模型优化轻量化

MySQL主从同步必然有延迟，怎么解决？

下面是一些常用的解决方案：1.优化硬件和网络：使用高性能硬件：更快的CPU、更大的内存、更快的磁盘(SSD)可以提高MySQL服务器的处理能力，减少同步延迟。

冰糖心书房·2025-02-21 23:10

冠军算法变体合集再上新！具有新的变异策略和外部归档机制的改进LSHADE-SPACMA算法

1简介算法提出了一种用于数值优化和点云配准的LSHADE-SPACMA（mLSHADE-SPACMA）的修改版本。首先，提出了一种精确的消除和生成机制，以增强算法的局部开发能力。

群智能算法小狂人·2025-02-21 23:40

Golang | 每日一练 (3)

携手共前行，未来更辉煌文章目录Golang|每日一练(3)题目参考答案`map`实现原理`hmap``bmap`数据存储模型键值底层访问竞态检测`Sanitizer`检测空检查并发写检查哈希值计算桶定位扩容处理桶内查找安全并发访问

张胤尘·2025-02-21 23:09

【硬核对比】ReentrantReadWriteLock 被全面碾压？阿里百万级压测揭秘 StampedLock 的真实性能！

关键词：Java高并发、读写锁性能、StampedLock源码、锁优化、线程安全设计开篇暴击：一个锁的选择失误，让公司一夜损失百万！

努力的靠近目标·2025-02-21 22:38

【LLM大模型】用智谱 GLM-4大模型开发自己的 IDEA插件

在大模型席卷世界的时代，不搞一搞大模型开发，作为一名程序员总觉得缺点什么，搞点啥呢，就从搞一个自己的IDEA插件开始吧，就拿智谱清言GLM-4来说，在国内大模型中表现较为突出，具有较为均衡和全面的性能，

爱画画的柚子·2025-02-21 22:37

大模型/ChatGPT/AIGC、论文审稿、具身智能、RAG等11大系列集锦

近期则专攻AIGC/ChatGPT，而自己在本blog上也着实花费了巨大的时间和精力，写的东西可能也够几本书的内容了。然不管怎样，希望我能真真正正的为读者提供实实在在的价值与帮助。下面，敬请观赏。有任何问题，欢迎随时不吝指正(同时，若你也能帮助回复blog内留言的任何朋友的问题，欢迎你随时不吝分享&回复，我们一起讨论，互帮互助，谢谢)。无私分享，造福天下以下是本blog内的微软面试100题系列、经

大模型八哥·2025-02-21 22:37

【深度学习】预训练和微调概述

预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）1.2微调（Fine-Tuning）2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练

CS_木成河·2025-02-21 22:35

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR

生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

SpringClould项目中，如何使用Redis实现分布式布隆过滤器？

如果这个模块会部署多个IW9实例（或者多节点应用），并且每个实例都需要使用布隆过滤器来进行手机号查重，那么目前的设计方案需要做一些额外的考虑和优化，以确保布隆过滤器在分布式环境下的一致性和有效性。

小南AI学院·2025-02-21 22:34

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。

阿尔法星球·2025-02-21 22:03

尝试在exo集群下使用deepseek模型：第一步，调通llama

exo是一个多机协同AI大模型集群软件，它可以将多种设备统一成一个强大的GPU，支持多种模型，并具有动态模型分区、自动设备发现等功能‌。

skywalk8163·2025-02-21 22:33

深度学习模型：原理、架构与应用

本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨，帮助理解深度学习模型如何在现代科技

一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:30

mysql-sql优化之-查询总条数

优化总结，对于MyISAM表来说：1.任何情况下SELECTCOUNT(*)FROMtablename是最优选择；2.尽量减少SELECTCOUNT(*)FROMtablenameWHE

她的博客·2025-02-21 21:00

软件测试技术之iOS 单元测试—逻辑测试

创建工程时选中UnitTests.png1.新建一个Person类，提供字典转模型的方法，这个方法就是需要进行单元测试的：＋(instancetype)personWithDict:(NSDi

学掌门·2025-02-21 21:57

鸿蒙NEXT（开发进阶）通过关系型数据库实现数据持久化

（从零基础入门到精通）HarmonyOSNEXT应用开发案例实践总结合（持续更新......）HarmonyOSNEXT应用开发性能优化实践总结（持续更新......）场景介绍关系型数据库基于SQLite

你不要给我蛙蛙叫啊·2025-02-21 20:54

基于ThinkPHP 5~8兼容的推荐算法类实现，

本文将介绍如何基于ThinkPHP实现一个高性能的推荐系统，结合显性反馈（如兴趣选择）、隐性反馈（如观看时长、评论、点赞、搜索等）、行为序列分析和关键词拆分（支持中文）等功能，并通过优化方案支持大规模用户场景

极梦网络无忧·2025-02-21 20:24

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时

阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

JavaScript之BOM编程

BrowerObjectModel(浏览器对象模型，)关闭浏览器窗口、打开一个新的浏览器窗口、后退、前进、浏览器地址栏上的地址等，都是BOM编程BOM和DOM的区别与联系？

qq_39095899·2025-02-21 20:51

Python爬虫实战：从零到一构建数据采集系统

文章目录前言一、准备工作1.1环境配置1.2选择目标网站二、爬虫实现步骤2.1获取网页内容2.2解析HTML2.3数据保存三、完整代码示例四、优化与扩展4.1反爬应对策略4.2动态页面处理4.3数据可视化扩展五

DevKevin·2025-02-21 20:17

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述：一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法：逻辑回归：用于二分类问题，通过最大化对数似然函数来估计模型参数。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

利用 Django 与 Redis 打造高性能缓存系统

引言在当今的Web开发领域，性能优化是至关重要的一环。随着用户数量的增加和数据量的增长，网站的响应速度很容易成为瓶颈。

lozhyf·2025-02-21 19:12

adeepSeek 使用指南与资源分享

a#deepSeek使用指南与资源分享一、DeepSeek简介deepSeek是一款具有强大推理能力的人工智能模型，其在自然语言处理、逻辑推理和多模态交互等领域表现出色。

·2025-02-21 19:14

媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路

大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。

·2025-02-21 19:41

Vue中虚拟DOM的全面解析

手动优化困难：开发者需

七公子77·2025-02-21 18:05

大厂物联网(IoT)高频面试题及参考答案

描述IoT设备身份验证的重要性解释“零信任”模型在IoT安全中的应用简述IoT中的数据隐私问题有哪些？描述IoT设备

大模型大数据攻城狮·2025-02-21 18:02

2024年国内人工智能大模型汇总

文心一言文心一言（ERNIEBot）是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，将于2023年3月完成内测并面向公众开放。

kiiy2·2025-02-21 18:02

关于网络安全运营工作与安全建设工作的一些思考

二、网络安全运营建设阶段**第一阶段：设备限制阶段第二阶段：能力挖掘阶段第三阶段：运营转型阶段第四阶段：查漏补强阶段第五阶段：运营优化阶段三、网络安全框架及模型介绍***（1）PDR模型*（2）P2DR

码农x马马·2025-02-21 18:01

以太网的MAC（介质访问控制）详解

1.MAC的定义与组成定义：MAC（MediaAccessControl）是OSI模型中数据链路层（第2层）的子层，负责控制网络设备对物理传输介质（如电缆、光纤）的访问。

美好的事情总会发生·2025-02-21 18:29

【DeepSeek】-macOS本地终端部署后运行DeepSeek如何分析图片

**Ollama的限制**：-目前Ollama主要面向文本大模型，原生不支持直接上传/处理图片-需要通过间接方式将图片转换为模型可接受的输入格式2.

goodmao·2025-02-21 17:56

深入理解 Vue 中的响应式系统

理解Vue的响应式系统不仅能帮助我们更好地使用Vue，还能为优化和调试Vue应用提供有力支持。本文将深入探讨Vue的响应式系统，包括其工作原理、实现机制以及使用中的一些难点和注意事项。

沉浮yu大海·2025-02-21 17:21

领域驱动设计（DDD）深度解析：从理论到复杂系统落地的全生命周期实践指南

领域驱动设计（Domain-DrivenDesign,DDD）作为一种以业务领域为核心的系统设计方法论，通过统一语言、领域模型与分层架构的结合，为复杂系统的开发提供了从战略到战术的全方位解决方案。

sanggou·2025-02-21 17:50

MarsCode AI 体验

自然语言理解能力挺高，能够精准捕捉开发者的模糊需求，在处理复杂代码逻辑时，模型展现出优秀的上下文关联能力，特别是在多轮对话中能持续保持语义连贯性，对TypeScript和React等框架的支持让我在开发过程中更轻松了

lihongping3000·2025-02-21 16:48

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox

chenjj4003·2025-02-21 16:46

利用爬虫获取淘宝商品描述：实战案例指南

精准获取淘宝商品描述不仅能帮助商家优化产品信息，还能为市场研究和数据分析提供丰富的数据资源。本文将详细介绍如何利用爬虫技术精准获取淘宝商品描述，并分享关键技术和代码示例。

数据小小爬虫·2025-02-21 16:14

Vision Transformer图像分类实现

VisionTransformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型。

reset2021·2025-02-21 16:13

嵌入式人工智能应用-第四章逻辑回归 8

1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数

数贾电子科技·2025-02-21 16:11

蓝桥杯学习大纲

一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向：1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公

ん贤·2025-02-21 16:10

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

《DeepSeek从入门到精通》下载

从入门到精通》下载–无敌牛DeepSeek：从入门到精通@新媒沈阳团队：余梦珑博士后清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用

疯狂吧小飞牛·2025-02-21 15:37

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

它支持复杂的查询优化和并发控制，能够更高效地处理大规模数据。与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表

m0_74824076·2025-02-21 15:32

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同

路野yue·2025-02-21 15:32

小型字符级语言模型的改进方向和策略

小型字符级语言模型的改进方向和策略一、回顾小型字符级语言模型的处理流程前文我们已经从零开始构建了一个小型字符级语言模型，那么如何改进和完善我们的模型呢？有哪些改进的方向？

搏博·2025-02-21 15:31

薄膜压力分布测量系统鞋垫式足底压力分布测试

该系统能够精确测量足底压力的分布情况，帮助用户了解足部受力状态，从而为步态分析、疾病诊断、运动优化和鞋类设计提供科学依据。

常州福普生电子科技有限公司·2025-02-21 15:01

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。NVIDIA长期处于人工智能硬件开发的最前沿，它再次凭借由Blackwell架构驱动的B200提高了标准。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS，代码实现

文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果：代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新（如搜索结果3所述），解决大角度旋转问题实现速度

MATLAB卡尔曼·2025-02-21 15:00

MVC、MVP和MVVM这三种设计模式的区别

MVVMMVC、MVP和MVVM这三种设计模式的区别1.角色职责2.数据绑定3.性能和可测试性4.复杂性5.技术依赖6.综合比较总结如何选择MVC、MVP和MVVM这三种设计模式的区别1.角色职责MVC模型

是阿超·2025-02-21 14:59

如何通过需求管理提升项目成功率？

本文将深入探讨如何通过优化需求管理流程，提高项目交付质量，最终实现项目目标。在当今快速变化的商业环境中，需求管理的重要性日益凸显。

·2025-02-21 14:34

Svelte 最新中文文档教程（15）—— Stores

从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性