训练之南第一章第2页

大数据项目之电商数仓（用户行为采集平台）

大数据项目之电商数仓（用户行为采集平台）版本：V5.0第1章数据仓库概念数据仓库（DataWarehouse），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。

qq_42042882·2025-03-25 15:01

苏锡常首台（套）重大装备认定管理办法

苏锡常首台(套)重大装备认定管理办法第一章总则第一条为加快建设自主可控的先进制造业体系，推动制造业高质量发展，鼓励和引导装备企业开展技术创新，积极研制首台(套)重大装备，

项目申报-华夏泰科·2025-03-25 14:53

Linux故障处理之：vnc远程桌面卡死故障处理

文章目录前言一、解决思路二、解决办法1.gnome桌面：2.xfce桌面：3.mate桌面总结前言以前刚接触vnc桌面时，感觉很神奇，因为习惯了ssh黑色页面，让我用图形化界面感觉很新颖。但是，图形话界面没有我想象的那么稳定，时不时会出现各种故障，如：闪屏、任务栏无法使用、界面卡死只有鼠标能动，拖到窗口有锯齿状、其它都正常但是无法输入等等以上问题相信相当一部分人员会选择重启vncserver，但是

北国大人·2025-03-25 14:53

DeepSeek 使用窍门与提示词写法指南

一、通用提示词技巧窍门分类技巧说明示例提示词明确需求用“角色+任务+要求”明确目标作为健身教练，为30岁上班族设计一周减脂计划，需包含饮食和15分钟居家训练结构化提问分步骤、分模块提问第一步：列出Python

V文宝·2025-03-25 13:49

当AI将“思维工业化”，生成式人工智能（GAI）认证引领“人类思考“新航向

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已悄然渗透到我们生活的方方面面，其影响之深、范围之广，前所未有。

技能咖·2025-03-25 13:18

C++继承之protected继承

目录1概述2对象访问作用域3继承3.2protected继承3.2.1例子3.2.2运行结果3.2.3验证派生类中父类public成员变成protected成员1概述通过继承机制，可以利用已有的对象类型来定义新对象类型。所定义的新对象类型不仅仅拥有新定义的成员，而且还同时拥有旧的成员。我们称已存在的用来派生新类的类为基类，又称为父类。由已存在的类派生出的新类称为派生类，又称为子类。。2对象访问

flysnow010·2025-03-25 12:12

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

C++开发面试之——C++11新特性20问

1、C++11有哪些新特性？C++新特性主要包括包含语法改进和标准库扩充两个方面，主要包括以下11点：一、语法的改进统一的初始化方法---------使用初始化列表进行初始化（适用性被增加，现可以用于任何类型对象的初始化）成员变量默认初始化auto关键字用于定义变量，编译器可以自动判断的类型（前提：定义一个变量时对其进行初始化）decltype求表达式的类型智能指针shared_ptr空指针nul

小夕Coding·2025-03-25 12:07

代码随想录训练营 Day59打卡图论part09 Bellman_ford算法

代码随想录训练营Day59打卡图论part09Bellman_ford算法例题：卡码94.城市间货物运输I题目描述某国为促进城市间经济交流，决定对货物运输提供补贴。

那一抹阳光多灿烂·2025-03-25 11:05

vue cli源码学习之cli-service

vuecli源码学习之cli-service目录结构分析cli-service/：根目录，代表项目的主要服务模块，用于提供命令行服务或插件功能。tests/：测试文件夹，通常用于存放自动化测试代码。

那一抹阳光多灿烂·2025-03-25 11:35

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

DesignandImplementationofaMachineLearning-basedStockPredictionandStockRecommendationSystem完整下载链接:基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现文章目录基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现摘要第一章绪论

usp1994·2025-03-25 11:04

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

zgpa_train.csv中存放着训练数据，zgpa_test.csv为测试数据，根据训练数据预测测试数据中未来的开盘价，收盘价，最高价，最低价及成交量。算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。

DHC丶·2025-03-25 11:33

Android15音频进阶之指定音区设备(一百一十二)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课

Android系统攻城狮·2025-03-25 11:01

计算机操作系统（第四版）知识点梳理——第一章

计算机操作系统（汤晓丹）第一章操作系统引论1.1操作系统的目标和作用1.2操作系统的发展过程1.3操作系统的基本特性1.4操作系统的主要功能1.5OS结构设计1.6计算机硬件简介（补充）第一章操作系统引论

Aure.111·2025-03-25 10:00

使用Python调用Jenkinsapi接口之Node管理

节点简介在Jenkins中，节点是指属于Jenkins环境并用于执行构建任务的计算机。节点可以分为两种类型：内置节点和agent节点。内置节点（Built-inNode）内置节点是Jenkins控制器本身的一部分。可以在此节点上运行任务，但由于安全性、性能和可伸缩性问题，通常不建议这样做。为内置节点配置的执行程序数量决定了其运行任务的能力。将executor数量设置为0将禁用内置节点上正在运行的任

demonlg0112·2025-03-25 10:56

KVM虚拟化管理工具之virtsh(三)

一、virsh常用命令介绍1.1domain工作域管理篇虚拟机磁盘及网卡管理相关操作virshattach-disk挂在磁盘（命令行挂载）命令参数说明必须–domain需要操作虚拟工作主机的UID，ID或者主机名是–source磁盘设备源（磁盘的绝对路径）是–target磁盘设备目标磁盘目标分贝是H或V开头的一组又规则的代码，例如HDA,VDA等该类代码需要在整个虚拟机配置文件保持唯一是–targ

demonlg0112·2025-03-25 10:56

Java后端八股文之Redis

文章目录0.Redis是什么？1.Redis基本数据类型1.1String1.2List1.3hash1.3.1扩容与缩容1.3.2渐进式rehash1.4Set1.5Zset2.Redis为什么这么快？3.为什么要使用缓存？4.Redis几种使用场景：5.Redis的Zset底层为什么要使用跳表而不是平衡树、红黑树或者B+树？6.Redis持久化6.1什么是RDB持久化6.1.1RDB创建快照会

圆师傅·2025-03-25 10:55

前端解决跨域问题

‍♀️潜意识起点：个人主页座右铭：得之坦然，失之淡然。擅长领域：前端是的，我需要您的：点赞❤️关注收藏是我持续下去的动力！

潜意识Java·2025-03-25 10:50

23种设计模式之状态模式

目录1.简介2.代码2.1State（定义抽象状态接口）2.2StartState（实现具体状态类）2.3EndState（实现具体状态类）2.4Context（定义上下文类）2.5Test（测试类）2.6运行结果3.使用场景4.优缺点5.总结1.简介状态模式（StatePattern）是一种行为型设计模式，允许对象在其内部状态改变时改变其行为。这种模式通过将对象的状态和行为解耦，使得状态的变化不

岳轩子·2025-03-25 10:20

git撤销merge,彻底学会git revert的用法

博客园首页新随笔联系管理订阅订阅随笔-2文章-36评论-1阅读-61507git撤销merge,彻底学会gitrevert的用法Git之revertrevert可以取消指定的某次提交内容。

android framework·2025-03-25 09:16

大模型推理能力的局限性

这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。

·2025-03-25 08:13

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Lock框架之ReentrantLock

ReentrantLockReentrantLock结构解读实现接口Lock内部基类Sync，内部类FairSync和NonfairSync构造方法基类Sync(同步器)实现的功能方法内部类非公平锁NonfairSync内部类公平锁FairSyncReentrantLock类看名字叫可重入锁，具体的功能实现我们结合代码解读ReentrantLock结构解读实现接口Lock研究一个类要从该类的结构入

骑牛小道士·2025-03-25 07:06

通信之2m测试仪

通常所说的2M测试仪即2M误码仪，是用于2Mb/sN×64Kb/s误码测试、离线测试、FAS、CRC-4、E-BIT等测试的精密仪器。功能特性测试功能丰富：具备离线测试、在线测试以及成帧/非成帧测试等功能，支持2Mb/sN×64Kb/s误码测试、FAS、CRC-4、E-BIT等测试，还能进行单时隙语音监听。告警与指示功能：可插入各种告警信号，如LOS、AIS、LOF、RA等，并通过LED告警和状态

玖Yee·2025-03-25 07:06

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

Iptv机顶盒之epg界面h5开发注意事项

发现机顶盒上内置的浏览器好像都是阉割版的，很多基本的样式或者js写法用不了。以下为注意事项（不足之处还望指点，谢谢）：一般机顶盒内置的浏览器都是ie8一下的版本浏览器的分辨率都是1280*720不允许出现css新特性，单位都是px，最好用绝对定位position,不用考虑电视屏幕尺寸的问题能用的css属性：position、width、height、top、right、bottom、left、fo

莱城意乱·2025-03-25 07:05

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

算法之01背包问题和完全背包问题

旧巷小新·2025-03-25 06:29

UI自动化测试之八大元素定位方法（最新版）

Selenium—UI自动化测试之八大元素定位方法（最新版）前言UI界面本质上就是HTML直接体现,脚本通过HTML标签信息来找到具体的元素。

软测小子·2025-03-25 06:27

Android电量测试之battery-historian V2.0 Windows环境搭建

摘自官网BatteryHistorian是一个这样的的工具：可以在Android5.0Lollipop（API级别21）及更高版本的Android设备上检测与电池相关的信息和事件，而在此期间，该设备没有插上电源。它允许应用程序开发人员在时间轴上可视化系统和应用级别的事件，并使用平移和缩放功能，在设备最后一次完全充电之后，可以轻松地查看各种聚合统计信息，可以选择一个应用程序，检查所选择的应用程序对电

凉凉Lxy·2025-03-25 05:46

Springboot之RequestContextHolder 学习笔记

1.核心作用RequestContextHolder是Spring框架中用于管理当前线程请求上下文的工具类。它的主要功能包括：存储请求上下文：通过ThreadLocal存储与当前线程绑定的RequestAttributes对象（如ServletRequestAttributes）。全局访问点：提供静态方法，允许任意层代码（如Service或DAO层）无需显式传递HttpServletRequest

走向自由·2025-03-25 05:16

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样，SpatialLM模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。SpatialLM是一种3D大语言模型，旨在处理3D点云数据并生成结构化的3D场景

·2025-03-25 04:10

OneFlow深度学习框架介绍

目录第一章：OneFlow深度学习框架引言1.1深度学习框架的重要性1.2OneFlow框架的诞生背景1.3本章内容概要第二章：OneFlow框架基础2.1OneFlow框架的安装与配置2.1.1环境准备

技术探秘者·2025-03-25 04:13

图论--最短路算法

4Bellman-Ford5SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)0图的储存方式边目录(记下来，仅此而已)邻接矩阵(适合稠密图)邻接表(适合稀疏图)链式前向星(万能)：从每一个点把与之相连的边拉成一条链用

Dream_Maker_yangkai·2025-03-25 04:38

图论--最短路问题总结

往期文章：算法-图-dijkstra最短路径-CSDN博客Bellman_ford算法--带负权值的单源最短路问题，边列表存储-CSDN博客bellman_ford之判断负权回路-CSDN博客bellman_ford

微臣愚钝·2025-03-25 04:37

python正则表达式re模块全称_python之re模块（正则表达式）

re模块用于在正则表达式匹配操作。python中为了避免实现输出'\'，'\n'字符的转义问题(如正则表达式使用反斜杠"\"来代表特殊形式或用作转义字符，这里跟Python的语法冲突，因此，Python用"\\\\"表示正则表达式中的"\"，因为正则表达式中如果要匹配"\"，需要用\来转义，变成"\\"，而Python语法中又需要对字符串中每一个\进行转义，所以就变成了"\\\\"。)。为了使正则

月寒亭·2025-03-25 04:07

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

core-v-verif系列之cva6 verilator Model编译

编译命令单个case执行日志Wed,19Mar202511:18:28DEBUGmkdir-p/cva6/verif/sim/out_2025-03-19-5966/directed_testsWed,19Mar202511:18:28DEBUGWed,19Mar202511:18:28INFOCompilingtest:/cva6/verif/tests/riscv-arch-test/risc

CDerL·2025-03-25 03:03

微信小程序之 wx.showToast延时跳转页面实例

需求：wx.showToast显示成功后返回上一级页面微信小程序返回上一级页面，代码如下：wx.navigateBack({delta:1})微信小程序wx.showToast延时跳转页面，代码如下:wx.showToast({title:'成功',icon:'success',duration:2000,//显示透明蒙层，防止触摸穿透mask:true,success:function(){se

gyuei·2025-03-25 03:02

MarsCode AI为什么适合教育场景

，匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习（准确率92%）‌38‌智能题库系统‌集成近千道编程题目，含字节跳动等大厂面试真题‌56通过GAN网络生成新型题目，避免重复训练导致

test猿·2025-03-25 03:32

设计模式之责任链模式：原理、实现与应用

引言责任链模式（ChainofResponsibilityPattern）是一种行为型设计模式，它允许多个对象有机会处理请求，从而避免请求的发送者与接收者之间的耦合。责任链模式通过将多个处理对象连接成一条链，使得请求沿着链传递，直到有对象处理它为止。本文将深入探讨责任链模式的原理、实现方式以及实际应用场景，帮助你更好地理解和使用这一设计模式。1.责任链模式的核心概念1.1什么是责任链模式？责任链模

wenbin_java·2025-03-25 02:28

软件设计师之UML交互图与状态图：软件动态建模的关键工具

软件设计师之UML交互图与状态图：软件动态建模的关键工具大家好！在软件开发的学习和实践中，我发现UML中的交互图和状态图对于理解和设计软件系统的动态行为至关重要。

一杯年华@编程空间·2025-03-25 02:57

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

第一章。python基础语法入门指南

Python的基础语法简洁易懂，适合编程新手入门。以下是关键语法要点总结：---**1.代码结构**-**缩进**：用缩进（4个空格或Tab）表示代码块，代替其他语言的大括号。```pythonifTrue:print("缩进表示代码块")```-**注释**：```python#单行注释"""多行注释（本质是字符串，可赋值给变量）"""```---**2.变量与数据类型**-**变量**：动态类

在街角开家咖啡店·2025-03-25 01:17

（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

用14张思维导图+32个实战项目，拆解出普通人可复制的进阶路径，文末送《大模型学习大礼包》（含2TB预训练数据+行业白皮书）。一、为什么你的大模型学习总是卡壳？

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

Linux文件系统与磁盘管理

第一章：Linux文件系统基础1.1文件系统的定义与重要性文件系统是操作系统用来组织、管理和存储数据的机制。在Linux中，文件系统不仅负责数据的存储，还涉及权限管理、数据完整性

vortex5·2025-03-25 01:16

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

从训练到导出，用户可根据目标平台灵活选择格式，部署到：服务端（TFServing/TensorRT）移动端（TensorFlowLite）浏览器端（TensorFlow.js）多框架跨平台（ONNX）本章我们将覆盖四大部署格式

AI筑梦师·2025-03-25 00:44

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。

·2025-03-25 00:34

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