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深度聚类评估指标
python 实现 A* 算法
它通过
评估
每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径,其中:(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。
dev.null
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2025-03-16 00:18
Python
python
算法
开发语言
Sass:
深度
解析与实战应用
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
li_Michael_li
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2025-03-16 00:18
sass
前端
css
自动化测试入门基础知识必看(超详细)
目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何
评估
测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点:配套学习资料和视频教学
软件测试老莫
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2025-03-16 00:48
自动化测试
测试工具
单元测试
自动化
学习
python
面向对象三大特性:封装、继承、多态
深度
解析
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
KBkongbaiKB
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2025-03-16 00:47
java
LangChain
深度
解析以及主要应用场景
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
小Rr
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2025-03-16 00:16
langchain
python
django
numpy
现代游戏UI架构
深度
解析——以UIController为核心的模块化界面管理系统
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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2025-03-16 00:45
项目框架
游戏
ui
架构
如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化
因此,部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略,以及加强
指标
监测工作,都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。
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2025-03-16 00:15
oceanbase
Deepseek-R1大模型微调实战技术
深度
解析
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
大势下的牛马
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2025-03-16 00:14
搭建本地gpt
Deepseek
大模型评测
微调
边缘设备模型量化部署:TFLite INT8校准实现细节
深度
解析
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
燃灯工作室
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2025-03-15 23:42
Ai
人工智能
机器学习
深度
解析A/B测试中的哈希分桶策略:从原理到实战的流量分层方案
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
燃灯工作室
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2025-03-15 23:42
Python
哈希算法
算法
77.HarmonyOS NEXT ImageViewerView 组件
深度
剖析: Swiper容器与懒加载
深度
解析
#HarmonyOSNEXTImageViewerView组件
深度
剖析:Swiper容器与懒加载
深度
解析一、组件基础结构@ComponentexportstructImageViewerViewComponent
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2025-03-15 23:43
harmonyos-next
如何提高测试用例覆盖率?
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程序代码中的各种可能以及在运行这些测试用例时执行了多少代码。
测试老哥
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2025-03-15 23:11
测试用例
测试工具
软件测试
自动化测试
python
测试覆盖率
职场和发展
【
深度
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
lynn-66
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2025-03-15 23:08
深度学习与大模型基础
深度学习
人工智能
Python如何快速计算技术
指标
的金叉死叉?
技术
指标
金叉死叉是技术分析中常用的一种方法,它涉及到两个移动平均线(MA)的交叉点。
量化问财
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2025-03-15 22:30
量化软件
QMT
量化交易
Python
量化炒股
PTrade
QMT
量化交易
量化软件
deepseek
【网络通信安全】子专栏链接及简介
目录操作系统安全:筑牢网络安全根基网络协议安全:守护数据传输通道Web站点安全开发:打造安全的网络交互平台在数字化浪潮席卷的当下,网络通信已
深度
融入生活与工作的方方面面,从日常的线上购物、社交互动,到企业间关键业务数据的传输
不羁。。
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2025-03-15 21:59
网络通信安全
安全
JavaScript性能优化实战:从8s到0.8s的极致提升
一、性能优化核心
指标
(先量化再优化)1.1关键性能
指标
FPS:帧率≥60为合格(开发者工具Performance面板)内
小诸葛IT课堂
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2025-03-15 21:28
前端
《CentOS Stream 9 阿里云 yum 源修改:解锁系统更新新速度》
别担心,今天我们就来
深度
剖析如何修改CentOSStream9的阿里云yum源,让你的系统更新如闪
TechStack 创行者
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2025-03-15 21:26
Linux
centos
阿里云
linux
运维
服务器
OpenCV
深度
学习模块 cv2.dnn 与其他
深度
学习框架的优缺点对比及适用场景
OpenCV提供了一个
深度
学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理
深度
学习模型。
白.夜
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2025-03-15 21:26
深度学习
opencv
深度
学习中的 blob 格式:与普通 image 的区别及转换原因
在
深度
学习模型推理过程中,我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么,blob格式到底是什么?它和普通image有什么区别?
白.夜
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2025-03-15 21:25
深度学习
人工智能
WebGPU + WebAssembly混合渲染方案
深度
解析
为什么需要混合方案?真实场景痛点分析:传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟(如SPH流体)难以在单线程中实现技术选型对比:graphLRA[计算密集型任务]-->B[WebAssembly]C[图形渲染任务]-->D[WebGPU]B-->E[共享内存]D-->E️环境搭建全流程1.WebGPU环境配置#启用Chrome
爱上大树的小猪
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2025-03-15 21:24
前端
js
Vue3项目白屏问题
深度
解析:从AI辅助诊断到性能优化实战
一、问题背景:令人困惑的白屏现象在开发一个基于Vue3+Vite+TypeScript的中后台管理系统时,我们遭遇了一个典型的性能问题:页面刷新后出现持续1-2秒的白屏,随后才正常渲染内容。尽管在index.html中加入了Loading动画,但动画结束后仍存在明显的空白间隙。关键现象特征:开发环境请求数达400+(Vite按需编译特性)生产环境构建后请求50+,资源总体积8.6MBDOMCont
TE-茶叶蛋
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2025-03-15 21:53
前端项目性能优化
vue
elementui
DeepSeek多语言智能创作引擎解析
该系统依托动态路由机制,将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行
深度
耦合,使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。
智能计算研究中心
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2025-03-15 20:22
其他
通义千问:阿里巴巴的AI大模型
深度
解析
通义千问:阿里巴巴的AI大模型
深度
解析在人工智能(AI)技术日新月异的今天,大型语言模型作为其中的佼佼者,正逐步改变着我们的生活与工作方式。
俊星学长
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2025-03-15 20:20
人工智能
【系统架构设计师】论文:论软件产品线技术
论文:论软件产品线技术文章目录摘要正文总结摘要根据“十五”国防科技重点实验室—“机载XXPD火控雷达性能开发与
评估
实验室”的建设需求。
数据知道
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2025-03-15 20:49
系统架构
中间件
论文
系统架构设计师
软考高级
软件产品线
【第8章】亿级电商平台订单系统-技术选型
大型云上架构体系互联网应用架构设计基本原则2.主流架构设计模式分层架构模式微服务架构模式基于事件的架构模式整洁架构模式六边形架构模式微内核模式基于空间的架构模式管道过滤器模式代理模式3.技术选型方法论3.1基本原则系统性能
指标
优先原则技术生态适配性原则团队技术栈延
cherry5230
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2025-03-15 20:49
架构
系统架构
架构
java
软件代码测试如何进行?专业第三方软件测评机构分享
软件代码测试是对软件应用程序进行
评估
的过程,旨在发现软件中的缺陷、错误或潜在问题,确保软件的功能、性能和安全性满足预定的要求。
第三方软件测评
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2025-03-15 20:19
软件测试
Cohen‘s Kappa 系数(κ系数)
Cohen’sKappa系数(κ系数)是一种用于
评估
两个标注者(或分类器)之间一致性的统计
指标
,适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响,提供比简单的准确率(Accuracy)更可靠的
评估
方式。
大霸王龙
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2025-03-15 19:09
系统分析业务
深度学习
分类
系统架构
人工智能
IKM 测试题 - Java SE 8
评估
测试题目
关于JavaSE中this()和super()关键字的使用问题:以下哪些陈述正确描述了JavaSE中this()和super()关键字的使用?选项:如果super()没有被编码,则编译器将生成对零参数超类构造函数的调用。this()和super()可以在同一构造函数中使用。如果使用,this()或super()调用必须始终是构造函数中的第一条语句。this()和super()调用可以在构造函数之外
843294669
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2025-03-15 18:37
java
开发语言
定义产品成功的核心
指标
都有哪些
在产品管理和运营过程中,定义产品成功的核心
指标
至关重要。这些核心
指标
包括用户满意度、用户留存率、净推荐值(NPS)、客户终身价值(CLV)、活跃用户数(MAU/DAU)、客户获取成本(CAC)等。
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2025-03-15 18:05
产品管理系统
如何判断市场需求是真痛点还是伪需求
尤其是用户的付费意愿,是最能反映需求真伪的重要
指标
之一,因为真正的市场痛点必然伴随较高的用户付费意愿。著名创业导师PaulGraham曾说:“不要只是听用户说什么,要看他们实际做了什么。”
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2025-03-15 18:35
需求管理
从底层到实践:
深度
解析 Vue Composition API 与 React Hooks 的异同
一、设计哲学与底层原理差异1.1响应式系统的基因差异Vue3的CompositionAPI建立在Proxy-based响应式系统之上,通过劫持对象的getter/setter实现依赖收集。当访问响应式对象时,Vue会自动建立组件与数据的依赖关系。//Vue响应式原理简版实现functionreactive(obj){returnnewProxy(obj,{get(target,key){track
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2025-03-15 18:05
C语言指针与数组
深度
解析:从一维到二维,彻底搞懂指针操作!
在C语言中,指针和数组是密不可分的核心概念。理解它们的关系和操作方式,是掌握C语言的关键。本文将通过一维数组、二维数组和指针数组的实例,详细讲解指针与数组的交互方式,帮助新手彻底掌握这些知识点。1.直接访问vs间接访问直接访问:通过数组名直接操作元素。inta[5]={1,2,3,4,5};printf("a[2]=%d\n",a[2]);//输出3printf("地址:%p\n",&a[2]);
℡残城碎梦
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2025-03-15 18:34
c语言
指针和数组
小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程
一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI
深度
学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆
kaui52066
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2025-03-15 18:34
kaui52066精品源码
人工智能
uni-app
前端
小程序
php
小狐狸AI数字人
数字人源码
Mahilo技术
深度
解析:构建下一代人机协同智能系统的开源框架
一、框架定位与技术突破Mahilo作为2025年最受关注的多智能体协作框架,其创新性在于实现了人机协同的闭环控制与智能体自主协作的动态平衡。根据GitHub仓库数据显示,该框架在开源首周即获得3.2k星标,在医疗、金融、工业等领域的15个场景验证中,任务执行效率提升58%。核心技术创新混合通信协议:支持点对点(P2P)与层级式通信的灵活切换,在911紧急响应场景测试中,医疗/物流/通信智能体的协作
花生糖@
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2025-03-15 18:03
AIGC学习资料库
开源
智能体
mahilo
C++设计模式-观察者模式:从基本介绍,内部原理、应用场景、使用方法,常见问题和解决方案进行
深度
解析
一、基本介绍1.1模式定义与核心思想观察者模式(ObserverPattern)是一种行为型设计模式,它定义了对象间一对多的依赖关系。当被观察对象(Subject)状态改变时,所有依赖它的观察者(Observer)都会自动收到通知并更新。这种模式类似于报纸订阅机制——报社发布新刊时,所有订阅者都会收到最新报纸。1.2模式价值体现解耦利器:将事件发布者与订阅者解耦,提升系统扩展性动态响应:支持运行时
牵牛老人
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2025-03-15 18:02
C++专栏
c++
设计模式
观察者模式
C++设计模式-工厂模式:从原理、适用场景、使用方法,常见问题和解决方案
深度
解析
一、工厂模式的核心原理工厂模式是一种创建型设计模式,其核心思想是通过将对象创建的职责从客户端代码中剥离,交由专门的工厂类来管理。这种模式通过"封装对象创建过程"特性,实现了以下设计原则:开放封闭原则工厂模式允许系统在不修改已有代码的前提下扩展新的产品类型。如处理器内核的生产案例中,新增型号只需扩展新工厂而非修改原有逻辑。单一职责原则创建对象的逻辑集中在工厂类中,客户端只需关注接口调用,避免了对象构
牵牛老人
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2025-03-15 18:01
C++专栏
c++
设计模式
开发语言
用Python打造AI玩家:挑战2048,谁与争锋
ChromeDriver2.安装Python库四、代码说明1.init_driver函数2.play_2048函数五、完整代码六、改进版本七、主要模块八、核心算法分析1.棋盘状态获取2.位置权重系统3.连续性
评估
穿梭的编织者
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2025-03-15 17:30
人工智能
python
【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
PyTorch中改变张量形状的几种方法在
深度
学习领域,PyTorch是一个广泛使用的框架,它提供了丰富的API来处理张量(tensor)。在模型开发过程中,我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。
shengchao0920
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2025-03-15 17:27
pytorch
人工智能
python
K8s 集群监控:从
指标
采集到可视化展示的完整方案
目录一、引言二、
指标
采集(一)K8s内置
指标
(二)Prometheus
指标
采集三、数据存储(一)Prometheus本地存储(二)远程存储四、可视化展示(一)Grafana基础(二)K8s相关仪表盘模板五
花笺墨韵
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2025-03-15 17:27
kubernetes
PyTorch 中的维度操作详解
一个三维张量的形状是(
深度
,行数,列数)。维度的索引从0开始,最外层是axis=0,向内依次递增。2.维度的操作(1)求和(Sum)sum(dim)的作用
萝卜小白
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2025-03-15 17:26
pytorch
人工智能
python
图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一
深度
的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性
cccc来财
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2025-03-15 17:26
算法
计算机视觉
深度学习
Gemini 2.0 Flash
与全球数同行一同,从行业内部的
深度
分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!
新加坡内哥谈技术
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2025-03-15 16:22
人工智能
大数据
语言模型
OpenAI 团队组织架构和研发技术栈
目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever:Ilya是OpenAI的联合创始人之一,也是
深度
学习领域的先驱。
AI天才研究院
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2025-03-15 16:50
ChatGPT
人工智能
六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门:useState
深度
解析
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、知识讲解1.Hooks是什么?2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
编程星辰海
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2025-03-15 16:50
#
前端
前端
react.js
javascript
深入解析React 18核心特性:构建未来级Web应用的全面指南
二、架构革命:并发模式
深度
解析2.1并发渲染原理//传统同步渲染模式
斯~内克
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2025-03-15 16:50
react知识点
前端
react.js
前端框架
机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数
评估
和更新的重要
指标
。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。
湫怿
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2025-03-15 16:19
机器学习
gpt
人工智能
梯度
2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据
2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据1、时间:2007-2023年2、来源:银行年报、社会责任报告、wind3、
指标
:基本情况:证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期
m0_71334485
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2025-03-15 16:18
数据
#银行
#上市公司
上市商业银行常用变量
安全测试数据的分析、报告及业务应用
一、安全测试
指标
与测量目标在风险分析和管理流程中,有效运用安全测试数据的前提是准确定义安全测试
指标
和测量目标。
蚂蚁质量
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2025-03-15 16:18
安全测试
质量体系
安全
网络
web安全
Spring Boot应用首次请求性能优化实战:从数据库连接池到JVM调优
目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池
深度
优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的
一休哥助手
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2025-03-15 16:18
java
spring
boot
性能优化
数据库
大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
本文旨在探索LLM与RL的
深度
融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
(initial)
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2025-03-15 16:17
大模型科普
人工智能
强化学习
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