计算模型第13页

计算机集成电板 ppt,史上最全，PCB板和集成电路解析（干货分享）

原标题：史上最全，PCB板和集成电路解析(干货分享)目前的电路板，主要由以下组成：线路与图面(Pattern)：线路是做为原件之间导通的工具，在设计上会另外设计大铜面作为接地及电源层。线路与图面是同时做出的。介电层(Dielectric)：用来保持线路及各层之间的绝缘性，俗称为基材。孔(Throughhole/via)：导通孔可使两层次以上的线路彼此导通，较大的导通孔则做为零件插件用，另外有非导通

姚脑师·2025-03-22 17:32

python if用法

与for）1、分支结构分支结构就是根据条件判断的真假去执行不同分支对应的子代码2、为什么需要分支结构人类某些时候需要根据条件来决定做什么事情，比如：如果今天下雨，就带伞所以程序中必须有相应的机制来控制计算

IT技术土狗·2025-03-22 16:00

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

软件工程简答

通用过程模型的定义内容通⽤过程框架定义了5种框架活动——沟通、策划、建模、构建以及部署。⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制

Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

【架构设计】前置知识

通过Go学习并发模型（Gorouti

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

乘法阵列器

不带符号的原码乘法阵列器m位×n位二进制数的计算过程A表示为a_{m-1}a_{m-2}…a_1a_0，B表示为b_{n-1}…b_1b_0每个a_i与b_j相乘得到一个部分积。

2401_83299419·2025-03-22 16:58

Linux骨灰级玩家修炼秘籍！从零基础到精通，收藏这篇就够了！

之前爆肝半年，搞了篇云计算学习路线，新手直接起飞，从小白到大神！第一阶段：新手村新手村里，你得先把Linux这游戏的基本操作摸透。别急，一步一个脚印，咱得有个路线图。

程序员肉肉·2025-03-22 16:27

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载

私人珍藏库·2025-03-22 16:27

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。

AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

Python异步编程：从基础到高级

Python的异步编程模型（基于asyncio）为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务，而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能，还能简化并发代码的复杂性。

CarlowZJ·2025-03-22 15:54

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现

系统架构该服务器采用主-从进程模型（Master-Worker模式）：主进程（Master进程）：负责监听客户端连接请求，并将连接

名誉寒冰·2025-03-22 15:52

Q&A：备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣？

很显然，以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的，能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求，同时也能提供并行计算的能力，提供高效的目标端数据压缩和数据重删

云祺vinchin·2025-03-22 15:22

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。

三花AI·2025-03-22 15:49

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

Vue前端实现多个条件表格搜索

//这里只展示一条数据]搜索栏条件过滤完成搜索computed计算方法监视t

1724580787·2025-03-22 15:49

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码

一、源码注释defprecompute_freqs_cis(dim:int,end:int,theta:float=1000.0):'''预先计算频率和复数的cosine和sine值，用于后续的PositionalEncodingdim

小杜不吃糖·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05

小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

Python文件与格式化：编程世界的“读写之道“（技术深挖版）

一、文件操作：Python的"读写之眼"1.1文件基础哲学在计算机世界中，文件就像一本本等待翻阅的典籍。

被窝妄想家·2025-03-22 14:44

C++从入门到实战（六）类和对象（第二部分）C++成员对象及其实例化，对象大小与this详解

1.2成员函数1.3成员变量、成员函数与局部变量的对比二、类的实例化2.1什么是实例化，实例化的概念2.2类的实例化过程1.类的定义2.实例化对象3.初始化对象4.访问对象的成员函数三、对象大小类对象大小计算示例四

珹洺·2025-03-22 14:13

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

单片机 - RAM 与内存、ROM 与硬盘之间的详细对比总结

1.RAM（内存）定义：RAM是计算机中的主存储器，用于临时存储正在运行的程序和数据。所有正在进行的操作，包括正在运行的程序、操作系统和应用程序数据，都存储在RAM中。

Peter_Deng.·2025-03-22 14:42

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：

百态老人·2025-03-22 14:39

easyswoole学习记录

的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型

司江龙·2025-03-22 14:39

Django系列教程（15）——上传文件

目录Django文件上传需要考虑的重要事项Django文件上传的3种常见方式项目创建与设置创建模型URLConf配置使用一般表单上传文件使用ModelForm上传文件Django文件上传需要考虑的重要事项文件或图片一般通过表单进行

l软件定制开发工作室·2025-03-22 14:05

C 语言 --- 三子棋

三子棋代码全貌与功能介绍游戏效果展示游戏代码详解game.htest.cgame.c总结作者简介：曾与你一样迷茫，现以经验助你入门C语言个人主页：@笑口常开xpr的个人主页系列专栏：C启新程✨代码趣语：编程是告诉另一个人你希望计算机做什么的艺术

笑口常开xpr·2025-03-22 13:04

鸿蒙开发：ArkTs字符串string

字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，在计算机编程和数据处理中广泛使用。字符串可以包含字母、数字、标点符号、空格，甚至可以是空字符串（即不包含任何字符的字符串）。

·2025-03-22 13:14

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

第二阶段：奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。

u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

服务器运维---服务器假死

定时任务时间间隔短，造成服务卡顿，线程池爆满，线程锁无法释放，进而服务崩溃：设定的时间间隔内，程序未执行完成，又开始进行下一轮的程序执行，这样的幂等性执行最终造成线程池爆满，服务崩溃；解决办法：根据业务量计算程序执行一次耗时

johnrui·2025-03-22 13:57

网络安全-黑客攻击

一些监测网络中计算机漏洞的工具，包括嗅探应用软件，能在计算机内部或通过网络来捕捉传输过程中的密码等数据信息。社会工

刘林锋blog·2025-03-22 13:56

汇编 - 基础知识

文章目录前言1.组成2.指令和数据3.存储器读写4.地址总线5.数据总线6.控制总线7.计算机组成7.1存储器芯片8.内存地址空间总结前言汇编语言是直接在硬件之上工作的编程语言,首先了解硬件系统的结构

雨过濯缨·2025-03-22 13:56

高效利用AI处理大型编程任务

一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块（如用户认证、支付接口、数据存储），每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内（如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码

大囚长·2025-03-22 13:55

贪心算法（9）（java）最优除法

你需要找出怎么添加括号，以便计算后的表达式的值为最大值。以字符串格式返回具有最大值的对应表达式。注意:你的表达式不应该包含多余的括号。输入：【1000，100，10，2

奋进的小暄·2025-03-22 12:54

计算机组成与接口16

1.0的表示方法唯一的有补码，移码，ASCII码2.可以多次编程的只读存储器是EPROM,掩膜式ROM3.8259A芯片可设置成脉冲边沿触发方式；全嵌套方式；自动中断结束方式；特殊屏蔽方式4.计算机系统中的总线按层次可以分为板级总线

落——枫·2025-03-22 12:24

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。

大囚长·2025-03-22 12:23

ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）

RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑：通过量化指标（Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort

天瑜创客·2025-03-22 12:23

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化

文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转DataFrame2.批量数据写入优化四深度性能优化策略1.StarRocks服务端优化2.Python客户端优化3.混合计算策略五完整业务场景示例

ToreanonyTang·2025-03-22 12:19

GPU计算的历史与CUDA编程入门

GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。

己见明·2025-03-22 12:49

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

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