训练过程计算复杂度第18页

jmeter接口压测

一、接口压力测试过程与步骤接口压力测试的过程与步骤通常包括以下几个阶段：1.确定测试目标和指标在开始接口压力测试之前，首先需要明确测试的目标和指标。

test猿·2025-01-21 06:27

PenSafe（水洞扫描工具）

免责声明本系列工具仅供安全专业人员进行已授权环境使用，此工具所提供的功能只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等（包括但不限于）进行检测或维护参考，未经授权请勿利用工具中的功能对任何计算机系统进行入侵操作

不一样的信息安全·2025-01-21 06:27

React Native

声明式设计：使用声明式的编成方式，使得react逻辑足够简化高效：采用VirtualDom(虚拟dom)，减少与dom间交互的花费灵活：可以与已知库或者框架很好的配合JSX：执行速度快，类型安全、在编译过程中就能发现错误

Sabrina_FN·2025-01-21 06:26

Day_1 数据结构与算法&LeetCode入门及攻略

数据结构与算法学习目的：我们学习算法和数据结构，是为了学会在编程中从时间复杂度、空间复杂度方面考虑解决方案，训练自己的逻辑思维，从而写出高质量的代码，以此提升自己的编程技能，获取更高的工作回报。

Finger-Von-Frings·2025-01-21 06:56

使用 RunnableParallel 并行执行步骤的实践指南

在现代软件开发中，优化计算效率是非常关键的任务。尤其在涉及大规模数据处理或复杂计算时，并行执行成为提高性能的重要手段。

GEAWfaacc·2025-01-21 06:25

2024年Vue面试题汇总

b.编译过程：v-if切换有一个局部编译/卸载的过程，切换过程中合适地销毁和重建内部的事件监听

2401_89210258·2025-01-21 05:55

【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数

PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架，熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作，包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。

T0uken·2025-01-21 05:54

计算机网络一点事（16）

动态分配，提高了利用率频分复用FDM：总频带分为多个子频带，进而为多个子信道节点可同时发送信号，充分利用带宽，但只用于模拟信号波分复用WDM：光的频分复用码分复用CDM：CDMA底层原理允许信号互相干扰叠加过程

一只鱼玉玉·2025-01-21 05:54

Kubernetes架构原则和对象设计（二）

云原生学习路线导航页（持续更新中）kubernetes学习系列快捷链接Kubernetes架构原则和对象设计（一）Kubernetes常见问题解答本文从云计算架构发展入手，详细分析了kubernetes

grahamzhu·2025-01-21 05:53

一种时序数据模式演化的跟踪与查询方法

使数据进行模式变更时不产生信息损失，且支持对数据跨模式版本进行读写操作.结合流行的时序数据库管理系统，调研总结了各类数据库管理系统对模式演化的支持情况，对时序数据及其模式进行了形式化表述，对其模式演化的过程进行了分析

米朵儿技术屋·2025-01-21 05:21

Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等

目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言

小艳加油·2025-01-21 05:20

YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建

开发者可以通过简单的Python代码将机器学习模型封装成交互式应用，无需复杂的设置即可在浏览器中使用自己训练好模型。

挂科边缘·2025-01-21 05:49

C++用随机数填充大量数据的性能测试代码

#include#include#include#include//一个简单的函数，计算数组元素的平方和doublesum_of_squares(conststd::vector&arr){doubletotal

weixin_30777913·2025-01-21 05:18

【线性代数】列主元法求矩阵的逆

列主元方法是一种用于求解矩阵逆的数值方法，特别适用于在计算机上实现。其基本思想是通过高斯消元法将矩阵转换为上三角矩阵，然后通过回代求解矩阵的逆。

BlackPercy·2025-01-21 04:17

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路，通过创新性的结构设计，在维持合理计算复杂度的基础上，巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息，实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。

Limiiiing·2025-01-21 04:46

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务

好评笔记·2025-01-21 04:11

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

该数据集包含两个CSV文件：训练集和测试集。

岑童嵘·2025-01-21 04:11

二分(C++) 数的范围三次方根

重复上述过程，直到找到目标值或查找范围为空。一.数的范围题目给定一

你干码，哎哟·2025-01-21 04:10

LLM - 大模型 ScallingLaws 的 CLM 和 MLM 中不同系数(PLM) 教程(2)

ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中，用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规

ManonLegrand·2025-01-21 04:10

【Python】Tkinter电器销售有限公司销售数据分析（源码）【独一无二】

用户可以通过界面选择月份查看数据详情、生成销量图表并计算月总销量和年总销量。

不争不抢不显不露·2025-01-21 04:38

构建一个查询分析系统

这些过程的目标是将用户输入的查询优化，以实现更为精准的检索结果。本文将通过一个端到端的示例展示如何使用查询分析提升检索结果的相关性。

AWsggdrg·2025-01-21 03:35

R语言的软件工程

R语言的软件工程1.引言随着数据科学的快速发展，R语言作为一种统计计算和图形绘制的编程语言，其在数据分析、可视化以及机器学习等领域的应用日益广泛。

BinaryBardC·2025-01-21 03:35

【YashanDB知识库】如何更改自动统计信息收集任务

在某些场景可能出现收集过程花费时间较长现象，可通过调整收集参数，加快

·2025-01-21 03:35

李开复与零一万物：AI创业的务实之道，以及AI写代码工具的崛起

李开复观点解读：理性决策，而非盲目扩张李开复认为，初创公司“负担不起”超大模型的预训练。这“负担不起”并非仅仅指

·2025-01-21 03:04

Python中的Pipeline快速教学、

Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个有序的工作流程。这不仅使代码更简洁，还能确保在训练和预测时一致的数据处理。

Coding Is Fun·2025-01-21 03:03

Python 操作二进制文件

在计算机中，文件可以分为两种类型：文本文件和二进制文件。文本文件包含人类可读的字符，而二进制文件包含计算机指令或数据，无法直接阅读。常见的二进制文件包括图片、音频、视频、可执行文件等。

昱晏·2025-01-21 03:33

实现一个简单的学生成绩管理系统

示例内容如下：Alice,85Bob,90Charlie,78（2）编写一个程序，读取students.txt文件，计算所有学生的平均成绩，并将结果写入一个新文件average.txt。

巷955·2025-01-21 03:59

kubernetes 集群搭建(二进制方式)

除了使用kubeadm等工具简化集群的创建过程外，直接通过二进制文件安装Kubernetes组件也是一种常见的方法。

難釋懷·2025-01-21 02:50

程序设计思考：归零思想

“归零思想”是一种在程序设计中常用的思考方法，主要指的是通过将某些值或状态归零，来简化问题或解决复杂度。

hookby·2025-01-21 02:17

Docker -- 全都在这里(一篇让你熟知Docker)

1.Docker介绍1.1什么是虚拟化在计算机中，虚拟化（英语：Virtualization）是一种资源管理技术，是将计算机的各种实体资源，如：服务器、网络、内存、存储等等，予以抽象、转换后呈现出来，

erainm·2025-01-21 02:16

STLG_02_32_SQL Server常用函数

SQLServer提供了丰富的内置函数，用于处理数据、执行计算、格式化输出、日期操作等。以下是一些常用的SQLServer函数，按类别进行分类：1.聚合函数这些函数用于对一组值进行计算并返回单个值。

魔都天健·2025-01-21 02:15

在 Windows 下利用 `.pem` 文件配置 VS Code Remote-SSH 连接远程服务器

然而，在Windows系统下，如果使用.pem私钥文件，配置过程中可能会遇到权限或路径相关问题。本文将详细讲解如何在Windows下通过.pem文件配置VSCode连接远程服务器。

微凉的衣柜·2025-01-21 01:41

【计算机视觉】人脸识别

一、简介人脸识别是将图像或者视频帧中的人脸与数据库中的人脸进行对比，判断输入人脸是否与数据库中的某一张人脸匹配，即判断输入人脸是谁或者判断输入人脸是否是数据库中的某个人。人脸识别属于1：N的比对，输入人脸身份是1，数据库人脸身份数量为N，一般应用在办公室门禁，疑犯追踪；人脸验证属于1:1的比对，输入人脸身份为1，数据库中为同一人的数据，在安全领域应用比较多。一个完整的人脸识别流程主要包括人脸检测、

油泼辣子多加·2025-01-21 01:11

NAT静态原理NAT动态原理NAPT原理

100.00129.9999991201361.36私网访问公网的过程:百度192.168.233.10(主机ip)180.

aicc221016·2025-01-21 01:40

大模型介绍

大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP

詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

设计微服务的过程

原文：https://microservices.io/post/architecture/2023/02/09/assemblage-architecture-definition-process.html文章目录OverviewofAssemblageStep1:DiscoveringsystemoperationsStep2:DefiningsubdomainsStep3:Designing

Ethan3014·2025-01-21 01:38

MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构

MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）架构是一种数据库系统的设计模式，它允许数据处理任务在多个计算节点上并行执行。

唯心-fja·2025-01-21 01:08

基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型

然后，通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用，包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后，文章总结了MetNet模型的优势与挑战，并展望了深度学习在气象领域

AI_DL_CODE·2025-01-21 01:07

计算机网络实验三个路由器,计算机网络-实验三-路由器基本配置.doc

计算机网络-实验三-路由器基本配置北京信息科技大学信息管理学院(课程设计)实验报告实验名称静态路由配置实验地点实验时间课程设计目的：(1)掌握路由器在网络中的作用。

kitenancy·2025-01-21 01:37

面试前您该做的事情

在整个应聘过程中，面试无疑是最具有决定性意义的重要环节，关系到您是否能够成功的找到合适的雇主，关系到您以后个人发展的前途等。

测试者家园·2025-01-21 01:05

MPP-大规模并行处理

MassivelyParallelProcessing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算

quanzaiwoxin1·2025-01-21 01:35

CMD批处理命令入门（5）——ping,ipconfig,arp,start,shutdown,taskkill

ipconfig,arp,start,shutdown,taskkill本章主要内容：测试IP连接：`ping`查看IP配置：`ipconfig`解析地址：`arp`开启命令：`start`关闭或重启计算机

跑不了的你·2025-01-21 00:33

omfun官方版网页版下载-omofun官方版2024安卓IOS下载

苹果手机”的说法实际上是一个误解，omofun动漫因为“ROOT”这个术语通常指的是获取Android设备的超级用户权限，omofun漫画而苹果手机（iPhone）使用的是iOS操作系统，获取超级用户权限的过程被称为

omofun5541·2025-01-21 00:31

Python3 环境搭建指南

本指南将详细介绍如何在您的计算机上搭建Python3环境，以便您可以开始编写和运行Python程序。2.系统要求在开始安装Python3之前，请确保您的计算机满足以下最低系统要求：操作系统：Wind

lly202406·2025-01-21 00:01

一文学习python中编码和解码

的字符串编解码5.1使用str.encode()编码，str.decode()解码5.2解码的乱码问题5.316进制字符串转为普通字符串6python字符串和unicode类型编码转换什么是编码和解码大家都知道计算机是二进制的世界

科雷learning·2025-01-21 00:30

张丽霞：对地址转换（NAT）的回顾与反思

张丽霞：对地址转换（NAT）的回顾与反思PostedonFebruary24,2009byDuanHaixin作者简介：张立霞，美国UCLA计算机系教授，互联网体系结构委员会（IAB）委员，IETFIRTFRoutingResearch

junecauzhang·2025-01-21 00:00

使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构

-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南，介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构，并对自定义数据集进行训练和推理

子然在打码·2025-01-21 00:00

Linux TCP 之 RTT 采集与 RTO 计算

RTT最初仅用于RTO的计算而不是用于调速，RTO的计算存在两个问题，如果过估，影响效率，如果低估，则会造成无效重传，但这都不是大问题，大问题是TCPACK只提供给你那么多信息，你能如何利用好它。

dog250·2025-01-21 00:58

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型

WeeJot·2025-01-21 00:57

MySQL面试题 2024 金九银十最新 C# 高级资深 DB 八股文

8.说说存储过程的优缺点？9.什么是

云草桑·2025-01-21 00:57

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