程序员思维训练第11页

健康养生：滋养身心的生活智慧

当遇到挫折时，把它视为成长的机遇，以积极的思维去化解困难。比如，工作上的项目失败了，可以从中总结经验，看到自己提升的空间，而不是一味自责。平

yy0821yy·2025-03-17 09:24

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中，跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域（如不同的个体、光照条件、拍摄设备等）时，模型性能会显著下降。

阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

构造函数的分类

如果程序员没有定义任何构造函数，编译

cuikebinpau·2025-03-17 09:18

DeepSeek 在代码生成方面的优势解析

文章将详细解析DeepSeek在代码生成方面的优势，包括模型架构、数据训练、优化策略、编程语言支持、推理效率等核心技术点。1.DeepSeek-Coder的模型架构优化DeepSeek-Code

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:15

DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？

码笔记mabiji.com分享：1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型，671B是基础大模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景

facaixxx2024·2025-03-17 06:01

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm

AI天才研究院·2025-03-17 06:55

新手村：数据预处理-特征缩放

特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

作为华为昇腾AI生态的基石，MindSpore支持端、边、云全场景覆盖，并深度融合昇腾处理器的算力特性，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

html css 笔记

小箌·2025-03-17 02:27

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

体验一把用DeepSeek编写测试用例，还生成清晰直观的思维导图，整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python—JSON格式标签转换为TXT格式标签详细教程2（附完整代码）

这个代码主要是解析一个json文件转换成多个txt文件使用的，尤其是便于yolo训练decode_json函数中的convert函数确实是用于将坐标缩放到0-1之间的。

资源补给站·2025-03-17 01:16

【Agent】OpenManus 项目架构分析

这是我录制的一个视频，主要是描述我理解的OpenManus的思维逻辑，通过这个小的思维逻辑的复现，为后面要再分析其他Agent的实现做一个准备。

非晓为骁·2025-03-17 01:15

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释，以及企业实际微调时的选择考量：参数详解及对微调的影响1.r=32（秩）作用：控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度（秩），直接影响可训练参数数量

新说一二·2025-03-17 00:43

Java性能优化：让你的程序飞起来！

无论是开发高并发的Web应用，还是处理海量数据，性能优化都是Java程序员必须掌握的技能。通过优化代码、调整JVM参数以及使用性能分析工具，我们可以显著提升程序的运行效率。准备好了吗？让我们开始吧！

杨凯凡·2025-03-17 00:39

计算机毕设论文灵魂模块：系统架构图设计终极指南（附资料）

【关注我，毕业设计不迷茫】|6年辅导经验|帮助1200+学子顺利毕业大家好，我是程序员小帅，一名专注于计算机毕业设计全流程辅导的技术博主。

计算机毕业设计小帅·2025-03-17 00:08

JavaEE系统架构师学习路线(基础篇)

大纲：第1阶段(Java程序员)-Java语言基础第2阶段(Java初级软件工程师)-JSP、Servlet、HTML、CSS、JS、Bootstrap、XML、AJAX、MySQL、SQLServer

淘小五·2025-03-17 00:08

第7章站在对象模型的尖端3: RTTI

运行时类型识别（RTTI）允许程序员查询对象的实际类型，以及将基类的指针或引用转换为派生类的指针或引用。

qq_40178082·2025-03-17 00:05

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。

max500600·2025-03-16 23:04

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，

a小胡哦·2025-03-16 23:02

玩转Python绘图利器——Turtle库

Turtle是Python语言中的一个重要的绘图库，它提供了简单易用的绘图功能，适用于所有年龄段的程序员。本文将详细介绍Turtle库的使用方法，并给出多种实例，帮助读者快速上手。

Ai_绘画小南·2025-03-16 23:32

代码随想录算法训练营第 20 天 | LeetCode235. 二叉搜索树的最近公共祖先 LeetCode701.二叉搜索树中的插入操作 LeetCode 450.删除二叉搜索树中的节点

代码随想录算法训练营Day20代码随想录算法训练营第20天|LeetCode235.二叉搜索树的最近公共祖先LeetCode701.二叉搜索树中的插入操作LeetCode450.删除二叉搜索树中的节点目录代码随想录算法训练营前言

HIT最菜电控·2025-03-16 23:01

一周热点：微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal

它通过创新的架构和训练方法，实现了在不同模态之间的无缝交互，为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构，通过LoRA（

数据分析能量站·2025-03-16 22:57

【蓝桥杯速成】| 2.逆向思维

题目一：青蛙跳台阶题目描述一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。解题步骤选用递归的方法解决该问题！使用递归只需要考虑清楚边界条件/终止条件，再写清楚单层循环逻辑剩下的交给程序就好啦！那么如果顺着一级一级去想会非常麻烦，不妨倒着想想，青蛙以什么姿势跳上第n级台阶是优雅的迈了一步？还是急速蹦了两级？以jump(n)为求步数的函数，根据该思路则有：

最好的药物是乌梅·2025-03-16 22:53

【蓝桥杯速成】| 3.数据结构

解题步骤从数组中找出和为目标值的两个数字，返回其数组下标用最简单的思维就是嵌套循环来一套，遍历到一个以后，再去遍历下

最好的药物是乌梅·2025-03-16 22:22

Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进

生成式对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。

爱研究的小牛·2025-03-16 21:50

（一）响应式编程理论

在了解响应式编程之后，发现响应式编程在行业内还没有普及，因为这对程序员有比较高的要求，不比传统编程好调试，但是当我

糖心何包蛋爱编程·2025-03-16 20:10

关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署

在学校Arc中部署loratraining，一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda（官网上也有教程）：wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8

回天一梦·2025-03-16 19:02

PMP冲刺每日一题(32)答案解析

作者简介：程序员转项目管理领域优质创作者个人邮箱：[[email protected]]PMP资料导航：PM菜鸟（查阅PMP大纲考点）座右铭：上善若水，水善利万物而不争。

PM简读馆·2025-03-16 18:58

新手村：混淆矩阵

《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

IMWeb提升营Day4 | 训练题19：顺时针打印矩阵

题目描述输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵：12345678910111213141516则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.12345678910111213141516123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343

rical730·2025-03-16 17:19

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

康复训练是护理的关键环节。鼓

全力以赴66·2025-03-16 15:31

程序员面试IT公司，注意事项！

不管是应届生还是在职人员，都会面临着各种面试问题，网上有很多面经，但是大部分都是和技术相关的，总结有哪些技术需要掌握等等。但是我觉得，面试本来就是一个双向的选择过程。当然，一开始是企业来挑选我们，但是如果你足够优秀，通过了面试，或者感觉问题不大，那么接下来也是你选择企业的过程。那么在选择企业这个问题上，我们需要注意什么呢？这篇文章主要来总结几点，希望能对你有所帮助。一、你觉得面试官是个怎样的人？有

binweisili·2025-03-16 14:57

【vscode-03】AUTOSAR CP 插件配置

/XML工具2.4文档工具2.4.1doxdocgen自动生成注释模板工具2.4.2OfficeViewer(MarkdownEditor)2.5git管理工具2.6自定义bar2.7代码格式化2.8程序员主题

工程师平哥·2025-03-16 13:20

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

本工具通过程序化处理赛跑数据，自动计算各选手成绩及整体统计指标，主要应用于：学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位：时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

Java:DDD领域驱动设计深度解析（全览）

DDD：不仅仅是框架，更是一种思维方式！在传统软件开发中，技术实现与业务需求之间始终存在着难以逾越的鸿沟。当业务专家说"我们需要优化客户旅程"，开发团队听到的

以恒1·2025-03-16 11:35

基于 svm 的金融咨询情感分析

金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料

ouprince·2025-03-16 10:28

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

关于将平板作为副屏的使用

,但是还有一层就是联想的生态,但是这他喵的,联想的超级互联的生态实在是拉跨,我几乎看了所有的解决方案,还是解决不了连不上的问题.为什么要生态理由应该也很简单,无非就是传输文件比较方便等等,但是作为一个程序员来说

sbuds·2025-03-16 08:13

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

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