训练及实践第8页

格雷厄姆的价格与价值区分：市场先生的教训

通过数学模型、算法原理和系统设计，本文详细讲解了如何在实际投资中应用格雷厄姆的理论，并提供了实战案例和最佳实践建议。第一部分：引言第1章：引言1.1本书

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-24 15:58

DeepSeek 赋能教育教学：开启智能教育的无限可能

使用时需注意数据质量与隐私保护、结合教师专业判断及持续学习探索功能。DeepSeek为教育教学带来变革，提升效率和质量，推动个性化

AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

Docker Desktop 入门教学

一、快速安装1.系统要求Windows：Windows1064位：专业版、企业版、教育版或2004及更高版本的家庭版。Windows1164位

优人ovo·2025-02-24 14:23

HarmonyOS Next智能安防系统中的人脸活体检测与卡证识别实战

本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、智能安防系统需求与架构规划（一）功能需求细致梳理门禁控制需求在智能安防系统中，门禁控制是一项关键功

·2025-02-24 14:24

HarmonyOS Next模型转换与预处理技术详解

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中的模型转换与预处理技术，基于实际开发实践进行总结。

·2025-02-24 14:24

ChatGPT 中文版：国内直连免费指南（支持 GPT-4、4o、o1、o3 和 DeepSeek R1）【2025年2月更新】

更新时间：2025/02/25在国内能轻松使用ChatGPT中文版，无需，支持GPT-4、4o、o1、o3及中文版功能。

·2025-02-24 14:23

设计心得——解耦的实现技术

本篇则对在实践中常用的解耦技术进行逐一分析说明，以期为开发者能更从理论到实践搭建一个桥梁。至于大家能够如何更好的在自己的项目中进行解耦的实践，就需要不断的进行总结分析，有一个否定之否定的过程。

fpcc·2025-02-24 13:17

Qwen2.5-Coder Technical Report

Qwen2.5-Coder技术报告摘要1引言2模型架构3预训练3.1预训练数据3.1.1数据组成3.1.2数据混合3.2训练策略3.2.1文件级预训练3.2.2仓库级预训练4后训练4.1指令数据的配方4.2

UnknownBody·2025-02-24 13:16

及控件使用

错误：拖Richedit2.0控件到界面，编译提示mfcrichedit2Detectedmemoryleaks!原因：在MFC中添加Richedit2.0控件，可能会导致程序出错或无法运行。这是由于RichEdit没有初始化导致的。解决：在继承自CWinApp的类中的InitInstance()函数中加入：AfxInitRichEdit();AfxInitRichEdit2();使用要编写一个函

小黄人软件·2025-02-24 13:16

什么是Grok-3？技术特点，场景，潜在问题与挑战

Grok-3的技术特点与优势1.超大算力与训练规模算力投入：Grok-3使用了20万块英伟达H100GPU，分两个阶段训练（第一阶段10万GPU训练144天，第二阶段20万GPU训练92天），总计算量是前代

AndrewHZ·2025-02-24 13:46

ChatGLM-6B中英双语对话大模型Windows本地部署实战

公司于2020年底研发GLM预训练架构，2021年训练完成百亿参数模型GLM-10B，利用MoE架构成功训练出收敛的万亿稀疏模型，2

ErbaoLiu·2025-02-24 13:45

法律案例图像检索的前沿探索：基于AI的多模态搜索引擎设计【附保姆级代码】

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。

一键难忘·2025-02-24 13:41

public or static包下的 html 丢了（404）？你快回来！我一人承受不来

没想到吧，我把html还是放到了jar包中～环境：SpringBoot版本2.XJava版本1.8.0及以上问题：publicorstatic包下的html丢了（404）？

barcke·2025-02-24 12:39

python利用imaplib/email实现收取解析邮件内容及保存附件

通过imaplib,email库实现邮件读取参考自：thepythoncode.com–‘HowtoReadEmailsinPython’importimaplibimportemailfromemail.headerimportdecode_headerimportosimportgetpassimportdatetime#保留text中的字母、数字、中文，用于将subject转换成文件夹名de

我是一颗小白菜嘤·2025-02-24 12:38

ChatTTS-ui模型概述、安装及使用方法说明

ChatTTS-ui模型概述、安装及使用方法说明一、ChatTTS-ui模型概述二、ChatTTS-ui的技术优势三、ChatTTS-ui的安装与配置1.安装Python和Git环境2.下载ChatTTS-ui

醉心编码·2025-02-24 12:38

模型算力需求估算

计算模型的算力需求，通常基于模型的参数量（BillionParameters，简称B）和训练/推理的计算任务复杂度，结合硬件计算能力（例如每秒浮点运算次数，FLOPS）来估算。

由数入道·2025-02-24 12:06

利用Python imaplib和email模块读取邮件文本内容及附件内容

python使用imap接收邮件的过程探索https://www.cnblogs.com/yhlx/archive/2013/03/22/2975817.html#!encoding:utf8'''环境：Win1064位Python2.7.5参考：http://www.pythonclub.org/python-network-application/email-formathttp://blog

aobian2884·2025-02-24 12:06

Android应用ViewDragHelper详解及部分源码浅析

@OverridepublicvoidcomputeScroll(){if(mTopViewDragHelper.continueSettling(true)){invalidate();}}publicvoidcloseDrawer(){if(mIsOpen){mTopViewDragHelper.smoothSlideViewTo(mDrawerView,mDrawerView.getLeft

2401_89224638·2025-02-24 12:34

AI驱动的企业绩效管理：目标设定与实时跟踪

文章首先介绍AI及企业绩效管理的基本概念，接着阐述AI驱动的目标设定与实时跟踪框架，并通过实际案例解析其应用效果。最

SuperAGI2025·2025-02-24 12:03

Spring Boot 3 集成 RabbitMQ 实践指南

SpringBoot3集成RabbitMQ实践指南1.RabbitMQ核心原理1.1什么是RabbitMQRabbitMQ是一个开源的消息代理和队列服务器，使用Erlang语言开发，基于AMQP（AdvancedMessageQueuingProtocol

翱翔-蓝天·2025-02-24 12:33

微信小程序 python PHP java nodejs物业管理系统azs8s

文章目录本项目支持的技术栈具体实现截图开发技术介绍可定制亮点创新点->协同过滤算法进度安排及各阶段主要任务技术路线或研究方法可定制亮点创新点->普通算法推荐可定制亮点创新点->最短路线推荐算法可定制亮点创新点

豆包程序员·2025-02-24 12:02

使用exec模式与shell模式，执行ENTRYPOINT和CMD的区别

在Docker容器的世界里，ENTRYPOINT与CMD指令负责启动容器时运行的默认程序及传递给该程序的默认参数。

yyytucj·2025-02-24 11:02

23种设计模式之《外观模式（Facade）》在c#中的应用及理解

程序设计中的主要设计模式通常分为三大类，共23种：1.创建型模式（CreationalPatterns）单例模式（Singleton）：确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。工厂方法模式（FactoryMethod）：定义创建对象的接口，由子类决定实例化哪个类。抽象工厂模式（AbstractFactory）：提供一个创建一系列相关或依赖对象的接口，而无需指定具体类。建造者模式（Builder）

yuanpan·2025-02-24 11:02

如何有效判断与排查Java GC问题

本文将深入探讨GC的基本原理、常见策略及调优方法，帮助你更好地理解GC背后的机制，解决GC相关的性能瓶颈，提升应用的响应速度

张彦峰ZYF·2025-02-24 11:02

使用 Python + Tinify 高效批量压缩图片，优化 Webpack 打包速度！

图片是有损压缩为了图片质量采用Pythontinify库脚本压缩以下是一个基于Python的Tinify（TinyPNG）库的图片压缩脚本，它可以递归压缩指定目录下的所有JPG、PNG和WebP图片，并统计压缩前后的总大小及节省的空间

程序员小续·2025-02-24 11:31

周末总结(2024/02/22)

工作人际关系核心实践：要学会随时回应别人的善意，执行时间控制在5分钟以内坚持每天早会打招呼遇到接不住的话题时拉低自己，抬高别人(无阴阳气息)朋友圈点赞控制在5min以内，职场社交不要放在5min以外职场的人际关系在面对利益冲突是直接质疑

全栈黎明·2025-02-24 11:01

掌握 ElasticSearch 组合查询：Bool Query 详解与实践

掌握ElasticSearch组合查询：BoolQuery详解与实践一、引言(Introduction)二、Bool查询基础2.1什么是Bool查询？

全端工程师·2025-02-24 11:01

轮询算法：原理、实现与应用

通过Java语言的示例代码，我们将深入探讨轮询算法的实现细节，并分析其优缺点及改进方法。最后，本文将总结轮询算法在现代计算机系统中的重要性和未来发展方向。

程序猿小young·2025-02-24 11:00

蓝桥杯训练题(1)

幂ab的末3位数是多少？输入两个正整数a，b。1≤a≤100，1≤b≤10000。输出从高位到低位输出幂的末三位数字，中间无分隔符。若幂本身不足三位，在前面补零。样例输入72011样例输出743答案#includeintmain(){inta,b;intret=1;scanf("%d%d",&a,&b);inti;for(i=0;i

wuhu_king·2025-02-24 11:58

RAG驱动的健康信息检索，三阶段破解健康谣言

驱动的健康信息检索，三阶段破解健康谣言论文大纲1.Why：这个研究要解决什么现实问题2.What：核心发现或论点是什么3.How3.1前人研究的局限性3.2你的创新方法/视角3.3关键数据支持3.4可能的反驳及应对

Debroon·2025-02-24 11:57

企业研发项目及费用管理手册

写在前面：近期对制造业企业在研发项目及费用管理上的梳理，于是有感而发编制了本研发项目及费用管理手册。

Mino1011·2025-02-24 11:56

蓝桥杯真题训练

目录1.2.3.4.5.1..题目描述在电子计算机普及以前，人们经常用一个粗略的方法来验算四则运算是否正确。比如：248*15=3720把乘数和被乘数分别逐位求和，如果是多位数再逐位求和，直到是1位数，得2+4+8=14==>1+4=5;1+5=65*6而结果逐位求和为35*6的结果逐位求和与3符合，说明正确的可能性很大！！（不能排除错误）请你写一个计算机程序，对给定的字符串逐位求和：输入输入为一

怀化第一深情·2025-02-24 11:26

蓝桥杯训练题No.6

#includeusingnamespacestd;signedmain()//正在研究signed{intn;cin>>n;cout.fill('0');//不足位数补0coutusingnamespacestd;typedeflonglongll;lla[100005];llw[105];intmain(){intn;cin>>n;for(lli=0;i>w[i];a[0]=1;memset(

GC_Lion·2025-02-24 11:56

Swift 析构过程

本文将深入探讨Swift中的析构过程，包括其原理、使用场景以及最佳实践。什么是析构过程在Swift中，析构过程指的是在对象生命周期结束时自动释放该对象所占用的内存。

lsx202406·2025-02-24 11:25

蓝桥杯真题训练五一 4/5

1217垒骰子矩阵快速幂op[i]表示的是与i的对面的数。如果有面互斥，就在矩阵中标记为零，否则标记为4，代表顶和底确定的时候可以有四种情况。（矩阵乘法）就是快速幂里面的乘法变成了矩阵乘法。#includeusingnamespacestd;constintmod=1e9+7;typedeflonglongll;constintmaxn=6;lln,m;inta,b;intvis[7][7];in

iuk11·2025-02-24 10:55

推荐使用：AWS CodeDeploy Jenkins 插件，一键部署云上应用

aws-codedeploy-pluginJenkinspluginforAWSCodeDeploy项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-codedeploy-plugin在持续集成和交付（CI/CD）的实践中

邴联微·2025-02-24 10:24

点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航（续）

3.3.1点云配准§3.3.2基于ICP的配准定位算法§3.3.3基于NDT的配准定位算法§3.4基于LM法优化的NDT配准定位算法§3.4.1列文伯格-马夸尔特法原理§3.4.2LM-NDT算法配准原理及流程

格图素书·2025-02-24 10:54

起草行业标准应遵循哪些程序和要求？

3、形成标准征求意见稿：按照标准项目任务书的要求，依据调研和分析结果，编写标准征求意见稿及编制说明，明确标准的范围、技术要求、试验

德为先科技·2025-02-24 10:53

数据标注中的归类与定义，从聚类，相关，关联，回归四个方面分析

在数据标注和AI训练过程中，数据的归类与定义是关键步骤，不同的数据分析方法可以用于不同的场景。

小宝哥Code·2025-02-24 10:23

Linux(32)Rockchip RK3568 Ubuntu22.04上部署 Docker: 详细配置与功能测试

前言在本博客中，实践如何在Rockchip3568设备上通过Ubuntu22.04系统安装和运行Docker。

一歲抬頭·2025-02-24 10:52

C#初级教程（4）——流程控制：从基础到实践

1.为什么需要流程控制有时候，需要根据程序运行时的具体环境，有选择地执行不同代码段；而有时候，则需要反复执行同一段代码。这时候，流程控制中的分支和循环就发挥了关键作用。分支能让代码根据条件判断结果来决定执行路径，循环则负责重复执行特定代码，提高代码的复用性和效率。2.布尔运算符：条件判断的基石在进行条件判断时，布尔运算符是不可或缺的工具。C#提供了丰富的布尔运算符，包括比较运算符（如==、!=、、

软件黑马王子·2025-02-24 10:22

SOC模式控制下的电池充放电研究（Simulink仿真实现）

本文目录如下：目录1概述SOC模式控制下的电池充放电研究一、SOC模式控制的定义及分类二、SOC控制策略的设计方法三、电池性能评估指标四、研究文档撰写规范五、未来研究方向2运行结果3参考文献4Simulink

程序猿鑫·2025-02-24 10:21

冬训周报（四）

一、补题天梯赛训练补题-CSDN博客蓝桥杯训练补题-CSDN博客二、算法本周主要是蓝桥杯的一个训练，这其中对于搜索和二分的算法居多，对于搜索而言，简单的搜索可能还不成问题，但稍微一复杂写起来还是有些吃力的

HL0614SC·2025-02-24 10:49

冬训周报（二）

一、天梯训练赛L2-1插松枝模拟题：有一个推送器和一个盒子，推送器会给出松针片，松针下面的片一定要比上面的大，看能组合成一些什么样的松针感觉没什么特别的地方，模拟就行了，但是赛时写拉了，只拿了19分#includeusingnamespacestd

HL0614SC·2025-02-24 10:49

暑期集训周报（第一周）

第☝️周训练内容个人赛为主，加上题单的练习，主要的算法包括二分，三分，栈，队列，01分数规划等等。

HL0614SC·2025-02-24 10:19

蓝桥杯-算法训练-无聊的逗c++

问题描述逗志芃在干了很多事情后终于闲下来了，然后就陷入了深深的无聊中。不过他想到了一个游戏来使他更无聊。他拿出n个木棍，然后选出其中一些粘成一根长的，然后再选一些粘成另一个长的，他想知道在两根一样长的情况下长度最长是多少。输入格式第一行一个数n，表示n个棍子。第二行n个数，每个数表示一根棍子的长度。输出格式一个数，最大的长度。样例输入41231样例输出3数据规模和约定n<=15解题思路观察这道题，

懵懂1111·2025-02-24 10:48

活动预告｜云原生创新论坛：知乎携手 AutoMQ、OceanBase、快猫星云的实践分享

近年来，云原生技术迅猛发展，成为企业数字化转型的关键动力，云原生不仅极大地提升了系统的灵活性和可扩展性，还为企业带来了前所未有的创新机遇。12月28日知乎携手AutoMQ、OceanBase和快猫星云推出“云原生创新论坛”主题的meetup。本次Meetup邀请AutoMQ内核技术负责人韩旭、知乎在线架构组核心架构平台开发工程师王金龙、OceanBase数据库解决方案架构师张鑫、快猫星云算法研发工

·2025-02-24 10:50

PWA默认启动尺寸

PWA默认启动尺寸标题：优化PWA应用启动尺寸：确保用户体验的最佳实践内容：在现代Web应用开发中，渐进式Web应用（PWA）因其出色的性能和用户体验而备受青睐。

污斑兔·2025-02-24 10:18

五原则四实践，REST API安全性请谨记

云原生和微服务架构等技术的流行让API受到越来越大的重视。那么当应用程序开始上云，各项需求都可以通过云服务满足的情况下，应用程序，尤其基于云端API的应用程序的安全问题该如何解决？表现层状态转移（REST，RepresentationalStateTransfer）这种软件架构风格最早可追溯到计算机科学家RoyFielding于2000年发布的一篇博士论文。在此后多年里，RESTAPI（有时也称为

·2025-02-24 09:18

LLM的MoE架构的“动态路由”为什么能训练出来？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文大型语言模型（MoE）架构中的“动态路由”之所以能够被有效训练，关键在于其设计融合了可微分的路由机制、专家协同优化以及负载均衡约束。

互联网之路.·2025-02-24 09:46

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