每天学习亿点点系列第16页

拥抱健康养生，畅享美好生活

它并非遥不可及的高深学问，而是融入在日常的点点滴滴，是一种积极的生活态度，能让我们身心愉悦，活力满满。合理饮食是健康养生的基石。

lanlande33·2025-03-22 20:57

拥抱健康养生，开启活力生活

它贯穿于日常的点点滴滴，对我们的身心状态有着深远影响。饮食养生是基础。秉持均衡原则，每日的餐盘应是色彩斑斓的。

lanlande33·2025-03-22 20:57

精准电源管理：LDO HX75XX系列的技术参数详解

华芯邦电源管理芯片其中的低压差线性稳压器LDOHX75XX系列便是在电源管理领域的代表。

华芯邦·2025-03-22 20:27

每天分析一个开源项目：open_deep_research

每天分析一个开源项目：open_deep_research项目链接：langchain-ai/open_deep_research项目介绍项目功能：OpenDeepResearch是一个基于LangGraph

申非zz·2025-03-22 20:56

ONE Deep模型：LG AI Research的开源突破

摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型，参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估，2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型，展现出显著优势。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:26

ubuntu:E: 无法定位软件包yum解决方法

源的时候先备份sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.baksudogedit/etc/apt/sources.list将更新源替换成上面符合版本系列号我用的版本号为

码农研究僧·2025-03-22 19:55

通过 Kibana 操作 Elasticsearch：从入门到实践

本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch，掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana？Kibana是一个开源的数据可视化工具，专为E

格子先生Lab·2025-03-22 19:25

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

nvidia系列教程-AGX-Orin系统刷机及备份

目录前言一、准备工作二、AGXOrin系统刷机步骤三、AGXOrin系统备份总结前言NVIDIAAGXOrin是一款高性能的嵌入式计算平台，专为边缘计算和AI应用而设计。为了确保系统的稳定性和适应不同的应用场景，用户可能需要对AGXOrin进行系统刷机和备份操作。本文将详细介绍如何完成这些操作，帮助您更好地管理和维护AGXOrin设备。一、准备工作在开始刷机和备份之前，请确保您已经准备好以下工具和

flypig哗啦啦·2025-03-22 19:22

设计模式-抽象工厂模式(Abstract Factory)

抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它能创建一系列相关的对象，而无需指定其具体类。譬如你正在开发一款家具组装系统。

树懒_Zz·2025-03-22 18:16

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

Python从入门到精通的系统性学习路径

Python从入门到精通的系统性学习路径一、基础语法快速突破1.变量与基础操作#动态类型演示a=10#整型a=3.14#浮点型a="Python"#字符串a=[1,2,3]#列表#格式化输出进阶name

niuTaylor·2025-03-22 18:44

YOLO算法全面改进指南（二）

以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

环境准备系列——使家里的工作站在公网上也可以通过ssh进行访问

一、基础配置：启用SSH服务与端口开放安装SSH服务•Ubuntu/Debian系统：sudoaptupdate&&sudoaptinstallopenssh-server•CentOS系统：sudoyuminstallopenssh-server•启动服务：sudosystemctlstartsshd&&sudosystemctlenablesshd修改默认端口（推荐）•编辑配置文件：sudov

music&movie·2025-03-22 18:13

Spring系列学习之Spring Messaging消息支持

英文原文：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/boot-features-messaging.html目录JMSActiveMQ支持Artemis支持使用JNDIConnectionFactory发送消息接收消息AMQPRabbitMQ支持发送消息接收消息ApacheKafka支持发送消息接收消息Kafka流

m0_74825488·2025-03-22 18:13

个人学习编程(3-21) leetcode刷题

链接列表的中间值：测试用例1：创建链表[1,2,3,4,5]，调用middleNode，预期返回值是3。测试用例2：创建链表[1,2,3,4,5,6]，调用middleNode，预期返回值是3。判断长度，然后length/2structListNode*middleNode(structListNode*head){intlength=0;for(structListNode*curr=head;

Rsecret2·2025-03-22 18:12

Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索

数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.性能优化矩阵五、Python未来生态展望1.前沿技术融合2.性能革命六、学习路线图

靠近彗星·2025-03-22 18:10

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。

·2025-03-22 18:50

Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用

老马啸西风·2025-03-22 17:08

Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用

老马啸西风·2025-03-22 17:07

Java学习------常用类String

1.介绍Java中的String属于引用数据类型，Java专门在堆中准备了一个字符串常量池。我们在开发时，字符串使用的频率是很高的，因此将这些字符串放在常量池中可以省去对象的创建过程，提高效率。常量池属于一种缓存技术，缓存技术是一种可以提高程序执行效率的手段。Strings1=“hello”;Strings2=“hello”;System.out.println(s1==s2);//这里输出的结果

日暮南城故里·2025-03-22 17:07

python 标准库之 functools 模块

functools模块提供了一系列用于处理函数的工具。

36度道·2025-03-22 17:07

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果

Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

无锁并发环形队列(Java版)

但是我们可以不直接操作Unsafe类，JDK提供了一系列的Atomic类来满足一般的无锁需求。importjava.util.concurrent.atom

呆呆的蜗牛·2025-03-22 17:31

隐私保护：数据生命周期管理——从GDPR到加密存储，守护每一比特敏感信息

事件直接触发欧盟GDPR（通用数据保护条例）的1.2亿欧元罚款，企业市值蒸发60%。数据是数字时代的“新石油”，而隐私保护是开采过程中的“防爆阀”。本文将系统解析数据生命周期的安全管控，从法律合规到

云计算练习生·2025-03-22 17:31

双一流软件工程大二听闻 Java 前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？

同学提问：yt老师好，我是双一流软件工程的大二学生，一直在学习java方向，目前掌握了数据库，spring框架等内容，大一暑假在老家一个小公司找了段实习，有蓝桥杯java组b组国一，专业排名前2（保研名

程序员yt·2025-03-22 16:31

嵌入式音频框架alsa学习之pcm状态

/**PCMstate*/typedefenum_snd_pcm_state{/**Open*/SND_PCM_STATE_OPEN=0,/**Setupinstalled*/SND_PCM_STATE_SETUP,/**Readytostart*/SND_PCM_STATE_PREPARED,/**Running*/SND_PCM_STATE_RUNNING,/**Stopped:underru

Liu-Eleven·2025-03-22 16:00

Effective Modern C++ 条款6：auto推导若非己愿，使用显式类型初始化惯用法

举个栗子2·2025-03-22 16:59

一文看懂PCB和集成电路的关系

一文看懂PCB和集成电路的关系在学习电子的过程中，我们经常看到印制电路板（PCB）和集成电路（IC），很多人对这两个概念“傻傻分不清楚”。

boyueqiu9000·2025-03-22 16:28

软件工程简答

⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制

Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

【架构设计】前置知识

以下是掌握架构设计所需的前置知识及其重要性，以及学习路径建议：一、基础编程能力1.编程语言与核心概念掌握至少一门主流语言（如Java、Python、C#、Go等），理解其语法、特性及生态。

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

Linux骨灰级玩家修炼秘籍！从零基础到精通，收藏这篇就够了！

之前爆肝半年，搞了篇云计算学习路线，新手直接起飞，从小白到大神！第一阶段：新手村新手村里，你得先把Linux这游戏的基本操作摸透。别急，一步一个脚印，咱得有个路线图。

程序员肉肉·2025-03-22 16:27

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。

AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

所以，首先要明白学习网络安全的重要性：你不仅是在学习技术，更多的是在为自己和他人的安全“筑城

程序媛西米·2025-03-22 15:24

[从零开始学习JAVA] Stream流

前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。

Cools0613·2025-03-22 15:22

python实现接口自动化

代码：优点：代码灵活方便缺点：学习成本高工具：优点：易上手缺点：灵活度低，有局限性。总结：功能脚本：工具自动化脚本：代码代码接口自动化怎么做的？

一只小H呀の·2025-03-22 15:52

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码

一、源码注释defprecompute_freqs_cis(dim:int,end:int,theta:float=1000.0):'''预先计算频率和复数的cosine和sine值，用于后续的PositionalEncodingdim:维度end:一个序列的最大长度或位置的最大值theta:用于计算频率的超参数，默认值为1000.0'''#生成一个等比数列，即频率（frequencies），这种

小杜不吃糖·2025-03-22 15:19

PostgreSQL_数据使用与日数据分享

目录前置：1使用1.1获取前复权因子1.2查询股票的纵向数据1.3查询股票的横向数据2日数据分享（截止至：2025-03-21）总结前置：本博文是一个系列。

程序猿与金融与科技·2025-03-22 15:48

PostgreSQL_实例项目总述

，打算用PostgreSQL存储股票日数据，以此为实例记录整个PostgreSQL使用过程2所以这次的博文是一个序列，都放在数据库专栏里，以PostgreSQL_打头3PostgreSQL的安装在这个系列里就不赘述了

程序猿与金融与科技·2025-03-22 15:18

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

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