江大学习

【Elasticsearch】分词器概述

这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词，这些分词被编码为向量，供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。
risc123456·2025-02-13 22:28

Python网络请求详解

很多情况下，测试人员会花很大的代价去学习一个工具。而测试工具本身的局限性，又导致测试人员陷入想直接用现成的测试框架却又无法进行扩展的僵局。
wespten·2025-02-13 22:57

DeepSeek 近况大揭秘：市场、技术与合作的多面剖析

最近，AI领域的DeepSeek可谓是赚足了眼球，无论是在资本市场，还是在技术创新和行业应用方面，都有着令人瞩目的表现。今天，就让我们一起来深入了解一下DeepSeek的最新动态。DeepSeek概念股：分化与澄清并存在股票市场上，DeepSeek概念股曾一路高歌猛进，不过近期开始出现分化迹象。据Choice数据显示，2月12日，DeepSeek概念股中，青云科技、创业黑马、新致软件等70余股上涨
InfiniteSea1019·2025-02-13 22:56

新手必看：TikTok卖家中心实用指南，附2025最新TikTok入驻教程

然而，对于初次接触这个平台的卖家来说，如何入驻并高效使用，成为了一大难题。本篇文章将为您详细讲解TikTok卖家中心的使用方法及最新的入驻教程。一、入驻教程1.入驻前准备（1）TikTok的商业账号。
菠萝派爱跨境·2025-02-13 22:25

解码DeepSeek家族系列：大语言模型赛道上的黑马传奇

DeepSeek自成立之初，便专注于开发先进的大语言模型（LLM）及相关技术，致力于通过数据蒸馏技术提取更精炼、有用的数据，以提升模型性能。在发展历程中，DeepSeek
大F的智能小课·2025-02-13 22:52

【必看】凭啥？DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能

其核心策略包括减少监督微调（SFT）步骤，仅依赖强化学习（RL）技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT，仅通过RL进行训练。
大F的智能小课·2025-02-13 21:51

Unity3D实战入门之第三人称射击游戏（TPS）-伍晓波-专题视频课程

Unity3D实战入门之第三人称射击游戏（TPS）—327人已学习课程介绍这是一套第三人称射击游戏开发的入门基础课程。
wxblzzz·2025-02-13 21:51

python创建画布语句_canvas元素创建画布

WebGL渲染引擎，预置了完备的精灵动画、输入管理、瓦片地图、补间动画、资源加载器、物理系统、粒子系统等特性，几乎能够满足你开发一个2D游戏的任何...文章马拉喀什2017-11-021163浏览量HTML5学习手笔四
weixin_39847945·2025-02-13 21:20

十大工业物联网平台分析报告

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构剖析2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4、SCADA3.5、数字孪生3.6、设备全生命周期管理系统4、主要工业物联网平台供应商介绍4.1、蓝卓4.2、涂鸦智能4.3、中服云4.4、优锘4.5、树根互联4.6、力控科技4.7、中移物联4.
·2025-02-13 21:53

从零到一学习c++（基础篇--筑基期七-vector与迭代器）

从零到一学习C++（基础篇）作者：羡鱼肘子温馨提示1：本篇是记录我的学习经历，会有不少片面的认知，万分期待您的指正。温馨提示2：本篇会尽量用更加通俗的语言介绍c++的基础，用通俗的语言去解释术语。
羡鱼肘子·2025-02-13 21:47

软件工程中的认知负载管理：AI减负策略

繁琐的重复性工作、陡峭的学习曲线、复杂的项目管理以及持续的技术迭代，都给开发者带来了巨大的认知负载。这种超负荷的状态不仅影响开发效率，更严重损害开发者的身心健康。
·2025-02-13 21:21

AI时代前端开发的学习能力：与时俱进的挑战与机遇

得益于AI写代码工具的兴起，低代码/无代码开发模式日益普及，各种新技术、新框架、新工具层出不穷，这无疑对前端工程师的学习能力提出了更高的要求。
·2025-02-13 21:20

书籍-《强化学习数学基础》

书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础
·2025-02-13 20:48

以C语言为基石，轻松理解Python的核心逻辑

一、编程思维的桥梁：从C到Python对于掌握C语言的开发者来说，Python的学习就像在熟悉的城市中发现一条新的捷径。
welcome_123_·2025-02-13 20:46

DeepSeek使用手册，其中一份是清华大学出品

它既包含预训练大语言模型（如DeepSeek-R1系列），也提供配套工具链，助力开发者快速实现AI应用落地。二、De
cpa007·2025-02-13 20:45

Java学习之ArrayList原理剖析

ArrayList底层是基于数组实现的，其封装的各种方法：Add、remove、get、set等，其本质就是对数组的基本操作。publicclassArrayListextendsAbstractListimplementsList,RandomAccess,Cloneable,java.io.SerializableArrayList继承自AbstractList类，实现了RandomAcces
李楠琳·2025-02-13 20:45

docker快速启动一个mongodb

使用mongodb(bitnami)镜像docker-compose快速启动一个mongodb，用于调试学习还是不错的，还有一个mongo-express的web管理页面version:"3.9"services
菜萝卜子·2025-02-13 20:44

DeepSeek爆火：程序员的“饭碗”危机，还是进化转机？

目录前言一、挑战：低端编程岗位需求锐减二、机遇：能力升级与角色转型三、行业趋势与应对策略总之前言毋庸置疑的是DeepSeek等AI大模型的爆火确实对初级程序员的职业前景带来了显著冲击，但并非完全取代，在很大的程度上而是推动行业格局重构
禁默·2025-02-13 20:13

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析：行内、内部与外部样式的区别与优先级分析

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网：www.acvra.org目录前言一、
禁默·2025-02-13 20:11

【C语言】选择排序、冒泡排序、二分查找、插入排序的详解

1、排序：（在c语言中很重要）排序，字面意思就是按照一定的顺序排列，一般分为两种：1、从小到大；（升序）2、从大到小；（降序）c语言中主要介绍四个排序：1、选择排序；2、冒泡排序；3、插入排序；4、快速排序
Hello_O.·2025-02-13 19:34

uniapp-项目起步

小兔鲜儿-项目起步资料说明视频学习https://www.bilibili.com/video/BV1Bp4y1379L/接口文档https://www.apifox.cn/apidoc/shared-
Brilliant Nemo·2025-02-13 19:04

Redis教程--redis的学习

Redis教程--redis的学习基础简介Redis优势Redis与其他key-value存储有什么不同？
眸笑丶·2025-02-13 19:02

Anaconda介绍及常用命令总结

Anaconda学习小记文章目录Anaconda学习小记0Anaconda初见1Anaconda是什么1.1AnacondaDistribution是什么1.3Anaconda与Miniconda1.4conda
Syntax_CD·2025-02-13 18:32

具身智能训练新思路！将生成视频用于训练机器人

将生成视频用于训练具身智能（EmbodiedAI）确实是近年来备受关注的前沿方向，这一思路通过结合生成式AI（如扩散模型、神经辐射场等）与机器人学习，为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能
天机️灵韵·2025-02-13 18:02

蓝桥杯 Java B 组之排序算法（冒泡、选择、插入排序）

Day1：排序算法（冒泡、选择、插入排序）一、排序算法基础排序算法是蓝桥杯JavaB组的高频考点，主要考察：手写基础排序算法（冒泡、选择、插入）理解时间复杂度使用排序解决实际问题（如求TopK）二、三大基础排序算法
计算机小白一个·2025-02-13 18:00

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

100.10 AI量化面试题：AI大模型中的MOE架构主要类型，和DeepSeek使用了哪一种类型？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2架构对比维度1.3实践应用维度2.标准MOE架构2.1基本概念3.稀疏MOE架构3.1实现原理4.共享专家稀疏MOE架构4.1核心设计5.架构对比5.1主要特点对比5.2DeepSeek的选择6.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍MOE（混合专家系统）架构的几种变体，包括标准MOE、稀疏MOE和共享专家稀疏MOE，并分析它们的异同。如果想更加
AI量金术师·2025-02-13 18:00

《麻省理工公开课：线性代数》 中文学习笔记

这是我学习MIT线性代数课程LinearAlgebra的中文参考学习笔记。希望在自己学习的同时，也对大家学习有所帮助。笔记特点：笔记与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。
派森先生·2025-02-13 18:29

详细介绍：使用 XMLHttpRequest 进行数据提交（完成用户注册功能）

在这篇介绍中，我们将通过一个简单的注册用户功能示例，学习如何使用XMLHttpRequest来提交数据。
还是鼠鼠·2025-02-13 18:28

2025年实体店破局新方案，碰一碰发视频高效做营销

近几年，做实体的老板普遍都面临着“高额房租人工成本、传统促销效果差、线上流量难获取”这三大困境，以及"传单发完变垃圾""打折伤利润""会员没人用"的恶性循环。
hy14762_·2025-02-13 17:26

【AIDD】AI药物研发学前基础--团队大佬

药物研发中科院上海药物研究所蒋华良教授中科院微生物研究所王军教授团队中科院深圳先进技术研究院袁曙光课题组北京大学高毅勤教授团队中国药科大学陈亚东课题组伊利诺伊大学/清华大学彭健教授团队清华大学交叉信息研究院曾坚阳加拿大蒙特利尔学习算法研究所唐建团队阿卜杜拉国王科技大学
静静喜欢大白·2025-02-13 17:26

Linux基础学习——指令

文章目录Linux的特点Linux的基础指令文件命令1.文件系统导航命令2.文件资源管理命令3.文件权限管理命令4.文件压缩和归档命令软件安装与卸载1.离线安装：dpkg2.在线安装：apt用户相关命令添加与删除用户进程管理命令显示进程状态Linux的特点开源，免费内核可裁剪Linux一切皆文件支持多用户，多任务安全稳定广泛的硬件支持模块化程度高Linux的基础指令文件命令1.文件系统导航命令pw
是妳流的泪·2025-02-13 17:56

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。
奋进小青·2025-02-13 17:25

Python 基于 OpenCV 的人脸识别上课考勤系统（附源码，部署教程）

文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Python项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大
2013crazy·2025-02-13 17:55

修改 Timebase Source 轻松重新定义HAL_InitTick：武侠大侠的进阶秘籍 ⚡️

修改TimebaseSource轻松重新定义HAL_InitTick：武侠大侠的进阶秘籍⚡️亲爱的朋友们，今天我们将走进STM32的江湖，学习如何通过修改TimebaseSource，重新定义HAL_InitTick
@陽光總在風雨後·2025-02-13 17:54

小白零基础学习深度学习之张量

1.张量PyTorch中的张量（Tensor）就是一种用来存储数据的“盒子”，这个盒子可以有不同的形状和大小，里面可以装各种数字。张量是PyTorch中最基本的东西，就像乐高积木一样，你可以用它来搭建各种复杂的模型。2.张量的用途存储数据：你可以把张量当作一个容器，用来存储各种数据。比如，一张图片可以用一个三维张量来表示，其中第一维是颜色通道（红、绿、蓝），第二维和第三维是图片的宽度和高度。进行计
爱理科的小王子·2025-02-13 17:53

探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析

探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析在信息爆炸的时代，我们每天都被大量的内容包围着。如何在海量的信息中找到真正适合自己的内容？这就是个性化推荐系统的使命。
Echo_Wish·2025-02-13 17:23

深度学习-情感分析

以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析，这里以影评的情感分析为例，数据集使用IMDB影评数据集。
小赖同学啊·2025-02-13 17:52

JavaWeb学习-Mybatis（增删改查）

（一）Mybatis入门程序1.创建springboot工程，并导入mybatis的起步依赖、mysql的驱动包。（项目工程创建完成后，自动在pom.xml文件中，导入Mybatis依赖和MySQL驱动依赖）org.mybatis.spring.bootmybatis-spring-boot-starter2.3.0com.mysqlmysql-connector-jruntimeorg.spri
半截詩·2025-02-13 16:51

十大中国流行的AI大模型企业及平台汇总

特别是在我国，AI大模型技术的发展速度令人瞩目，各种平台纷纷涌现，表现出强大的技术实力和广泛的应用前景。
deepseek大模型·2025-02-13 16:50

【算法-动态规划】、魔法卷轴: 两次清零机会整个数组最大累加和

两次清零机会整个数组最大累加和文章目录一、dp1.1题意理解1.2整体思路1.3具体思路1.4代码二、多语言解法一、dp1.1题意理解nums数组,有正负0,使用最多两次魔法卷轴,希望使数组整体的累加和尽可能大.
呆呆的猫·2025-02-13 16:50

AI时代前端开发的学习能力：与时俱进的挑战与机遇

得益于AI写代码工具的兴起，低代码/无代码开发模式日益普及，各种新技术、新框架、新工具层出不穷，这无疑对前端工程师的学习能力提出了更高的要求。
·2025-02-13 16:39

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。
·2025-02-13 16:39

美团一面，有点难度。

回答示例：项目背景：民宿节日大促活动，瞬时流量激增（如春节、国庆），用户抢购特价房源。核心数据：QPS峰值：约8000（
·2025-02-13 16:08

three.js 低代码， 组态，封装编辑器实现降本增效

学习基础three.js案例预览地址：https://z2586300277.github.io/three-cesium-examples国内站点预览：http://threehub.cngithub
2201_75964656·2025-02-13 16:16

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）1️⃣什么是GPT？GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive）语言模型。它能够通过大量无监督数据预训练，然后微调（Fine-tuning）以适应特
IT古董·2025-02-13 16:15

攻克AWS认证机器学习工程师（AWS Certified Machine Learning Engineer） - 助理级别认证：我的成功路线图

引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理（AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate）级别证书时，我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。
硅基创想家·2025-02-13 16:14

Tritonserver 在得物的最佳实践

一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU
·2025-02-13 16:03

喜讯！全知科技案例获2024全国智慧医保大赛优胜奖

大赛以“数字中国智慧医保”为主题，从“数字技术助力医保服务、医保改革和医保管理”以及“医保数据要素赋能百业千行”两个角度出发，共设置了三大主题赛道，包括智慧医保实践案例、智慧医保创新应用、医保数据要素赋能
·2025-02-13 16:03

Kubernetes (K8S)学习详解

确实如此。Kubernetes现已弃用Docker！！！目前，Kubernetes中的Docker支持功能现已弃用，并将在之后的版本中被删除。Kubernetes之前使用的是一个名为dockershim的模块，用以实现对Docker的CRI支持。但Kubernetes社区发现了与之相关的维护问题，因此建议大家考虑使用包含CRI完整实现（兼容v1alpha1或v1）的可用容器运行时。简而言之，Doc
熙媛·2025-02-13 15:13
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