深度优化搜索

物联网中如何解决网络复杂性的问题

以下是一些解决物联网网络复杂性问题的策略和方法：1.网络架构优化1.1分层架构采用分层的网络架构可以简化网络设计和管理。常见的分层架构包括：感知层：负责数
小赖同学啊·2025-03-10 09:03

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。
ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

Vue中Scoped的原理及深度解析

Vue中Scoped的原理及深度解析前言回想起几年前初入职场时，面对面试官的提问“Vue中Scoped的原理是什么？”时，我的回答虽然勉强过关，但内心却充满了不确定。
喜欢代码的新之助·2025-03-10 08:28

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

注意：因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建，所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标，后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示：我们大概所需要的功能包如下：importnumpyasnpimpor
啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化
北辰alk·2025-03-10 08:25

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。
境心镜·2025-03-10 08:54

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器、计算节点等）来执行计算任务，以提高计算效率和速度。
kkchenjj·2025-03-10 08:54

FreeRTOS内存管理之heap_4.c源码解析

最简单，，具有确定性，从静态数组中分配内存，不允许释放内存，不会导致内存碎片化，一锤子买卖，不算真正的动态内存分配；heap_2——非确定性，允许释放内存，但不会合并相邻的空闲块，也就是说没有内存碎片优化措施
星辰&流星·2025-03-10 08:23

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

DeepSeek通过深度学习算法，能够从课堂数据中
Evaporator Core·2025-03-10 07:52

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。
Wis4e·2025-03-10 07:49

WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译

Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒，Doc2X即可将PDF转换为Markdown，支持批量处理和深度翻译功能。
Doc2X·2025-03-10 07:49

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

谷歌最近也是更新，协议3个cookie才能完成请求经过测试5并发，可以每秒保持50-80个cookie。20并发，则可以每秒保持千次cookie的生成并发查询嘎嘎快，单条cookie存活为60秒，可以重复查询200次以内需要联系另外腾讯系阿里系AI训练标注也可以联系
背拥·2025-03-10 07:17

支持向量机 SVM 简要介绍

）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题
_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

Prompt Engineering 指南

使用ChatGPT辅助工作的朋友经常会搜索到一些文章，例如：github上点赞数100K+的项目《AwesomeChatGPTPrompts》诸如此类。
陈小龙丶呐喊·2025-03-10 06:16

商品繁杂链接超级多如何选购与避坑

1.依照参数选出自己需要的型号2.对所有选出型号记录名字编号版本等3.对所有选出型号截屏4.确定好型号后，选择就看价格了，就轻松些了5.用型号名字或截屏图搜索商品购买购买东西避坑：1.有放链接的，原商品链接内容版本可能变了
suirosu·2025-03-10 06:45

安卓手机电脑如何让浏览器或者下载程序或者健康监控设备应用软件下载中或者监听中长期运行而不被系统自动关闭

1.设置搜索启动管理，改为手动管理，并勾选允许后台运行，允许自动启动2.设置搜索电池优化，关闭相关应用的允许电池优化3.上划或者按住中间Home键不动调出正在运行应用，在正在运行
suirosu·2025-03-10 06:45

mysql之逻辑函数

SELECTIF(10,'true','false');--结果:'true'CASECASE函数有两种格式：简单CASE和搜索CASE函数。它们都允许在条件语句中进行选择
rkmhr_sef·2025-03-10 06:44

Android View 设置背景方式全解析

从简单的纯色背景到复杂的动态效果，背景设置不仅影响界面美观，还与性能优化和内存管理密切相关。
&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 06:14

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。
big_matster·2025-03-10 06:42

DeepSeek市场份额攀至9.6%，探索生成式AI的行业变革之路

报告指出，传统搜索、网站开发、自由职业者及教育技术等领域正受到这一技术的显著影响。生成式AI不仅推动了这些行业的变革，还提供了深入的分析和见解，预示着未来更多的创新与发展。
耶耶Norsea·2025-03-10 06:41

P8799 [蓝桥杯 2022 国 B] 齿轮

P8799[蓝桥杯2022国B]齿轮-洛谷思路一遍历动态数组，复杂度O（N），70%超时思路二用unordered_set优化65%超时；思路三先预处理AC#include#defineendl'\n'
爱沙尼亚警戒号·2025-03-10 05:39

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存
2401_84123077·2025-03-10 05:38

Android Glide 配置与初始化模块源码深度剖析

一、引言在Android开发中，图片加载是一个常见且重要的功能。Glide作为一款强大的图片加载库，因其高效、灵活和易于使用的特点，被广泛应用于各种Android应用中。Glide的配置与初始化模块是整个库的基础，它允许开发者根据不同的需求对Glide进行定制化设置，如缓存策略、图片解码格式、自定义组件等。本文将深入Glide源码，详细剖析其配置与初始化模块的实现原理和工作流程。二、配置与初始化模
&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

Android Glide 缓存模块源码深度解析

一、引言在Android开发领域，图片加载是一个极为常见且关键的功能。Glide作为一款被广泛使用的图片加载库，其缓存模块是提升图片加载效率和性能的核心组件。合理的缓存机制能够显著减少网络请求，降低流量消耗，同时加快图片显示速度，为用户带来流畅的使用体验。本文将深入Glide缓存模块的源码，从整体架构到具体实现细节，全方位剖析其工作原理。二、Glide缓存模块概述2.1缓存的重要性在移动应用中，图
&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

基于STM32的低功耗遥控器设计详解与实践

文章介绍了如何选择合适的STM32型号、无线通信模块的选择与优化、电源管理策略的设计，以及嵌入式软件的开发。
红钻头机·2025-03-10 05:36

技术领域，有许多优秀的博客和网站

你可以通过搜索特定技术主题找到相关内容。
小赖同学啊·2025-03-10 05:06

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。
小赖同学啊·2025-03-10 05:36

自动化测试中的等待机制优化：显式等待 vs 隐式等待

本文聚焦于两种主流等待机制——显式等待（ExplicitWait）与隐式等待（ImplicitWait），从原理、适用场景、优缺点对比到优化实践，结合真实案例与代码示例，为测试团队提供系统性优化方案，助力提升测试效率与可靠性
测试渣·2025-03-10 05:05

优化UDP在实时传输中的可靠性

虽然UDP（用户数据报协议）本身是无连接的、不可靠的传输协议，但在实时音视频传输等需要低延迟的应用中，可以通过一些机制来优化其可靠性。
白总Server·2025-03-10 05:05

7 大类 30 多种 C++ 内存泄漏场景详解，建议收藏！

微信搜索【跟着小康学编
·2025-03-10 05:06

图文详解维感科技3D深度相机在AGV/AMR的应用（一）

叉式移动机器人(AGV/AMR)介绍叉式移动机器人（AGV/AMR）是在叉车上加载各种导引技术，构建地图算法，辅以避障安全技术，实现叉车的无人化作业。随着行业对自动化搬运的要求越来越高，近两年，融合了堆垛功能与自动化导向搬运的叉式移动机器人受到应用企业青睐。据中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所统计，2021年中国叉式移动机器人（含视觉导航）销量达8000台，同
Vzense ToF 3D·2025-03-10 04:30

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

自2017年Transformer横空出世以来，它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时，是否真正理解了它的局限性？本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷，并试图在数学维度揭示其本质。一、全局注意力的"诅咒"：从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{
T-I-M·2025-03-10 04:26

如何做性能测试

-**业务场景**：识别高频、核心业务（如登录、支付、搜索），并与利益相关者确认预期负载（如日活用户、峰值时段）。-**问题引导**：若需求模糊，需通过提问明确（如“系统需支持多少用户同时操作？”
海姐软件测试·2025-03-10 03:53

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

二、模型架构创新主干网络优化深
追寻向上·2025-03-10 03:21

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

火狐登录账号显示错误请求Invalid OAuth parameter: service

转自贴吧大神告诉的方法现在国际服的火狐浏览器修改使用国内的账号服务器，需要先在搜索框输入about:config中改变三项配置，然后重启浏览器，才能正常使用国内的火狐账号服务器identity.fxaccounts.autoconfig.uri
uiun_·2025-03-10 02:45

排查和解决线程池瓶颈问题案例

本文将分享一个实际案例，介绍如何通过日志分析和线程池优化来解决系统中的性能瓶颈问题。问题背景在我们的系统中，有一个基于Spring的事件监听机制，用于处理长连接消息的回调。
gallonyin·2025-03-10 02:14

掌握SQL调优的艺术——从理论到实践的全方位指南

在面试中提到SQL优化时，通常会涉及以下几个方面：索引优化：这是最直接也是最常见的优化手段。通过为查询条件、排序字段等创建合适的索引，可以显著提升查询效率。
Hey! Hey!·2025-03-10 01:39

DeepSeek-R1的Qwen和Llama区别

首先，我需要仔细阅读并分析我搜索到的资料，特别是要关注这三个模型的不同参数、性能表现、技术基础和应用场景。首先，根据，提到Qwen系列随着参数增加性能提升，比如32B的MA
百态老人·2025-03-10 01:08

飞机智能维修可视化平台系统

通过优化管理流程、收集标准化/结构化维修数据，实现流程再造，系统涵盖维修实施、工程技术、生产计划、质量管理、航材保障、培训管理以及飞机健康管理，最终完成从传统维修到智能化维修的转变。
爱炎科技·2025-03-10 01:07

paddleOCR处理PDF遇到问题

个人怀疑文档中有长表内容（是倒立的那种长表）--补充编辑，确实如此，解决方案后续优化了再发状态：目前未解决。
被编程为难的小娃娃·2025-03-10 01:37

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域
汀、人工智能·2025-03-10 01:36

Ubuntu 下 Docker 企业级运维指南：核心命令与最佳实践深度解析20250309

Ubuntu下Docker企业级运维指南：核心命令与最佳实践深度解析在当今的数字化时代，Docker已成为企业应用部署和运维的基石。
Narutolxy·2025-03-10 01:02

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于
AI博士小张·2025-03-10 01:31

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。
土豆.exe·2025-03-10 00:30

不懂 TCP 三次握手、四次挥手？面试官：回去等通知吧

微信搜索【跟着小
·2025-03-10 00:59

五大搜索黄金法则，助你成为高效信息检索达人

你好,我是程序员木木,目前正在做两件事沉淀多年的知识探索了解各种副业项目，同时将探索过程进行分享，帮助自己以及更多朋友找到副业,做好副业以下是这周的干货分享,基于多年搜索经验总结出的搜索技巧，文章末尾有惊喜上周发布了一篇文章
mumux183·2025-03-10 00:53

深入理解CPU缓存：性能优化的关键

CPU作为计算机的核心部件，其缓存结构犹如一座高效的数据桥梁，在提升计算机性能方面发挥着关键作用。而原子操作，则以其独特的不可分割性，为程序的正确性和稳定性提供了坚实的保障。在接下来的时间里，我们将逐步揭开CPU缓存结构的神秘面纱，深入了解其工作原理和设计理念。同时，我们也将一同探寻原子操作的奥秘，明白它在多线程编程等场景中的重要意义。让我们共同开启这场充满智慧与挑战的科技之旅。一、初识CPU缓存
深度Linux·2025-03-09 23:21

软件测试之安全测试详解

一、测试范围管理系统：url、登录框、搜索框、输入框、文件上传、文件下载客户端：搜索框、输入框、文件上传、系统功能二、测试点密码安全XSS注入SQL注入操作越权上传安全下载安全三、工具fiddlersqlmap
天才测试猿·2025-03-09 23:19
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