解惑》

《学记师说劝学解》有感

为使者必须道德高尚，才能传道授业解惑，才能以自身力量去影响教化社会人群，共同把人的事情做好。韩愈师说中有“道之所存，师之所存也。”为
右央·2025-07-20 06:28

我已经二婚了，难道还要从一个火坑跳到另一个火坑吗

点击右上角关注我，为你带来情感解惑01从一个火坑跳到另一个火坑说得大概就是二婚，依然不幸福的人。
林姑娘与波斯猫·2025-07-19 13:52

【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？

以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开，从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议，并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。目录什么是机器学习的A/B测试为何要进行A/B测试A/B测试的实施流程示例代码与详细解释优化方向与未来建议结语1.什么是机器学习的A/B测试A/B测试（也常被称作对照试验、SplitTest）最早多用于互联网产品的功能或界面迭代中，指的是将用户或样本随机分为两组
·2025-07-11 23:22

【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定？

在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色，但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题，导致数值不稳定。当网络
云博士的AI课堂·2025-07-11 23:22

一文看尽LLM对齐技术：RLHF、RLAIF、PPO、DPO……

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。《大模型面试宝典》(2024版)正式发布喜欢本文记得收藏、关注、点赞。
Python算法实战·2025-07-09 20:48

c# 直接使用c++ 类库文件

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-07-08 16:11

7月1日19点，ModelWhale 大模型应用平台全新升级！

2025年7月1日19:00，ModelWhale大模型应用平台全新升级，为您答疑解惑！全新升级的ModelWhale大模型应用平台，将知识库升级为RAG知识库、模型库升级为模型re
ModelWhale·2025-07-04 22:58

xe-utils使用总结

toNumber(num)转数值时，测试开发环境正常，正式环境异常对于XEUtils.toNumber("2,234.00")在正式环境出现转换千位分隔符的字符串为2的情况（具体原因不清楚，有能人志士可以答疑解惑以下
WebCsDn_TDCode·2025-06-28 06:48

【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类，你会如何设计数据输入？

以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案：1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务，目标是将文本映射到预定义类别（如正面/负面情感）。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程：原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示：词嵌入表示：
云博士的AI课堂·2025-06-28 03:36

【深度学习解惑】训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸？

训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸？1.引言与背景介绍循环神经网络（RNN）是处理序列数据的核心模型，但在训练过程中面临两大挑战：梯度消失（GradientVanishing）和梯度爆炸（GradientExplosion）。梯度消失导致长距离依赖难以学习（如文本中相距50个词的关联），而梯度爆炸会造成参数剧烈震荡甚至数值溢出（NaN值）。本文系统分析问题根源并提供工程级解决方案。2.原理解释
·2025-06-27 09:34

一个实验室走出15位AI创业者，华人占1/3，集齐大模型机器人搜索，教授骄傲晒战绩

一个实验室走出15位AI创业者，华人占1/3，集齐大模型机器人搜索，教授骄傲晒战绩原创陈骏达智东西2025年03月14日18:08北京导师不仅传道授业解惑，还是创业搭子与投资人。
强化学习曾小健·2025-06-26 17:09

测试工程师实战：用 LangChain+deepseek构建多轮对话测试辅助聊天机器人

随着AIGC技术的飞速发展，越来越多的测试工程师希望借助大模型提升日常测试效率，例如辅助设计用例、答疑解惑、自动化生成测试建议等。
Python测试之道·2025-06-23 00:54

【深度学习解惑】RNN为什么适合处理序列数据？

循环神经网络处理序列数据的优势：架构原理与现代演进摘要——循环神经网络（RNN）通过其固有的时序依赖捕捉能力，从根本上改变了序列建模范式。本文系统剖析RNN处理序列数据的结构优势，对比其与LSTM等现代方案的局限性，并提供PyTorch实现范例，最后探讨稀疏循环与连续时间架构等未来研究方向。1.引言：序列建模的挑战时序数据（时间序列、文本、语音）具有关键的时间依赖性——元素xtx_txt依赖于前序
云博士的AI课堂·2025-06-22 10:57

【Python】程序设计 填空题解答

解惑pythonbytes和bytearray、编码和解码list(map(str,[1,2,3]))的执行结果为：[‘1’,‘2’,‘3’]`;No.773or5返回3；3and5返回5；3or0返回
JustNow_Man·2025-06-18 02:09

微软Copilot两大创新功能详解：SharePoint Agents vs. Copilot Notebooks

很多小伙伴感觉这两个功能有些类似，今天我就来帮大家答疑解惑。✅什么是SharePointAgents？SharePointAgents是微软基于Share
领驭科技·2025-06-15 19:04

【深度学习解惑】结合神经网络结构剪枝或知识蒸馏，能否把 Inception 精剪到 mobile‑friendly 仍保持精度？

Inception系列模型移动端压缩研究报告摘要Inception系列卷积神经网络（如GoogLeNet/Inceptionv1、v3等）通过模型剪枝和知识蒸馏等压缩技术可以显著减小模型规模，使其更适合移动端部署，同时保持较高的推理准确率。研究表明，大型Inception模型经过结构化剪枝可在参数量减少约10倍的情况下仅造成很小的精度下降；例如，Inception-v3模型即使剪除87.5%的权重
云博士的AI课堂·2025-06-11 16:12

【深度学习解惑】NAS（神经架构搜索）是否能自动发现 Inception 类似的多分支结构？已有哪些工作验证？

目录核心命题与验证NAS发现多分支结构的原理关键验证工作与实验代码实现范式挑战与未来方向参考文献1.核心命题与验证核心命题：“NAS能否在不预设先验的情况下，自动发现类似Inception的多尺度并行结构？”验证结论：✅已被多项研究证实：GoogleBrain的PNASNet(2018)首次通过NAS发现密集分支连接结构MIT的FBNetV3(2021)在移动端搜索出类Inception的"多核并
云博士的AI课堂·2025-06-11 16:42

【大模型实践解惑】 如何在 Supervised Fine‑Tuning (SFT) 之后进行 Direct Preference Optimization (DPO) 微调？

关于在SFT之后进行DPO微调的技术解析与应用指南，结合国内外最新研究及实践案例，包含代码实现与未来优化方向：文章目录DPO的核心原理与SFT的局限性1.1SFT的瓶颈与偏好学习的必要性1.2DPO的数学基础与优化目标DPO与SFT的国内外典型应用2.1代码生成优化：北大CodeDPO框架2.2长文本LLM对齐：清华LongReward2.3自动驾驶决策规划：地平线AlphaDriveDPO微调全
云博士的AI课堂·2025-06-08 10:28

【LlamaIndex】基于 Qwen + LlamaIndex 构建多轮记忆式情感对话系统1.0版

初始化模型&Prompt2️⃣构建有记忆的聊天引擎3️⃣加入“初始剧情”，增加沉浸感六、实时对话体验七、后续优化八、完整运行代码九、总结：不仅仅是“女朋友”在大语言模型飞速发展的今天，聊天机器人不仅能答题解惑
一叶千舟·2025-06-03 10:17

【机器学习解惑】多分类问题的性能如何评估？

深入剖析多分类问题的性能评估方法目录多分类评估指标概述核心评估方法详解2.1准确率（Accuracy）2.2混淆矩阵（ConfusionMatrix）2.3精确率（Precision）、召回率（Recall）与F1-Score2.4宏平均（Macro）、微平均（Micro）与加权平均（Weighted）2.5ROC-AUC（多分类扩展）2.6对数损失（LogLoss）2.7Cohen’sKappa
云博士的AI课堂·2025-06-01 22:29

提示(24) probably it‘s an undefined var: [X + 4 - cl] 该如何解决？软件是emu8086

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-05-29 12:10

微信同声传译(语音转文字) Taro +vue3

在使用过程中遇见某些问题，不知道是不是底层问题，希望有大佬能解惑。
з小丸子ε·2025-05-29 04:37

springboot 升级到3.3.2 和 jdk17以后依赖冲突？

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bug菌¹·2025-05-28 23:07

从零开始 Spring Boot 27：IoC

这个问题一直到我翻阅完Spring开发文档CoreTechnologies(spring.io)后才真正得到解惑。
魔芋红茶·2025-05-27 06:54

【华为OD机考真题】- 商人买卖 or 贪心的商人（Java）

订阅福利：一次订阅，可永久免费阅读，提供在线答疑解惑，后续题库更新皆可阅读使用
bug菌¹·2025-05-26 07:42

【深度学习解惑】Xception 把 3×3 可分离卷积分解为 depthwise + pointwise —— 这与 Inception 设计理念有何异同？

摘要（Abstract）深度可分离卷积（depthwise + pointwise）可视为Inception 模块在“塔”（branch）数目趋于无穷时的极限形式；Xception 将全部 3 × 3卷积替换为该操作，并辅以残差连接，从而在参数量≈ 23 M / FLOPs≈ 8.1 G的条件下，于ImageNet‑1k取得79.0 %Top‑1（94.5 %Top‑5）并超越InceptionV
云博士的AI课堂·2025-05-20 08:34

【深度学习解惑】分析 Inception 特有的并行分支对显存占用、GPU 利用率的正负影响？

Inception架构中并行分支对显存与GPU利用率的影响分析——从计算效率到硬件优化的多维度探讨文章目录背景与核心问题Inception模块的并行分支设计显存占用与GPU利用率的关键挑战显存占用的正向与负向影响并行分支的显存需求模型激活值膨胀vs.参数共享优化GPU利用率的权衡分析计算并行化潜力分支间负载不均衡与同步开销实验验证与代码示例PyTorch显存监控与GPU利用率测量简化Incepti
云博士的AI课堂·2025-05-18 23:15

关于maven的依赖下不下来的问题

相信大家对于maven下不下依赖会感到很烦，这里就来给大家进行解惑。
字节源流·2025-05-17 14:21

Kafka 解惑

Kafka是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到Kafka来做消息通信。Producer：生产者，也就是发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其发送到Kafka。Consumer：消费者，也就是接受消息的一方。消费者连接到Kafka上并接收消息，进而进行相应的业务逻辑处理。ConsumerGroup：一个消费者组可以包含一个或多个消费者。使用多分区+多消费者方式可以极大提高数据下游
DuGuYiZhao·2025-05-14 06:11

uniapp安卓开发报错：reportJSException ＞＞＞＞ exception function:createInstanceContext, exception:white screen

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bug菌¹·2025-05-09 04:47

一文细数大模型 RAG 十二大痛点及解决方案

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。总结链接如下：《大模型面试宝典》(2024版)发布！喜欢本文记得收藏、关注、点赞。
大模型与自然语言处理·2025-05-08 22:39

【大模型解惑】大模型如何在 Supervised Fine‑Tuning (SFT) 之后进行 PPO 强化学习微调？

近年来主流的大模型对齐流程已趋于“三段式”：预训练→SFT（监督微调）→RLHF（强化学习阶段，常用PPO）。在SFT拿到一个可用初始策略后，再用PPO让模型最大化奖励（人类偏好或自动指标），既能维持语言流畅度，又能显著提升服从性与安全性([2203.02155]Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback,Secretso
云博士的AI课堂·2025-04-30 08:27

【大模型开发解惑】DeepSeek-R1 强化学习（RL）步骤与方法解析

DeepSeek-R1强化学习（RL）步骤与方法解析目录DeepSeek-R1的RL框架概述1.1核心算法：GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）1.2奖励机制设计RL训练流程详解2.1冷启动监督微调（ColdStartSFT）2.2推理导向的强化学习（Reasoning-OrientedRL）2.3拒绝采样与多领域微调2.4全场景RL对齐用户可操作用例与代码示
云博士的AI课堂·2025-04-30 08:27

光学设计大赛

从基础起步，精细教授像差优化、成像与照明系统搭建、公差分析等关键技能，用真实项目案例深度剖析，全程为你答疑解惑，学习路上不迷茫。更有录播随时回顾，加入终身技术交流群，与同行切磋
光学设计培训·2025-04-28 16:10

ImportError: DLL load failed while importing _iterative: 找不到指定的模块

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bug菌¹·2025-04-26 13:13

Qemu相关，现在我想写一个自定义的I/O接口芯片，想使用qemu进行模拟验证

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-04-25 18:33

微信 AI 客服是什么意思？又如何使用？

微信AI客服的核心功能自动回复：依据预设规则，快速响应客户常见问题，通过与知识库智能匹配，高效答疑解惑。智能引导：借助自然语言处理技术，分析客户提问，引导客户解决问题，并跳转至相关服务页面。
企事多维聚焦·2025-04-21 14:26

解惑：“import javax.servlet.http.；” 无法通过 “import javax.servlet.；” 直接调用的缘由

项目场景：使用JavaServlet技术开发一个Web页面，当用户访问该页面时，能够在浏览器中清晰地看到“helloservlet,你好servlet”的欢迎信息。问题描述在编写JavaServlet代码时，遇到了编译错误。编译器提示找不到HttpServlet、HttpServletRequest和HttpServletResponse类，项目无法正常运行。原因分析：问题出在包导入。仅仅使用了i
2303_79975149·2025-04-19 22:14

spring ai 中常见代码解读 function 链式操作（入门 2）

代码解惑：红色的代码代表什么含义呢?
一刀到底211·2025-04-18 20:50

Serverless 解惑——AWS Lambda 迁移阿里云函数计算指南

概念比较在AWSLambda中，函数是管理AWSLambda的基本资源单位，用户可以在函数级别上授权、配置CloudWatch日志。在阿里云函数计算中，除了有函数外还有服务资源。其中，服务是管理函数计算的基本资源单位，可以在服务级别上授权、配置日志和创建函数等；函数是调度与运行的基本单位，也是一段代码的处理逻辑。在阿里云函数计算中，一个服务下可以创建多个函数，每个函数可以设置不同的内存规格、环境变
云为互联·2025-04-17 08:55

【华为OD机考真题】- 连续子串（Java）

订阅福利：一次订阅，可永久免费阅读，提供在线答疑解惑，后续题库更新皆可阅读使用
bug菌¹·2025-04-17 03:19

【大模型与机器学习解惑】ResNet 的“恒等映射假设”具体指什么？在数学上怎样表述？

ResNet的恒等映射假设（IdentityMappingHypothesis）目录基本概念数学表述关键推论与优化优势扩展分析4.1跳跃连接的设计4.2梯度传播分析4.3与其他结构的对比总结基本概念恒等映射假设认为：通过跳跃连接（Shortcut）直接将输入传递到残差模块的输出端，可使深层网络更易学习恒等变换。这一假设解决了传统深度网络因层数增加导致的梯度消失/爆炸和性能退化问题。数学表述残差模块
云博士的AI课堂·2025-04-16 08:47

如何使用 Java 语言为 Hyperledger Fabric 编写区块链链代码智能合约

本教程将帮助大家解惑。我将分步展示如何使用HyperledgerFabricv0.6来构建、运行和执行使用Java语言编写的智能合约或链代码。
rejames·2025-04-16 01:02

vite和它衍生出来的一些问题

这篇文章只是小白答疑解惑记录，写得有点乱乱的，读者见谅很多资料是自己查找前辈们的资料了解的，侵权的话请联系我删除！
广东鱼老大·2025-04-15 18:43

【深度学习实践与解惑】Basic Block 与 Bottleneck Block 的结构差异与适用深度范围？

深度学习中BasicBlock与BottleneckBlock的结构差异与适用深度范围目录结构差异数学公式对比适用深度范围总结结构差异特征BasicBlockBottleneckBlock卷积层组合两个3×33\times33×3卷积层三个卷积层：1×1→3×3→1×11\times1\rightarrow3\times3\rightarrow1\times11×1→3×3→1×1通道数变化保持或
云博士的AI课堂·2025-04-15 08:13

【大模型面经】智谱大模型算法岗，整体面试体验真棒

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。总结链接如下：《大模型面试宝典》(2025版)正式发布！喜欢本文记得收藏、关注、点赞。
大模型与自然语言处理·2025-04-14 04:36

Flowable流程引擎框架，关于回退流程问题，且如何排查bug并解决bug，远程调试？？

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-04-11 14:22

百度大模型岗面试，还是比较有压力的

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助大家解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。
大模型.·2025-04-09 10:12

zemax光学系统设计

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-04-06 13:21

【大模型与机器学习解惑】什么是概率图模型，为了解决什么问题？

以下内容将围绕“概率图模型(ProbabilisticGraphicalModels,PGM)”展开，从概念与背景、应用场景、典型案例、代码示例、优化建议及未来发展方向等方面进行系统性介绍。目录概念与背景概率图模型为了解决什么问题主要应用场景案例分析与代码示例4.1简单贝叶斯网络示例4.2马尔可夫网络示例优化建议未来发展方向总结1.概念与背景概率图模型(ProbabilisticGraphical
云博士的AI课堂·2025-04-05 13:10
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