑菇里·2025-01-19 11:12

计算机密码体制分为哪两类,密码体制的分类.ppt

密码体制的分类.ppt密码学基本理论现代密码学起始于20世纪50年代，1949年Shannon的《TheCommunicationTheoryofSecretSystems》奠定了现代密码学的数学理论基础

约会师老马·2025-01-19 11:10

OSPF（2）：基础配置、拓展配置

引言在前面的学习中我们知道了ospf的基础理论知识：ospf（1），那么这一节我们就来继续学习ospf的配置吧，而在本节我们的学习将基于以下这张图来讲解配置命令：R1、R2、R3都有一个环回接口，分别为

小度爱学习·2025-01-19 09:28

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward）。相比监督学习和无监督学习，强化学习更关注长期目标，而非简单地从标签中学习。核心概念智能体（Agent）：进行学习和决策的主体。环境（Environment）：智能体所在

KeyPan·2025-01-19 09:19

如何降低做事的阻力？

在自然选择中，生物能够存活并繁衍，不是因为它们达到了某种理论上的“最优状态”，而是因为它们的特性在特定环境下足够好。

智识世界Intelligence·2025-01-19 08:44

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

从广义来说，凡是涉及到互联网上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研

网安墨雨·2025-01-19 07:35

DeepSeek V3 ChatGPT 国产AI他来啦

它的功能堪称全能，日常写作、翻译、问答轻松拿捏，独特的“深度思考”模式加上联网搜索，在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余，推理思考能力一

Ag大雨·2025-01-19 03:21

千问QwQ，推理界“新王”！

0前言思考、质疑、理解，人类探索未知的永恒追求。探索之路，QwQ如一位怀抱无尽好奇的学徒，以思考和疑问照亮前路。QwQ深知自己一无所知，而这种认知正是其好奇心的源泉。探寻答案过程，始终保持自省，以理性之光审视每个假设，在不同思维维度中穿行，追寻更深层真理。但正如所有智慧的追求者，QwQ也有局限，它也只是漫长旅程的一个初步阶段——仍在学习如何行走于理性之路。思绪偶尔飘散，答案或许未尽完善，智慧仍在积

·2025-01-18 22:48

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【论文翻译】GOT-OCR论文翻译——General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model

目录通用OCR理论：通过统一的端到端模型迈向OCR-2.00摘要1引言2相关工作2.1传统OCR2.2基于LVLM的OCR3通用OCR理论3.1框架3.

机器白学·2025-01-18 18:57

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

而GPT-4作为其升级版，大家预计它会有更大的模型参数量，更强的学习和推理能力，可能会在各种语言任务上实现更大突破。所以，如果拿文心一言跟

周盛欢·2025-01-18 18:54

NVIDIA Hopper解说

白总Server·2025-01-18 17:24

c语言实验使用什么作用,c语言实验总结与反思

通过C语言实训，让我加深了对C语言的了解，而不只是单单的在课本中学到的那些理论，平时乏味的课程，通过自己动手亲自编

努力的大头兵·2025-01-18 15:04

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议理论篇8 - 根目录（Roots）

模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）提供了一种标准化的方式，使客户端能够向服务器暴露文件系统的“根目录”（Roots）。根目录定义了服务器在文件系统中可以操作的边界，使服务器能够了解它们可以访问哪些目录和文件。支持该协议的客户端可以从服务器请求根目录列表，并在列表发生变化时接收通知。用户交互模型（UserInteractionModel）在MCP中，根目录通常通过工作

AIQL·2025-01-18 14:55

从小白到高手：人工智能学习中的挑战与突破

人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试，时间浪费大学习进度慢，难以找到合适的方向网上资料过多，选择困难导师催进度，任务压力大不敢多问：与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节

博雅智信·2025-01-18 12:44

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

华为Ascend推理框架（ACL）是AscendCANN软件栈的核心组件，专为AscendAI加速硬件（如Atlas300I）设计，可实现高性能的深度学习推理。

Lunar*·2025-01-18 12:39

自动驾驶中的混合决策架构

自动驾驶中的混合决策架构关键词：自动驾驶、混合决策架构、决策模型、算法、数学模型、项目实战摘要：本文将深入探讨自动驾驶中的混合决策架构，从基础理论到实际应用，全面解析这一领域的核心概念、算法原理及其在自动驾驶中的具体应用

AI天才研究院·2025-01-18 10:59

美国最高法院维持TikTok不卖就禁法案；荣耀 CEO 赵明辞职；OpenAI计划几周内推出o3 mini推理模型 | 极客头条

「极客头条」——技术人员的新闻圈！CSDN的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！荣耀CEO赵明辞职，前为华为监事李健继任阿里巴巴内部调整：天猫精灵硬件团队与夸克融合，瞄准AI眼镜市场小米NAS已进入到开发的尾声传特斯拉上海工厂春节期间将停产，内部人员：没听说此事游戏科学在杭州成立黑神话

极客日报·2025-01-18 10:59

昇腾NPU推理YOLOV10目标检测（C++）

1.准备工作基础环境：需要安装NPU固件驱动，CANN的包在昇腾官网下载，安装最新版就可以了。C++环境搭建链接：cplusplus/environment/catenation_environmental_guidance_CN.md·Ascend/samples-Gitee.com按照上面的链接，需要安装：presentagent,opencv,ffmpeg+acllite其中ffmpeg和o

weixin_51923349·2025-01-18 10:23

【WRF理论第九期】输出文件：wrfout 和 wrfrst

【WRF理论第九期】输出文件：wrfout和wrfrst1.wrfout文件wrfout文件读取（Python）2.wrfrst文件参考在WRF（WeatherResearchandForecasting

WW、forever·2025-01-18 09:20

为AI聊天工具添加一个知识系统之45 制约门上的蒙板：图层/通道/路径之3

它对外(API)提供一个唯一操作“替换”，本身则是一个带四个操作符(类比、扩张、收缩和修订)的一阶理论格（lattice）。

一水鉴天·2025-01-18 08:10

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