江大学习第14页

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

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全在区块链世界里，透明性和不可篡改性是两大核心优势，但这也带来了一个悖论——如何在公开账本的同时保障用户隐私？

Echo_Wish·2025-03-22 18:46

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

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

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

目录1.冒泡排序（BubbleSort）2.选择排序（SelectionSort）3.插入排序（InsertionSort）4.希尔排序（ShellSort）5.快速排序（QuickSort）6.归并排序（MergeSort）7.堆排序（HeapSort）在计算机科学领域，排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介

GeminiGlory·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

Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?

GeoTrust是全球第二大数字证书颁发机构(CA)，也是身份认证和信任认证领域的领导者，GeoTrust始终坚持低成本地部署SSL数字证书和实现各种身份认证。

weixin_34293246·2025-03-22 17:38

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

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

计算机集成电板 ppt,史上最全，PCB板和集成电路解析（干货分享）

原标题：史上最全，PCB板和集成电路解析(干货分享)目前的电路板，主要由以下组成：线路与图面(Pattern)：线路是做为原件之间导通的工具，在设计上会另外设计大铜面作为接地及电源层。

姚脑师·2025-03-22 17:32

2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能

2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总

weixin_34392906·2025-03-22 17:02

Stream 流中 flatMap 方法详解

第二步：把多个子流拍平成一个大的扁平流。简单记忆：map()是一对一，flatMap()是一对多。️

遇见伯灵说·2025-03-22 17:01

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

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如，训练GPT-4模型（1.8万亿个参数）需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

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

【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

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

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

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

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

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（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

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

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

windows使用ssh-copy-id命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-22 14:40

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：

百态老人·2025-03-22 14:39

easyswoole学习记录

php-fpm的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型，问题：一个work进程内只会处理一个请求，也就是说这个进程内在同一时刻只会处理一个request请求，不会处理多个，所以一台服务器的并发数就取决于服务器开启了多少个work进程

司江龙·2025-03-22 14:39

鸿蒙NEXT版实战开发：使用WebRTC进行Web视频会议

鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）使用WebRTC进行Web视频会议Web

那只斑马不睡觉·2025-03-22 14:07

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍笔者最近正在简单的了解一下ARM架构，特别是ARMCortexA架构的部分，这里，笔者想要薄记的问题有这样一些，也算是简单记录一下自己学习ARM架构的记录。

charlie114514191·2025-03-22 14:05

struts1+struts2项目兼容升级到了spring boot 2.7

原项目比较复杂，集成了各种框架（struts1struts2spring3等），趁工作之余练练手，学习一下springboot。大概花了一周时间才调通。一、调整jar版本，寻找合适的版本。

和稀泥·2025-03-22 13:33

强化学习 Reward

在强化学习中，奖励（Reward）是智能体（Agent）与环境（Environment）交互过程中获得的重要反馈信号。

百态老人·2025-03-22 13:31

C++有哪些高级特性值得学习？

以下是一些值得深入学习的C++高级特性：模板编程（Templates）模板是C++中实现泛型编程的核心机制，允许开发者编写与数据类型无关的代码。

·2025-03-22 13:15

【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」（经验贴）

这种焦虑，常常让我想起人的出生：起初我们依赖父母和环境，被动地活着；成年后，我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念，去实现自我价值。

碣石潇湘无限路·2025-03-22 13:59

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法

是十一月末·2025-03-22 13:58

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。

大囚长·2025-03-22 12:23

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

数据流体系结构风格的类型（一）批处理风格（二）连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易（三）性能优化空间大五

youngerwang·2025-03-22 12:52

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