深度网络训练

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier
恸流失·2025-03-25 01:17

ngrep ：网络嗅探的利器

在网络安全、渗透测试和系统调试领域，捕获和分析网络流量是不可或缺的技能。虽然像tcpdump和Wireshark这样的工具广为人知，但有一个轻量级且功能强大的工具却常常被忽视——ngrep。
vortex5·2025-03-25 01:16

函数指针数组深度解析

一、定义与核心概念函数指针数组是由相同函数签名的函数指针组成的数组，其本质是将多个函数地址集中管理，通过索引实现动态调用。定义语法为：返回值类型(*数组名[数组大小])(参数列表);例如，定义一个包含加减乘除运算的函数指针数组：int(*ops[4])(int,int)={add,sub,mul,div};//静态初始化二、初始化与使用方法静态初始化在定义时直接赋值，适用于已知所有函数的情况：vo
march_birds·2025-03-25 00:45

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

从训练到导出，用户可根据目标平台灵活选择格式，部署到：服务端（TFServing/TensorRT）移动端（TensorFlowLite）浏览器端（TensorFlow.js）多框架跨平台（ONNX）本章我们将覆盖四大部署格式
AI筑梦师·2025-03-25 00:44

关于Docker是否被淘汰&虚拟机实现连接虚拟专用网络&Ubuntu 22.04 LTS部署Harbor仓库全流程

1.今天的第一个主题：第一个主题是关于Docker是否真的被K8S弃用，还是可以继续兼容，因为我们知道在去年的时候，由于不可控的原因，docker的所有国内镜像源都被Ban了，再加上K8S自从V1.20之后，宣布不再仅仅使用docker作为唯一的容器管理工具，很多人都觉得Docker被启用了，那么接下来我来简单阐述一下我自己的观点。主题一：Docker是否已被Kubernetes弃用？兼容性分析1
Gold Steps.·2025-03-25 00:14

联合民生证券，探讨AI技术驱动下的财富管理新范式

在AI技术与金融科技深度交融的背景下，活动聚焦智能算法赋能投资交易的前沿实践，吸引了两百余位高净值客户参与，共同探讨了技术驱动下的财富管理新范式。
·2025-03-25 00:05

Spring Boot深度解析：从核心原理到最佳实践

一、SpringBoot概述SpringBoot作为Spring生态中的"游戏规则改变者"，自2014年发布以来彻底改变了Java企业级应用的开发方式。它通过四大核心特性显著提升了开发效率：自动配置：基于类路径和已有Bean的智能默认配置起步依赖：简化Maven/Gradle依赖管理的StarterPOMs命令行界面：支持Groovy脚本和快速原型开发Actuator：开箱即用的生产级监控端点二、
遥不可及~~斌·2025-03-25 00:43

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。
·2025-03-25 00:34

《 C++ 点滴漫谈： 三十一 》写好递归不踩坑：C++ 递归函数的精髓与实战

本文系统讲解了递归的基本概念、分类及其工作原理，并分析了常见应用，如二分查找、快速排序和深度优先搜索。同时，针对递归的性能问题，我们探讨了优化策略，包括尾递归优化、记忆化搜索和动态规划等。
Lenyiin·2025-03-25 00:43

爬虫1--爬取图像

爬虫小案例1:爬取网页图打开浏览器，搜索任意网络图像，如下红圈图像，单击图像，后再点击鼠标右键，选复制图像链接，该链接就是这个图像的url地址。
ballball~~·2025-03-25 00:13

阿里一面都会考什么？

今天分享的是训练营的朋友在阿里一面的面试题，内容涉及Redis的核心知识点和LRU算法的实现。这些内容非常实用，尤其是对正在准备面试或工作中需要用到Redis的同学。一起来看看吧！
·2025-03-25 00:02

前端开发：这就是终点吗？

机会遍地都是，你甚至只需参加少量培训，通过面试后便能轻松收获年薪超15万的工作，还有余暇拍摄一段《程序员的一天》上传网络。
·2025-03-25 00:02

牛客小白月赛94 解题报告 | 珂学家 | 茴字有36种写法

2023届秋招华为网络安全工程师面经荣耀二面蚂蚁后端一面4月13
huaxinjiayou·2025-03-25 00:41

《鸿蒙携手AI：解锁智慧出行底层逻辑》

在科技飞速发展的当下，智慧出行成为人们对未来交通的美好期许，而鸿蒙系统与人工智能的深度融合，正为这一愿景的实现提供强大助力。
·2025-03-25 00:30

从沈抖到谢广军，百度智能云何时“云开月明”？

今年2月，百度智能云全员会上沈抖向友商“开炮”，表示DeepSeek的来势汹汹，首当其冲的AI产品，是字节跳动的豆包，理由是其训练成本和投流成本都很高。
互联网江湖·2025-03-25 00:39

《鸿蒙携手AI：解锁智慧出行底层逻辑》

在科技飞速发展的当下，智慧出行成为人们对未来交通的美好期许，而鸿蒙系统与人工智能的深度融合，正为这一愿景的实现提供强大助力。
程序猿阿伟·2025-03-25 00:39

深入理解计算机系统_第一章_计算机系统漫游

上下文程序被其他程序翻译成不同的格式了解编译系统如何工作是大有益处的处理器读出并解释存储在内存中的指令系统的硬件组成运行hello程序高速缓存至关重要存储设备形成层次结构操作系统管理硬件进程线程虚拟内存文件系统之间利用网络通信重要主题
真的姜立明·2025-03-24 23:36

Linux部署DHCP服务脚本

exit0fi#配置网络环境read-ep"请给本机配置一个IP地址(不用掩码)："qqread-ep"请输入网段的掩码："laodiread-ep"请输入网关IP地址："cread-ep"请输入首选DNS
IT大卡拉咪·2025-03-24 23:35

claude-3-7-sonnet-20250219 支持深度思考，流式输出

node代码（美国服务器）：constchatAnthropicAiOnAzureForStream=async(req,res)=>{let{messages,apiKey='sk-xxx',type='1',thinking=false}=req.bodyres.setHeader('Content-Type','text/event-stream;charset=utf-8')res.set
徐同保·2025-03-24 23:33

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints
小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

计算机网络入门：物理层与数据链路层详解

前言计算机网络就像数字世界的“高速公路系统”，而物理层和数据链路层是这条公路的基石。本文用专业视角和生活化比喻，带你轻松理解这两层的核心原理，无论你是技术爱好者还是学生，都能一目了然！
A宝呀·2025-03-24 22:01

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025
Edward-tan·2025-03-24 22:59

C++ 图论之求图的连通块数量（邻接矩阵版）

2.思路我们可以用dfs深度优先搜索：从一个点出发遍历图将遍历过的点全部标记，标记过的点则不会再遍历到。再写一个循环枚举所有的点（枚举起点），如果没标记就代表可以作为起点，数量加一，进行dfs标记点。
JuRuo_Yuan·2025-03-24 22:28

Elasticsearch快速上手与深度进阶：一站式实战教程

目录1.Elasticsearch简介2.安装与启动方式1：Docker快速安装（推荐）方式2：手动安装3.基础操作3.1创建索引3.2插入文档3.3查询文档3.4更新文档3.5删除文档4.高级查询4.1布尔查询4.2范围查询4.3通配符查询5.聚合分析5.1统计年龄分布5.2计算平均值6.自定义分析器6.1创建分词器6.2应用分析器到索引7.集群管理7.1启用集群发现7.2添加节点8.安全配置（
LCG元·2025-03-24 22:56

Kubernetes基础体系架构入门学习笔记(一)

关注「WeiyiGeek」公众号将我设为「特别关注」，每天带你玩转网络安全运维、应用开发、物联网IOT学习！
全栈工程师修炼指南·2025-03-24 21:49

机器学习之条件概率

本文将调研几种重要的概率模型，包括EM算法、MCMC、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、概率图模型（CRF、HMM）以及最大熵模型，介绍其基本原理、算法流程、应用场景及优势。
贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

万字长文总结多模态大模型后训练

万字长文总结多模态大模型后训练作者：yearn原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31278114666本文介绍下我们对多模态alignment近期一系列进展的整理和总结大语言模型
强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

奔驰引入人形机器人，释放AI机器人产业信号

奔驰引入人形机器人，释放AI机器人产业信号原创数字少年FrankFrank的神经网络2025年03月24日00:14日本Apptronik×Mercedes-Benz联手2024年3月15日，美国人形机器人公司
强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

《CKA/CKAD应试指南/从docker到kubernetes 完全攻略》学习笔记 第3章 部署kubernets集群

目录3.1了解kubernetes3.2安装kubernetes3.2.1实验拓扑图及环境及准备设置3.2.3安装master3.2.4配置work加入集群3.2.5安装calico网络3.3安装后的设置
Aphelios··2025-03-24 21:45

2024年自学网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
网安kk·2025-03-24 20:14

深度对比：Chrome扩展框架 Crx.js vs. Plasmo vs. WXT

浏览器扩展开发领域正在快速进化。本文将从GitHub人气、上手体验、云服务支持、MVVM框架兼容性、工程化能力和社区生态六大维度，完整呈现三大框架的差异,并分析各自更适合的场景。框架GitHub统计社区表现技术特点Plasmo11k+StarsDiscord/GitHub活跃讨论持续稳定迭代（周均5次更新）WXT6.2kStars频繁出现技术对标讨论基于Vite的现代化架构Crx.js较低星标数生
·2025-03-24 20:51

多元素Slots游戏数值设计与平衡：特色玩法的深度策略

多元素Slots游戏数值设计与平衡：特色玩法的深度策略一、特色Slots游戏的市场定位与设计理念在当今竞争激烈的Slots游戏市场中，传统单一玩法已难以满足玩家日益增长的复杂需求。
小宝哥Code·2025-03-24 20:36

DFS深搜

数据范围1≤n≤7输入样例3输出样例：123132213231312321对于DFS深度搜索就像是一条路走到黑在这里假如n=3，需要看一共有几种组合方法红色的就是深搜的路线；对于这道题把思路转化成代码就是
Darling02zjh·2025-03-24 19:35

跨平台RTSP高性能实时播放器实现思路

本文提出一种跨平台解决方案，通过网络层改造、FFmpeg硬解码优化、OpenGL跨平台渲染等技术，实现100ms以内延迟，并支持H.264/H.265编码，适用于医疗、安防等对实时性要求苛刻的场景。
江同学_·2025-03-24 19:30

STM32外部中断深度解析：从原理到实战应用—矩阵键盘中断驱动（中） | 零基础入门STM32第八十步

主题内容教学目的/扩展视频4x4阵列键盘电路连接，电路原理，驱动程序，调用函数。能用程序读出按键值。师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、系统整体架构设计1.1硬件连接拓扑1.2软件工作流程二、核心代码模块解析2.1主程序逻辑框架2.2中断初始化关键配置2.2.1RCC时钟配置2.2.2EXTI中断配置示例（PA4）三、中断处理机制详解3.1中断服务函数设计3.2中断标志位处理策略四、关键技术优化方案
触角01010001·2025-03-24 19:30

基于人工智能的扫阅卷和数据分析服务需求文档

该服务利用先进的图像识别、自然语言处理等技术，实现试卷扫描、自动阅卷、成绩统计以及深度数据分析，为教育机构、学校提供高效、准确、全面的测评解决方案，助力教学质量提升和教育决策优化。
YiWait·2025-03-24 19:59

Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1
weixin_38135241·2025-03-24 18:25

解锁云原生后端开发新姿势：腾讯云大模型API深度整合实战

在云原生与AI技术深度融合的今天，如何将大模型能力无缝嵌入后端架构，已成为开发者构建下一代智能应用的核心命题。
Loving_enjoy·2025-03-24 18:21

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

文章目录引言：从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么？
AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要
HR Zhou·2025-03-24 17:17

iPhone XS 上的 Siri 没反应怎么办？苹果手机无法使用嘿 Siri 解决方法

检查网络连接如果收到「抱歉，我无法连接到网络」或「请您稍后再试」的提示，请确保设备已经连接至互联网并重试。确认已开启Siri前往「设置」-「Siri与搜索」，确保「听取嘿Siri」、「按下主屏幕按钮使
编程大乐趣·2025-03-24 17:46

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。
释迦呼呼·2025-03-24 17:45

HCIA-WLAN

二、WLAN的组成1、无线接入点（AP）：将无线信号转换为有线信号，连接终端与网络。胖AP（FatAP）：独立工作，内置路由、认证等功能，适合小型网络。
蜡笔小呆呆·2025-03-24 17:44

代码随想录算法训练营第四十一天 | hot65/100| 33.搜索旋转排序数组、153.寻找旋转排序数组中的最小值、155.最小栈、394.字符串解码

33.搜索旋转排序数组思路是：数组可能有两种情况2345671和6712345将数组一分为二，其中一定有一个是有序的，每次判断前半部分是有序的还是后半部分是有序的，每次只在有序的那部分里找。无序那部分不管（没找到会重新一分为二，继续在有序的一半里找，迟早会找到）注意点：这道题重点是记住边界条件（哪些是小于等于小于大于等于大于）有小于等于/大于等于的情况是因为，如果出现[2,1]中找1的情况，需要有
boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第三十八天 | hot57/100| 114.二叉树展开为链表、437.路径总和III、124.二叉树中的最大路径和、22.括号生成

114.二叉树展开为链表思路是：（1）定义方法，先序遍历保证顺序，把节点按顺序保存（2）再for循环转成链表，一列都是往右排列完整代码：classSolution{  publicvoidflatten(TreeNoderoot){    Listlist=newArrayList();    preorderTraversal(root,list);    intsize=list.size()
boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第十天 | 栈与队列part01| 232.用栈实现队列 、225. 用队列实现栈、 20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

232.用栈实现队列栈与队列的基本知识：Stackstack=newStackq=newLinkedListstack=newStack显然是存储整数类型，如果要存储字符，应该用Dequedeque=newLinkedListstack=newStack<>();还有我写for(inti=0;i
boguboji·2025-03-24 17:12

代码随想录算法训练营第二十三天 | 回溯算法part02| 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

39.组合总和这道题和前面组合问题的区别是，取的元素可以重复，也就是遍历的时候，同一个元素可以一直取。所以for循环里，逐个添加元素，判断和大于目标时break（否则会一直加）还是新建二维数组放结果，一维数组放path。输入参数为放结果数组、path、提供的数组、目标值、目前总和sum、startIndex提前把提供的数组排序，用Arrays.sort()这样sum超过target就break递归
boguboji·2025-03-24 17:41

SAP-ABAP:SAP事务码SE14深度解析：数据库表管理核心工具

SAP事务码SE14深度解析：数据库表管理核心工具SE14是SAP中用于激活并调整透明表的数据库结构的工具，主要用于字段修改、主键变更或数据类型调整后同步数据库表结构，支持数据迁移及重建索引SE14核心功能
爱喝水的鱼丶·2025-03-24 16:38

LLM大模型提示工程Prompt Engineering

在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。
Langchain·2025-03-24 16:08

深入浅出JVM性能优化：从理论到实践

一、JVM架构与内存模型深度解析1.1JVM运行时数据区全景图方法区（元空间）：存储类信息、常量池等元数据堆内存：对象实例存储核心区域YoungGeneration（新生代）Eden区（对象诞生地）Survivor
rider189·2025-03-24 16:37
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