深度系统安装移动硬盘启动

云原生Serverless平台：无服务器计算的架构革命

CNCFOpenFaaS在GitHub斩获25k星，AzureFunctions支持毫秒级计费精度，GoogleCloudRun冷启动优化至200ms内。全球500强企业70%采用Se

桂月二二·2025-03-11 16:01

Android Glide 的显示与回调模块原理源码级深度剖析

一、引言在当今的Android应用开发中，图片处理是一个至关重要的环节。从应用的图标展示到复杂的图片画廊，图片的加载和显示直接影响着用户体验。Glide作为一款功能强大且广泛使用的图片加载库，凭借其高效的性能、丰富的功能和简洁的API，成为了开发者的首选。其中，显示与回调模块更是Glide的核心部分，它负责将加载好的图片资源准确无误地显示在目标视图上，并在整个过程中提供各种回调机制，让开发者能够实

&有梦想的咸鱼&·2025-03-11 16:29

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型

小白_laughter·2025-03-11 15:46

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

5 款AI论文工具深度评测

2025年，AI论文写作工具如雨后春笋般涌现，迅速在学术圈走红。身为一个常被论文写作困扰的“懒人”，我对这些工具的实际表现充满好奇。于是，我亲测了五款当下国内外最热门的AI论文写作助手，从功能、交互、写作水平、写作效率等维度进行全面评测，结果令人惊喜。相信这篇文章能为仍在观望的你带来新的启发与认识。这次测评，我挑选了五款极具代表性的AI工具，以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题，看它们如何大显

AI论文图鉴·2025-03-11 14:09

关于tomcat

**web应用服务器安装在服务端的服务产品，在web服务器上放置一些允许客户端直接访问的资源，启动服务，客户端通过ip+端口号即可以访问web应用服务器上的资源下载tomcat压缩包并解压后：tomcat

gloria123_·2025-03-11 12:31

推荐一款革命性的游戏对话管理工具：Godot 4 Dialogue Manager

Godot4DialogueManager项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/godot_dialogue_manager项目介绍在游戏开发领域中，对白设计是构建沉浸式剧情和角色深度的关键

袁菲李·2025-03-11 12:01

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

Spring Boot 与 Spring MVC 有何不同

它通过提供默认配置和嵌入式服务器(如Tomcat、Jetty或Undertow)，使开发者能够快速构建和启动Spring应用，而无需配置繁琐的XML或类配置。SpringMVC：Sp

大G哥·2025-03-11 12:28

redis持久化

在Redis启动时，它会定期

xing.xing·2025-03-11 12:26

docker命令实战运用部署服务

1.接上篇博文，先讲一下如何利用docker来对容器进行一个守护进程的启动，以及如何进入日期，如下：[root@cjr~]#dockerimagesREPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZEcentoslatest5d0da3dc97643yearsago231MB

云原生的爱好者·2025-03-11 12:25

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

摘要当前AI大模型虽展现强大能力，但其本质缺陷可能引发系统性风险。本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性，揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景，提出可信AI建设框架与用户防护策略。通过理论分析与实操案例结合，为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词：大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟：无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板

领码科技·2025-03-11 11:16

移动系统设计面试框架：打造你的技术面试利器

mobile-system-designAsimpleframeworkformobilesystemdesigninterviews项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mobile-system-design项目介绍在移动开发领域，系统设计面试是评估候选人技术深度和广度的重要环节

强海寒·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf

链接：https://pan.quark.cn/s/70da09749050清华大学新闻与传播学院团队发布了长达104页的DeepSeek详细使用手册，该手册成为国产AI工具DeepSeek深度使用的标杆指南

2501_90570130·2025-03-11 10:43

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

Redis的主从复制（Replication）是构建高可用、高性能分布式缓存和数据库系统的核心机制。通过主从复制，数据可以从一个主节点（Master）自动同步到多个从节点（Slave），实现读写分离、负载均衡和故障恢复。本文将深入探讨主从复制的原理、配置方法、常见问题及优化策略。一、主从复制的核心概念1.1什么是主从复制？主从复制是一种数据同步机制，允许从节点实时复制主节点的数据。主节点负责处理写

月落星还在·2025-03-11 10:12

Manus演示案例：英伟达财务估值建模解锁投资洞察的深度剖析

在当今瞬息万变的金融投资领域，精准剖析企业价值是投资者决胜市场的关键。英伟达（NVIDIA），作为科技行业的耀眼明星，其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。数据收集是建模的基石，其重要性不言而喻。在收集英伟达公司

ylfhpy·2025-03-11 10:42

浅谈ArcGIS的地理处理（GP）服务的不足与可能的解决方法

即便它有许多优点，例如丰富的分析功能、与ArcGIS平台的深度集成、支持大规模地理数据处理等，但由于技术和使用场景中的一些局限性，它在某些领域的普及受限。

匹马夕阳·2025-03-11 09:35

全面掌握C#多线程编程：核心机制、高级技巧与性能调优

在C#中，多线程编程的深度解析需要从底层机制、运行时行为、同步原语和最佳实践等多个维度展开。

Ro小陌·2025-03-11 09:35

统信UOS下达梦数据库启动图形界面应用工具monitor报JAVA相关错：An error has occurred. See the log file

☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一、前言在博文《基于飞腾2000CPU+浪潮电脑+统信UOS安装达梦数据库详解https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/143258863》中介绍了基于飞腾2000CPU+浪潮电脑+统信UOS安装达梦数据库的详细过程，并且安装完毕之后通过

LaoYuanPython·2025-03-11 09:34

自助洗车小程序开发方案详解

自助洗车小程序开发设计详细扩写一、系统架构设计（一）技术栈选型1.前端：微信小程序（原生开发）：直接基于微信官方提供的开发框架，能充分利用微信的原生能力，如小程序的启动速度快、与微信生态的无缝衔接等。

ALLSectorSorft·2025-03-11 09:34

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

mongodb自动分片

mongodb自动分片标签（空格分隔）：Mongodb操作步骤1、config配置库启动：mongodb--dbpath=D:\Data\dbs\shard\config--port22222、mongos

Tgor·2025-03-11 09:31

工业节能新利器：第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析

一、引言在全球倡导节能减排、可持续发展的大背景下，工业领域作为能源消耗的“大户”，节能改造显得尤为重要。余热回收作为工业节能的关键环节，不仅能提高能源利用效率，降低生产成本，还能减少环境污染。在众多余热回收技术中，第二类吸收式热泵和MVR热泵凭借其独特的优势，成为工业节能领域的热门选择。深入了解这两种热泵的工作原理、性能特点以及适用场景，对于工业企业科学选择余热回收设备，实现高效节能具有重要意义。

CodeJourney.·2025-03-11 09:29

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

这三股力量交织，不仅推动了中国科技产业的深度变革，更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战：从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长，使得顶尖人才成为最稀缺的资源。

meisongqing·2025-03-11 08:58

Unity数据持久化之PlayerPrefs

在Unity中，数据持久化是指在游戏运行结束后，某些数据（如玩家的游戏进度、设置、或统计信息）能够被保存下来，并在下次启动游戏时仍然可用。

FAREWELL00075·2025-03-11 08:27

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析，并提供示例代码和详细的注释说明，帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道

言析数智·2025-03-11 08:23

回溯法-子集树递归树-装载问题

回溯法深度优先策略（回忆深度优先遍历二叉树思路）解题步骤：1)针对所给问题，定义问题的解空间；例如，n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。

王安安的记录·2025-03-11 07:53

Ubuntu16.04切换内核启动

1.该命令显示内核的启动顺序zgw@zgw-ThinkPad:~$grepmenuentry/boot/grub/grub.cfgif[x"${feature_menuentry_id}"=xy];thenmenuentry_id_option

StruggleYouth·2025-03-11 07:21

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

【Spring】Spring boot 的 AutoConfigurationImportSelector 自动配置原理

1.美图2.概述SpringBoot启动的时候加载主配置类,开启了自动配置功能@EnableAutoConfiguration参考：Spring:@EnableAutoConfiguration注解@EnableAutoConfiguration

九师兄·2025-03-11 06:11

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

基于Linux环境部署和使用ElasticSearch搜索引擎

目录一.Elasticsearch基础介绍二.Docker部署单节点ElasticSearch1.环境配置2.创建数据目录3.创建ES自定义配置文件4.启动ElasticSearch服务5.验证服务三.

探模之翼·2025-03-11 06:08

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList的并发陷阱2.HashMap的并发灾难3.HashSet的隐藏风险三、线程安全解决方案对比

yang789022·2025-03-11 05:07

数巅科技携手智慧足迹深耕行业大模型应用

智慧足迹拥有丰富的系统集成经验，数巅科技拥有领先的AI大模型应用技术能力和专业知识，双方将充分发挥各自优势，在AI大模型应用领域展开深度合作：双方将联合研发企业级大模型场景化应用。

Dipeak数巅科技·2025-03-11 05:07

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断一、引言在Java应用中，JVM（JavaVirtualMachine）的内存管理至关重要。其中，堆内内存和堆外内存是两个核心概念。

猿泰山·2025-03-11 05:33

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