无监督聚类

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

Linux 程序员必修课：命令、脚本、程序、进程与线程的全貌

进程与线程的全貌1.Linux命令、脚本、程序、进程与线程的关系对比表概念定义存储形式执行方式是否需要进程是否支持并发示例命令用户输入给shell的指令，可以是内置命令或外部命令直接输入在shell中（无固定存储

内核程序员kevin·2025-03-02 09:31

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

Kubernetes集群V1.26二进制部署

Kubernetes集群V1.26二进制部署1：环境介绍本环境是基于内网环境无互联网情况下的Kubernetes集群的部署，Runtime使用containerd。

L-0715H·2025-03-02 06:32

[Python]:热血传奇-Wzl，Wzx的解析

1[取wzx中偏移量数据]：以素材[hum.wzx]为例进行解析-读取前44字节为wzx头文件，对解析无作用不做处理-读取44至48字节代表为，[wzx中偏移值总数量][int类型][4字节]-读取48

游戏百晓生·2025-03-02 05:59

Flink架构体系：深入解析Apache Flink的架构与工作原理

Flink架构概述ApacheFlink的架构基于流式处理模型，它通过将数据流划分为有向无环图（DAG）的形式，将大规模的数据处理任务划分为

雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-02 05:25

基于 langchain+ollama 创建私有化知识库

LLM有哪些痛点数据陈旧，一旦训练完成无

大语言模型·2025-03-02 02:09

网络安全审计员

网络安全审计员是负责监督和评估组织网络安全状况的专业人员。他们需具备深厚的网络安全知识，包括但不限于

网络安全-老纪·2025-03-01 23:49

苹果折叠屏iPhone突破折痕难题或将在2026年发布

屏幕采用三星供应的内折OLED柔性屏，搭配蓝思科技研发的UTG超薄玻璃（厚度仅30微米），通过中央减薄技术实现10万次折叠无破损。

北京自在科技·2025-03-01 23:19

服务器拔下内存条系统不能启动,电脑主板不能启动的解决方法

电脑主板不能启动的解决方法因为主板扩展槽或扩展卡有问题，导致插上显卡、声卡等扩展卡后，主板没有响应，因此造成开机无显示。例如蛮力拆装agp显卡，导致agp插槽开裂，即可造成此类故障。

weixin_39742065·2025-03-01 23:16

【MySQL】常见数据类型

.字符串类型5.1char和varchar类型5.2日期类型和时间类型5.3enum和set类型1.整数类型整数类型默认都是有符号整数类型名称字节数类型说明tinyint1带符号的范围-128127，无符号范围

m0_74824534·2025-03-01 23:43

GC5958Q—三相无刷直流电机速度控制芯片，应用在静音风扇马达上，可替代APX9358/茂达

GC5958Q提供无传感器三相无刷直流电机速度控制的所有电路。正弦波驱动器的方法将是更好的低噪声。该控制器的功能包括启动电路，反电动势换向控制，脉冲宽度调制(PWM)速度控制，锁定保护，和热关断电路。

青牛科技实业01·2025-03-01 22:10

vue中在哪个生命周期中dom被渲染_Vue生命周期说明

人是生而自由的，但却无往不在枷锁之中。自以为是其他一切人的主人，反比其他一切人更是奴隶。

祁圆圆·2025-03-01 22:36

Pinia第二章：Pinia 安装与基础配置

yarnaddpinia#针对Vite项目的优化安装（自动处理Tree-shaking）npminstallpinia@next-D安装注意事项：需要Vue3运行时环境（要求Vue>=3.2）与VueRouter无版本冲突生产环境会自动启用

道不尽世间的沧桑·2025-03-01 20:55

数据库学习笔记一

关系型数据库中表与表之间存在关联关系，所有关系型数据库需遵循1999年制定的SQL标准，语法上90%相似，10%为各自“方言”；非关系型数据库中表相互独立，无统一标准，不同数据库语法各异。

Ziguangkkk·2025-03-01 20:53

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift

点云学习·2025-03-01 19:18

磁力链接那些事：开源工具大盘点

安全可靠：开源社区的监督和审查

fxrz12·2025-03-01 19:15

谈一谈无服务架构降本增效

无服务架构（ServerlessArchitecture）作为一种新兴的计算模式，正在成为众多企业的首选解决方案。本文将探讨无服务架构如何帮助企业实现降本增效，并通过图表对比无服务架构和常规架构。

fxrz12·2025-03-01 19:15

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。

万事可爱^·2025-03-01 18:43

Arduino OLED 动画全攻略：UNO、u8g2、Adafruit GFX、SSD1306 教程

无

星际编程喵·2025-03-01 16:32

Java面试题整理

exist和in有什么区别select*fromAwhereidin(selectidfromB)有两点区别：（1）使用上的区别：exists中放一个子查询有记录返回true，无记录返回false（NULL

Amberish·2025-03-01 15:26

Flutter状态管理框架GetX最新版详解与实践指南

路由管理：无co

Zender Han·2025-03-01 15:54

uniapp请求封装统一处理，token无感刷新刷

import{useStoreUser}from'@/store/user.js';importrequestInterceptorfrom'@/interceptor/request.js';import{goLogin}from'@/interceptor/router.js';import{refreshToken}from'./index';classhttp{/***http请求基类*@

Mo_jo·2025-03-01 13:11

一文速通MongoDB

无模式设计：MongoDB不要求事先定

C__C..·2025-03-01 12:33

super的使用

3.super.的调用的是由在子类构造的时候使用了super()的无参或者有参构造出来的父类。

一天八小时·2025-03-01 11:57

利用 AWS API Gateway 和 Lambda 节省成本的指南

AWSAPIGateway和Lambda组合提供了一种无服务器（Serverless）的解决方案，能够显著降低基础设施成本，简化管理，并提升应用的可扩展性。

fxrz12·2025-03-01 11:51

电力场效应晶体管（Power MOSFET）

1.电力MOSFET电力场效应晶体管，简称电力MOSFET，是利用电场效应来控制半导体中电流的电力半导体器件，它是一种单极性电压控制器件，不但有自关断能力，而且有驱动功率小、工作频率高、无二次击穿现象、

嵌入式老牛·2025-03-01 09:40

数据结构之【无头单向非循环链表】(C语言实现)

下面将无头单向非循环链表简称为单链表头指针：指向链表第一个节点的指针链表为空时，头指针也为空要实现单链表，就是要实现单链表的增删查改一、无头单向非循环链表的c语言实现1.准备工作#include#include

zl_dfq·2025-03-01 09:04

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果

乔大将军·2025-03-01 08:59

Java:动态代理

动态代理的特点是无侵入式的给代码增加额外的功能。

葡萄_成熟时_·2025-03-01 07:26

【ES6】let 和 const 详解

文章目录一、let和const共同点1.不重复声明2.无变量提升3.作用域限制4.暂时性死区二、let和const不同点1.声明时区别2.赋值时区别一、let和const共同点我们以前都是使用var关键字来声明变量的在

一颗不甘坠落的流星·2025-03-01 07:52

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

如何在CentOS使用Docker搭建MinIO容器并实现无公网ip远程访问本地服务

文章目录前言1.Docker部署MinIO2.本地访问MinIO3.Linux安装Cpolar4.配置MinIO公网地址5.远程访问MinIO管理界面6.固定MinIO公网地址前言MinIO是一个开源的对象存储服务器，可以在各种环境中运行，例如本地、Docker容器、Kubernetes集群等。它兼容AmazonS3API，因此可以与现有的S3工具和库无缝集成。MinIO的设计目标是高性能、高可用

秋说·2025-03-01 05:31

【deepseek】deepseek-r1本地部署-第三步：下载模型

其中1.5B轻量级，适合无独显的环境；8B适合带独显的环境；32B的超大杯适合专业开发环境，其推算准度比gpt弱10%。

Evenurs·2025-03-01 02:45

华为机试(python)：链表

HJ48从单向链表中删除指定值的节点输入一个单向链表和一个节点的值，从单向链表中删除等于该值的节点，删除后如果链表中无节点则返回空指针。链表的值不能重复。

Mia~~·2025-03-01 01:10

华为机试 (10/4)

删除链表指定节点输入一个单向链表和一个节点的值，从单向链表中删除等于该值的节点，删除后如果链表中无节点则返回空指针。importjava.io.

科比的缪斯·2025-03-01 01:38

项目沟通管理成功的关键密码，你掌握了吗？

项目沟通管理涵盖确保项目信息得以及时、恰当地规划、收集、生成、存储、检索、管理、控制、监督与最终处置的全部流程。

洋洋科创星球·2025-03-01 00:35

Rust 中的 Vec＜u8＞类型

指定了向量元素的具体类型，这里是无符号8位整数（Unsigned8-bitInteger），即单个字节。

星河繁·2025-02-28 20:40

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。

浪九天·2025-02-28 16:37

清华大学《DeepSeek与AI幻觉》（无套路免费分享）

随着人工智能技术的飞速发展，以DeepSeek为代表的国产大模型正逐渐成为各行各业的重要工具。然而，AI在生成内容时常常会出现“幻觉”——即生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合推出的这篇教程《DeepSeek与AI幻觉》，系统性地讲解了AI幻觉的成因、评测方法及应对策略，旨在帮助用户更好地理解和使用AI工具。《DeepSeek与AI幻觉》：https

xiecoding.cn·2025-02-28 16:03

深入详解人工智能机器学习：强化学习

与监督学习不同的是，强化学习不依赖于给定的输入输出对，而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化

猿享天开·2025-02-28 15:58

北京大学DeepSeek提示词工程与落地场景（PDF无套路免费下载）

近年来，大模型技术飞速发展，但许多用户发现：即使使用同一款AI工具，效果也可能天差地别——有人能用AI快速生成精准方案，有人却只能得到笼统回答。这背后的关键差异，在于提示词工程的应用能力。北京大学联合DeepSeek团队推出的《DeepSeek提示词工程与落地场景》教程，正是为了解决这一痛点，通过系统化的方法论和丰富的案例，帮助用户解锁AI的真正潜力。《DeepSeek提示词工程与落地场景》PDF

xiecoding.cn·2025-02-28 15:25

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。

田乐蒙·2025-02-28 15:25

小程序基础 2.0

第四单元小程序基础二一、昨日知识点回顾1.小程序中的事件2.wxs3.列表渲染4.条件渲染二、本单元知识点概述（Ⅰ）指定教材无（Ⅱ）知识点概述（Ⅲ）教学时长三、本单元教学目标（Ⅰ）重点知识目标1.下拉加载和上拉刷新

菜鸟小白Y·2025-02-28 14:24

微软发布 Phi-4 迷你模型,适合本地部署ChatBot

该模型经历了一个增强过程，包含了监督微调和直接偏好优化，以支持精确的指令遵循和稳健的安全措施。

吴脑的键客·2025-02-28 13:43

免实名服务器新选择：AWS海外服务器三大核心优势解析——以aliyun国际版为对比

本文将以阿里云国际版为参照，深度解析AWS如何以“无实名”为起点，构建全球化业务的黄金赛道。

AWS官方合作商·2025-02-28 12:37

什么是可重入，什么是可重入锁？它用来解决什么问题？

无共享资源竞争：不修改共享数据或正确处理并发访问。可中断恢复：执行过程中被中断后再次调用仍能正常完成。示例：递归函数factorial(n)如果不依赖外部状态（如全局变量

涛粒子·2025-02-28 12:05

【随手笔记】嵌入式项目开发流程（欢迎指正补充）

竞品分析一般研发的需求都是市场部或者高层评估过利润和销量或者前景才会到研发的研发开始研究需求，分析竞品优缺点，一般会选用竞品前三名的产品进行分析分析竞品的功能，竞品的硬件方案和物料成本，功能优点和缺点，把硬件成本给到市场，为后面做的产品硬件成本做参考，避免后面硬件方案价格无优势的情况进行产品功能细致的梳理和过滤确定好规格性能参数等等查询对应的强制标准或行业标准考虑功能异常的补救逻辑项

LongRunning·2025-02-28 10:25

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。

爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

推荐频道