深度学习通用策略

大模型微调方法解析

随着大模型（如DeepSeek、LLaMA、QwQ等）的广泛应用，如何高效地通过微调（Fine-tuning）让通用模型适配垂直领域任务，成为行业关注的核心问题。
西木风落·2025-03-26 15:03

【每日算法】Day 6-1：哈希表从入门到实战——高频算法题（C++实现）

今日深入解析哈希表的核心原理与设计实现，结合冲突解决策略与大厂高频真题，彻底掌握O(1)时间复杂度的数据访问技术。
longlong int·2025-03-26 15:31

基于改进蜣螂优化算法的无人机避障三维航迹规划

通过设计融合路径长度、飞行高度、威胁规避与能耗约束的多目标成本函数，结合改进的FADBO算法自适应滚动机制与动态避障策略，实现复杂环境下无人机的全局
天天酷科研·2025-03-26 14:55

SSl TLS协议信息泄露漏洞(CVE-2016-2183)【原理扫描】漏洞修复

1、找到控制面板，控制面板->网络和Internet->Internet选项2、只选择TLS1.2,点击应用和确定3，接着win+r键打开运行，输入gpedit.msc，点击确定4、进入本地组策略编辑器
向阳而生，一路生花·2025-03-26 14:24

DeepSeek底层揭秘——deepEP

(1)定义deepEP(DeepSeekEndPoint)是DeepSeek开源的一款高性能、低延迟的分布式通信库，专为大规模深度学习训练和推理场景设计。
9命怪猫·2025-03-26 12:45

使用DeepSeek搭建个人知识库：小说辅助创作指南（二）

以下是使用DeepSeek搭建个人知识库辅助小说创作的指南第2篇，我花了3.5个小时，整合了多平台工具与创作策略，帮助提升创作效率和质量：一、知识库搭建基础工具选择与配置腾讯
赛博AI Lewis·2025-03-26 12:14

Node.js 性能优化：从异步 I/O 到多进程集群，提升应用响应速度与并发能力

I/O到多进程集群，提升应用响应速度与并发能力目录前言Node.js性能瓶颈解析2.1.事件循环与异步I/O2.2.CPU密集型与I/O密集型任务2.3.Node.js单线程架构的局限性常见的性能优化策略
全栈探索者chen·2025-03-26 12:11

【AI】【AIGC】降低AIGC检测率：技术、挑战与应对策略

引言随着生成式人工智能（AIGC）技术的迅速发展，越来越多的内容开始由人工智能生成。AIGC技术的应用非常广泛，包括文本生成、图像生成、音频生成等。然而，随着这些技术的普及，如何有效识别并检测AIGC生成的内容，也成为了一个紧迫的问题。论文AIGC检测链接：http://ai.detectaigc.com/?ac=2136降AIGC检测，AI降重链接：http://ai.reduceaigc.co
丶2136·2025-03-26 11:10

大粤国际期货ML量化系统实战：用LSTM模型构建纳指期货策略

#大粤国际期货ML量化系统实战（大粤袋里Q,1143+562+125）：用LSTM模型构建纳指期货策略【2025代码解析】==‌**发布日期**‌==：2025-02-27==&zwnj
11435-62125·2025-03-26 11:39

揭秘大粤国际期货恒指招商的盈利模式：代码模型与策略解析

大粤国际期货恒指招商正是瞄准了这一市场，通过提供全面的服务和策略支持，帮助投资者实现财富
11435-62125·2025-03-26 11:09

用DeepSeek重构代码的最佳实践

今天，我要和大家分享如何使用DeepSeek进行代码重构的最佳实践，包括提示词构建、代码评估、重构策略等核心技巧。让我们一起学习如何用AI提升代码质量！
资深老五·2025-03-26 11:08

基于Python的（中福期货）CTP接口开发与MA指标策略实现

一、需求场景在中福期货量化交易场景中，中-福（袋里4-26-12）开发者常需通过CTP接口获取实时行情数据，并实现移动平均线(MA)策略。本文以ctpapi开源库为基础，演示关键开发流程。
11435-62125·2025-03-26 11:37

【LeetCode】 五月打卡-day10

1728.猫和老鼠II博弈知识介绍这道题是博弈问题，猫和老鼠都按照最优策略参与游戏。博弈问题中的三个概念：必胜状态、必败状态与必和状态。
王六六同学·2025-03-26 11:01

基于跨架构算法的高效物联网漏洞挖掘系统 研究意义

安全漏洞大量存在于物联网设备中，而通用的漏洞挖掘技术已经不再完全
XLYcmy·2025-03-26 10:30

MongoDB 与 Elasticsearch 使用场景区别及示例

一、核心定位差异‌MongoDB‌‌定位‌：通用型文档数据库，侧重数据的存储、事务管理及结构化查询，支持ACID事务‌。‌典型场景‌：动态数据结构存储（如用户信息、商品详情）‌。
碧海饮冰·2025-03-26 10:23

云原生 | 下一代CI/CD工具，Tekton入门部署指南

历史背景Tekton的前身是Knative的子项目build-pipeline，主要用来给Kantive的build模块增加pipeline功能之后独立出来，Tekton的最终目标是一个通用的CI/CD
元气满满的热码式·2025-03-26 10:53

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")​importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su
今天又是学习·2025-03-26 10:23

深度学习中常见的权重参数初始化方法

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。
真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

[特殊字符] Dify v1.1.3 震撼更新！效率翻倍、安全升级，这些新功能太香了！

无论你是开发者还是普通用户，这些改进都将让你的体验更流畅、更安全！核心亮点速览工作流动态升级：新增related-id支持，迭代节点更灵活！iOS输入修复：终于不用再担心iOS设备输入报错了！
福大大架构师每日一题·2025-03-26 09:50

科技云报道：做零信任，微隔离是认真的

网络安全公司Byos在2021年第三季度，对100位企业网络安全领导者开展了一项关于微隔离策略的调查。结果显示，有83%的领导者通过某种形式的微隔离来增强其企业网络安全性。
科技云报道·2025-03-26 09:50

第三十五 篇缓慢变化维（SCD）全类型解析与应用实战指南

历史表分离）6.Type5（微型维度）7.Type6（混合型）三、扩展实现模式1.全量快照2.渐变快照四、选型决策矩阵五、现代数据栈实现方案1.基于Hudi的Type2实现2.dbt声明式配置六、性能优化策略七
随缘而动，随遇而安·2025-03-26 09:19

Java多线程及线程变量学习：从熟悉到实战（下）

本文将深入探讨线程池参数优化策略与线程变量存储的最佳实践。读者专属福利：500G+java从入门到精通全套视频课程，加关注提供免费答疑推荐关联阅读：Java多线程学习：从入门到熟悉（上）一、线程池参数
rider189·2025-03-26 08:43

【量化实战】深入解析miniqmt程序化下单与撤单的异步操作

【量化实战】深入解析miniqmt程序化下单与撤单的异步操作在量化交易领域，程序化下单与撤单是实现自动化交易策略的关键环节。
量化投资技术·2025-03-26 08:41

深度洞察大模型的进化与未来：从基础原理到多元应用

本文从大模型的基本原理入手，深入剖析其发展历程，全面梳理在不同领域的应用实践，探讨面临的挑战与应对策略，并对未来发展趋势展开展望。
CodeJourney.·2025-03-26 08:40

高级java每日一道面试题-2025年3月12日-微服务篇[Eureka篇]-说一说Eureka区域感知路由策略?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:说一说Eureka区域感知路由策略?
java我跟你拼了·2025-03-26 08:10

Dubbo（17）如何实现Dubbo的泛化调用？

Dubbo的泛化调用（GenericInvocation）是指在不知道具体服务接口的情况下，通过通用的方式调用服务。泛化调用主要用于服务测试、网关等场景，可以极大地提高系统的灵活性和可扩展性。
辞暮尔尔-烟火年年·2025-03-26 08:09

美摄科技智能汽车视频延迟摄影解决方案，开启智能出行新视界

一、核心技术：智能算法驱动，优化画面质量美摄科技的智能汽车视频延迟摄影解决方案的核心在于其创新的图像增强算法与深度学习技术。通过智能算法驱动，方案能够实时检测并优化画面中的各类问题，如过曝、
美摄科技·2025-03-26 08:09

linux基线修改

1.问题：无密码定期更换策略，无密码长度要求；建议：使用命令cat/etc/login.defs，修改：PASSMAX_DAYS90#登录密码有效期90天，PASSMIN_DAYS0#登录密码最短修改时间为
java资料站·2025-03-26 07:05

浏览器数据库 IndexedDB 详解

IndexedDB的主要特点：1、IndexedDB遵守同源策略。因此当你在某个域名（网页）下操作储存数据的时候，你不能操作其他域名（网页）下的数据，即不能访问跨域的数据库；
&活在当下&·2025-03-26 07:30

5. 实现一个中间件

它通常用于处理通用任务，如身份验证、日志记录、CORS处理等。在本例中，认证中间件将检查用户是否已登录，若未登录，则重定向到登录页面。
智想天开·2025-03-26 06:58

QT运行导入python（pytorch）程序进行深度学习(qmake)

这个问题困扰了四天，终于解决了，记录一下。1.需要一个完整的python能够运行pytorch环境，这里我已经搭建好了2.QT需要安装MCSV编译器（必须用这个，因为WINGW不支持.lib的python库）参考这个教程：Qt添加MSVC2017编译器（2022年保姆级教程，不安装完整VS）_qtmsvc2017-CSDN博客安装完之后，你的QT会多出几个kit，你需要使用64位的MSVC的编译器
憨猪在度假·2025-03-26 06:55

YOLO11改进-注意力-引入自调制特征聚合模块SMFA

随着深度学习在计算机视觉中的不断进展，目标检测任务也在快速发展。YOLO系列模型（YouOnlyLookOnce）一直因其高效和快速而备受关注。
一勺汤·2025-03-26 06:54

深度学习目标检测中的创新：从 PKINet 看高效模型的设计

深度学习目标检测中的创新：从PKINet看高效模型的设计在深度学习领域，目标检测一直是研究的热点和难点。为了在精度和效率之间取得平衡，研究者们不断探索新的网络结构和算法。
RockLiu@805·2025-03-26 06:23

嵌入式领域机器学习入门指南

深度学习:一种特殊的机器学习方法，通过使用具有
AI嵌入式·2025-03-26 05:47

NVIDIA Cosmos-Transfer1：重塑物理AI训练的革命性“世界生成器”

结合开源策略与硬件加速能力，Cosmos-Transfer1不仅解决了模拟环境与真实场景的鸿沟问题，更将AI训练的效率和可控性提升至前所未有的水平
未来智慧谷·2025-03-26 05:16

开源图生视频模型技术全景解析

阿里Wan2.1通过图像-视频联合训练策略，构建双塔结构分别处理静态特征提取与动态序列生成。实现中英文文本与视频内容同步生成。动态生成技术：Step-Video-TI2
Liudef06·2025-03-26 05:45

Redis基本数据类型命令和事务操作

文章目录字符串string类型操作命令哈希hash操作命令列表list操作命令集合set操作命令有序集合zset操作命令新数据类型BitMapsHyperLogLogGeographic通用命令使用SpringDataRedis
Ferry.·2025-03-26 05:14

python工商银行流水_工商银行基于 Dubbo 构建金融微服务架构的实践-服务发现篇...

本文是工商银行基于Dubbo构建金融微服务架构的分享，主要讲述了服务发现的应对策略和成果，后续将发布工行大规
weixin_39850152·2025-03-26 05:14

H20高效节水方案实践

文章基于12个实际应用场景，从渗漏实时监测、分级用水策略到AI驱动的需水量预测，逐层解析关键技术模块的运行逻辑。此外，文中通过对
智能计算研究中心·2025-03-26 04:43

深度学习框架演进与智能应用实践

内容概要深度学习框架的迭代升级正重塑智能应用开发范式。从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计，工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。
智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码（带注释）

文章目录引言定义特性公式原理PSO算法原理简述数学公式速度更新公式位置更新公式变量解释应用案例实现步骤与代码示例实现步骤代码示例（Python）优化和挑战目前的不足改正方法和解决策略结论引言粒子群优化（
快乐的向某·2025-03-26 04:12

YOLOv5改进策略|YOLOv5草莓成熟度检测,YOLOv5s-Straw在未成熟模型中的平均精度为82.1% 其中，近成熟级为73.5%，成熟级为86.6%，分别提高2.3%和3.7%

草莓检测是视觉引导机器人采摘过程中的关键步骤之一，为采摘操纵系统提供水果的精确位置、姿态和成熟度。对具有多个成熟度级别的草莓的错误检测和/或定位会导致质量不佳机器人采摘的性能和/或导致水果损伤或不必要的错误采摘水果机器人收获期间处于未成熟或接近成熟阶段的成熟度。本研究提出了一个基于YOLOv5的自定义对象检测模型，用于检测室外环境中的草莓。YOLOv5s原有架构进行修改，将C3模块替换为C2f主干
人工智能_SYBH·2025-03-26 04:41

istio 介绍-01-一个用于连接、管理和保护微服务的开放平台 概览

介绍Istio是一个开放平台，用于提供统一的方式来集成微服务、管理跨微服务的流量、执行策略和聚合遥测数据。Istio的控制平面在底层集群管理平台（例如Kubernetes）上提供了一个抽象层。
老马啸西风·2025-03-26 04:39

V100架构深度优化指南

内容概要作为NVIDIAVolta架构的旗舰产品，TeslaV100通过创新硬件设计与软件生态的协同优化，为深度学习与高性能计算场景提供了突破性的加速能力。
智能计算研究中心·2025-03-26 04:39

Java程序初始化顺序

通过分析不难发现，这里涉及到的关键字可以通过两种策略来进行分类：维度和优先级下表种每一行表示一个维度
梦回大唐-en·2025-03-26 04:08

53-WEB攻防之SQL注入基础

今天，就让我们一同深入探索SQL注入的奥秘，从原理到实战，从数据库知识到防御策略，全面剖析这一网络安全领域的经典问题。
只不过是胆小鬼罢了·2025-03-26 03:06

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。
WangYan2022·2025-03-26 03:06

编码方式相关&正则&..-这一篇全了解

它是现今最通用的单字节编码系统，并等同于国际标准ISO/IEC646。标准ASCII码也叫基础ASCII码，使用7位二进制数（剩下的1位二进制为0）来表示所有的大
Franco蜡笔小强·2025-03-26 03:33

部分用户反馈负面但数据表现正向，是否全量发布

当部分用户反馈负面但数据表现正向时，决定是否全量发布应综合考虑负面反馈的原因分析、用户群体定位、长期用户体验影响、数据的可持续性和风险控制策略。其中，负面反馈原因分析尤为重要。
·2025-03-26 03:47

什么是股指期权与股指期货的套利策略？

沪深300股指期权和沪深300股指期货就像是孪生兄弟，它们不仅到期时间一样，结算价格也一样，而且都是现金结算。这意味着，如果你用期权的方式“造”出一个期货来，跟市场上真实交易的期货，在到期那天，它们的价值是完全一样的。股指期权市场中的看涨期权与看跌期权，当它们拥有相同的到期日和行权价时，可以巧妙地组合起来模拟股指期货的交易效果。例如，买入行权价为4100的看涨期权并同时卖出相同行权价的看跌期权，这
衍生股指君·2025-03-26 03:00
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