级分类-查询- 第5页

网络神器·2025-03-24 13:12

【大模型学习路线】从月薪6K到年薪35W，普通二本生转行大模型的逆袭之路：我的500小时崩溃实录与实战秘籍（附保姆级学习路线）

踩过所有新人会踩的坑，总结出普通人高效突围的4个阶段+7个杀手级项目。

AGI大模型学习·2025-03-24 13:11

【Python系列】高效Parquet数据处理策略：合并与分析实践

Parquet是一个开源的列存储格式，它被设计用于支持复杂的嵌套数据结构，同时提供高效的压缩和编码方案，以优化存储空间和查询性能。

小团团0·2025-03-24 12:41

目前常用的机器视觉工具库总结，选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。

缺点：付费：价格较高，适合企业级用户。开放性较低，定制化能力有限。学习曲线较高，文档复杂。是否付

yuanpan·2025-03-24 12:41

《Java开发者必备：jstat、jmap、jstack实战指南》 ——从零掌握JVM监控三剑客

toc]**摘要****核心工具与场景****关键实践****诊断流程****工具选型决策表****调优原则****未来趋势****第一章：GC基础：垃圾回收机制与监控的关系****1.1内存世界的"垃圾分类

admin_Single·2025-03-24 12:39

【BUAA S4 OS】Lab2 内存管理

文章目录指导书梳理内核程序启动物理内存管理链表宏虚拟内存管理两级页表结构访问内存与TLB重填EntryHi、EntryLo0、EntryLo1TLB相关指令TLB的维护时纪exam前准备提醒参数、宏、函数缩写对照地址相互转换相关从地址中获取信息函数作用

Roisy++·2025-03-24 12:35

Python第六章08：元组操作练习题

元组定义操作练习题"""定义一个元组，内容是：('周杰伦',11,['football','music'])，记录一个学生的信息（姓名、年龄、爱好）请通元组（tuple）的功能，对其进行如下操作：1.查询其年龄所在的下标位置

苹果.Python.八宝粥·2025-03-24 12:02

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

m0_74825656·2025-03-24 11:01

专业课笔记——（第一章：C、C++基础知识）

目录一、数据类型二、不同格式输出的含义三、运算符优先级四、计算机基础知识五、零碎基础知识点一、数据类型1、C语言中的最简单的数据类型：整数类型、字符类型、浮点类型（C语言没有逻辑型(bool)它是C++

大小胖虎·2025-03-24 11:59

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

MySQL 中，分库分表机制和分表分库策略

通过将数据分散到多个数据库或表中，可以提高系统的并发处理能力、降低单点故障风险，并提升查询性能。一、分库分表的作用提升性能：分散数据存储和查询压力，避免单库单表的性能瓶颈。

小赖同学啊·2025-03-24 11:55

Java设计模式之解释器模式

场景1.需要解释特定领域的语言：如数学公式、正则表达式、SQL查询等。2.语法相对简单且稳定：若语法频繁变化或过于复杂，建议使用解析器生成工具（如ANTLR）。3.需要灵活扩展语法

飞翔中文网·2025-03-24 11:24

Java 24 正式发布：AI 开发与后量子安全引领企业级编程革命

新版本聚焦AI开发支持、后量子安全加密、性能优化和开发效率提升，提供20余项新特性及数千项改进，为企业级应用开发注入全新动力。

程序猿小白菜·2025-03-24 10:17

数据库设计20条军规：血泪教训换来的实战指南

先看业务场景：日均10万订单的电商系统，拆分会带来3表关联查询，不拆可能存储冗余。实战解法：高频查询字段适当冗余，低频字段严格范式化。命名规范要强制执行user_order_2023比tbl_us

潘多编程·2025-03-24 08:30

【操作系统】双缓冲机制(含原理、优势、实现方式、应用场景)

双缓冲机制一、双缓冲机制的原理二、双缓冲的典型应用场景三、双缓冲的优势四、双缓冲的实现方式1.硬件级双缓冲2.软件级双缓冲3.性能提升对比五、双缓冲的挑战与解决方案六、总结双缓冲机制是一种通过使用两个缓冲区

司六米希·2025-03-24 08:56

html脚本语言有哪些,常见的脚本语言(有哪些)

言语分类：Shell脚本：此类脚本用于自动化工作操控，即发动和操控体系程序的行为。大多的脚本言语解说器也一起是命令行界面，如Unixshell和MS-DOSCOMMAND.COM。

神神九十九·2025-03-24 07:21

亿级流量架构网关设计思路，常用网关对比，写得太好了。。

什么是网关网关,很多地方将网关比如成门,没什么问题,但是需要区分网关与网桥的区别,网桥工作在数据链路层，在不同或相同类型的LAN之间存储并转发数据帧，必要时进行链路层上的协议转换。可连接两个或多个网络，在其中传送信息包。网关是一个大概念，不具体特指一类产品，只要连接两个不同的网络都可以叫网关,网桥一般只转发信息,而网关可能进行包装。网关通俗理解根据网关的特性,举个例子:假如你要去找集团老板(这儿只

wadfdhsajd·2025-03-24 07:51

如何使用SQL进行多表联合查询(SQLⅰte举例)

使用C++和SQLite进行多表联合查询的示例代码。

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-24 07:19

Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型

1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司，如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息，可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY

mmd0308·2025-03-24 07:49

电力电子仿真：整流器仿真_（14）.电力电子电路设计与仿真实践

1.2电力电子电路的分类电力电子电路根据其功能可以分为以下几类：AC-DC整流器：将交流

kkchenkx·2025-03-24 06:45

神经网络中层与层之间的关联

层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类

iisugar·2025-03-24 06:40

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/

flying_1314·2025-03-24 06:40

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Linux------Redis(软件安装，Linux下和Windows下)，NoSQL（简单了解）

(缓存)+MySql+垂直拆分(读写分离)3.分库分表+水平拆分+MySql集群4.如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1.NOSQL2.特点3.3v+3高3.NoSQL的四大分类

.墨迹.·2025-03-24 05:37

基于跳表实现的轻量级KV存储引擎项目总结

插入数据、删除数据、查询数据、数据展示、数据落盘、文件加载数据，以及数据库大小显示。

码云笔记·2025-03-24 05:04

MongoDB慢日志查询及索引创建

以下分享介绍下MongoDB慢日志查询及索引创建相关的一些笔记。一，准备1.使用db.currentOp()实时监控db.currentOp()可以查看当前正在执行的操作，适合捕捉瞬时的高CPU操作。

laolitou_1024·2025-03-24 05:33

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

Python 爬虫实战：舞台剧与演出信息获取

通过爬虫技术，我们可以自动化地获取这些演出信息，方便用户查询和分析。二、技术选型在

西攻城狮北·2025-03-24 05:00

微服务即时通信系统---（五）框架学习

库安装总体打包安装总体卸载总体升级头文件包含和编译时指明库ODB常见操作介绍类型映射ODB编程类与接口介绍mysql连接池对象类mysql客户端操作句柄类mysql事务操作类针对可能为空的字段封装的类似于智能指针的类型针对查询结果所封装的容器类和条件类

YangZ123123·2025-03-24 05:58

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

阿里云在使用 Docker 过程中踩过的坑

我打开一看，果然，阿里云发布了飞天敏捷版，开始支持企业级的Docker容器。

weixin_34293059·2025-03-24 04:55

STM32:关于NVIC的工作与优先级分组方式

它是ARMCortex-M系列处理器内核的一个重要组成部分，主要用于管理中断请求，协调中断的优先级，以及控制中断的嵌套执行，使得处理器能够高效、有序地响应和处理多个中断源。

sewinger·2025-03-24 04:23

win32汇编环境,网络编程入门之九

;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。

一品人家·2025-03-24 04:22

探索Google AI聊天模型的集成和使用

它们不仅可以通过GoogleAI服务访问，还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中，我们将重点

qahaj·2025-03-24 03:45

Java高频面试之集合-02

Java提供了丰富的队列实现，涵盖线程安全、阻塞、优先级等特性。一、队列的核心接口与操作Java队列的顶层接口是java.util.Queue

牛马baby·2025-03-24 03:12

雷军从 6 楼扔涂有防弹涂层西瓜，西瓜完好无损，这种防弹涂层是什么材质？用在车上效果怎么样？

雷军展示的“防弹涂层”是一种基于第四代高分子材料聚脲（Polyurea）的升级技术，其核心特性是通过纳米级交联结构形成弹性防护层，兼具柔韧性与刚性，能够有效吸收冲击能量并抵御尖锐物体的穿刺。

日记成书·2025-03-24 02:39

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一

eahba·2025-03-24 01:54

如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端

核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener

FFF-X·2025-03-24 01:52

JS基础-事件模型(事件&事件流&自定义事件&事件冒泡/代理)

文章目录一、事件与事件流二、事件模型1.DOM0级模型2.IE事件模型3.DOM2级模型4.DOM3级事件处理方式三、事件对象四、事件绑定与解除1.事件绑定1.1对象.on事件名字=事件处理函数1.2.

LYFlied·2025-03-24 00:49

通过浏览器扩展获取本机 MAC 地址

尽管Electron/CEF等混合应用框架可通过系统级API轻松实现，但纯浏览器环境下的硬件信息获取则不那么容易。因为现代浏览器基于沙箱机制和隐私保护策略，严格禁止网页直接访问底层硬件资源。

云水木石·2025-03-24 00:48

spark explain如何使用

在Spark中，explain是分析SQL或DataFrame执行计划的核心工具，通过不同模式可展示查询优化和执行的详细信息，默认情况下，这个语句只提供关于物理计划的信息。

fzip·2025-03-24 00:14

Flink sql-clinet 查询报错

Flinksql-clinet查询报错运行后进行select'helloworld’报以下错误，couldnotexecutesqlstatementjava.net.NoRouteToHostException

lhfmqc·2025-03-23 23:10

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

深入理解指针（1）

一、字符指针指针与数据类型相同，有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址，并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14

Dust-Chasing·2025-03-23 23:38

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

相同点分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）在很多方面具有相似性，它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的：优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来

petrel2015·2025-03-23 23:37

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择

编程星辰海·2025-03-23 22:35

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成

LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。数据结构示例：|组别（自变量）|成绩（因变量）||----------------|-

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

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