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深度置信网络知识及程序代码
MATLAB算法实战应用案例精讲-【
深度
学习】归一化
目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
林聪木
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2025-03-16 06:59
matlab
算法
深度学习
PCIe信号传输的幕后:HCSL与LP-HCSL
深度
解析
在数字化浪潮席卷的当下,PCIe(PeripheralComponentInterconnectExpress)作为高速串行计算机扩展总线标准,已然成为计算机内部硬件设备连接领域的中流砥柱。其信号传输的质量与完整性,恰似计算机系统运行的“命门”,对系统整体性能起着决定性作用。在PCIe体系架构里,HCSL(High-speedCurrentSteeringLogic)与LP-HCSL(Low-Po
赛卡
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2025-03-16 06:28
单片机
嵌入式硬件
服务器
人工智能
硬件架构
fpga开发
半导体可靠性测试解析:HTOL、LTOL与Burn-In
本文将从测试原理、标准要求
及
报告解读维度展开
深度
解析。一、核心测试方法的技术边界与协同逻辑1.HTOL(高温工作寿命测试)测
赛卡
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2025-03-16 06:28
硬件架构
汽车
车载系统
描述K8S创建pod的全过程
请求中包含了Pod的配
置信
息,例如容器镜像、资源需求、环境变量等。2、APIServer接收请求APIServer是Kubernetes集群的入口,负责接收和处理所有API请求。
小马不敲代码
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2025-03-16 05:27
云原生
kubernetes
容器
云原生
PKI
及
SSL协议分析实验报告
PKI
及
SSL协议分析实验报告一、实验目的通过该实验了解和掌握证书服务的安装,理解证书的发放过程,掌握在WEB服务器上配置SSL,使用HTTPS协议访问网站以验证结果,最后对HTTPS协议进行分析。
只会复制粘贴的
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2025-03-16 05:56
ssl
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服务器
server和client通信双方双向认证,基于openssl,使用TLS加密TCP流量
以下是该程序的核心步骤
及
示例代码。生成证书和私钥首先,需要为服务器和客户端生成证书和私钥。可以使用OpenSSL命令行工具生成这些文件。
spring*-*
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2025-03-16 05:55
tcp/ip
服务器
网络协议
LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
以下是对齐方法解决的具体问题
及
典型场景:1.安全性与伦理问题问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、
ZhangJiQun&MXP
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2025-03-16 05:52
2021
AI
python
2024大模型以及算力
2021数字交易数字资产
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LabVIEW cRIO中CSV文件的读取
本文详细说明如何通过代码读取本地存储的CSV文件,并探讨直接通过对话框选择文件的可行性
及
替代方案。
LabVIEW开发
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2025-03-16 05:22
LabVIEW知识
LabVIEW功能
CRIO
【云原生】动态资源分配(DRA)
深度
洞察报告
1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin(设备插件)机制支持GPU、NIC等特殊硬件,将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。但设备插件模式存在局限:调度器只能根据节点标签等属性粗粒度筛选,无法精准指定某型号/属性的设备;此外调度器与设备插件缺乏联动,可能把Pod调度到尚未准备好相应设备的节点上。结果就是难以满足复杂场景下对特定硬件的精细化需求。为解
碣石潇湘无限路
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2025-03-16 04:49
云原生
ubuntu12 mysql5.6_Ubuntu 12 安装 MySQL 5.6.26
及
问题汇总
安装过程:#安装依赖库sudoapt-getinstalllibaio-dev#移动到安装目录sudomkdir/opt/software/mysqlcd/opt/software-backup/lnmp/source2/mysqltar-xzvf./mysql-5.6.26-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gzsudomv./mysql-5.6.26-linux-glibc2
乔德地
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2025-03-16 04:48
ubuntu12
mysql5.6
MySQL
深度
分页如何优化?
例如select*fromt1orderby10000,10查询10000-10010页数据,mysql会先查询出100010页,再抛弃100000。这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时,可以使用范围查询。select*fromt1whereid>{seed_id}andid{seed_id}limit10子查询我们先查询出limit第一个参数对应的主键值,
司徒阿宝
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2025-03-16 04:47
mysql
数据库
MCU的工作原理:嵌入式系统的控制核心
MCU的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.初始化上电后,MCU从Flash存储器中加载
程序代码
,并初始化外设和寄存器。2.任务执行根据程序逻辑,MCU执行数据处理、外设控制和通信等任务。
绿算技术
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2025-03-16 04:16
MCU架构介绍
单片机
嵌入式硬件
基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)
项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍:✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师,专注于Java/Python/小程序app/
深度
学
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2025-03-16 04:15
计算机毕业设计
asp
asp.net
vue.js
后端
UniApp 与 Taro 终极对决:跨平台开发框架谁更胜一筹?
本文将从多个维度对UniApp和Taro进行
深度
对比,帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。一、UniApp与Taro的简介1.UniApp:基于Vue的全能选手UniApp是由DCloud推出
大鱼前端
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2025-03-16 03:42
前端
中国首款AI原生IDE:字节跳动Trae国内版
深度
解析与实践指南
其核心目标是通过
深度
集成AI能力,帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型,显著提升全流程开发效率。关键发布亮点:模型支持:搭载字节自研的Doubao-
代码的建筑师
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2025-03-16 03:41
学习记录
模型学习
笔记
AI
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Trae
字节跳动
AI代码编辑器
【AI热点】MCP协议
深度
洞察报告
摘要人工智能技术飞速发展,大型语言模型(LLM)如何高效、安全地利用外部数据和工具成为关键问题。模型上下文协议(ModelContextProtocol,简称MCP)是一种由Anthropic于2024年底提出的开放标准协议。它通过统一的客户端-服务器架构,为AI应用与文件系统、数据库、第三方API等外部资源之间提供标准化、安全的双向通信接口。本文将深入解析MCP协议的基本概念和背景、架构设计(通
碣石潇湘无限路
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2025-03-16 03:37
人工智能
php
开发语言
【AI热点】OpenAI新发布API技术
深度
洞察
以下内容基于对OpenAI最新发布的AgentAPI
及
相关工具的官方信息、技术演示和已有报道进行综合解读与
深度
分析,供您参考。
碣石潇湘无限路
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2025-03-16 03:07
人工智能
【云原生】深入浅出 K8s 设备插件技术(Device Plugin)
本文以NVIDIAGPUPlugin为例,通俗易懂并深入浅出地剖析注册、ListAndWatch、Allocate
及
kubelet管理流程,介绍常见问题和配置要点。
碣石潇湘无限路
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2025-03-16 03:37
kubernetes
容器
云原生
【C++】继承
1.2.1定义格式1.2.2继承关系和访问限定符1.2.3继承基类成员访问方式的变化二、基类和派生类对象复制转换三、继承中的作用域四、派生类的默认成员函数五、继承与友元六、继承与静态成员七、复杂的菱形继承
及
菱形虚拟继承八
月亮有痕迹诶
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2025-03-16 03:06
C++
c++
开发语言
Qt 设置窗体透明
二、半透明方法设置1、窗体
及
子控件都设置为半透明1)setWindowOpacity(0.8);//参数范围为0-1.0,通过QSlider控件做成透明度控制条本文福利,莬费领取Qt开发学习资料包、技术视频
Qt开发老杰
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2025-03-16 03:06
qt
数据库
开发语言
c++
c语言
数据结构-顺序栈详解(超基础的那种)
顺序栈的设计
及
运行1.顺序栈栈是在顺序表和链表的基础上学习的另一种存储形式,是只能在表的一端(栈顶)进行插入和删除的线性表,也就是遵循先进后出的原则,它与线性表一样,仍然是一对一的关系,根据存储关系不同
FifthDesign
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2025-03-16 03:05
指针
数据结构
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TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门
另外,我撰写的大模型相关的博客
及
配套代码均整理放置在Github,有需要的朋友自
大模型八哥
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2025-03-16 02:34
笔记
agi
ai
大模型
ai大模型
LLM
Transformer
便捷搞定计算机名、IP 与 Mac 地址修改
及
网卡问题的软件
今天要给大家推荐一款超实用的小软件——“IPtool”。别看它体积小巧,还不到1M,而且是绿色单文件版,无需复杂安装,使用起来却相当给力,能帮我们轻松搞定一些日常网络设置中的小麻烦。在修改IP地址这件事上,以往我们得在系统设置里,一步步打开“网络和Internet”相关选项进行操作,过程较为繁琐。但有了“IPtool”就不一样了,操作变得格外便捷。就拿我自己举例,原本我的IP地址是82,打开这款软
开开心心就好
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2025-03-16 02:03
tcp/ip
macos
网络协议
android
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软件工程
智能手机
【数字IC验证】博客内容全览
【导读】:数字IC验证百宝箱涵盖博主在实际工作中常用的技能与工具,包括但不限于SV、UVM、Formal、脚本(perl/python/shell)
及
EDA工具快速上手使用等。
MoorePlus
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2025-03-16 02:32
数字IC验证百宝箱
经验分享
面试
数字IC
芯片验证
SV
rapidocr-onnxruntime库
及
在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
基于
深度
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原野AI
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2025-03-16 02:31
大模型部署
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ocr
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open-webui
——基于“大脑-四肢”模型的三层架构
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文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式
及
架构图,力求呈现技术细节与实战价值。
不想加班的码小牛
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2025-03-16 02:29
网络
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ai
Ollama大模型工具的安全风险
及
应对策略
文章目录**Ollama的安全隐患:不容忽视的风险****未授权访问:门户洞开的风险****数据泄露:敏感信息的外泄****漏洞利用:历史遗留的隐患****安全加固:守护数据与服务的防线****限制监听范围:内网隔离的保护****配置防火墙规则:双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制:密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口:限制权限的策略****修复历史漏洞:及时更新的重要性****
码事漫谈
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2025-03-16 01:57
AI
安全
孪生网络模型,当训练集与测试集共用一个数据集时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果
及
提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!
bug菌¹
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2025-03-16 01:26
全栈Bug调优(实战版)
pytorch
机器学习
MyBatis相关的面试题
以下是150道MyBatis相关的面试题
及
详细答案:MyBatis基础1.MyBatis是什么?
努力的搬砖人.
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2025-03-16 01:26
java
面试
mybatis
基于5G智慧园区的车联网系统应用示范
该系统能提供多种智慧交通创新技术
及
业务示范,用于在
宋罗世家技术屋
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2025-03-16 01:55
人工智能
基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤
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示例代码
以下是基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤
及
示例代码:1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。
max500600
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2025-03-16 01:55
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必看!一文读懂知识蒸馏技术
而知识蒸馏作为
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学习中一项重要的技术,也在背后默默地发挥着作用,今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。
小天才学习机打游戏
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从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0
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学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着
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目录如何使用Gradle来管理Android项目中的模块依赖?Android中的Gradle插件开发如何辅助组件化开发?如何在Gradle中进行组件化项目的构建?在Android项目中,如何实现不同模块间的解耦?什么是组件化开发?组件化开发的主要优势有哪些?如何将Android应用拆分为多个组件?在Android中如何实现组件化?请描述具体的实现步骤。在组件化架构中,如何实现组件的独立运行与集成?
大模型大数据攻城狮
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2025-03-16 01:24
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BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕 树立显示产业绿色转型新标杆
2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL
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媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,
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探访国内显示行业首个“零碳工厂”。
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2025-03-16 01:53
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焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程
以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程,包含核心程序框架、调参方法
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源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容,结合工业应用场景进行系统化总结。
自动化专业爱好者
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Python 爬虫实战:国际航班数据抓取与全球航班网络分析
本文将介绍如何通过爬取国际航班数据,分析全球航班网络的情况,并给出实现爬虫和数据分析的详细过程
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西攻城狮北
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2025-03-16 01:53
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以下列举了一些典型的JavaScript网页设计实例,它们展示了多样化的功能和交互体验,非常适合初学者
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中级开发者学习借鉴如下:
1.动态导航栏-功能描述:创建响应导航栏,当用户滚动页面时,导航栏固定在页面顶部,并显示当前页面部分。-技术点:-`window.scroll`事件监控页面滚动。-`classList`动态添加/移除CSS类。-`IntersectionObserver`检测元素是否进入视口。-示例代码:```javascriptwindow.addEventListener('scroll',()=>{cons
一一代码
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2025-03-16 01:52
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AI大模型学习路线
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本文为大家带来AI大模型学习路线
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在前端开发的浪潮中,CSS预处理器因其强大的功能和灵活性而备受推崇。其中,Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用,并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么?Sass(SyntacticallyAwesomeStylesheets)是一种CSS预处理器,它允许我们使用变量、嵌
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面向对象三大特性:封装、继承、多态
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〇、引言:为什么需要理解OOP三大特性?在软件工程领域,封装、继承、多态被称为面向对象编程(OOP)的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码,更是构建复杂系统的关键能力。本文将通过理论解析+代码实战+设计思维,带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装(Encapsulation)1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定,对外隐藏实现细节。就像电视机用外壳包裹内部电路,用户只需通过按钮操作。1.2实现
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2025-03-16 00:47
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文章目录LangChain是什么?LangChain的核心组件(1)PromptTemplates(提示模板)原理代码实例应用场景提示词优化策略(2)LLMs(大语言模型)原理代码实例应用场景调优策略(3)Chains(多步任务链)原理代码实例应用场景优化策略(4)Memory(记忆)原理代码实例应用场景优化策略(5)Agents(智能代理)原理代码实例应用场景优化策略案例分享案例1:电商智能客服
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一、架构全景与设计哲学本文将以重构后的UIController为核心,深入探讨Unity引擎下的高效UI管理方案。该体系采用"分层-分治"设计理念,通过界面生命周期管理、动态适配策略、资源优化机制三个维度的协同工作,构建了适应复杂交互需求的弹性UI框架。我们将从以下关键维度展开技术分析:二、核心模块技术解析2.1中枢控制器(UIController)namespaceGameCore.Interf
晴空了无痕
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一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构,通过MoE(Mixture-of-Experts)与MLA(Multi-HeadLatentAttention)的协同设计,实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中,每个token仅激活37B参数的机制,使得微调过程中可针对不同任务动态调整专
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一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围([-max,max])映射到8位整数范围([-128,127])。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子(scale)和零点(zeropoint):量化公式:Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point
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一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式:桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希(DoubleHashing)**实现流量的完全正交切割:{∀u∈U,Layerij(u)=H(H(u∣∣seedj)∣∣seedi)mod N∀i≠k,H(⋅)满足P(Layeri(u)=m∩Layerk(u)=n)=1/(N2)\begin{cases}\forallu\i
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测试覆盖率概述测试覆盖率被定义为一种测试技术指标,它表明我们的测试用例是否真正完全覆盖了应用
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2025-03-15 23:11
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学习与大模型基础】第3章-张量
大家好!今天我们来聊聊张量(Tensor)。别被这个词吓到,其实它没那么复杂。什么是张量?简单来说,张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器,数据的维度可以是一维、二维,甚至更高。标量(0维张量):就是一个单独的数字,比如3。向量(1维张量):一串数字,比如[1,2,3]。矩阵(2维张量):一个表格,比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量:比如[[[1,2],[3,4]],[[5
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