时序大模型第16页

简单搞定数仓搭建:数仓规范

1.数据模型架构规范1.1数据层次的划分ODS：OperationalDataStore，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。

白枭·2025-02-26 01:59

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

CF 58A.Chat room(Java实现)

思路分析题目说的意思是任意删除字母，能否组成"hello",实际就是判断'h'、'e'、'l'、'o'的下标是否一个比一个大，同时看'e'和'o'之间是否有两个'l'。

Dr_Si·2025-02-26 01:56

如何从0开始写一个操作系统

github.com/yifengyou/os-elephant/tree/master我会挑一些说说传统的操作系统课一般从内存，虚拟化等等方面讲起，因为是自己实现操作系统，肯定不能一上来就写开始写内存管理这种大活

·2025-02-26 01:57

C 语言 “神秘武器”：联合体与枚举大揭秘！

在C语言里，除了常见的基本数据类型，还有一些自定义类型，它们能帮助我们更灵活地组织和管理数据。今天我们就来详细聊聊其中的联合体和枚举类型。1.联合体1.1联合体类型的声明联合体（Union），也叫共用体，它的声明语法和结构体很相似。声明一个联合体，我们使用union关键字，后面跟上联合体的名称，然后在花括号里列出联合体的成员。示例如下：#include//声明一个联合体unionData{inti

南玖yy·2025-02-26 01:26

如何通过提示词更好地利用AI

一、基础构建：打造高效提示词的4大支柱1.1精准目标定位术原理分析：模糊指令导

lally.·2025-02-26 00:55

API设计原则之显然性(obvious) ：文档与类型系统、语义化类型、使用“零大小”类型

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（加关注即可阅读全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.9.1.文档与类型系统用户可能不会完全理解API的所有规则和限制。所以你写的API应该让你的用户易于理解，并且难以用错。通过Rust的文档与类型系统，我们可以尽量实现这个需求。2.9.2.文档让API透明化的第一步就是写出好的文档。写出好的文档有这么几点要求：1.清楚的记录清楚的记

SomeB1oody·2025-02-26 00:25

CSS 真的会阻塞文档解析吗？从浏览器渲染原理深入探究一下

浏览器渲染网页的基本流程浏览器在接收到HTML文档后，会依次进行以下几个主要步骤：解析HTML：浏览器从网络或本地获取HTML文件，然后开始解析，将HTML代码转换为DOM（DocumentObjectModel，文档对象模型

银之夏雪·2025-02-26 00:54

matlab iri模型,IRI2012电离层模型 matlab代码

【实例简介】IRI2012电离层模型InternationalReferenceIonosphere(IRI)ModelComputestheInternationalReferenceIonosphere

龙之吻(水货)·2025-02-26 00:52

Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）

一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。

waicsdn_haha·2025-02-26 00:22

python 语音转文本中文——DeepSpeech

一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进

drebander·2025-02-26 00:51

分享一款支持二次开发的多语言订货系统

在这样的大背景下，一套功能完备、支持二次开发的多语言订货系统，已然成为企业突破语言障碍、优化业务流程、增强客户满意度的关键。

多用户商城系统·2025-02-26 00:51

BP算法的python实现 + 男女生分类器

BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大

乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

Matlab编写的直齿轮时变啮合刚度求解模型程序及拟合公式详解

Matlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序（齿间摩檫力也有考虑进去），根据周期变化计算得到整个啮合过程的综合刚度啮合曲线，并得到拟合公式，以便在建立动力学方程的时候方便使用！

UcbSSHqp·2025-02-25 23:49

CSS对DOM解析的阻塞作用

在浏览器渲染页面时，DOM（文档对象模型）树的构建和渲染是一个重要的过程。在这个过程中，CSS可能会对DOM解析产生一定的阻塞作用。

MggnHaskell·2025-02-25 23:48

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型

FL1623863129·2025-02-25 23:18

基于势能法和切片法的斜齿轮时变啮合刚度求解模型的Matlab程序设计及综合刚度曲线拟合公式解析

Matlab技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用分析一、引言在工程技术领域，斜齿轮作为高效传动的重要部件，其啮合刚度的准确计算对于提升传动性能、确保设备运行稳定至关重要。

AbVhftfAZW·2025-02-25 23:48

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度，然后一次性更新模型参数，从而模拟大批量训练的效果。总结：显存限制：GPU/TPU显存有限，无法一次性加载大批量数据。训练稳定性：大批量训练通常

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

时序差分(TD)算法:

TD算法：小猴子每走1步，看一下这个路口的V值，还有获得的奖励r；回到原来的路口，把刚刚看到的V值和奖励r进行运算，估算出V值。和蒙地卡罗(MC)不同：TD算法只需要走N步。就可以开始回溯更新。和蒙地卡罗(MC)一样：小猴需要先走N步，每经过一个状态，把奖励记录下来。然后开始回溯。那么，状态的V值怎么算呢？其实和蒙地卡罗一样，我们就假设N步之后，就到达了最终状态了。假设“最终状态”上我们之前没有走

waski·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践，并通

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

借助OpenAI的强大语言模型（如GPT-4），我们可以轻松完成这些任务，无需深厚的编程基础，也能快速上手。

山海青风·2025-02-25 23:42

项目管理的数字化转型：趋势与实践——从工具革新到效率革命

本文将深入解析项目管理数字化转型的五大核心趋势，结合真实案例与工具应用，为读者提供可落地的实践指南。一、数字化转型的五大核心趋势1.虚拟团队与协作工具的常态化远程协作已成为项目管理的主流模式。通

小稻草打打打·2025-02-25 23:12

无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2

Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成

nenchoumi3119·2025-02-25 23:42

Code Less, Create More丨AI FOR CODE 创意挑战赛即将开幕！

在AICoding蓬勃发展的大背景下，全球开发者对智能化工具的依赖度攀升。据Gartner预测，2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。开发者正面临着从“工具使用者”到“AI协同创新者”的身份转移。

小小宇宙中微子·2025-02-25 23:12

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域，预测问题是一个核心研究方向，而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

突破性能极限：DeepSeek开源FlashMLA解码内核技术解析

引言：大模型时代的推理加速革命在生成式AI大行其道的今天，如何提升大语言模型的推理效率已成为行业焦点。

Shockang·2025-02-25 22:09

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型

大模型玩家·2025-02-25 22:38

DeepSeek基础之机器学习

定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

rknn环境搭建之docker篇

RKNNModelZoo仓库2.3下载交叉编译器2.4下载Docker镜像2.5下载ndk2.5加载docker镜像2.6dockerrun命令创建并运行RKNNToolkit2容器2.7安装cmake3.模型转换

wyw0000·2025-02-25 22:07

困惑度的估计

固定长度模型的困惑度（Perplexity，PPL）困惑度（PPL）是评估语言模型性能的常用指标。

转码的小石·2025-02-25 22:06

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

数据库操作与数据管理——Rust 与 SQLite 的集成

第六章：数据库操作与数据管理第一节：Rust与SQLite的集成在本节中，我们将深入探讨如何在Rust中使用SQLite数据库，涵盖从基本的CRUD操作到事务处理、数据模型的构建、性能优化以及安全性考虑等方面

m0_74824054·2025-02-25 21:02

体系结构风格——《软件工程:实践者的研究方法》第八版

每种风格描述一种系统类别，包括：（1)完成系统需要的某种功能的一组构件(例如，数据库、计算模块);（2）能使构件间实现“通信、合作和协调”的一组连接件；（3）定义构件如何集成为系统的约束；（4）语义模型

贰叁！·2025-02-25 21:02

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

STM32 利用SysTick实现高精度计时

可以用作I2C、SPI通信中的时序控制，RTOS环境中作为心跳时钟。目录一、微秒级延时函数udelay二、毫秒级延时函数mdelay三、获取系统时间函数四、函数调

jmlinux·2025-02-25 21:01

yolov5转onnx模型，onnx转rknn模型部署在rk3588平台上

wtqpshhh·2025-02-25 21:59

python3.8安装lxml库,Python3爬虫利器之lxml解析库的安装

本节中，我们了解一下lxml的安装方式，这主要从Windows、Linux和Mac三大平台来介绍。

Intopia·2025-02-25 20:54

DragControls拖拽插件优化：从指定平面到任意平面

在六面体空间盒子中沿着六面体平面拖拽物体，并且需要限制在盒子内部已知：空间盒子大小，对象所在的平面方案设计：将Object拖拽依赖的信息放在userData中，示例如下基于拖拽控件，改造部分关键代码，实现目标//模型对象部分参数

·2025-02-25 20:20

MySQL底层是如何实现事物的四大特性的？

MySQL如何实现事务的四大特性（ACID）MySQL的事务支持主要通过InnoDB存储引擎实现，其底层机制结合日志系统（UndoLog/RedoLog）、锁机制和多版本并发控制（MVCC），具体实现如下

·2025-02-25 20:20

针对视频内容进行检测开源项目

它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。

红豆和绿豆·2025-02-25 20:54

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例