每日训练

高级java每日一道面试题-2025年3月06日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka Server和Eureka Client关系?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:EurekaServer和EurekaClient关系?我回答:在微服务架构中，Eureka作为Netflix开源的服务发现组件，由EurekaServer（服务端）和EurekaClient（客户端）两大部分组成。这两者通过紧密协作实现服务的注册、发现与健康管理，是确保微服务间通信顺畅的关键。以下是对EurekaServer和EurekaClient关系的
java我跟你拼了·2025-03-20 06:04

谈高考真题的使用（数学）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中，大家常说“以本为本，以纲为纲，高考真题当主粮”，就是以教材内容为根本，以“考试大纲”为准绳，以高考真题的训练为主线；抓住了本，把握了纲
weixin_34116110·2025-03-20 06:33

利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南

摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。
·2025-03-20 06:41

每日OJ_牛客_MT1最大差值_模拟+贪心_C++_Java

目录牛客_MT1最大差值_模拟+贪心题目解析C++代码Java代码牛客_MT1最大差值_模拟+贪心最大差值_牛客题霸_牛客网描述：有一个长为n的数组A，求满足0≤a≤b&A,intn){//vectorarr(n,0x3f3f3f3f);//维护一个0到i的最小值//arr[0]=A[0];//intres=0;//for(inti=1;i
GR鲸鱼·2025-03-20 04:20

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短
龙胥伯·2025-03-20 04:48

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发
pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。
·2025-03-20 01:36

记录学习的第七天

还是老规矩，力扣的每日一题这道题我的思路是有了，不过在实现思路的时候遇到很多问题我首先也是想到了用一个哈希表之类的把出现次数最多的元素依次记录下来，然后再进行分配，不过由于我的STL不太熟练，所以我用的方法存在问题我的思路与题解的思路存在最大的差异就是
xiufeia·2025-03-20 00:46

每日一题——二叉树的直径

二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点，返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例示例1输入：root=[1,2,3,4,5]输出：3解释：最长路径的长度为3，例如路径[4,2,1,3]或
tt555555555555·2025-03-19 23:09

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。
AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。
AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小
Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

背景介绍：因为工作的原因，图像相关，模型训练，需要在服务器上面搞，同时，服务器上面的环境配置，全部使用的是docker创建容器的方式。
欢仔要学习·2025-03-19 22:28

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
UwoiGit·2025-03-19 22:25

innovus命令每日精要 | setCheckMode：数字后端物理设计的必备神器

在数字后端物理设计的领域中，确保设计数据的完整性和正确性是至关重要的。今天，我们要深入探讨的是Innovus中的一个强大命令——setCheckMode。这个命令就像是你的设计流程中的“健康卫士”，能够在各个阶段帮你揪出潜在的数据问题，避免因小失大，让错误在流程中扩散。检查模式核心功能大揭秘1.设计数据完整性检查：全面扫描，无死角-all选项就像是给你的设计做一次“全身CT”，开启所有检查选项，确
数字后端物理设计知识库·2025-03-19 21:53

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。
·2025-03-19 21:28

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单
安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

每日实战：python爬虫之网页跳转-以某博为例

一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口，实现实时热搜数据抓取，重点解决：话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→"雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra"处理流程：1.添加话题标识→#雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra#2.URL编码→%23雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra%233.添加搜索参数→&t=31生成
代码CC·2025-03-19 20:15

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见
王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库)

比如在使用v8的时候需要安装ultralytics库，然后再调用YOLO进行训练或者预测，那么就有这几个问题：问题1：安装了ultralytics库后如何使用YOLO呢
爱吃肉的鹏·2025-03-19 17:22

迁移学习基础知识

简介使用迁移学习的优势：1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。
zhooooooou·2025-03-19 16:44

迁移学习入门

迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。
EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

【财经信息差】2024年12月27日最新财经资讯一览 每日财经热点一网打尽

大家好，欢迎来到财经信息差！每天，我们将带你直击全球财经动态，精选最新的市场变化、政策动向与产业趋势，让你在最短的时间内，轻松掌握最关键的财经资讯。随着人工智能技术的迅猛发展，我们将用AI的视角为你解析财经热点、企业动向及全球经济变化，让复杂的信息变得简单易懂，帮助你做出更明智的投资决策。财经领域股票市场美股三大指数集体低开，大型科技股多数下跌，纳斯达克金龙指数跌1.07%。小鹏汽车跌3.32%，
代码简单说·2025-03-19 16:41

Dify知识库构建流程及示例

3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练
cqbelt·2025-03-19 14:54

MNIST数据集&手写数字识别

它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。
Zoro｜·2025-03-19 13:18

Codeforces Round 995 (Div. 3)

在这第iii天，如果Monocarp准备训练，那么他将完成aia_iai题，同样的，如果Stereocarp也在这天准备训练，那么他将完成bib_ibi题。
polarours·2025-03-19 13:17

医疗影像联邦学习可解释性算法研究

本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心，系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径，重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。
智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst
·2025-03-19 11:00

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。
Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作
Fansv587·2025-03-19 11:58

基于Python的tkinter开发的一个工具，解析图片文件名并将数据自动化导出为Excel文件

.核心类结构3.文件解析流程三、关键技术实现详解1.高性能文件名解析引擎2.可视化数据展示3.智能Excel导出模块四、完整代码五、行业应用展望一、开发背景与业务价值在零售行业会员管理场景中，线下门店每日会产生大量客户充值凭证照片
帅帅的Python·2025-03-19 10:56

高级java每日一道面试题-2025年3月06日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka服务注册与发现是什么?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:Eureka服务注册与发现是什么我回答:根据你提供的详细解析，结合之前的回答，我们可以更加全面地理解Eureka服务注册与发现机制，并补充一些关键点，特别是针对面试准备的内容。一、服务注册（ServiceRegistration）核心机制：当服务提供者启动时，它会通过EurekaClient向EurekaServer发送元数据。这些元数据包括但不限于IP地址
java我跟你拼了·2025-03-19 10:55

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码
gs80140·2025-03-19 10:23

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

核心异同点并行策略Megatron-LM核心：以张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）为主，结合数据并行。张量并行通过切分模型层（如注意力头、MLP块）到不同设备，利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备，通过P2P通信协调。DeepSpeed核心：ZeRO优化技术（ZeroRedundancyOptimize
强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

OctoTools：一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架

现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM)，但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools，是一个无需训练、用户友好且易于扩展的
三谷秋水·2025-03-19 09:09

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。
Fansv587·2025-03-19 06:20

标签转换脚本 - VOC格式转COCO格式，即voc2coco，xml2json 附VOC及COCO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！
Limiiiing·2025-03-19 04:57

标签转换脚本 - VOC格式转YOLO格式，即voc2yolo，xml2txt 附VOC及YOLO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！
Limiiiing·2025-03-19 04:26

洛谷每日1题-------Day23__P1422 小玉家的电费

题目描述夏天到了，各家各户的用电量都增加了许多，相应的电费也交的更多了。小玉家今天收到了一份电费通知单。小玉看到上面写：据闽价电[2006]27号规定，月用电量在150千瓦时及以下部分按每千瓦时0.4463元执行，月用电量在151∼400千瓦时的部分按每千瓦时0.4663元执行，月用电量在401千瓦时及以上部分按每千瓦时0.5663元执行。小玉想自己验证一下，电费通知单上应交电费的数目到底是否正确
__雨夜星辰__·2025-03-19 03:17

自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解

从ChatGPT到DeepSeek，从自动驾驶到智能医疗，AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。
·2025-03-19 03:50

(LeetCode每日一题) 1963. 使字符串平衡的最小交换次数(贪心、双指针)

题目：1963.使字符串平衡的最小交换次数方法一：对于符合要求的字符串，需要任何[0,i]部分，“[”都不比“]”少。[视为+1，]视为-1，那么任何前缀和sum都不能出现sum0){sum--;}else{while(s[j]!='['){j--;}s[j]=']';sum++;ans++;}}}returnans;}};JAVA版本：classSolution{publicintminSwap
岁忧·2025-03-19 01:32

【蓝桥杯】每日练习 Day4

目录前言回文游戏分析代码牛奶交换分析代码最大限度的提高生产力分析代码前言幸运日！！！遇到三个非常简单的题。几乎没费什么脑子就写出来了。本来今天是不打算再写的，因为做完实验本身就已经十点了，而且实验过程并不愉快（一条双绞线裁了九次……不过最终主播在朋友的帮助下还是成功做出来了——皆大欢喜）。还有回寝室的时候遇到一只野生哈基米，好可爱^_^今日事今日毕。事不宜迟我们马上开始吧！回文游戏分析首先看到（最
百渡ovO·2025-03-19 01:57

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展
hy098543·2025-03-18 22:40

每日一题--计算机网络

一、基础概念类问题1.TCP和UDP的区别是什么？回答示例：TCP：面向连接、可靠传输（通过三次握手建立连接，丢包重传）、保证数据顺序（如文件传输、网页访问）。UDP：无连接、不可靠传输（不保证数据到达或顺序）、低延迟（如视频通话、实时游戏）。加分点：补充实际应用场景（如HTTP/3基于UDP优化性能）。2.HTTP和HTTPS的区别？核心区别：HTTP：明文传输，端口80，无安全性。HTTPS：
秋凉 づᐇ·2025-03-18 20:30

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer）：词嵌入（TokenEmbeddings）位置编码（
yxx122345·2025-03-18 20:59

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

这两项技术突破对程序员群体意义重大：通信效率飞跃：DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度，后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破：R1模型在H
AI创享派·2025-03-18 20:59

MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。
花生糖@·2025-03-18 20:58

PMP冲刺每日一题(33)答案解析

作者简介：程序员转项目管理领域优质创作者个人邮箱：[[email protected]]PMP资料导航：PM菜鸟（查阅PMP大纲考点）座右铭：上善若水，水善利万物而不争。绿泡泡：PM简读馆（包含更多PM常用免费资料）目录试题1试题2试题3试题4试题5试题1标题：项目启动一个月后，副总裁表示，由于需求不完整，项目应停止。若要确认这一点，项目经理应该查阅哪份文件？选项A：概述可行需求选项的会议备忘录分
PM简读馆·2025-03-18 20:56

PMP冲刺每日一题(33)

作者简介：程序员转项目管理领域优质创作者个人邮箱：[[email protected]]PMP资料导航：PM菜鸟（查阅PMP大纲考点）座右铭：上善若水，水善利万物而不争。绿泡泡：PM简读馆（包含更多PM常用免费资料）试题1标题：项目启动一个月后，副总裁表示，由于需求不完整，项目应停止。若要确认这一点，项目经理应该查阅哪份文件?A、概述可行需求选项的会议备忘录B、项目章程C、客户意向书D、项目使命说
PM简读馆·2025-03-18 20:55
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