训练指南

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的
编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

Docker之安装与配置

Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像
雨五夜·2025-03-23 22:34

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素

代码随想录算法训练营Day10|Leetcode150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、347前K个高频元素一、反转字符串相关题目：Leetcode150文档讲解：Leetcode150视频讲解：
Dominic_Holmes·2025-03-23 22:58

2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划

以下是一个关于网络安全职业规划的详细指南，涵盖了从入门到高级岗位的成长路径、技能要求、资源获取等方面的内容。第一部分：网络安全行业概述1.1网络安全的现状与未来网络安全已经成为全球企业和政府的
教网络安全的毛老师·2025-03-23 21:55

2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划

以下是一个关于网络安全职业规划的详细指南，涵盖了从入门到高级岗位的成长路径、技能要求、资源获取等方面的内容。第一部分：网络安全行业概述1.1网络安全的现状与未来网络安全已经成为全球企业和政府的
教网络安全的毛老师·2025-03-23 21:53

添加 RTT 功能的详细指南

SEGGERRTT（Real-TimeTransfer）是一种高效的实时调试技术，通过J-Link调试器实现主机与目标设备间的双向通信。相比传统调试手段（如串口），RTT无需额外硬件引脚，且传输速度更快，特别适合资源受限的嵌入式场景。本文以NXPKW38芯片为例，详细介绍如何将SEGGERRTT功能集成到SDK工程中，助力开发者快速捕获调试信息。一、准备工作1.安装J-Link软件包确保已安装SE
WPG大大通·2025-03-23 21:51

开发指南108-工作流

相关的概念有工作流、审批流、业务流等等，市面上每个系统都有不同的解释。我们平台对此的定义如下:工作流包含审批流和业务流，是个统称。审批流的特点是同一个审批单的流转，审批节点没有修改功能，只是给出审批意见。如考勤请假流程。业务流是多个功能的流转关系，每个节点都可以完成对应工作，而不是简单的给出审批意见。例如入职流程。注意和此类似的就有个入职审批流程。这两个是不同概念。入职流程例如先人事专员办理登记，
大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

开发指南109-工作流节点功能

平台上工作流由一个个节点编排而来，每个节点对应的功能分成两种:1固定功能固定功能是开发人员开发的，在sys_functions定义的功能，简单说就是菜单上显示的功能。这种功能页面是真实存在系统中的，通过功能权限可以控制。2流程驱动功能流程驱动功能是实施人员配置出的，没有在sys_functions定义，也不出现在菜单上。他只出现在待办列表或我的任务里。这种功能一般是这样生成的：a、实施人员定义一个
大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

鸿蒙5开发：Ark-TS UI 动效设计指南：让你的应用界面 “活” 起来

在鸿蒙5应用开发中，Ark-TSUI不仅能让你快速构建漂亮的界面，还提供了丰富的动效功能，让界面交互更加流畅和有趣。今天咱们聊聊Ark-TSUI的动效设计，看看如何用几行代码实现按钮点击动画、页面过渡效果等，让你的应用“眼前一亮”。一、Ark-TSUI动效的核心玩法：简单又强大Ark-TSUI的动效设计基于Animator类和内置的过渡效果，无需复杂的第三方库，就能实现多种动画效果。比如：按钮点击
·2025-03-23 19:18

通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件

验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.保持隧道稳定四、浏览器验证五、高阶配置建议1.生产环境增强2.SSH安全加固故障排查指南原理解析场景需求在
t.y.Tang·2025-03-23 18:31

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

QGIS结合天地图API实现批量经纬度转地址的完整指南

一、技术背景与工具选择地理编码（Geocoding）是将地址转换为地理坐标的过程，反向地理编码（ReverseGeocoding）则是将经纬度坐标转换为结构化地址。QGIS作为开源GIS平台，通过插件扩展可实现批量地理编码操作。天地图作为我国权威地理信息服务平台，其API提供高精度的地理编码服务。本文将以QGIS3.22+版本为基础，结合天地图Web服务API，实现5000条级数据的批量反向地理编
网优随笔·2025-03-23 17:49

深入理解 <； 和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

️深入理解<和>：HTML实体转义的核心指南️在编程和文档编写中，符号无处不在，但它们也是引发语法错误、安全漏洞和渲染混乱的头号元凶！
小丁学Java·2025-03-23 17:48

从原理到实战的保姆级指南！

从MyISAM到InnoDB：解锁MySQL在线删除字段的终极指南真实案例：一次失败的DDL操作引发的思考场景复现：某业务表invite_codes需要删除invitor字段，执行以下命令时触发报错：ALTERTABLEinvite_codesDROPCOLUMNinvitor
小丁学Java·2025-03-23 17:48

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
kakak_·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。
藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前，需要先掌握一些基础知识，这些知识将为后续的学
大模型入门教程·2025-03-23 17:15

OpenLayers集成天地图服务开发指南

以下是一份面向GIS初学者的OpenLayers开发详细教程，深度解析代码：一、开发环境搭建1.1OpenLayers库引入ol.css：包含地图控件、图层等可视化样式ol.js：OpenLayers核心功能库推荐使用固定版本号（如v7.3.0）确保稳定性1.2地图容器设置.map{//设置地图控件显示尺寸height:95vh;width:95vw;}使用视口单位(vh/vw)实现响应式布局保留
喆星时瑜·2025-03-23 17:45

OCR识别常见开源库

准确识别的前提是找到正确的字体进行训练，字体很重要，要覆盖所有识别的场景。Tess
yxfamyself·2025-03-23 17:44

新手如何使用 Milvus

一文带你入门Milvus：详细指南新手如何使用Milvus：详细指南一、Milvus简介主要特点应用领域二、安装Milvus安装DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装
巴依老爷coder·2025-03-23 16:12

《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲

为什么要学Solidity智能合约？在过去几年，区块链从一种“投机工具”进化为一种全新的技术基础设施。无论是NFT、DeFi、GameFi还是DAO，它们的核心都是——智能合约。✨什么是智能合约？智能合约是运行在区块链上的“自动执行程序”，不用依赖中介或第三方，信任直接写进代码里。而Solidity是智能合约开发的“通用语言”。为什么要做这个专栏？做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol
白马区块Crypto100·2025-03-23 16:40

Windows程式开发设计指南（二十三）领略Internet

23.领略InternetInternet－全世界电脑透过不同协定交换资讯的大型连结体－近几年重新定义了个人计算的几个领域。虽然拨接资讯服务和电子邮件系统在Internet流行开来之前就已经存在，但它们通常局限於文字模式，并且根本没有连结而是各自分隔的。例如，每一种资讯服务都需要拨不同的电话号码，用不同的使用者ID和密码登录。每一种电子邮件系统仅允许在特定系统的缴款使用者之间发送和接收邮件。现在，
干了这一碗BUG·2025-03-23 16:40

MySQL HA的全新篇章：Semisynchronous Replication迁移至InnoDB Cluster的实用指南

1、概述临时接了一个搭建InnoDBCluster的活儿，客户给我说是有数据的，我当时想这不是非常简单吗？干活儿的时候，才发现并没有这么简单，接手的时候发现是SemisynchronousReplication的环境，然后把从库切换成InnoDBCluster的primary。2、环境复现2.1、从库5.140信息采集mysql>showreplicastatus\G***************
库海无涯·2025-03-23 16:09

RK3568平台SDIO接口驱动能力提升指南

使用RK3568主控通过SDIO连接Wi-Fi模块（如RealtekRTL8733BS）时，出现了CMD53读写失败等不稳定现象，我们尝试了通过提高SDIO引脚的驱动能力（DriveStrength）的方法来增强了信号稳定性。本文将从驱动能力配置方法、内核和Bootloader阶段的调整、修改时的注意事项以及推荐参数四个方面，提供相关解说，以供大家参考。1.SDIOIO驱动强度的配置方法设备树配置
思考的下一页·2025-03-23 16:08

安卓 vs iOS 文件系统深度解析：开放自由与封闭安全的终极博弈

本文将通过技术细节对比、真实场景案例、用户操作指南，深度剖析两大系统的核心设计，回答一个关键问题：谁的设计更能平衡自由与安全？
jingling1007·2025-03-23 15:33

ARPG 游戏战斗系统设计详解

本指南将详细解析ARPG战斗系统的核心要素、设计思路与优化方案，适用于Unity、UE4及自研引擎开发。
小宝哥Code·2025-03-23 15:03

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

10分钟读完《每天最重要的2小时》读书

关于本书《每天最重要的2小时》是一本聚焦于时间管理与个人效率提升的实用指南。书中，作者乔西・戴维斯基于神经科学、心理学等多学科研究成果，深入剖析了人们在日
周盛欢·2025-03-23 15:55

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析
fpga和matlab·2025-03-23 15:54

鸿蒙相机开发实战：从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记（API 15）

引言：为什么我要写这份开发指南？作为一名老技术，最近特别喜欢研究鸿蒙相机功能，而且目前已经更新到API15了，那么咱们更要好好研究一下。
·2025-03-23 15:15

Java有哪些编程技巧？

Java编程技巧：提升效率与质量的实用指南在Java编程中，掌握一些高效的编程技巧不仅可以提高开发效率，还能提升代码的可读性、可维护性和性能。以下是一些实用的Java编程技巧，供开发者参考和应用。
·2025-03-23 15:15

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。
芯作者·2025-03-23 14:21

Docker 数据持久化核心：挂载（Mounts）与卷（Volumes）的区别与选择指南

Docker容器默认是无状态的——这意味着容器停止后，其内部生成的数据也会随之消失。为了持久化保存数据或在容器间共享数据，Docker提供了两种主要机制：挂载（Mounts）和卷（Volumes）。理解它们的区别并正确使用，是优化Docker应用架构的重要一步。一、挂载（Mounts）1.什么是挂载？挂载（通常指BindMounts）允许将宿主机上的目录或文件直接映射到容器内部，提供了一种直接访问
z2637305611·2025-03-23 14:21

DeepSeek R1 本地部署指南 (3) - 更换本地部署模型 Windows/macOS 通用

0.准备完成Windows或macOS安装：DeepSeekR1本地部署指南(1)-Windows本地部署-CSDN博客DeepSeekR1本地部署指南(2)-macOS本地部署-CSDN博客以下内容Windows
Eric Woo X·2025-03-23 14:19

关于pytorch3d的安装

1、参考文章1：windows安装PyTorch3D详细指南-哔哩哔哩(bilibili.com)这篇文章巨好2、参考文章2：pytorch3d/INSTALL.mdat
诚威_lol_中大努力中·2025-03-23 13:16

Docker 数据卷与文件挂载

Docker数据卷与文件挂载的区别与管理指南在Docker中，数据卷（Volume）和文件挂载（BindMount）是两种常用的数据持久化方式。
huingymm·2025-03-23 13:45

使用Python连接SqlServer

cursor.description属性close()转化为dataframe进行分析使用的是pymssql库，这个库的详细用法参照博客（博客里也有官方文档，英语好的可以直接看）：pythonpymssql—pymssql模块使用指南
带带琪宝·2025-03-23 12:09

AI大模型训练教程

训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南

一、概述网页自动化在数据抓取、UI测试和业务流程优化中发挥着重要作用。然而，传统工具如Selenium和Puppeteer要求用户具备编程技能，编写复杂的选择器和脚本维护成本高昂。Midscene.js通过自然语言接口革新了这一领域，用户只需描述任务（如“点击登录按钮”或“提取产品价格”），AI即可自动执行，大幅降低技术门槛。Midscene.js由web-infra-dev团队开发，开源于Git
Hello.Reader·2025-03-23 12:34

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

Flowable 6.6.0应用指南 - Flowable UI应用安装

《Flowable流程入门课程》《Flowable流程高级课程》《Flowable从入门到精通》Flowable6.6.0用户指南相关文档下载BPMN用户指南第一部分-中文PDF精编版BPMN用户指南第二部分
月满闲庭·2025-03-23 11:28

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。
odoo中国·2025-03-23 10:26
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