湘大OJ练习解析第7页

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到，就是perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片，做成旋转木马，绕着我大文理旋转

岑依惜·2025-03-23 18:58

【Linux 下的 bash 无法正常解析, Windows 的 CRLF 换行符问题导致的】

手动转换换行符方法三：VSCode或其他编辑器手动改总结这个错误很常见，原因是你的wait_for_gpu.sh脚本文件格式不对，具体来说是Windows的CRLF换行符问题导致的，Linux下的bash无法正常解析

待磨的钝刨·2025-03-23 18:53

CSS动画：逐帧动画与steps()函数

精准掌控动画节奏关键词：steps()函数、雪碧图、精灵动画、帧动画优化文章目录逐帧动画与steps()函数：精准掌控动画节奏一、逐帧动画的本质：时间函数的维度突破1.1线性动画的局限性1.2steps()函数数学解析二

双囍菜菜·2025-03-23 18:53

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

pythontype函数使用_Python astype(np.float)函数使用方法解析

Pythonastype(np.float)函数使用方法解析我的数据库如图结构我取了其中的nameagenr，做成array，只要所取数据存在str型，那么取出的数据，全部转化为str型，也就是array

weixin_39870238·2025-03-23 17:49

深入理解 <；和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

本文将聚焦<（小于号）和>（大于号）这两个HTML实体，解析它们的核心作用、使用场景及避坑技巧，助你写出更安全、更健壮的代码！一、❓为什么需要转义？

小丁学Java·2025-03-23 17:48

Vue 中的日期格式化实践：从原生 Date 到可视化展示！！！

本文将以一个邀请码关系树组件为例，深入解析Vue中日期格式化的核心方法、性能优化和最佳实践，并配合Mermaid流程图直观展示处理流程！

小丁学Java·2025-03-23 17:48

前端请求全面解析：AJAX、Axios 与 Fetch 的使用详解与代码示例

前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例前端请求全面解析：AJAX、Axios与Fetch的使用详解与代码示例1.AJAX——传统的异步请求1.1基本用法示例1.2AJAX

jiajia651304·2025-03-23 17:16

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

OpenLayers集成天地图服务开发指南

以下是一份面向GIS初学者的OpenLayers开发详细教程，深度解析代码：一、开发环境搭建1.1OpenLayers库引入ol.css：包含地图控件、图层等可视化样式ol.js：OpenLayers核心功能库推荐使用固定版本号

喆星时瑜·2025-03-23 17:45

Python 常用函数全解析，轻松提升编码效率

Python常用函数全解析，轻松提升编码效率Python常用函数全解析，轻松提升编码效率1.基础内置函数1.1`print()`与`input()`1.2`len()`、`type()`与`isinstance

jiajia651304·2025-03-23 17:44

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。

恰恰虎·2025-03-23 16:43

Macrorit Partition Expert：守护硬盘数据的「分区手术专家」

想给C盘扩容却怕误删文件，硬盘买回来发现系统不认大容量分区，或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限，要么操作风险高，稍有不慎就会导致数据灾难。

KJ-拾荒者·2025-03-23 16:09

大模型Agent 和 RAG 的关系

在NLP领域，Agent通常指一个基于大语言模型（LLM）的

大数据追光猿·2025-03-23 16:38

国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用

✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。

AI筑梦师·2025-03-23 16:07

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持5.1实现原理5.2API使用示例5.3多种

数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。

北极冰雨·2025-03-23 16:04

安卓 vs iOS 文件系统深度解析：开放自由与封闭安全的终极博弈

安卓和iOS的差异远不止于界面和生态，它们的文件系统设计更是体现了两种截然不同的技术哲学。安卓的开放目录允许用户“为所欲为”，而iOS的沙盒机制则像一座密不透风的堡垒。本文将通过技术细节对比、真实场景案例、用户操作指南，深度剖析两大系统的核心设计，回答一个关键问题：谁的设计更能平衡自由与安全？一、文件系统架构：从根目录到沙盒1.安卓：Linux的开放基因目录结构全景根目录（/）：包含所有系统层级（

jingling1007·2025-03-23 15:33

ARPG 游戏战斗系统设计详解

本指南将详细解析ARPG战斗系统的核心要素、设计思路与优化方案，适用于Unity、UE4及自研引擎开发。

小宝哥Code·2025-03-23 15:03

java选择语句

Java选择结构深度解析一、if结构体系1.单条件判断//基础if结构intscore=85;if(score>=60){System.out.println("考试通过");}//判断空值（防御性编程

FAQEW·2025-03-23 15:01

【如何打包docker大镜像】

项目场景：需要将容器服务部署到离线服务器上；方案：本机的镜像进行打包，然后拷贝到服务器上部署问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：docker中镜像太大，以至于打包时电脑卡死解决方案：压缩打包dockersavemmyolo:v8|gzip>mmyolo.tar.gz拷贝到服务器上后先解压再加载#解压缩gunzipmmyolo.tar.gz#加载dockerload-immyolo.tar

青柚~·2025-03-23 15:28

H200架构升级与实战解析

内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体，H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现，系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H800能效架构实战解析

其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块，形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

DeepSeek多语言AI高效应用实践

本文系统性拆解其技术架构设计逻辑，聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景，分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析

本文将通过多维度实测数据，系统解析其核心性能：首先聚焦8K游戏帧率与光线追踪效果的实战表现，结合DLSS3.0技术的动态对比，揭示超分辨率技术对高负载场景的优化逻辑；随后深入探讨24GBGDDR6X显存在视频渲染与

智能计算研究中心·2025-03-23 15:25

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T

芯作者·2025-03-23 14:21

JavaScript反爬技术解析与应对

JavaScript反爬技术解析与应对前言在当今Web爬虫与数据抓取的生态环境中，网站运营方日益关注数据安全与隐私保护，因此逐步采用多种反爬技术来限制非授权访问。

不做超级小白·2025-03-23 14:51

维普AIGC降重方法有哪些？

在学术写作和论文创作中，重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。

hjehheje·2025-03-23 14:18

功率(电功率)的四大计算公式

以下是电功率的四大计算公式：1.功率公式（直流电）对于直流电（DC），功率(P)可以通过以下公式计算：[P=V\timesI]其中：(P)为功率（瓦特，W）(V)为电压（伏特，V）(I)为电流（安培，A

深圳市青牛科技实业有限公司小芋圆·2025-03-23 14:47

Scrapy 入门教程

Scrapy是一个开源的、用于爬取网站数据的框架，主要特点包括：高效、异步的爬取机制强大的XPath和CSS选择器解析能力内置中间件，支持代理、去重等功能易于扩展，适用于各种爬虫需求2.安装Scra

zru_9602·2025-03-23 13:16

「JavaScript深入」Socket.IO：基于 WebSocket 的实时通信库

Socket.IOSocket.IO的核心特性Socket.IO的架构解析Socket.IO的工作流程Socket.IO示例：使用Node.js搭建实时聊天服务器1.安装Socket.IO2.服务器端代码

八了个戒·2025-03-23 13:13

Vue.js 模板语法全解析：从基础到实战应用

引言在Vue.js的开发体系中，模板语法是构建用户界面的核心要素，它让开发者能够高效地将数据与DOM进行绑定，实现动态交互效果。通过对《Vue.js快速入门实战》中关于Vue项目部署章节（实际围绕Vue模板语法展开）的深入研读，我们将全面剖析Vue项目结构、应用程序实例、生命周期、插值、指令以及自定义指令等关键内容，并通过实战案例加深理解。1.Vue项目详解项目目录结构以常见的vite-app项目

予安灵·2025-03-23 13:42

Python strip() 方法详解：用途、应用场景及示例解析（中英双语）

Pythonstrip()方法详解：用途、应用场景及示例解析在Python处理字符串时，经常会遇到字符串前后存在多余的空格或特殊字符的问题。

阿正的梦工坊·2025-03-23 13:11

设计模式：创建型、结构型、行为型

根据其目的，设计模式可以分为三大类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。创建型模式创建型模式主要用于创建对象，抽象了实例化的过程，使系统独立于对象的创建、组合和表示。

0319zz·2025-03-23 13:41

基于springboot的在线点餐系统

全栈在线点餐系统架构解析|SpringBoot+ElementUI后台管理实战（附高并发订单处理方案）一、系统全景透视基于五张效果图分析，该系统是餐饮行业全流程数字化解决方案，采用SpringBoot+

爱编程的小哥·2025-03-23 12:07

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

Redis大key

Redis大key基本概念，影响Redis大key指在Redis中存储了大量数据的键，它会对Redis的性能和内存管理产生影响。

不7夜宵·2025-03-23 12:06

多模态大模型常见问题

1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点：Q-Former结构较为复杂，计算开销较大。MLP（LLaVA）：优点：MLP比较简单，计算

cv2016_DL·2025-03-23 12:06

golang jwt挖坑

具体描述：因为公司需要，现有架构jwt生成token的代码是java实现的，然后现在在golang中需要对此token进行解析。

qiang527052·2025-03-23 11:33

华山论剑，大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义

借助DeepDiscussion程序，通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题，我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观，能力，不足。

Lifeng66666666·2025-03-23 11:32

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。

AI Echoes·2025-03-23 11:30

自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析

以下是两者的详细对比及选择原因解析：1.模型定义与核心差异特性自行车模型复杂汽车模型（如双轨模型）简化假设将四轮车辆简化为两轮（前轮转向，后轮驱动）考虑四轮独立运动、悬架系统、轮胎侧偏特性自由度2-3自由度

赛卡·2025-03-23 11:59

【今日EDA行业分析】2025年3月21日

然而，Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%

知梦EDA·2025-03-23 11:59

Kubernetes配置全解析：从小白到高手的进阶秘籍

导语在Kubernetes（K8s）的世界里，合理且精准的配置是释放其强大功能的关键。无论是搭建集群、部署应用，还是优化资源利用，配置都贯穿始终。然而，K8s配置涉及众多参数与组件，错综复杂，令不少初学者望而却步。本文将带你一步步深入K8s配置领域，从小白进阶为配置高手，轻松驾驭K8s集群。一、Kubernetes集群配置Master节点配置kube-api-server：这是K8s集群的“门面”

ivwdcwso·2025-03-23 11:27

C语言-排序

C语言-排序冒泡排序选择排序冒泡排序两两比较，大的放后面。每比较一轮，记录交换的次数。当交换的次数为零时，则表示排序完成。

<三木>·2025-03-23 10:57

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