算法笔记上机训练实战指南pdf

超全性能调优标准制定指南，你一定不能错过！

0前言我有个朋友说他们国企的系统从未性能调优，功能测试完就上线，线上也没性能问题，何必还做性能调优？本文搞清：为什么要做性能调优？啥时开始做？做性能调优是不是有标准？1为啥做性能调优？有些性能问题是慢慢产生，到了时间就自爆更多性能问题是由访问量波动导致，如活动或公司产品用户量上升也可能一款产品上线后就半死不活，一直没有大访问量，所以还没有引发这颗定时炸弹现在假设你的系统要做一次活动，老板告诉你预计
·2025-01-18 22:50

WebSocket 客户端开发：浏览器实战

在前两篇文章中,我们深入探讨了WebSocket的基础原理和服务端开发。今天,让我们把目光转向客户端,看看如何在浏览器中构建强大的WebSocket客户端。我曾在一个实时协作项目中,通过优化WebSocket客户端的重连机制和消息队列,使得用户即使在网络不稳定的情况下也能保持良好的体验。基础架构设计一个可靠的WebSocket客户端需要考虑以下几个关键点：连接管理消息处理重连机制心跳检测错误处理让
·2025-01-18 22:19

在 Python 中使用 PyPDF2 向 PDF 文件批量添加水印

目录：使用PyPDF2添加水印到PDF文件批量添加水印到PDF文件所有页PDF文件广泛用于不同的设备和平台上，在某些情况下，可能需要在PDF文件中申明版权，需要将水印、条形码、二维码等添加到PDF中。
信息科技云课堂·2025-01-18 22:08

python注册nacos服务

根据nacosopenapiOpenAPI指南主要是实现以下接口：创建服务注册实例注销实例删除服务发送实例心跳实现demo如下：一个web服务1http_server1.py#coding:utf-8importsocketfrommultiprocessingimportProcessdefhandle_client
MTonj·2025-01-18 22:07

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。
疯狂小料·2025-01-18 21:04

Java 8新特性详解与实战

引言Java8是Java发展历程中的一个里程碑版本，它引入了众多革新性的新特性和优化，大大提升了开发者的工作效率和代码质量。本文将详细解析Java8中的关键新特性，并通过实例代码进行深入讲解。一、Lambda表达式（LambdaExpression）Lambda表达式（LambdaExpression）是Java8中引入的一个重大特性，它提供了一种更简洁的匿名函数实现方式。Lambda表达式允许将
小码快撩·2025-01-18 21:32

MySQL数据库漫谈实战课程 MySQL数据库极速实战视频教程 MySQL初阶DBA试炼教程

MySQL数据库漫谈实战课程MySQL数据库极速实战视频教程MySQL初阶DBA试炼教程===============课程目录===============├─01-Mysql-数据库简介.mp4├─02
weixin_52291433·2025-01-18 21:27

MySQL.data.dll v4.0：深入.NET与MySQL交互的关键组件

本实践指南将深入介绍如何正确配置和使用MySQL.data.dll，包括连接字符串配置、异常处理、数据库操作、连接管理
小黄人95·2025-01-18 21:26

PCL 点云随机渲染颜色

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）一、概述本文将介绍如何使用
MelaCandy·2025-01-18 20:54

设计模式之命令模式：从原理到实战，深入解析及源码应用

命令模式什么是命令模式？命令模式（CommandPattern）是一种行为设计模式，它将一个请求封装为一个对象，从而允许使用不同的请求、队列或者日志来参数化对象，并支持可撤销的操作。命令模式的核心思想是将命令的发起者和执行者解耦，从而使得命令的发起者不必关心命令是如何被执行的。命令模式的关键组成部分：命令（Command）：定义命令的接口，声明执行方法。具体命令（ConcreteCommand）：
coffee_baby·2025-01-18 20:24

数电票介绍及如何由数电票生成OFD文件

本人用c#、c++、typescript分别开发了数电票生成系统，可以生成ofd、pdf、图格式的数电票。采用微服务部署，方便调用！本文主要介绍一下数电票概念及生成过程。
源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-18 20:50

Python电子书教程汇总

bathome.net/thread-15554-1-1.html[转载教程]Python电子书教程汇总（2012-02-16更新）简明Python教程(AByteofPython)_1.20_中文版pdfhttp
iteye_3941·2025-01-18 20:14

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

MyBatis 注解使用指南

什么是MyBatis注解？MyBatis是一个老牌而强大的ORM框架，通过配置文件或注解来实现数据库操作。在注解模式中，你可以不用写XML配置文件，而是通过在代码中直接使用Java注解来实现。这种方式更简洁，会让你的项目代码极大约简化，同时保持构件的结构化。MyBatis注解的优势优化代码结构：较乎使用XML配置，注解使用更简洁。所有于SQL直接直观地位于接口中，汇总于一个场景中。清除多余配置文件
小小小妮子~·2025-01-18 19:08

实战设计模式之命令模式

概述命令模式是一种行为设计模式，用于将请求封装成对象，从而使我们可以用不同的请求对客户进行参数化。简单来说，命令模式就是把一个请求转换为一个包含所有关于这个请求信息的对象。这样，就可以像传递其他对象一样传递这个请求，并且可以在适当的时间和地点执行它。命令模式主要适用于以下几种应用场景。1、需要支持撤销、重做操作的应用程序，比如：文本编辑器、绘图程序等。2、操作可以被放入队列中，并按顺序或特定条件执
希望_睿智·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？
半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。
stsdddd·2025-01-18 19:35

无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案

无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案1.快速创建应用你可以通过3种方式在Dify的工作室内创建应用：基于应用模板创建（新手推荐
汀、人工智能·2025-01-18 18:58

1.Spring AI 从入门到实践

SpringBoot&SpringAI快速构建AI应用程序3.ChatClient&ChatModel简化与AI模型的交互4.SpringAIPrompt:与大模型进行有效沟通5.结构化输出大模型响应6.实战
laopeng301·2025-01-18 18:57

【国内直连】国内可用的ChatGPT中文版镜像集合（2025年1月更新）

更新时间：2025年01月18日全方位指南，带您轻松使用ChatGPT中文版，支持GPT-4，无需！
·2025-01-18 18:03

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前，首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法，帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
木觞清·2025-01-18 18:56

NVIDIA Hopper解说

它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展，旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。
白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

【LLM】大语言模型（LLMs）

它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。
林九生·2025-01-18 17:21

【Python】python dataclass使用指南

https://www.cnblogs.com/apocelipes/p/10284346.html定义一个dataclass深入dataclass装饰器数据类的基石——dataclasses.field一些常用函数dataclass继承参考https://docs.python.org/3.7/library/dataclasses.htmlhttps://www.python.org/dev/
菜菜2022·2025-01-18 17:20

全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？

Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。
扫地的小何尚·2025-01-18 17:50

Apache PDFBox添加maven依赖,pdf转成图片

要使用ApachePDFBox将PDF文件转换为图片，并将其添加到Maven项目中，您可以按照以下步骤操作：1.添加Maven依赖在您的pom.xml文件中添加ApachePDFBox的依赖。
iteye_10392·2025-01-18 17:20

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

数据类库 Dataclasses 深入指南

数据类库Dataclasses深入指南dataclassDataclassesforTypeScript&JavaScript项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/da
陆或愉·2025-01-18 17:48

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
XianxinMao·2025-01-18 17:16

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

它们都基于Transformer架构，但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
少林码僧·2025-01-18 16:12

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员，GPT-4不仅在功能上进行了提升，更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。
少林码僧·2025-01-18 16:12

Elasticsearch 实战应用

一、啥是Elasticsearch嘿，小伙伴们，今天给大家唠唠Elasticsearch。简单来说，它就是一个超厉害的搜索引擎，就像我们平时用的百度、谷歌一样，但它是专门给开发者用的，能帮你在海量数据里快速找到想要的东西。二、为啥要用Elasticsearch想象一下，你有个电商网站，商品信息多得跟天上的星星似的。要是没有Elasticsearch，用户想搜个商品，得等半天才能出结果，那多糟心啊。
周盛欢·2025-01-18 16:41

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

[python]通过whl文件安装torchvision和torchaudio及国内whl文件下载地址汇总

以下是一个详细的步骤指南，帮助你通过.whl文件安装这些库。1.安装PyTorch首先，确保你已经安装了PyTorch。
萌萌哒240·2025-01-18 16:40

深入解析 C++ 数据类型：全方位指南】

本章目录:前言1.什么是数据类型？2.C++基本数据类型类型修饰符3.数据类型的大小和范围4.高级数据类型：`typedef`和`enum``typedef`类型别名枚举类型(`enum`)5.类型转换1.静态转换(`static_cast`)2.动态转换(`dynamic_cast`)3.常量转换(`const_cast`)4.重新解释转换(`reinterpret_cast`)6.实用技巧：提
涛ing·2025-01-18 16:37

使用神经网络拟合6项参数

model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数
Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

TiDB

架构原理及安装部署第一天：学习任务【PCTA备考指南1/16】TiDB架构原理及安装部署：https://asktug.com/t/topic/34500第二天：学习任务【PCTA备考指南2/16】TiDB
Drems 凉兮·2025-01-18 15:36

手摸手系列之---camel ftp监听接收解析xml报文并入库生成Java对象实战

前言版本：SpringBoot2.4camel3.5.0最近在做跟一个第三方系统的对接，主要流程就是对方生成XML格式的报文，需要我方将其报文发送到海关申报，然后将申报完的数据再组装成XML报文格式发回到对方的FTP服务器。功能其实挺简单，用Apache的camel-ftp很容易就能实现，下面看看具体如何做吧。一、引入camel依赖：org.apache.camel.springbootcamel
码上艺术家·2025-01-18 15:31

手摸手系列之---camel ftp监听本地报文目录，并在报文生成后上传到远程第三方ftp服务器实战

前言版本：SpringBoot2.4camel3.5.0上篇文章已经说过项目需求和主要流程，现在已经接收解析xml报文并入库生成Java对象。下一步就是处理完生成的数据生成XML报文，再返回给第三方ftp服务器了。下面看看怎么做。1.增加camel配置，本地监听目录和远程第三方ftp服务器URL。#camel配置camel:#camelftp服务路由地址route:id:XMLRouteftp:s
码上艺术家·2025-01-18 15:31

自学记录鸿蒙API 13：PreviewKit从文件预览到应用开发

这个模块可以快速预览多种文件类型，包括文本、图片、视频、音频和PDF等，为文件管理类应用提供了系统级支持。这次学习不仅是技术上的积累，更是个人能力的全面提升。
·2025-01-18 14:58

关于鸿蒙next的页面布局

本文将详细介绍鸿蒙Next页面布局的设计理念、布局方式以及实战应用，帮助开发者更好地理解和运用这一系统。
·2025-01-18 14:28

Windows Server 如何启用 TLS 1.3 ？

本指南提供了在WindowsServer2022中启用TLS1.3的详细演练，确保您的服务器受益于最新的安全技术。
·2025-01-18 14:26

C语言与数据库交互的实用指南

本文将为你提供一份关于C语言与数据库交互的实用指南，帮助你更好地理解如何在C程序中操作数据库。1.数据库基础知识在开始之前，我们需要对数据库有一些基本的了解。
GSAHSHASH·2025-01-18 14:23

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg
Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

Python 爬虫实战案例 - 获取社交平台事件热度并进行影响分析

目录一、引言二、数据爬取三、数据分析四、可视化展示五、总结一、引言在当今信息爆炸的时代，社交平台成为了各类事件发酵和传播的重要场所。了解社交平台上事件的热度以及其潜在影响，对于舆情监测、市场营销、社会趋势分析等领域具有重要意义。本文将通过一个实际案例，展示如何使用Python爬虫技术获取社交平台上特定事件的相关数据，并对其热度和影响进行深入分析。在本篇博客中，我们将学习如何使用Python编写一个
西攻城狮北·2025-01-18 13:49

基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术

首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能，接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色，然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型，
罗伯特之技术屋·2025-01-18 13:17

从小白到高手：人工智能学习中的挑战与突破

人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试，时间浪费大学习进度慢，难以找到合适的方向网上资料过多，选择困难导师催进度，任务压力大不敢多问：与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节，缺乏实战经验专注力不足
博雅智信·2025-01-18 12:44
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