深度学习学习率

五大理由告诉你，软考为什么要趁早考！

与前几年相比，软考的通过率有了很明显的下降。比如，2020年湖南考区软考的通过率约为23%，2021年上半年约为26%，到20
公众号-希赛网·2025-03-12 21:09

安当TDE透明加密技术：为Manus大模型构建用户会话数据保护的“安全金库”

摘要在人工智能技术深度落地的今天，大模型开发者面临的核心挑战已从算法优化转向数据安全。作为垂直领域大模型的代表，Manus凭借其强大的语义理解与个性化交互能力，在金融、医疗、教育等行业获得广泛应用。
安 当 加 密·2025-03-12 21:08

html利用列表写单选题,请写出利用列表标签实现如下图所示效果的HTML代码:

【单选题】净重为61kg的生丝,实际回潮率为12.6%,
小花学姐·2025-03-12 21:36

面试基础---分布式架构基础消息队列Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ 对比

分布式架构消息队列深度解析：KafkavsRabbitMQvsRocketMQ引言在高并发、高可用的分布式系统中，消息队列是实现异步通信、流量削峰、系统解耦的核心组件。
WeiLai1112·2025-03-12 19:27

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
weixin_40941102·2025-03-12 19:55

探索高效Unity日志神器：UnityDebugViewer深度解析

探索高效Unity日志神器：UnityDebugViewer深度解析UnityDebugViewer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UnityDebugViewer
乌昱有Melanie·2025-03-12 19:23

AI双轨革命：DeepSeek与Manus

核心优势：语言理解与生成：中文知识问答正确率达64.1%，在学术论文
·2025-03-12 18:44

HTTP与HTTPS的深度解析：技术差异、安全机制及应用场景

引言HTTP（超文本传输协议）作为互联网通信的核心协议，自1991年诞生以来，经历了从HTTP/1.0到HTTP/3的多次迭代。然而，随着网络安全威胁的升级，纯HTTP协议因缺乏加密机制逐渐暴露其局限性。本文将重点解析HTTP与HTTPS（加密版HTTP）的核心区别，并探讨其技术实现、应用场景及版本演进对性能的影响。一、HTTP协议基础解析1.1基本概念与工作原理HTTP是客户端-服务器架构中用于
网安-轩逸·2025-03-12 17:10

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。
wanhengidc·2025-03-12 16:38

【2024年-7月-20日-开源社区openEuler实践记录】openEuler - Docker - Images：容器化世界的得力助手

技术亮点1.系统基础镜像优化openEuler-Docker-Images对openEuler系统的基础镜像展开了深度优化。在精简冗余组件
我明天再来学Web渗透·2025-03-12 16:35

从灾备到未来：HyperBDR助力某国家级社会保障机构启动跨云容灾，激活数字化引擎

"HyperBDR令人惊喜，它满足了我们当前的合规和恢复需求，也与我们追求的更加深度的技术融合、持续创新与优化的战略布局相吻合。
万博智云·2025-03-12 16:03

网络工程师如何用DeepSeek提升效率？10大实战场景解析

网络工程师常面临拓扑设计复杂、故障定位耗时、策略配置繁琐等痛点，而DeepSeek的AI能力可深度融入工作流。
IT99_·2025-03-12 16:02

T8333FI凯钰车规级LED驱动芯片升降压升压降压AEC-Q100

T8333FI：LED驱动芯片深度剖析在当今照明与显示技术快速发展的时代，LED以其高效节能、长寿命等优势成为主流光源，而性能卓越的驱动芯片是充分发挥LED效能的关键。
Mo1estly·2025-03-12 16:02

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，
杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

从“建议者”到“执行者”：Manus如何重新定义AI代理的边界——基于GAIA基准测试的深度技术解析与行业启示

引言：AIAgent的“GPT时刻”2025年3月6日，中国团队Monica.im推出的全球首款通用型AIAgent产品Manus正式开启内测，一夜之间引爆科技圈。不同于传统AI的“建议生成”模式，Manus实现了从任务分解、工具调用到成果交付的全流程自动化，被用户称为“数字世界中的全能实习生”本文将从技术架构、任务闭环能力、行业影响三个维度，对比Manus与现有AI产品的代际差异。一、技术架构革
ByteForge·2025-03-12 15:31

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成
emmm形成中·2025-03-12 15:59

spyder python下载_Spyder Python软件-Spyder Python下载-最火手机站

综合开发工具的高级编辑、分析、调试、概要分析功能和科学包装的数据搜索、交互执行、深度检查和精巧的可视化功能被独特地结合在一起。SpyderPython下载就在最火软件站!
黄sir好·2025-03-12 15:59

DeepSeek开源周：面向大模型训练的三个工具包

DualPipe：双向流水线架构的创新DualPipe通过其首创的双向流水线架构，极大地提高了计算与通信的重叠率至92%，相比NVIDIAMegat
花生糖@·2025-03-12 15:28

【QwQ-32B-Preview】阿里通义QwQ登场MATH测试超OpenAI o1,开源AI推理新王,为数不多可以与OpenAI o1媲美的模型之一

阿里通义千问今天（11月28日）发布《QwQ:思忖未知之界》博文，推出了QwQ-32B-Preview实验性研究模型，在数学和编程领域，尤其在需要深度推理的复杂问题上，具备卓越的AI推理能力。
Yukuii_0v0·2025-03-12 14:26

量化评估--年化收益、最大回撤、阿尔法、贝塔、夏普比率解释

年化收益率年化收益率是把当前收益率（日收益率、周收益率、月收益率）换算成年收益率来计算的。例如日收益率是万分之一，则年化收益率是3.65﹪（平年是365天）。
土戈·2025-03-12 14:55

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

通过将物理定律与神经网络深度融合，PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。
青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

MindSearch: 革新人工智能搜索引擎的未来

MindSearch是一个开源的AI搜索引擎框架,它通过模仿人类思维过程,为用户提供深度的AI搜索能力。本文将深入探讨MindSearch的特点、工作原理以及它对未来搜索技术的影响。
2401_87189860·2025-03-12 14:22

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。
AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

面试基础---微服务架构深度解析：服务拆分、数据一致性与服务调用

微服务架构深度解析：服务拆分、数据一致性与服务调用引言：从抖音日活7亿看微服务架构的重要性在2023年，抖音日活用户突破7亿，其核心系统通过微服务架构实现了高并发、高可用的业务支撑。
WeiLai1112·2025-03-12 13:50

ASL 集睿致远CS5263AN DP转HDMI芯片概述

ASL集睿致远CS5263AN核心特性视频处理能力支持DP1.4输入与HDMI2.0b输出，兼容4K@60Hz分辨率（3840×2160或4096×21
·2025-03-12 13:00

Next.js 开发者必看：最受欢迎的 UI 组件库

在之前，我也写过一篇《打造高效React应用：CSS方案深度解析》，里面介绍到内联样式、CSS类、CSSModules和CSS-in-JS技术，在Next.js中也同样是适用，如果有不熟悉的，可以到公众号
·2025-03-12 13:29

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。
AndrewHZ·2025-03-12 12:43

崖山YashanDB：下一代国产分布式数据库的架构革新与行业实践

立志在坚不欲说，成功在久不在速欢迎关注：点赞⬆️留言收藏欢迎使用：小智初学计算机网页IT深度知识智能体欢迎使用：深探助手deepGuide网页deepseek智能体目录第一章：YashanDB的崛起背景与战略定位
Lethehong·2025-03-12 12:42

Java实用注解篇：@Transactional 事务失效的场景深度解析

前言在使用@Transactional时，很多开发者都会遇到一个常见困惑：明明加了事务注解，但事务却没有生效，数据库操作仍然被提交了！这是因为事务机制的触发有一些前提条件，只要触碰到事务失效的“雷区”，就会让事务变成“摆设”。接下来，我们来详细剖析几种常见的事务失效场景以及解决方案！✅1️⃣同一个类中方法直接调用，事务失效问题复现：@ServicepublicclassUserService{@A
Stay Passion·2025-03-12 12:09

算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解

深度优先搜索（DFS）适合路径搜索等问题。本文将介绍如何利用广度优先搜索解决寻找3个3、5、8升水桶均分8升水的最优解及深度优先搜索寻找可以解决此问题的所有解决方案。
修己xj·2025-03-12 11:39

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量
聊北辰同学·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出
玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

springboot中的观察者模式

SpringBoot中的观察者模式与消息通信机制深度解析引言在现代分布式系统中，模块解耦和高效通信是系统设计的核心挑战。
stayhungerstayflush·2025-03-12 11:34

C++设计模式-简单工厂模式：从原理、应用、实践指南与常见问题和解决方案深度解析

一、简单工厂模式的核心原理1.1模式定义与本质简单工厂模式（SimpleFactoryPattern）是一种创建型的设计模式，其核心思想是通过单一的工厂类根据传入的参数，动态决定创建哪种具体产品类的实例。该模式将对象的创建过程封装在工厂类中，使得客户端无需直接调用具体产品的构造函数，实际上是利用类的多态性，实现用子类的模型创建父类对象。其本质是将对象创建与使用解耦，通过引入中间层（工厂类）来隔离变
牵牛老人·2025-03-12 11:04

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

通过微调，模型可以学习到特定领域的特征和规律，从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一
软件职业规划·2025-03-12 11:33

从0到1入门Docker（二）Windows 系统的虚拟化

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需再查找任何其它资料。课程
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

从0到1入门Docker（六）Docker引擎的安装

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

从0到1入门Docker（七）配置国内加速器

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需再
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

HTTP与RPC深度解析：从入门到选型实战

一、先看两个生活场景场景1：网购快递（HTTP）你告诉快递员：“我要寄一个包裹到上海”（请求）快递员按标准流程收件、贴单、运输（标准协议）收件人签收后反馈结果（响应）场景2：公司内部协作（RPC）财务部直接喊：“小王，把上个月报表发我！”（直接调用）小王秒回：“已发邮箱”（快速响应）双方用内部术语沟通（高效编码）HTTP就像快递流程，RPC更像同事协作。接下来我们深入技术细节。二、核心概念大白话2
程序猿小白菜·2025-03-12 10:58

中文准确率89.2%+代码生成67.3%，全面碾压GPT-4！

中文准确率89.2%+代码生成67.3%，全面碾压GPT-4！
少林码僧·2025-03-12 10:27

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介
yyc_audio·2025-03-12 10:26

Python训练的机器学习模型【保存】 和【加载】的方法？

现有的机器学习模型保存方法有三种，分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5（存储深度学习模型的权重）二.Python保存模型的三种方式1.方式一：pickle模块【通用】pickle
福葫芦·2025-03-12 09:22

JSON-RPC-CXX深度解析：C++中的远程调用利器

一、引言1.JSON-RPC简介及其在C++开发中的重要性JSON-RPC（JavaScriptObjectNotation-RemoteProcedureCall）是一种基于JSON格式的远程过程调用协议。在C++开发中，它扮演着至关重要的角色。随着软件系统的日益复杂和分布式架构的广泛应用，高效的远程过程调用成为构建强大应用程序的关键。JSON-RPC以其简洁的JSON数据格式，使得不同的系统之
极地星光·2025-03-12 09:22

Oracle数据库深度优化实战指南：从SQL到架构的全维度调优

目录性能优化方法论1.1性能优化黄金三角（SQL/实例/架构）1.2常用诊断工具全景图（AWR/ASH/SQLMonitor）SQL语句调优实战2.1执行计划深度解析2.2全表扫描灾难案例2.3绑定变量陷阱解决方案索引优化策略
AAEllisonPang·2025-03-12 09:22

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

一、DeepSeek：Java开发者的第二大脑1.1传统开发痛点VS智能开发体验传统开发DeepSeek智能辅助效率提升对比手动编写重复代码一键生成模板代码代码量减少70%↑调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短60%↓文档维护耗时费力自动生成更新文档文档编写效率提升5倍↑性能优化依赖经验数据驱动的优化建议系统吞吐量提高30%↑新框架学习曲线陡峭实时生成最佳实践示例上手速度加快50%↑二
添砖Java中·2025-03-12 09:50

FFmpeg入门：最简单的音频播放器

下面我会重点说一下这个部分SDL音频渲染音频渲染的方式和视频不太一样的，我们对于音频的播放速度其实是根据采样率定义的（音频的采样率==视频的帧率），在初始化的时候SDL播放器就
_多拉不懂A梦·2025-03-12 09:20

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。
赵大仁·2025-03-12 09:48

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。
大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。
TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3
AI天才研究院·2025-03-12 08:12
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他