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板块1:通信与信号处理
【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性
1
.model的常见属性在加载AutoModel或AutoModelForXXX后,可以使用以下属性:fromtransformers
彬彬侠
·
2025-03-11 11:53
Hugging
Face
model
模型的属性和方法
transformers
Hugging
Face
python
Docker Compose国内镜像一键部署dify
docker目录cddocker修改.env部分#将环境模版文件变量重命名cp.env.example.env#修改.env,修改nginx的host和端口,避免端口冲突NGINX_SERVER_NAME=
1
92.
1
68.
1
.223NGINX_PORT
llody_55
·
2025-03-11 11:52
GPT
docker
容器
运维
ai
AI编程
【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法:自回归模型的文本生成方法
1
.适用于哪些模型?generate适用于基于Transformer生成文本的模型,例如:GPT-2(AutoModelForCausalLM)
彬彬侠
·
2025-03-11 11:52
Hugging
Face
model.generate
transformers
Hugging
Face
文本生成
自回归模型
GPT
LLAMA
ARM64环境部署EFK8.
1
5.3收集K8S集群容器日志
环境规划主机IP系统部署方式ES版本CPU架构用户名密码
1
92.
1
68.
1
.225Ubuntu22.04.4LTSdockerelasticsearch:8.
1
5.3ARM64elasticllodyi4TMmZDES
llody_55
·
2025-03-11 11:21
kubernetes
容器
云原生
运维
es
java
elasticsearch
centos7升级curl到最新版包含离线安装方法
当前版本[root@consul~]#curl-Vcurl7.29.0(x86_64-redhat-linux-gnu)libcurl/7.29.0NSS/3.53.
1
zlib/
1
.2.7libidn/
llody_55
·
2025-03-11 11:21
vim
Vue数据响应式原理
前言Vue是一个结构的框架,也就是数据层、视图层、数据-视图层;响应式的原理就是实现当数据更新时,视图层也要相应的更新响应式实现基于发布订阅模式和数据劫持实现
1
.发布订阅模式:vue使用发布订阅模式来实现数据变动的通知和更新
tuoluoo
·
2025-03-11 11:51
vue学习笔记
vue.js
前端
javascript
目标检测项目
4大类,20小类VOC2007:9963图片/24640目标VOC20
1
2:23080图片/54900目标·COCO数据集:起源于微软20
1
4
sho_re
·
2025-03-11 11:51
神经网络
人工智能
pytorch
目标检测
三种优化算法
1
、遗传算法遗传算法,顾名思义,就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
旅者时光
·
2025-03-11 11:20
算法
算法
python
开发语言
知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》
(GFKD)无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》202
1
作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang,来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏
宇直不会放弃
·
2025-03-11 11:20
GKD-Output
layer
人工智能
数据挖掘
机器学习
深度学习
神经网络
cnn
pytorch
LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏
图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》202
1
作者是
宇直不会放弃
·
2025-03-11 11:20
GKD-Middle
layer
人工智能
python
chatgpt
gpu算力
深度学习
机器学习
神经网络
数据分享|
1
96
1
-20
1
7年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.
1
)
本数据基于陆面水文模式(VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel)模拟构建了中国
1
96
1
~20
1
7年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集(VIC-CN05.
1
JGiser
·
2025-03-11 11:50
GIS数据未分类(气象等等)
arcgis
Qt的QGraphics View的使用
以下是关键使用步骤和示例:
1
.核心组件QGraphicsScene:场景容器,管理所有图形项(Item)的层级、坐标和事件。
水瓶丫头站住
·
2025-03-11 11:19
Qt
qt
信息可视化
开发语言
在线office文件预览
src=http://
1
27.0.0.
1
/file.xlsxhttps://view.officeapps.live.com/op/embed.aspx?
大波V5
·
2025-03-11 11:19
java
PDF处理控件Aspose.PDF,如何实现企业级PDF处理
Aspose.pdf最新下载一、Aspose.PDF六大技术亮点
1
.高精度PDF解析与生
CodeCraft Studio
·
2025-03-11 11:49
文档管理
控件
pdf
python
java
【护网行动】最新版护网知识总结,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
一、基础知识
1
.SQL注入:一种攻击手段,通过在数据库查询中注入恶意SQL代码,获取、篡改或删除数据库数据。(
1
)危害:数据库增删改查、敏感数据窃取、提权/写入shell。
网络安全小宇哥
·
2025-03-11 11:49
oracle
数据库
安全
web安全
计算机网络
网络安全
网络
QComboBox
一.QComboBox类
1
.QComboBox类的属性和接口函数QComboBox类的主要属性如表所示:QComboBox类的主要属
天涯路s
·
2025-03-11 11:19
qt
qt
React 生命周期方法详解
一、生命周期三个阶段挂载阶段(Mounting)更新阶段(Updating)卸载阶段(Unmounting)二、生命周期方法详解(简化版)
1
.挂载阶段方法触发时机用途注意事项constructor()组件初始化时初始化
七公子77
·
2025-03-11 11:18
react
react.js
前端
前端框架
CentOS U盘挂载指南
在CentOS中挂载U盘的步骤如下:
1
.检测U盘设备#查看新接入的存储设备sudofdisk-l#或lsblk输出示例:sdb或/dev/sdb
1
即为U盘设备2.创建挂载点sudomkdir/mnt/usb3
·
2025-03-11 11:52
centos服务器运维
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发
本文将深入探讨如何使用ArkTS
1
2+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例,您将学习到如何利用HarmonyNext的分
·
2025-03-11 11:52
harmonyos-next
Garfish 源码解析 —— 一个微应用是如何被挂载的
可轻松将多个前端应用组合成内聚的单个产品因为当前对Garfish的解读极少,而微前端又是现代前端领域相当重要的一环,因此写下本文,同时也是对学习源码的一个总结本文基于garfish#0d4cc0c82269bce8422b0e9
1
05b7fe88c2efe42a
moonrailgun
·
2025-03-11 11:48
前端
工程化
javascript
前端
前端框架
Spring 多实例注入
文章目录
1
.Spring多实例注入的应用场景2.Spring多实例注入的使用2.
1
通过ApplicationContext获取多实例2.2配置@Scope的proxyMode属性获取多实例
1
.Spring
m0_74825172
·
2025-03-11 11:18
面试
学习路线
阿里巴巴
spring
java
后端
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的实时多人协作白板应用开发
本文将深入探讨如何使用ArkTS
1
2+语法开发一个实时多人协作白板应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例,您将学习到如何利用HarmonyNext的实时通信特性,结
·
2025-03-11 11:51
harmonyos-next
主存储器、SRAM 与 DRAM 的工作原理及相关技术
主存储器、SRAM与DRAM的工作原理及相关技术本文介绍了三种内容:SRAM与DRAM的工作方式DRAM的刷新机制与地址引脚复用技术DRAM行列(Row/Column)优化原则及行缓冲器容量的计算
1
.主存储器中
海大超级无敌暴龙战士
·
2025-03-11 11:48
计算机组成原理
学习方法
HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式数据同步应用开发
1
.环境准备与项目初
·
2025-03-11 11:50
harmonyos-next
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发
本文将深入探讨如何使用ArkTS
1
2+语法开发一个高性能的图像处理应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。
·
2025-03-11 11:49
harmonyos-next
javaweb内置对象request,response,out,session,Application等
一、request对象:
1
.response和request对象是JSP的内置对象中比较重要的两个,这两个对象提供了对服务器和浏览器通信方法的控制,在JSP中,内置对象request封装了用户提交的信息
菜鸟小T
·
2025-03-11 11:17
java
http
struts
Linux基础——操作系统(OS)、操作系统内核(Kernel)和Shell
文章目录前言一、操作系统(OS)和操作系统内核(Kernel)
1
.操作系统架构2.内核在操作系统中的具体位置二、了解Shell
1
.Shell是什么?2.Shell的类型3.Shell的功能?
D3Zane
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2025-03-11 11:17
Linux基础
linux
使用Java对接StockTV印度股票数据源API实战指南
包含以下核心模块:✅RESTAPI客户端:支持同步/异步调用✅WebSocket实时订阅:基于SpringWebSocket✅企业级特性:连接池管理、熔断降级✅生产就绪:完整的异常处理和监控二、环境准备
1
.
·
2025-03-11 11:48
java爬虫
23.Harmonyos Next仿uv-ui 组件NumberBox 步进器组件基础用法
1
.组件介绍NumberBox步进器是HarmonyOSNEXT中一个实用的数字输入交互组件,它允许用户通过点击按钮或直接输入来增加或减少数值。
·
2025-03-11 11:48
harmonyos-next
SpringBoot + vue 管理系统
SpringBoot+vue管理系统文章目录SpringBoot+vue管理系统
1
、成品效果展示2、项目准备3、项目开发3.
1
、部门管理3.
1
.
1
、前端核心代码3.
1
.2、后端代码实现3.2、员工管理3.2.
1
m0_51274464
·
2025-03-11 11:17
面试
学习路线
阿里巴巴
spring
boot
vue.js
后端
本地部署AI大模型之并行计算:什么是可重入互斥锁/递归锁
目录
1
.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁(ReentrantMutex,或称为递归锁)是一种特殊类型的互斥锁,允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁
杰瑞学AI
·
2025-03-11 11:47
Devops
Computer
knowledge
开发语言
python
软件工程
性能优化
警惕AI神话破灭:深度解析大模型缺陷与禁用场景指南
关键词:大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟:无法企及的人类智慧
1
.
1
创造性思维的致命短板
领码科技
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2025-03-11 11:16
AI应用
IT职场
大模型缺陷
AI工具风险
伦理挑战
应用场景限制
可信AI
web前端高级JavaScript - 闭包的应用及循环事件绑定的N中解决办法
button
1
button2button3varbuttons=document.querySelectorAll('button');for(vari=0;i
一笑程序猴
·
2025-03-11 11:16
WEB前端高级教程
闭包应用
循环事件绑定
自定义索引
刷题前必学!二叉树!用JavaScript学数据结构与算法
“边”,树枝的两个端点抽象为“结点”,树叶抽象为“叶子结点”计算机中的树如下:二、树的重点树的层次计算规则:根结点所在的那一层为第一层,其子节点为第二层,以此类推结点和树的高度计算规则:叶子结点高度为
1
,
·
2025-03-11 11:18
基于STM32+物联网设计的浇花神器(华为云IoT)
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、5
1
CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://
鱼弦
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2025-03-11 11:16
单片机系统合集
stm32
物联网
华为云
视频生成缩略图
视频生成缩略图最近有个需求,视频上传之后在列表和详情页需要展示缩略图使用ffmpeg首先引入jar包org.bytedecojavacpp
1
.4.3org.bytedecojavacv
1
.4.3org.bytedeco.javacpp-presetsffmpeg-platform4.0.2
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2025-03-11 11:47
后端
java进行图片压缩
图片压缩添加依赖com.siashantoolkit-image
1
.
1
.9使用Thumbnails来进行图片压缩publicstaticvoidcompressImage(Stringpath,intwidth
·
2025-03-11 11:47
后端
QT5.9.2项目复制到新电脑上后“error: LNK20
1
9: 无法解析的外部符号”错误
QT5.9.2项目更换到另一台电脑后报:pdfctrl.obj:-
1
:error:LNK20
1
9:无法解析的外部符号"public:void__cdeclExportPdf::on_pushButton_import_preview_clicked
csdndenglu
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2025-03-11 11:16
qt
成功案例丨开发时间从
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小时缩短到3分钟:如何利用历史数据训练AI模型,预测设计性能?
案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.(以下简称Hero)致力于通过将人工智能(AI)和机器学习技术融入有限元分析(FEA)流程,以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中,Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案,利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
Altair澳汰尔
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2025-03-11 11:45
PhysicsAI
仿真
AI
机器学习
HyperWorks
数据分析
HSPF模型有哪些优势?可以进行哪些模拟?HSPF模型的原理与组成;前处理、后处理与参数率定;水质与泥沙模块等
由于种种原因,HSPF模型在国内的影响力不如SWAT;但是,HSPF模型也有其自身的优势,比如:
1
.它有很高集成度的前后处理软件,减轻建模的负担;2.它可以自主调节水文响应单元的大小,模型有更好的灵活性
WangYan2022
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2025-03-11 11:15
水文
水资源
HSPF模型
水文
水质模拟
泥沙模拟
scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理
复杂的数据源,和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题,本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据,和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时(如,、|、\t混合使用),可采用以下方法:
1
.
1
Tometor
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2025-03-11 11:45
scala
javascript
后端
java
数据结构
历史文章汇总
SOCKS5、DNS协议实现git地址实现DNS协议java版java实现socks5Txlcn手写分布式id生成器git地址手写分布式id生成器手写可视化逆向工程git地址手写可视化逆向工程源码解析
1
.
Nuan_Feng
·
2025-03-11 11:45
java
PyTorch实现CNN:CIFAR-
1
0图像分类实战教程
Langchain系列文章目录0
1
-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型
·
2025-03-11 11:44
PyTorch
pytorch
cnn
CIFAR-10图像分类
人工智能
python
卷积神经网络
开发语言
Raspberry Pi图形组件深入解析与应用示例
二、目录结构与核心作用
1
.图形库优化cairo文件:cairo_%.bbappend作用:针对树莓派平台特定优化的2D图形矢
嵌入式Jerry
·
2025-03-11 11:14
Linux
服务器
linux
运维
python
android
【 <一> 炼丹初探:JavaWeb 的起源与基础】之 JavaWeb 项目的部署:从开发环境到生产环境
点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_
1
290760
1
.html?
Foyo Designer
·
2025-03-11 11:44
firefox
前端
改行学it
经验分享
学习方法
程序人生
HarmonyOS Next 实现 2048 小游戏
一、核心数据结构与状态管理
1
.游戏网格与得分游戏的核心是一个4x4的二维数组,用于存储每个格子的数字。
·
2025-03-11 11:46
如何在DigitalOcean的H
1
00 GPU服务器上运行DeepSeek R
1
模型
在DigitalOcean,我们一直在关注开源大语言模型(LLMs)和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”,也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前,大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示,它们就会直接给出答案,根本没有什么“二次思考”的过程,也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时,很难进行深入推理、提出疑问或
DO_Community
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2025-03-11 10:44
教程
DeepSeek
GPU
ai
大语言模型
人工智能
卸载YashanDB服务端
步骤
1
:检查并关闭仲裁模式请检查当前环境是否开启了仲裁,若已开启仲裁,需关闭仲裁再卸载。$yasbootelect
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2025-03-11 10:45
数据库
清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf
链接:https://pan.quark.cn/s/70da09749050清华大学新闻与传播学院团队发布了长达
1
04页的DeepSeek详细使用手册,该手册成为国产AI工具DeepSeek深度使用的标杆指南
2501_90570130
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2025-03-11 10:43
pdf
人工智能
关于两次项目的学习感悟
经过这两次项目,我学到了以下几点:
1
.模块化与结构化思维:代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块(如数据加载、模型定义、训练循环、评估等)。
罗婕斯特
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2025-03-11 10:43
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