训练时间第19页

SpringBoot实战系列之发送短信验证码

一起刷算法与数据结构-树篇1环境搭建大集合环境搭建大集合(持续更新）内容速览:1.短信验证码平台选择考虑点2.短信平台3.实战发送短信验证码1.短信验证码平台选择考虑点各个类型短信价格短信到达率、到达时间短信内容变量灵活

m0_67401660·2025-03-16 21:20

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。

一勺汤·2025-03-16 19:05

关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署

在学校Arc中部署loratraining，一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda（官网上也有教程）：wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8

回天一梦·2025-03-16 19:02

7-3 一元多项式求导分数 20

输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160代码长度限制16KB时间限制400ms内存限制64MB栈

超级翼小子·2025-03-16 19:02

Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？

步数越多，生成的图像质量通常越高，但生成时间也会相应增加。通常使用默认值50步，如果需要更快的结果可以减少步数，而更高质量的图像则可以适当增加步数。guidance_scale：用于调整生成图像对

壁纸样机神器·2025-03-16 19:01

Logback配置内容解读

%d{HH:mm:ss.SSS}%d：表示日期和时间。{HH:mm:ss.SSS}：指定时间格式，表示小时（24小时制）、分钟、秒和毫秒。

十五001·2025-03-16 18:00

linux变量TMOUT

在linux中，TMOUT变量用于设置shell的超时时间。如果用户在指定的时间内没有任何操作，shell会自动注销或终止。

小黑要上天·2025-03-16 18:29

新手村：混淆矩阵

《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

IMWeb提升营Day4 | 训练题19：顺时针打印矩阵

题目描述输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵：12345678910111213141516则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.12345678910111213141516123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343

rical730·2025-03-16 17:19

Java开发第一坑：记一次MySQL ON DUPLICATE KEY UPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程

记一次MySQLONDUPLICATEKEYUPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程一、问题现象：神秘的计数器异常由于学习JAVA开发时间不长，也没有进行系统性学习，由于项目需要就草草的开始了程序开发

猿享天开·2025-03-16 17:48

Keil5调试必杀技：资深工程师不愿透露的7大实战秘籍

spm=1001.2014.3001.5503前言：突破调试效率瓶颈在2024年嵌入式开发者调研报告中，73%的工程师反馈调试时间占项目总工期的40%以上。

vvvae1234·2025-03-16 16:14

es 慢查询引起 cpu报警处理方法

v分析执行时间长的语句2、查看当前热线程GET_nodes/hot_threads3、查看任务详情，id要是父节点。

qq_35640866·2025-03-16 16:13

3月份学习任务、工作计划

日之前收集团日材料3月22日收集五四述职材料3月29日计算解二级学英语：为了六级为了绩点为了大英赛为了雅思接续规划留学计划恶补数学，拉下的慢慢补回来今日学习任务：学习本周的解析几何课程，背六级单词，还有时间可以看看

Kamui_0us·2025-03-16 16:09

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

自动语音识别（ASR）模型全览

以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表，涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案，按技术类型分类整理，并标注适用场景：一、传统混合模型（GMM/HMM、DNN/HMM）GMM/HMM公开时间

u013250861·2025-03-16 15:05

Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍

热点数据计算整体来讲就是基于访问频率，可以是整体的访问次数，可以是一定时间内的频率，可以是部分请求的采样，可以借助成熟工具等，要根据业务需求来定1.基于访问频率原理：通过统计每个键的访问频率（如每秒访问次数

hxj..·2025-03-16 15:35

Flask 学习-95.Flask-SQLAlchemy 查询今天当天的数据

前言查询今天的数据，或者查询某一天的数据SQLDATE()function使我们能够从特定的历史或当前时间戳值访问日期值。

上海-悠悠·2025-03-16 15:05

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

日常坐姿也不容忽视，应提醒老人保持端正，避免长时间低头或歪头，可使用靠垫辅助维持正确姿势。康复训练是护理的关键环节。鼓

全力以赴66·2025-03-16 15:31

Redis的持久化-RDB

1.持久化一提到持久化，我们就会第一时间联想到MySQL的事务，MySQL的事务有4个比较核心的特征：原子性（把多个操作打包成一个整体），一致性（事务执行之前和之后，数据都不能离谱），持久性（事务中做出的修改都会保存在硬盘上

努力学习java的哈吉米大王·2025-03-16 15:31

小程序实现手写签名功能

实现手写签名设置小程序横屏在page.json或对应页面.json文件中设置landscape代表固定横屏"pageOrientation":"landscape"手写签名创建canvas画布设置监听触摸开始移动结束等时间此处为

小星落·2025-03-16 14:29

强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)

这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi

wxchyy·2025-03-16 14:29

“深入浅出”系列之杂谈篇：（3）Qt5和Qt6该学哪个？

建议这个版本的核心原因是之后的qt版本全部没有离线安装包，只有在线安装器，这个在线安装器经常会偷偷改掉你可以安装的qt版本以及该版本内部可安装的模块，比如(做个假设)你今天装了qt6.2.1然后安装时少安了几个模块，过一段时间你突然需要想安装

我真不会起名字啊·2025-03-16 14:25

深度学习处理时间序列（2）

在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。

yyc_audio·2025-03-16 14:25

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

TK矩阵：提高多账号管理效率的利器

每个账号的维护、内容发布、互动和数据分析，都需要耗费大量的时间和精力。TK矩阵是为了应对这些挑战而推出的一款工具，它为需要操作多个TikTok账号的用户提供了一种更高效、更安全的管理方式。基于云技术和

m0_74891046·2025-03-16 13:47

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

本工具通过程序化处理赛跑数据，自动计算各选手成绩及整体统计指标，主要应用于：学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位：时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

OpenCV | 图像读取与显示

对图像进行处理时，常用API如下：API描述cv.imread根据给定的磁盘路径加载对应的图像，默认使用BGR方式加载cv.imshow展示图像cv.imwrite将图像保存到磁盘中cv.waitKey暂停一段时间

ToBeCertain·2025-03-16 12:11

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

三个简单最短路

第i条铁路连接城市Ai和Bi，每当时间为Ki的倍数时会同时、分别从Ai和Bi发出开往对方的列车，列车从出发至到达花费Ti时间。开始时你在城市X，输出你到达城市Y的最早时间。若无法到达，输出-1。

L_M_TY·2025-03-16 12:08

pyhon基于django/flask网上摄影工作室Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。

QQ_511008285·2025-03-16 11:37

智能化开发新时代：DeepSeek加持下的编程革命

从复杂的算法设计到繁琐的调试过程，每一个环节都需要耗费大量的时间和精力。而随着人工智能技术的迅猛发展，一种全新的编程方式正在悄然改变这

MoonbeamOwl67·2025-03-16 11:37

出租车计价器 C51

"#include"temp.h"intmiao=0;intfen=0;uinti=0;inta;ucharluchen=0;//路程ucharyuan=0;//费用uchartime1=0;//路程时间

CHG727·2025-03-16 10:59

久违了，那书本的墨香！--- 闻华为新宇兄加班过劳致死有感

毕业两年了，如果不是试着去回顾，不会感觉时间流淌的这么快！我从来不否认自己怀旧，也时常在闲暇之余莫名地怀念那过去的人、景和事，尤其是那种在书海中浸淫的味道，那些纸面散发出的墨香，常引我心醉而神往！

weixin_30765505·2025-03-16 10:58

基于 svm 的金融咨询情感分析

金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料

ouprince·2025-03-16 10:28

性能2-科学计算中的日志记录：调试、性能与信任

如果能不花费数天时间运行程序就能调试并加速它，那该多好？虽然我不是科学家，而是一名软件工程师，但我曾在科学计算领域工作了一年半。我想提供一个解决这类问题的潜在方案：日志记录，特别是我

李星星BruceL·2025-03-16 10:27

特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面

合理安排工作和休息时间，有助于减轻心理压力，缓解症状。二、运动与锻炼：定期进行身体锻炼有助于维持肌肉和神经系统的健康。选择适合自己的锻炼

poilkjmnbaa·2025-03-16 10:24

垃圾收集算法

可以避免一次性垃圾回收导致的长时间暂停，从而减少对程序性能的影响Java最新垃圾回收算法Java最新垃圾

zhangpeng455547940·2025-03-16 09:53

软件测试之使用Requests库进行接口测试

Requests库使用发送GET请求发送带查询参数的GET请求响应内容格式添加请求头信息发送一个POST请求查看响应内容断言请求超时Cookie与Session模拟登录参考目录前言阅读本文前请注意最后编辑时间

头疼的程序员·2025-03-16 09:22

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

华为OD机试 - 导师请吃火锅 - 贪心策略（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

火锅里会在不同时间下很多菜

哪吒·2025-03-16 09:17

华为OD机试 - 运输时间（Python/JS/C/C++ 2024 C卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述M辆车需要在一条不能超车的单行道到达终点，起点到终点的距离为N。

哪吒·2025-03-16 09:17

带你深入了解防抖Debounce和节流Throttle

一、防抖概念所谓防抖，就是指触发事件后，在n秒内函数只能执行一次，如果在n秒内又触发了事件，则会重新计算函数执行时间。简而言之，防抖确保函数在一段时间内只执行一次，且是在最后一次触发事件后执行。

全马必破三·2025-03-16 08:15

多线程到底重不重要？

基本概念我们先从线程的基本概念开始，给大家复习一下，不知道有多少同学是基础不太好，说什么是线程都不知道的，如果这样的话，花时间去补初级内

Vic2334·2025-03-16 08:13

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

【Linux】日志插件

：日志能够实时记录系统运行过程中的各种事件和状态信息，当系统出现故障或异常时，通过查看日志可以快速察觉到问题的发生，例如，服务器突然崩溃，日志中可能会记录下崩溃前的错误信息、异常堆栈，帮助运维人员第一时间得知系统出现了故障精准定位根源

s_little_monster_·2025-03-16 07:39

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量，确保在

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

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