模型参数敏感性分析

不同类型团队、业务分析

尤其团队类型与业务需求分析至关重要，不同性质的团队，如研发团队、销售团队、行政团队，对知识管理系统的要求存在明显差异。
·2025-03-26 21:52

HarmonyOS NEXT 中级开发笔记：电竞直播应用的数据库设计与实践

一、数据模型设计遵循HarmonyOSDesign的"简洁高效"原则，电竞直播应用的核心数据模型设计如下：1.直播房间表(LiveRoom)：存储直播间基础信息2.赛事表(Tournament)：记录电竞赛事元数据
·2025-03-26 21:52

正则校验小结

示例代码分析下面是一个Java类VerifyUtils，它包含一个名为verify的方法，用于验证给定的字符串（Value）是否符合指定的正则表达式（regs）：publicclassVerifyUtils
HoroMin·2025-03-26 21:19

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在深度学习模型的微调过程中，保存模型及其权重是关键步骤。不同的库或框架提供了各自的方法来完成这一任务。Unsloth库：Unsloth是一个专注于加速大语言模型（LLM）微调的开源工具。
背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构
·2025-03-26 21:47

贪心算法：K次取反与买卖时机的奥秘（1005，122）

‍♂️个人主页：@rain雨雨编程微信公众号：rain雨雨编程✍作者简介：持续分享机器学习，爬虫，数据分析希望大家多多支持，我们一起进步！
rain雨雨编程·2025-03-26 21:47

pdf-craft：PDF秒转Markdown/EPUB！接入DeepSeek轻松生成电子书，自动整理目录、注释和引文

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-26 21:16

AnalyticDB for PostgreSQL:阿里云强大的MPP数据仓库服务

:AnalyticDBforPostgreSQL:阿里云强大的MPP数据仓库服务内容:AnalyticDBforPostgreSQL:阿里云强大的MPP数据仓库服务引言在当今数据驱动的时代,高效处理和分析海量数据变得至关重要
llzwxh888·2025-03-26 21:46

kubectl 命令参数详解与示例

kubectl命令参数详解与示例kubectl是Kubernetes的命令行工具，用于与Kubernetes集群交互。下面我将详细介绍kubectl的主要命令参数，并提供相应的使用示例。
demonlg0112·2025-03-26 20:13

深入学习LLM开发 第六章：LangChain如何从大模型调用工具

Toolcalling模块允许一个大模型通过“调用工具”来响应请求。虽然“工具调用”这个名字意味着模型正在直接执行某些操作，但事实并非如此！该模型只生成工具的参数，实际运行（或不运行）取决于用户。
desert_fish1976·2025-03-26 20:13

KVM虚拟化管理工具之virtsh(二)

一、virsh常用命令介绍1.1domain工作域管理篇虚拟机基本的开关操作命令virshstart开机命令参数必选说明–domain是需要操作的非活跃的虚拟工作主机UID，ID或者主机名，若操作主机处于活跃状态下
demonlg0112·2025-03-26 20:13

阿里云分析型数据库初步了解及具体使用场景

随着企业IT和互联网系统的发展，产生了越来越多的数据。数据量的积累带来了质的飞跃，使得数据应用从业务系统的一部分演变得愈发独立。物流、交通、新零售等越来越多的行业需要通过不断升级做到精细化运营，从而调控生产规则、运营效率、企业决策等。在业务系统中，我们通常使用的是OLTP数据存储，例如MySQL，PostgreSQL等。上述关系数据库系统擅长事务处理，能够很好的支持频繁数据插入和修改。一旦需要计算
DYHTASYYJ·2025-03-26 20:42

linux系统如何配置host.docker.internal

方法1：使用--add-host参数在运行容器时，可以通过--add-host参数手动将宿主机的IP地址映射到host.docker.internal。
2401_89793006·2025-03-26 20:11

npm install 详解

它用于安装项目所需的依赖包，并可以针对不同的场景提供多种选项和参数。
2401_89793006·2025-03-26 20:11

深度学习篇---断点重训&模型部署文件

）模式.pdparams文件.pdopt文件.pdscaler文件.pdmeta或.pkl文件2.静态图（StaticGraph）模式.pdparams和.pdopt文件.ckpt文件3.恢复训练二、模型部署文件
Ronin-Lotus·2025-03-26 20:11

vscode在win10上安装modelscope库的C盘缓存优化方法

【问题说明】：笔者在VSCode上安装扩展插件和modelscope模型和数据集，发现默认都直接安装和缓存在C盘中，使得C盘的空间消耗特别快。
何雷 — 智能网联汽车·2025-03-26 20:10

【网络安全 | 漏洞挖掘】绕过管理员权限撤销的访问控制漏洞

文章目录前言正文漏洞分析前言该应用程序是一个允许用户创建组织、跟踪其网站并提供多种功能的应用。此外，管理员可以邀请其他用户并为其分配自定义权限。
秋说·2025-03-26 20:39

数据库总结

由于近期实习涉及到阿里云大数据开发套件的使用，主要涉及到odps、ads、rds、ots相关数据库的操作，所以针对性的做一些总结，并将阿里云中产品与实际产品对应分析。
wzz87·2025-03-26 20:09

基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度（Matlab代码实现）

概述基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度研究一、引言二、综合能源系统概述（一）综合能源系统定义与结构（二）综合能源系统的优势三、合作博弈理论基础（一）合作博弈的基本概念（二）Shapley值法四、基于合作博弈的综合能源系统模型构建
@橘柑橙柠桔柚·2025-03-26 20:08

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

这本书旨在通过编写代码来实现机器学习和深度学习的概念，构建模型使其行为更接近人类。从计算机视觉到自然语言处理（NLP），这些模型成为了合成的，或者说人造的智能。
韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

Flink+Paimon/Hudi+Doris湖仓架构在各大公司落地的一些总结

广告归因分析需跨时段行为关联，要求数据更新延迟低于50ms，同时需支持700GB/h的高并发写入。腾讯视频：指标治理与时效压
王知无(import_bigdata)·2025-03-26 20:07

【ffuf 详细使用教程】

详细使用教程一、ffuf核心功能与安装验证1.功能概述2.安装验证二、目录/文件爆破（基础与进阶）1.基础命令2.过滤与优化3.递归扫描三、子域名枚举（高效实战）1.基础命令2.多级子域名爆破3.结果优化四、参数模糊测试
D-river·2025-03-26 20:07

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

GenerativeAdversarialNetwork）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型
Linductor·2025-03-26 19:37

竞品已占据市场先机，如何找到差异化突破口

当竞品已占据市场先机时，找到差异化突破口的关键包括精准分析市场需求、深入研究竞品特点、突出自身核心优势、创新产品或服务体验、以及强化品牌定位与传播策略。
JD技术委员会·2025-03-26 19:35

测试用例设计方法

在使用流程图法时，需要先对算法或程序进行结构分析，并画出相应的流程图。然后根据流程图中的路径选择适当的测试用例，以确保测试用例能够覆盖到所有的路径和分支。流程图法步骤流程图法是一种系统化的测试用例
庄隐·2025-03-26 19:04

计算机网络，二层和三层协议的理解

二层网络和三层网络二层网络（DataLinkLayer）和三层网络（NetworkLayer）是OSI（OpenSystemsInterconnection）模型中的两个层次，它们在网络通信中扮演着不同的角色
LeonNo11·2025-03-26 19:34

关于ES6/7的前端面试题及其解析

7.Rest参数与Spread运算符的区别？使用Rest参数的例子使用Spread运算符的例子8.Async/Await的工作
HappyAcmen·2025-03-26 19:03

busybox的终端图形化界面菜单

系列文章目录GNU-ncurses库简介文章目录系列文章目录前言总结lxdialog分析Config.in文件修改示例前言busybox终端图形化配置界面，和内核的相似总结进程启动，准备数据调用子程序子程序负责渲染
耶耶耶耶耶~·2025-03-26 19:02

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构
qcidyu·2025-03-26 19:31

【机器人-基础知识】标定 - 相机标定全解

https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/1202338061.相机标定的定义相机标定是确定相机成像过程中各个参数的过程，它的核心目标是建立从三维世界坐标系到二维图像坐标系的数学映射关系
人类发明了工具·2025-03-26 18:29

那些自学【AI大模型】的，能骂醒一个算一个！

为啥说胡乱自学大模型的，能骂醒一个算一个。因为很多人学会个AI工具就觉得自己会玩大模型了，其实你才刚入门！
大模型入门学习·2025-03-26 18:27

Mysql 回表查询，什么是回表查询，如何拒绝sql查询时的回表问题

文章目录1.什么是回表（回表查询）2.如何减少回表3.使用案例3.1问题分析3.2避免回表查询3.3开始优化前言：在继续讲解专栏内容之前，先学习几个概念，以便更好了解：什么是聚簇索引什么是回表查询这篇文章详细分析回表查询
小学鸡！·2025-03-26 18:26

测试：认识Bug

需求分析：⽤⼾⻆度：软件需求是否合理技术⻆度：技术上是否可⾏，是否还有优化空间测试⻆度：是否存在业务逻辑错误、冗余、冲突等问题测试计划：制定测试计划：什么时候开发测试，什么时候结束测试，耗时多久测试设计与开发
丁世光·2025-03-26 18:55

`cv4` 在 `YOLO-Pose` 任务中的作用

我们以一个具体的例子来分析self.cv4处理特征图时通道数和高宽的变化。
有人给我介绍对象吗·2025-03-26 18:25

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部，导致生成模型无法基于正确信息生成答案。
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

手把手带你在Windows中搭建本地知识库（基于ollama本地部署大模型+客户端安装版AnythingLLM）非docker环境部署

一、Ollama安装Ollama是一个专注于本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它使得用户能够在自己的计算机上轻松地部署和使用大型语言模型，而无需依赖昂贵的GPU资源。
慕慕涵雪月光白·2025-03-26 18:24

ia-32汇编笔记

(结果为0则设置ZF零标志为1,跳转)Jnz＝jumpifnotzerotest属于逻辑运算指令功能:执行BIT与BIT之间的逻辑运算测试(两操作数作与运算,仅修改标志位,不回送结果).Test对两个参数
simanstar·2025-03-26 18:23

Windows C盘空间高效清理终极指南：释放宝贵系统资源

一、空间占用分析：找出"罪魁祸首"在开始清理前，我们需要先了解哪些文件和程序占用了大量C盘空间。使用内置磁盘分析工具1.打开"设置">“系统”>“存储”2.开启"存储感知"功能3.点击"显示更多
hh_fine·2025-03-26 18:53

Linux安装AnythingLLM

它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等），具有对话和查询两种聊天模式。
neter.asia·2025-03-26 18:52

基于深度学习的水果识别系统

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种高效的目标检测模型，其主要特点是检测速度快、精度高，适用于实时目标检测任务。YOLO模型通过
A等天晴·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

彩民新高度:“创造领域手机怎么购买正规彩票”的专业分析

在当今社会，创造力已成为推动学术研究与经济发展的重要动力。随着全球化进程的加快，学术界与行业间的界线日益模糊，知识的创造与应用交织在一起，形成了一个新的“创造领域模式”。这一模式不仅为研究者提供了丰富的研究课题，也为经济发展带来了新的机遇。然而，如何在学术研究与经济效益之间找到一个平衡点，成为了我们需要深入探讨的问题。首先，学术研究是创新的源泉。诸多研究成果为行业提供了理论支持和实践指导。例如，生
2501_91386065·2025-03-26 17:50

2025隐藏的创业盈利法则：分析大小走势带回血攻略赚钱的办法

在当今这个快速发展的时代，创造力已成为推动社会进步和个人成长的重要力量。无论是在科技、艺术还是商业领域，创新都扮演着不可或缺的角色。创造领域的探索，不仅是对技术和理论的研究，更是对人生哲学的深思熟虑和再创造。首先，创造力的本质在于对未知世界的好奇心和探索欲。古今中外的伟大发明和艺术作品，往往源于人们对现有事物的不满足和对新可能性的追求。比如，爱迪生的电灯、达芬奇的飞行器，这些历史上的伟大创造背后，
2501_91385442·2025-03-26 17:50

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning
weixin_30777913·2025-03-26 17:48

Java 中的泛型详解

泛型（Generics）是Java5引入的一个重要特性，它允许在定义类、接口和方法时使用类型参数，从而提高代码的复用性和类型安全性。本文将详细解析Java中的泛型，包括其定义、使用场景和优势。
梦幻南瓜·2025-03-26 17:47

JVM-GC日志详细分析

JVM-GC日志详细分析1.打印GC日志参数1.3基本JVM参数参数示例描述说明-verbose:gc控制台打印GC参数-Xms20M初始堆大小20M-Xmx20M最大堆大小20M一般情况下-Xms和-
jzjie·2025-03-26 17:15

编程命名规范全方位优化指南

研究从命名规范的基本原则出发，深入分析了变量、函数、类、接口等不同程序元素的命名策略，并针对不同编程语言的特点提出了差异化的命名建议。
百锦再@新空间代码工作室·2025-03-26 17:15

高斯白噪声仿真-复信号分析

零均值的高斯白噪声，如果其方差为σ\sigmaσ,则其功率为σ2\sigma^2σ2;下面通过matlab仿真来验证。仿真的信号为复信号。clear;clc;sigma=20;noiseRealPart=sigma*randn(1,100000);noiseImagPart=sigma*randn(1,100000);noise=noiseRealPart+1j*noiseImagPart;mea
TifLil·2025-03-26 17:44
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