训练之南第一章第7页

【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」（经验贴）

引言最近，我深刻体会到一种焦虑：既有生活的现实压力，也有对人生方向的迷茫与无奈。回顾自身，我发现这并不是物质层面的匮乏或欲望驱动，而是对“我是谁”“我想要什么”“我能做什么”的追问。这种焦虑，常常让我想起人的出生：起初我们依赖父母和环境，被动地活着；成年后，我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念，去实现自我价值。但终有一天，我们会停下来审视自己，看清一些本质问题，并且发觉自己需要对这一生负责：我应

碣石潇湘无限路·2025-03-22 13:59

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

Yolo系列之Yolo的基本理解

YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位

是十一月末·2025-03-22 13:58

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。

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

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

软件测试基础知识必备之浅谈单元测试

什么是单元测试？单元测试是指，对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作，这里的最小可测试单元通常是指函数或者类。单元测试都是以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。单元测试代码里提供函数的使用示例，因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。如何做好单元测试？1）代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言

程序员阿沐·2025-03-22 11:40

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

LInux内核学习 -- perCPU变量

文章目录环境关于perCPU变量perCPU变量：__entry_task环境linux4.19关于perCPU变量percpu变量的介绍，这位老哥做了介绍，包括为什么要有这样的变量以及优势：linux内核之Per-CPU

lagransun·2025-03-22 09:21

Linux内核学习之 -- epoll()一族系统调用分析笔记

lagransun·2025-03-22 09:51

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧，助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么？

几道之旅·2025-03-22 06:51

Matplotlib 柱形图

基本用法安装Matplotlib在开始使用Matplotlib之

lly202406·2025-03-22 05:17

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。

同学小张·2025-03-22 05:43

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode

吕曦耘George·2025-03-22 05:12

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2

人肉推土机·2025-03-22 05:42

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。

s1ckrain·2025-03-22 04:42

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts

Coderabo·2025-03-22 04:41

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

这两天开的是字符串专题，我准备在做题的时候用C++做一遍，再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344反转字符串题目链接：Leetcode344反转字符串这道题很简单，这才是真正的简单题voidreverseString(char*s,intsSize){intleft=0,right=sSize-

Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

Qt窗口控件之消息对话框QMessageBox

消息对话框QMessageBoxQMessageBox是继承于QDialog类，用于表示Qt中的一个消息对话框。消息对话框是应用程序中最常用的界面元素，主要用于为用户提示重要信息，强制用户进行选择操作。1.QMessageBox方法方法说明setWindowTitle(QString)设置消息对话框标题文本。setText(QString)设置消息对话框内容文本。setStandardButton

laimaxgg·2025-03-22 03:53

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（二）基于Tsi721驱动

常用驱动介绍在RapidIO系统中，TSI721是一款常用的RapidIO交换芯片，其驱动程序和相关模块负责管理和优化数据传输，包括DMA（直接内存访问）操作。以下是您提到的各个模块的作用概述：rapidio.ko:这是RapidIO核心模块，为RapidIO子系统提供基础支持。它负责管理RapidIO设备、维护RapidIO网络拓扑结构，以及处理RapidIO协议的底层细节。rio_cm.ko:

niuTaylor·2025-03-22 02:49

使用Aim追踪LangChain执行

此外，Aim还支持并排比较多个执行流程，使之成为调试中的得力助手。Aim是一个完全开源的项目，你可以在GitHub上找到更多关于Aim的信息。在本文中，我们将展示如何启用和配置Aim

bavDHAUO·2025-03-22 02:17

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（一）

活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。LinuxSRIO驱动开发终极指南：从基础到实战一、SRIO协议基础SRI

niuTaylor·2025-03-22 02:46

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

python之连连看游戏

实现一个简单的连连看游戏需要用到pygame库和一些基本的数据结构和算法。导入pygame库在程序开始之前，首先需要导入pygame库。在Python中，可以使用以下代码导入pygame库：importpygame初始化Pygame在导入pygame库之后，需要使用以下代码初始化pygame：pygame.init()设置游戏窗口设置游戏窗口的大小、标题等属性。可以使用以下代码设置游戏窗口大小为6

CrMylive.·2025-03-22 02:44

从零至巅：逆向爬虫之道 0_0

然，虽为小雀，心亦怀鸿鹄之志，欲挥羽向天，如凤凰般，翱翔九天，俯瞰苍茫大地。奈何羽翼未丰，学识浅薄，常感力不从心，困于樊笼，不得展翅高飞。然，吾深知，学如逆水行舟，不进则退。

蓝花楹下·2025-03-22 01:09

Netty源码—3.Reactor线程模型四

大纲5.NioEventLoop的执行总体框架6.Reactor线程执行一次事件轮询7.Reactor线程处理产生IO事件的Channel8.Reactor线程处理任务队列之添加任务9.Reactor线程处理任务队列之执行任务

东阳马生架构·2025-03-22 01:08

Netty源码分析之Reactor线程模型详解

在分析源码之前，我们先分析，哪些地方用到了EventLoop？NioServerSocketChannel的连接监听注册NioSocketChannel的IO事件注册NioServerSocketChannel连接监听在AbstractBootstrap类的initAndRegister()方法中，当NioServerSocketChannel初始化完成后，会调用case标记位置的代码进行注册。f

Java-进阶架构师·2025-03-22 01:36

黄金屋 #2 我应该将产品开源吗？

“开源”（Open-Source），如同“自由软件”（FreeSoftware）一样，凭借其有意为之的模糊赢得了广泛传播。

_tison·2025-03-22 00:30

【AI 天才研究院】从 MoE 架构到 AGI：DeepSeek 将给未来带来哪些影响？

FP8低精度训练：DeepSeek采用了FP8

AI天才研究院·2025-03-21 22:40

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

第一章

一休哥助手·2025-03-21 21:06

Zynq PL端IP核之AXI DMA

1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA，一种是PS中的DMA控制器，通过GP口与PL端连接，另一种是PL中的AXIDMAIP核（软核），通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口，每一个HP接口都包含控制和数据FIFO，这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲，让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访

Mazy.v·2025-03-21 21:05

解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理

·2025-03-21 21:56

域名如何绑定服务

一、理解域名与Java服务之

我真的不想做程序员·2025-03-21 20:54

Android studio之编译提示Could not find :umeng-asms-v1.2.1:.

1、问题Couldnotdeterminethedependenciesoftask':app:compileDebugJavaWithJavac'.>Couldnotresolvealltaskdependenciesforconfiguration':app:debugCompileClasspath'.>Couldnotfind:umeng-asms-v1.2.1:.Requiredby:p

码莎拉蒂 .·2025-03-21 19:48

【＜二＞丹方改良：Spring 时代的 JavaWeb】之 Spring Boot 中的 RESTful API 设计：从上手到骨折

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12907601&sharerefer=PC&sharesource=FoyoDesigner&sharefrom=from_link一、开篇整活儿咱今儿个唠唠Spr

Foyo Designer·2025-03-21 19:16

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

Nerous_·2025-03-21 19:15

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations

是Winky啊·2025-03-21 18:35

【轻松学C：编程小白的大冒险】— 09 运算符与表达式的实际应用

在编程的艺术世界里，代码和灵感需要寻找到最佳的交融点，才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里，我们将共同追寻这种完美结合，为未来的世界留下属于我们的独特印记。

秋知叶i·2025-03-21 17:30

设计模式之工厂模式的优缺点

工厂模式是一种创建对象的设计模式，它将对象的创建和使用分离。以下是工厂模式的优缺点：优点-解耦对象的创建和使用：使得代码的依赖关系更加清晰，使用者不需要了解对象的具体创建过程，只需要关心如何使用对象，降低了代码的耦合度。-提高可维护性和可扩展性：当需要创建新的对象或者修改对象的创建逻辑时，只需要在工厂类中进行修改，而不需要在所有使用该对象的地方进行修改，便于代码的维护和扩展。-便于代码复用：工厂类

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 17:28

决策树算法及其python实例

每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入：训练集D={(21,11),(z2,32),

m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练

LCG元·2025-03-21 17:27

OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中

村北头的码农·2025-03-21 17:26

CCF CSP 历年真题 C语言版满分代码集合 (至2021.9 持续更新中

CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合（全部原创）2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12

JY_0329·2025-03-21 17:55

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染，导致GPU/CPU过载，低端设备卡顿。

微网兔子·2025-03-21 17:24

Mysql-经典实战案例（10）：如何用PT-Archiver完成大表的自动归档

order_info）每月新增500万条记录主库：高频读写，SSD存储（空间告急）历史库：HDD存储，只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库✅每周六23:30执行，不影响业务高峰✅确保数据一致性第一章

从不删库的DBA·2025-03-21 16:51

通俗详解redis底层数据结构哈希表之渐进式rehash

一、为什么要用渐进式rehash？假设你家的旧柜子（哈希表）装满了，需要换个大柜子。如果一次性把所有东西倒腾到新柜子，你可能得停下手头所有事，累得半死（这就是传统rehash的问题：卡顿）。Redis为了不“累死”，选择边搬边用，每次搬一点，这就是“渐进式”。二、具体怎么“搬家”？1️⃣先准备好新柜子（分配空间）•Redis会先申请一个更大的新哈希表（比如旧表两倍大），这时候系统里同时有「旧表」和

八股文领域大手子·2025-03-21 16:19

k8s往secret里导入证书_Kubernetes K8S之存储Secret详解

K8S之存储Secret概述与类型说明，并详解经常使用Secret示例html主机配置规划服务器名称(hostname)系统版本配置内网IP外网IP(模拟)k8s-masterCentOS7.72C/4G

weixin_39604598·2025-03-21 15:14

记20个忘10个之七：身体结构

记20个忘10个之七：身体结构附送几个单词：beautyn.美女lookern.靓女girln.女孩lassn.少女，年轻女子lassien.少女，小姑娘maidenn.少女，未婚女子maidn.女仆ladyn

nshkfhwr·2025-03-21 15:40

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