深度学习训练过程

从入门到精通：如何用Deepseek成为数据分析高手？

✅数据清洗耗时占分析过程的60%✅复杂模型需要反复调试代码✅团队协作时版本混乱难以追溯Deepseek的数据分析模块，正是为解决这些痛点而生。
嵌入式Jerry·2025-03-02 17:48

跨域问题中获取不到响应头header中的token

在前后端分离项目整合springboot于jwt的过程中遇到后端在请响应头header中添加token前端进行验证的时候只能获取部分header中的数据而获取不到token解决方法就是在jwt生成token
HPF_99·2025-03-02 17:17

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

如何制定项目管理考核指标

项目管理考核指标包括目标设定、过程监控、结果评估、持续改进。其中，目标设定是项目管理考核指标的基础，它为整个项目提供明确方向和衡量标准。
·2025-03-02 17:51

前端系列之：设计模式

创建型主要用于对象的创建过程，比如对象的创建、初始化等，它隐藏了对象创建的具体细节，从而解耦客户端和对象的创
程序员SKY·2025-03-02 17:44

Android构建系统 - 03 编译执行流程

文章目录执行编译Linux内核编译make编译系统选择编译命令makem..makemmmmma...其他命令代码搜索导航指令makeclean/update-apiMakefile分类解析过程树根节点
Mr.pyZhang·2025-03-02 17:12

使用Semantic Kernel：对DeepSeek添加自定义插件

大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力，但它们通常是基于预训练的模型，其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件
归-途·2025-03-02 16:41

【设计模式】（二）工厂方法模式详解

工厂方法模式的特点二、简单工厂模式2.1代码示例2.2优缺点分析三、工厂方法模式3.1代码示例3.2优缺点分析总结前言工厂方法模式是一种创建型设计模式，旨在提供一种统一的方式来创建对象，将对象的实例化过程封装在一个单独的类中
24K钛合金镭射眼·2025-03-02 16:40

关于openAI接口的使用(个人学习总结)

OpenAIOpenAI的三种使用方法1、使用OpenAIAPI2、使用第三方库3、自己训练模型
暗雾飘扬·2025-03-02 16:38

Netty是如何实现零拷贝的？

零拷贝指的是在数据传输过程中，避免不必要的内存拷贝，提高处
java1234_小锋·2025-03-02 16:06

ram与flash你知道多少？

一电脑程序运行过程与单片机的区别我们平常使用的电脑的程序是存储在磁盘中的，由于磁盘的读取速度很慢，所以为了避免程序阻塞，电脑在程序执行之前，会把整个代码复制到内存中，CPU从内存中读取指令，然后去运行。
华维单片机编程·2025-03-02 16:36

14届蓝桥杯真题：飞机降落 （c++实现）

降落过程需要Li个单位时间。一架飞机降落完毕时，另一架飞机可以立即在同一时刻开始降落，但是不能在前一架飞机完成降落前开始降落。请你判断N架飞机是否可以全部安全降落。输入格式输入包含多组数据。第一行包
Davidand·2025-03-02 16:35

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

浅谈sql注入(2)

上次谈到了简单的几何不怎么存在了的sql注入漏洞，但是注入过程却是最为宝贵的，之后各种各样的sql注入都是根据这个改造的，现在，我们来谈谈一些注入方法吧。
CQMXYZ·2025-03-02 16:33

Amazon CodeWhisperer 体验分享

下面详细介绍下体验过程中遇到的问题。一、AWStoolkit安装及账号注册工具搜索是比较快的
AI时代已来！·2025-03-02 15:27

3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso
好家伙VCC·2025-03-02 15:25

3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值在形状+颜色的识别效果中，发现小球是不动，
好家伙VCC·2025-03-02 15:25

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等，本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti
坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

11748 商务运营管理知识点汇总

第一章运营管理引论运营：将一系列输入转化为所需要的产品或服务的过程生产要素：企业家(创业者)、土地、劳动力、资金输入-输出循环：将包括企业家、土地、劳动力、资金输入转化为产品或服务的输出的方式运营管理的职责
小木可菜鸟测试一枚·2025-03-02 15:21

实现跨平台 SSH 连接：从 macOS 到 Windows WSL 的完整解决方案20241203

然而，这个过程并非一帆风顺，尤其是在配置网络和服务时可能遇到诸多挑战。本文将结合实际操作经验，详细解
Narutolxy·2025-03-02 14:49

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。
uu1224·2025-03-02 14:17

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入
AI时代已来！·2025-03-02 14:46

第九章——函数

函数类型函数名(形式参数表)/*函数首部*/{函数实现过程/*函数体*/}一、函数的定义——函数
牛轧糖nhh·2025-03-02 14:44

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了
黄阳老师·2025-03-02 13:10

指数移动平均（EMA）策略

在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。
Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习
机器学习之心·2025-03-02 13:35

Azure DevOps Server（TFS) 客户端分析

我们在项目实施过程，经常碰到这样的问题。本文的目的就是为了解答这个问题。
Azure DevOps·2025-03-02 13:34

随机过程概率空间

σ\sigmaσ代数和最小σ\sigmaσ代数σ\sigmaσ代数σ\sigmaσ代数（σ\sigmaσ-algebra）需满足以下条件：设F\mathcal{F}F是全集XXX的子集族，若满足：全集包含：X∈FX\in\mathcal{F}X∈F补集封闭：若A∈FA\in\mathcal{F}A∈F，则Ac=X∖A∈FA^c=X\setminusA\in\mathcal{F}Ac=X∖A∈F可数
C_VuI·2025-03-02 12:03

IOS 图片绘制过程中的剪切之后没有原图清晰的问题解决方法

在开发的过程中，我们一般或多或少遇到对图片进行“压”和“缩”处理。
Cao_Shixin攻城狮·2025-03-02 12:33

九、Spring Boot：自动配置原理

深入解析SpringBoot自动配置原理SpringBoot的自动配置机制是其最核心的特性之一，它极大地简化了Spring应用的初始搭建和开发过程。
伯牙碎琴·2025-03-02 12:57

密码学与网络安全 - 11 密码学Hash函数

而输出长度固定合格的Hash函数输出应该均匀分布，看起来随机Hash函数两个要求：1.抗碰撞性（找到两个不同的输入对应相同的输出在计算上不可行），2.单向性（通过Hash值找到输入值在计算上不可行）Hash函数的操作过程
shiyivei·2025-03-02 12:57

SQL-o1：一种用于Text-to-SQL的自奖励启发式动态搜索方法

然而，模型的可扩展性、生成空间的限制以及SQL生成过程中的连贯性问题仍然存在。为了解决这些问题，我们提出了SQL-o1，一种基于自奖励的启发式搜索方法，旨在增强LLMs在SQL查询生成中的推理能力。
数之何·2025-03-02 12:25

单例模式---是 Spring 容器的核心特性之一

容器的核心特性；很多知识我只知道是什么；但是没有建立起来连接；今天就将单例和Spring容器就建立了密不可分的连接目录spring是怎么保证单例的1.IoC容器的缓存机制2.线程安全机制3.生命周期管理4.实例化过程示例代码注意事项在线程池中调用单例
飞升不如收破烂~·2025-03-02 11:23

[网络]NAT、代理服务、内网穿透、内网打洞

目录一、NAT1.1NAT技术背景1.2NATIP转换过程1.3NAPT（NetworkAddressPortTranslation）1.地址转换表2.NAPT（网络地址端口转换NetworkAddressPortTranslation
张呱呱_·2025-03-02 11:21

基数排序详解

基数排序详解一、基数排序的基本概念二、基数排序的特点二、基数排序的工作过程三、基数排序的伪代码四、基数排序的C语言代码示例五、基数排序的稳定性六、基数排序的优化与变体七、基数排序的应用场景八、结论在计算机科学中
醉心编码·2025-03-02 11:19

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。
杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

【AI带来的机遇】

类比房地产黄金期中介赚取信息差、移动互联网初期应用商店分发红利，当前AI领域存在三大核心机遇：基础设施重构机遇（类比域名投资）AI大模型开源浪潮下，高质量训练数据资产、特定领域微调模型、模型中间件将成为新时代
调皮的芋头·2025-03-02 11:18

如何用AI写程序

一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型
Honmaple·2025-03-02 11:46

网络安全清单

点击文末小卡片，免费获取网络安全全套资料，资料在手，涨薪更快移除(Deprovisioning)移除（Deprovisioning）是一个除去现存用户帐户的过程，其包括用户帐户登记和设备失效。
网络安全Max·2025-03-02 10:14

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法
林聪木·2025-03-02 10:09

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章：本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一：提示工程（PromptEngineering）（完整详细教程）_deepseekgguf-CSDN
搏博·2025-03-02 10:08

常用的设计模式

设计模式是软件开发过程中针对反复出现的问题所总结归纳出的通用解决方案。以下为你介绍常见的设计模式，并结合常用框架给出相应示例。
chi_666·2025-03-02 10:37

华为战略解码-162页 八大章节 精读

该文档主要解读了华为战略解码的过程和内容，强调了领导力在战略管理中的重要性，介绍了华为战略管理的七个关键点以及领导力的七个特质。
智慧化智能化数字化方案·2025-03-02 10:36

ES from size聚合查询10000聚合查询，是每个分片先聚合，再统计。还是所有节点查询1万条后，再聚合

在Elasticsearch中，聚合查询的执行过程是分布式的，Elasticsearch会先在每个分片（shard）上执行本地聚合，然后再在协调节点（coordinatingnode）上对所有分片的聚合结果进行全局汇总
C18298182575·2025-03-02 10:35

计算机组成原理----计算机系统概述

特点：计算过程基于模拟电路，反映连续变化的物理现象。擅长处理微分方程、动态系统仿真。应用：早期用于科学计算（如飞行模拟、天气预报）和工程设计。局限：精度较低，难以编程和扩展。
王嘉俊925·2025-03-02 09:34

ODX架构开发流程

本文将详细阐述ODX架构开发流程，涵盖从需求分析到最终部署的各个环节，以帮助开发者更好地理解和实践这一复杂的开发过程。二、ODX架构概述ODX是一种基于XML的开放式诊断数据交换
芊言凝语·2025-03-02 09:33

在nodejs中使用ElasticSearch（三）通过ES语义检索,实现RAG

它通过在生成的过程中引入外部知识库或文档（如数据库、搜索引擎或文档存储），帮助生成更为准确和丰富的答案。
konglong127·2025-03-02 09:33

mysql 视图调用函数_MySQL视图，函数，触发器，存储过程

使用视图我们可以把查询过程中的临时表摘出来，用视图去实现，这样以后再想操作该临时表的数据时就无需重写复杂的sql了，直接去视图中查找即可，但视图有明显地效率问题，并且视图是存放在数据库中的，如果我们程序中使用的
丛子涵·2025-03-02 09:59

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练
LCG元·2025-03-02 09:58

数据库不停机迁移方案

在业务发展过程中，可能会有需要进行数据迁移的场景。一般来说可以分为两种（1）停机迁移（2）不停机迁移停机迁移比较简单，步骤如下（1）根据业务流量数据低峰时间，制定迁移计划。
SJLoveIT·2025-03-02 09:57
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