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算法竞赛训练指南
ASP.NET Core 清晰架构项目模板
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乌昱有Melanie
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2025-02-11 05:01
深入理解 React 的 useEffect:全面
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在React中,useEffect是一个非常重要的Hook,用于在函数组件中处理副作用。它强大而灵活,是函数组件中替代类组件生命周期方法的核心工具。通过useEffect,你可以轻松实现以下操作:数据获取(例如调用API)DOM操作(如操作文档标题或动画效果)事件监听(例如窗口大小调整)清理任务(例如清理定时器或取消订阅)本篇文章将从基础到进阶,全面解析useEffect的用法及最佳实践。什么是u
咖啡虫
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2025-02-11 05:29
next.js
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十字路口的抉择:2025届计算机毕业生的突围
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博主介绍:作为一位计算机老学长和全栈开发人员,一直专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域,致力于大学生毕业程序、实践项目的开发、指导和咨询。凭借丰富的开发经验和深入的技术解析,我在此分享实用的编程资源、源代码,并提供定制化技术咨询。我的目标是让技术学习变得更高效、更有趣。欢迎关注,一起在计算机科学的海洋中乘风破浪⛵️,共创辉煌。✨文末附上源码✨欢迎各位同学在评论区或通过私信
小小程序老猿
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2025-02-11 04:56
计算机毕业设计最强指南
数据库开发
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2025清华:DeepSeek从入门到精通.pdf(附下载)
本文是一份关于如何深入理解和使用DeepSeek技术的全面
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,由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队编撰。
AI方案2025
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2025-02-11 04:55
DeepSeek
增强具身基础模型的通用动作
在多样化的互联网规模数据上进行
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是近期大型基础模型成功的关键因素。然而,使用相同的方法构建具身智体面临着明显的困难。
硅谷秋水
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2025-02-11 04:25
智能体
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一文搞定多种Deepseek R1 部署方法,总有一款适合你
它不仅在数学、编程、自然语言推理等任务上全面对标甚至超越了OpenAI的o1,而且
训练
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sznormal
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2025-02-11 04:21
人工智能
Paddle 稀疏计算 使用
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Paddle稀疏计算使用
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1.稀疏格式介绍1.1稀疏格式介绍稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中绝大多数元素为0。与密集矩阵相比,稀疏矩阵可以节省大量存储空间,并提高计算效率。
AndSonder
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2025-02-11 03:19
paddle
DeepSeek R1为什么能
DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习
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方式,这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同,Dee
森焱森
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2025-02-11 03:48
人工智能
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【AI学习】LLM的发展方向
Scalinglaw,以前主要集中在LLM的预
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方面。一段时间有个说法,
bylander
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2025-02-11 03:47
AI学习
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【AI学习】DeepSeek为什么强?
四个方面:模型的智能水平、
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成本、推理成本和用户体验。一、DeepSeek的智能水平DeepSeekV3的智能水平,技术报告展现的性能对比图:是什么导致了DeepSeek的模型性能,是模型架构吗?
bylander
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2025-02-11 03:17
AI学习
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ASP.NET Core SignalR实践
指南
Hub类的生命周期是瞬态的,每次调用集线器的时候都会创建一个新的Hub类实例,因此不要在Hub类中通过属性、成员变量等方式保存状态。如果服务器的压力比较大,建议把ASP.NETCore程序和SignalR服务器端部署到不同服务器上,以免它们互相干扰。如果需要在客户端连接到集线器或者在集线器断开的时候执行代码,我们可以覆盖Hub类中的OnConnectedAsync和OnDisconnectedAs
AAA猪饲料批发李师傅
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2025-02-11 03:46
.NET
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基于PaddleX的机器学习开发
指南
基于PaddleX的机器学习开发
指南
目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发,请按照以下步骤安装所需依赖项:步骤1
大霸王龙
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2025-02-11 03:45
系统分析业务
人工智能
paddlepaddle
Java 的 OkHttp 高级进阶:HTTP 请求的艺术
无论你是刚刚接触OkHttp,还是想要更上一层楼,这篇
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都将为你提供宝贵的指导。让我们一起揭开它的神秘面纱吧!O
墨瑾轩
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2025-02-11 03:14
一起学学Java【一】
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k折交叉验证(k-fold Cross-validation)
交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的
训练
集和测试集,用
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模型,用测试集来评估模型预测的好坏。
向大厂出发
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2025-02-11 03:43
python
开发语言
Kfold交叉验证心得
因为k越大我们验证的次数就越多,最后取出来的平均数越能代表
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模型的准确度。但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。1.容易给机器造成过重负担,花费大量时间。
野营者007
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2025-02-11 02:41
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教程——基于sentinel-1数据的筛选和可视化操作
rightValue,rightField,leftValue)Arguments:Returns:FilterupdateMask(mask)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE
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此星光明
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2025-02-11 02:11
GEE教程训练
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教程——基于全球人口数据、夜间灯光数据和sentinel-2数据的可视化
VCMCFG函数ee.Filter.inList(leftField,rightValue,rightField,leftValue)Arguments:Returns:Filter代码解释代码结果简介GEE
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此星光明
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2025-02-11 02:41
GEE教程训练
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教程——基于Sentinel-2数据的SAVI 和 NDVI 图层添加到地图上的可视化分析
目录简介指数函数expression(expression,map)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE
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教程——基于Sentinel-2数据的SAVI和NDVI图层添加到地图上的可视化分析指数
此星光明
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2025-02-11 02:40
GEE教程训练
开发语言
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可视化
教程
教程 | 2025国内可用Docker镜像源配置
指南
(文末命令一键执行)
更新时间:2025年2月验证有效本文适配Ubuntu22.04系统,其他系统操作原理相同使用背景(必看)由于近期网络政策调整,docker.iogcr.io等国际镜像站访问受限。我们测试筛选出最新可用镜像源,解决以下场景:✅开发环境加速镜像拉取✅CI/CD流水线构建加速✅学术研究获取必需镜像可用镜像源列表(2025.2.6更新)推荐组合使用docker.m.daocloud.io#国内老牌服务商d
The god of big data
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2025-02-11 01:33
容器那点事儿
教程
docker
容器
【llama3.1】Ollama 下载安装
指南
Ollama是一款强大的跨平台工具,它可以在macOS、Linux和Windows系统上运行。在这篇博文中,我们将详细介绍如何在Windows系统上下载和安装Ollama。下载Ollama首先,访问Ollama的官方网站并导航到下载页面。你会看到如下图所示的界面:步骤1:选择操作系统在下载页面,你可以看到三个操作系统选项:macOS、Linux和Windows。点击Windows选项卡。步骤2:下
大表哥汽车人
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2025-02-11 01:02
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大语言模型学习笔记
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【Hugging Face】如何从hub中下载文件
本
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将向您展示如何:下载并缓存单个文件。下载并缓存整个代码库。将文件下载到本地文件夹。下载单个文件【hf_hub_download()】函数是从Hub下载文件的主要函数。
大表哥汽车人
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2025-02-11 01:32
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大语言模型学习笔记
HuggingFace
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电脑里msvcr120.dll文件丢失怎样修复?
电脑里msvcr120.dll文件丢失的修复
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在电脑的日常使用中,我们可能会遇到各种各样的系统文件丢失问题,其中msvcr120.dll文件的丢失就是较为常见的一种。
Vesper14
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电脑
解锁反序列化漏洞:从原理到防护的安全
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目录前言一、什么是反序列化二、反序列化漏洞原理三、反序列化漏洞的危害(一)任意代码执行(二)权限提升(三)数据泄露与篡改四、常见的反序列化漏洞场景(一)PHP反序列化漏洞(二)JBoss反序列化漏洞(三)WebLogic反序列化漏洞五、如何检测反序列化漏洞(一)使用安全扫描工具(二)代码审计六、防范措施(一)严格验证输入数据(二)避免使用不安全的反序列化函数(三)最小权限原则(四)及时更新软件和补
垚垚 Securify 前沿站
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网络
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RLHF代码解读
参考资料参考资料代码RLHF
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流程SFT 将人类打好标签的数据输入到一个预
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的模型,进行languagemodeling。
木木木马马
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2025-02-11 00:25
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Maven3与Spring框架集成的邮件服务项目实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目通过Maven3构建了一个基于Spring框架的邮件服务,简化了邮件功能的集成过程。它适用于Java开发人员,提供了一个易于配置和扩展的邮件服务模板,覆盖了SMTP、SSL/TLS、JavaMailAPI等关键知识点,旨在帮助开发者快速实现邮件功能的集成。1.Maven3项目管理工具Maven3概览Maven是一个广泛使用的项目管理和构建自动化工具。它使
Shen Planck
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2025-02-11 00:24
C++ Socket 编程入门教程 —— 面向初学者的实践
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C++Socket编程入门教程——面向初学者的实践
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Socket编程是网络编程的基础,它允许程序间通过网络进行通信。
和舒貌
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2025-02-11 00:50
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信息与通信
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《循序渐进Vue.js 3.x前端开发实践》:前端开发者的必备
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文章目录前言一、书籍亮点二、内容结构三、全面覆盖Vue.js生态四、教学资源丰富五、推荐阅读前言近年来,Vue.js已经成为前端开发领域的热门框架之一,凭借其轻量、高效、灵活的特点,受到了无数开发者的青睐。对于初学者以及想进一步提升技术的开发者来说,选择一本合适的书籍来学习Vue.js是至关重要的。在众多Vue.js相关书籍中,由张益珲编写的《循序渐进Vue.js3.x前端开发实践》脱颖而出,成为
屿小夏
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.NET Core中的选项模式验证:确保配置安全的实践
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在.NETCore应用中,选项模式(OptionsPattern)是一种流行的配置管理方式。它允许我们将配置数据封装到强类型的对象中,从而提高代码的可读性和可维护性。然而,配置数据的正确性对于应用的稳定性和安全性至关重要。本文将探讨如何在.NETCore中实现选项模式的验证,确保配置数据的准确性和安全性。选项模式验证的重要性选项模式验证可以确保从配置文件、环境变量或命令行参数中加载的配置数据满足预
墨夶
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大模型入门(六)—— RLHF微调大模型
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奖励模型奖励模型是输入一个文本序列,模型给出符合人类偏好的奖励数值,这个奖励数值对于后面的强化学习
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非常重要。构建奖励模型的
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数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果,然后人工打分。
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2025-02-10 23:17
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DeepSeek联邦学习(Federated Learning)基础与实践
联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种在分布式环境中
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模型的技术,允许多个设备或节点在不共享原始数据的情况下协同
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DeepSeek快速入门
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DeepSeek自监督学习基础与实践
自监督学习(Self-SupervisedLearning,SSL)是一种利用未标注数据进行模型
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Python开发经验
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AI 场景下,函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践
作者:有松当前,函数计算FC已被广泛应用在各种AI场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署AI推理应用,并且提供多种选项来访问
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Jupyter Lab 常用插件
JupyterLab常用插件安装与使用
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JupyterLab支持许多有用的插件,这些插件可以显著增强其功能。以下是一些常用插件的详细安装和使用方法。
pumpkin84514
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使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务 如何从准备数据到
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在数字化转型的浪潮下,数据已成为企业的核心资产。
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:从数学推导到Transformer实战,解密大模型核心引擎引言:人脑如何启发AI革命?
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1 CXX-Qt入门
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Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别
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2025-02-10 18:43
嵌入式程序员人工智能开发硬件
“轻松上手!5分钟学会用京东云打造你自己的专属DeepSeek”
\#从第⼀步骤到第四步骤是完成DeepSeek本地部署和使⽤,可以满⾜中⼩企业环境的稳定使⽤,第五步骤为基于AnythingLLM和本地数据进⾏
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(基于本地数据搭建本地知识库):⼀:京东云GPU云主机环境准备
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2025-02-10 18:11
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统信系统 本地化部署DeepSeek R1 的极简
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本文将为你介绍如何在统信操作系统上快速、高效地部署DeepSeekR1模型,让你轻松享受本地AI的强大功能(不用充值vip)。步骤1:打开终端安装Ollama输入命令,curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh注:我们羸弱的硬件,提示我只能使用cpuonly模式。步骤2:安装DeepSeekR1模型输入命令,ollamarundeepseek-r1步骤3:启
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2025-02-10 18:10
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