训练过程走过的坑（bushi

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

摘要模拟退火（SA）算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，其核心思想来源于热力学中的退火过程：将材料加热到高温后再缓慢冷却，使其分子结构趋于最低能量状态，从而获得稳定结构。
HR Zhou·2025-03-24 17:17

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。
释迦呼呼·2025-03-24 17:45

基于推理的强化学习智能体设计与开发

1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习（Reasoning-EnhancedRL）定义核心思想：在传统强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础上，引入符号推理、因果推断和知识引导机制，解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题
由数入道·2025-03-24 17:45

【前端构建】使用Docker打包多个前端项目到一个Nginx镜像，并给conf文件动态传递参数

这导致了部署过程变得复杂且繁琐
Zacks_xdc·2025-03-24 17:14

攻克 CREO 到 STL 转换难关：技术挑战剖析

它支持复杂的参数化设计、曲面建模和装配模拟等操作，能满足从概念设计到产品制造全过程的需求。
3D小将·2025-03-24 17:13

代码随想录算法训练营第四十一天 | hot65/100| 33.搜索旋转排序数组、153.寻找旋转排序数组中的最小值、155.最小栈、394.字符串解码

33.搜索旋转排序数组思路是：数组可能有两种情况2345671和6712345将数组一分为二，其中一定有一个是有序的，每次判断前半部分是有序的还是后半部分是有序的，每次只在有序的那部分里找。无序那部分不管（没找到会重新一分为二，继续在有序的一半里找，迟早会找到）注意点：这道题重点是记住边界条件（哪些是小于等于小于大于等于大于）有小于等于/大于等于的情况是因为，如果出现[2,1]中找1的情况，需要有
boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第三十八天 | hot57/100| 114.二叉树展开为链表、437.路径总和III、124.二叉树中的最大路径和、22.括号生成

114.二叉树展开为链表思路是：（1）定义方法，先序遍历保证顺序，把节点按顺序保存（2）再for循环转成链表，一列都是往右排列完整代码：classSolution{  publicvoidflatten(TreeNoderoot){    Listlist=newArrayList();    preorderTraversal(root,list);    intsize=list.size()
boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第十天 | 栈与队列part01| 232.用栈实现队列 、225. 用队列实现栈、 20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

232.用栈实现队列栈与队列的基本知识：Stackstack=newStackq=newLinkedListstack=newStack显然是存储整数类型，如果要存储字符，应该用Dequedeque=newLinkedListstack=newStack<>();还有我写for(inti=0;i
boguboji·2025-03-24 17:12

代码随想录算法训练营第二十三天 | 回溯算法part02| 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

39.组合总和这道题和前面组合问题的区别是，取的元素可以重复，也就是遍历的时候，同一个元素可以一直取。所以for循环里，逐个添加元素，判断和大于目标时break（否则会一直加）还是新建二维数组放结果，一维数组放path。输入参数为放结果数组、path、提供的数组、目标值、目前总和sum、startIndex提前把提供的数组排序，用Arrays.sort()这样sum超过target就break递归
boguboji·2025-03-24 17:41

python ppt转pdf macos_如何在 macOS 上一键批量把 PPT 和 Word 文件转成 PDF

每次只能打开一个文档，选择「另存为」，选「PDF」，点「保存」，关掉，再打开下一个文档，文档数目一多，整个过程就会变得很令人沮丧。最近我研究了一下这个磨人的问题，制作了一个动作可以在不到2秒
weixin_39857792·2025-03-24 17:41

LLM大模型提示工程Prompt Engineering

在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。
Langchain·2025-03-24 16:08

详细说明脚本评估和耗时较长的任务

以下是对这两个概念的详细说明及优化策略：一、脚本评估（ScriptEvaluation）1.定义脚本评估指浏览器解析（Parsing）、编译（Compiling）和执行（Executing）JavaScript代码的全过程
混血哲谈·2025-03-24 16:04

使用HSDB验证Class对象和类的静态对象保存在堆中

验证过程使用到的类public
Yuck1125·2025-03-24 15:32

MyBatis-Plus 的加载及初始化

在SpringBoot启动过程中，MyBatis-Plus的加载和初始化涉及多个阶段的工作。
一个public的class·2025-03-24 15:32

掌握 Postman：高级 GET 请求技术与响应分析

它不仅简化了发送请求和分析响应的过程，还提供了一个有组织的环境来管理多个API版本和团队协作项目。在Postman中发送GET请求第1步：创建一个集合（Collection
·2025-03-24 15:44

DunTrust IP SSL证书——支持多端口验证

市面上99%的证书品牌的IPSSL证书在签发过程中会涉及默认80或者443端口开放问题，但是也有少数服务商也支持其他端口验证。
·2025-03-24 15:10

内网IP地址SSL证书申请指南

然而，对于局域网/内网IP地址而言，申请SSL证书的过程具有一定的特殊性，以下是一份详细的攻略：一、了解局域网/内网IP地址的特殊性唯一性问题：局域网/内网IP地址在内部网络中可能具有唯一性，但在整个互联网中并不唯一
·2025-03-24 15:09

医疗器械企业出海，如何应对序列号跟踪、批次管理难题？

在出海过程中，欧盟、美国等国家均要求企业建立完整的追溯体系，这给国内医疗企业带来了新的挑战。这该如何破局？
·2025-03-24 15:09

AI算力要变天了？一文搞懂ASIC和GPU

从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现，对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU？ASIC：定制化
·2025-03-24 15:08

优选算法训练篇07--力扣LCR179.查找总价格为目标值的两个商品

目录1.题目链接：LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述：3.解法一(暴力解法，会超时)：4.解法二(双指针-对撞指针):1.题目链接：LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述：购物车内的商品价格按照升序记录于数组price。请在购物车中找到两个商品的价格总和刚好是target。若存在多种情况，返回任一结果即可。示例1：输入：price=[3,9,12,15],tar
大胆飞猪·2025-03-24 15:28

算力租赁：人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案

引言：当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年，ChatGPT仅用2个月突破1亿用户，StableDiffusion让普通人秒变艺术家，但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。
·2025-03-24 14:07

Java面试黄金宝典12

整个类加载过程主要包含加载、连接（验证、准备、解析）和初始化三个阶段。原理加载阶段：此阶段会通过类的全限定名来获取定义该类的二进制字节流。获取途径较为多样，既可以从本地文件系统读取，也能从网络下
ylfhpy·2025-03-24 14:57

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

该模型在多项基准测试中表现优异，采用混合训练方法和人类反馈强化学习，模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。
go2coding·2025-03-24 14:55

2.服务器负载均衡

服务健康检查：FW检查服务器状态是否正常的过程，可以增强为用
我是一条胖咸鱼·2025-03-24 14:54

mongodb与爬虫的关系

以下是它们之间关系的具体分析：1.爬虫的数据存储需求爬虫在运行过程中会抓取大量的非结构化或半结构化数据（例如HTML页面、JSON数据、图片链接等）。这些数据通常具
getapi·2025-03-24 14:22

【MongoDB】分片部署和应用实践全过程

基本概念Router(mongos)：数据库集群请求的入口ConfigServers(replicaset)存储数据库的元数据，如路由，分片的配置Share:数据库拆分分片具体操作配置主机名：vi/etc/hosts192.168.0.222m1192.168.0.111m2192.168.0.113m3安装目录为：/opt/mongodb/cluster创建目录和日志目录：mkdir-p/opt
gaoyi1234560·2025-03-24 14:21

vscode python 入门教程(二) vscode使用gti 管理代码

一、GitHub新建一个仓库过程略二、本地git项目初始化gitinitvscode中可以看到文件状态gitstatus使用gitremote命令吧本地git仓库和远程git仓库链接起来gitremoteaddoraigngit
hamish-wu·2025-03-24 14:18

代码随想录算法训练营Day19| LeetCode 77 组合、216 组合总和 III、17 电话号码的字母组合

理论基础回溯的本质是穷举，也就是暴力求解，它是递归的一部分。所有回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构，因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集，集合的大小构成了树的宽度，递归的深度就构成了树的深度（cr.代码随想录）。应用回溯一般被用于以下几种问题（cr.代码随想录）的求解中：组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多
今天也要早睡早起·2025-03-24 13:17

(python)保障信息安全的加密库-cryptography

如SHA-256、SHA-384等）和数字签名算法(如DSA、ECDSA等).目录常见用途密码学函数主要功能优点缺点总结常见用途数据加密使用对称加密算法（如AES）对数据进行加密，确保数据在传输或存储过程中的机密性
Marst·Zhang·2025-03-24 13:45

4G核心网的演变与创新：从传统到虚拟化的跨越

本文将探讨4G核心网的演变过程，重点分析虚拟化技术在其中的作用，并结合我们公司IPLOOK的创新产品和解决方案，展望未来核心网的发展趋势。传统4G核心网：硬件依赖与功能分离在4
爱浦路 IPLOOK·2025-03-24 13:13

在Mac M1/M2芯片上完美安装DeepCTR库：避坑指南与实战验证

但在AppleSilicon架构的Mac设备上，安装过程常因ARM架构适配、依赖库版本冲突等问题受阻。本文通过20+次环境搭建实测，总结出最稳定的安装方案。
ku_code_ku·2025-03-24 11:56

(过程逐步分析)

先给大家分享一个查阅函数的网站：cplusplus.com-TheC++ResourcesNetwork我们通过一道题讲解：实现1-100的猜数字游戏先将代码大框架罗列出来：voidmenu(){printf("**********1.play***********\n");printf("**********0.eixt***********\n");}voidgame(){}voidtest(
祁同伟.·2025-03-24 11:55

前端实现埋点&监控

前端实现埋点&监控实现埋点功能的意义主要体现在以下几个方面：数据采集：埋点是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，它针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
Cipher_Y·2025-03-24 11:55

制定执行标准的意义有哪些？

3、保障产品和服务质量：明确产品或服务应达到的质量水平，有助于在生产和服务过程中进行严格的质量控制，确保向客
德为先科技·2025-03-24 10:51

交换机救命命令手册：华为 & 思科平台最全运维指令速查表

引言：这是一份救命的交换机运维秘籍在交换机配置与故障排查过程中，不论你是初入网络世界的小白，还是年资数年的资深工程师，总会遇到那些“关键时刻靠得住的命令”。
IT程序媛-桃子·2025-03-24 10:19

数据安全新纪元——多方安全计算与MySQL结合的隐私预算管理深度解析

传统的加密技术虽然能在一定程度上保护静态数据，但在动态数据分析过程中却显得力不从心。为了解决这一难题，隐私计算作为一种新兴的技术应运而生，它允许在不解密原始数据的前提下进行有效的计算和分析。
墨夶·2025-03-24 10:48

【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理

搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。
qzw1210·2025-03-24 09:13

UI/UX设计服务行业分析

UX（用户体验）设计则更为宏观，关注用户与产品交互过程中的全部体验，包括使用前、使用中和使用后的感受，目标是优化产品的功能性、可用性、易用性，确保用户在使用产品的过程中有良好的体验。
LPiling·2025-03-24 09:40

密码学，算法在人工智能的实战利用

密码学的主要目标是确保信息在传输过程中不被未授权的第三方读取或篡改，以及确保信息
china—hbaby·2025-03-24 09:09

LLMOps 是什么？

这些操作可以涵盖多个领域，例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中，LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果，确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。
AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

使用vite+react+ts+Ant Design开发后台管理项目（五）

通过详细的步骤和实践指导，文章旨在为开发者揭示如何利用这些技术工具，从项目构思到最终实现的全过程，提供清晰的开发思路和实用的技术应用技巧。项目gitee地址：lbking666
吕彬-前端·2025-03-24 08:00

C#进阶之路：揭秘反序列化漏洞与解决方案

序列化，是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程，比如将对象转换为字节流、JSON字符串或者XML格式。而反序列化则是将这些序列化后的数据重新转换回原始对象的过程。
计算机学长·2025-03-24 08:30

语音识别学习系列（13）：语音识别中的情感识别与表达

人们在交流过程中往往蕴含着丰富的情感信息，语音识别若能对情感进行识别与表达，将会使交互变得更加自然、智能且贴合人性化需求。
DoYangTan·2025-03-24 08:58

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。
羊不白丶·2025-03-24 07:55

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练
@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

该架构将模型拆分为多个“专家”，训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集，提高模型表达能力和效率，降低训练成本。模型优化以提升性能：都通过
alankuo·2025-03-24 06:16

云计算习题

（A）A.文档版本管理B.防火墙策略C.安全漏洞扫描D.多租户安全隔离以下哪一个是项目收尾过程的正确顺序？（C）A.得到正式验收、解散团队、写出经验教训、结束合同B.写出经
「已注销」·2025-03-24 06:43

使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理

Yeager.ai为此提供了一个完整的生态系统，旨在简化AI智能体和工具的创建过程。
qahaj·2025-03-24 06:11

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

使用定时器中断进行延时，取代delay，不影响主流程的运行

由于任务需要，B中会经常delay_ms(500);，那么在delay过程中，整个程序都会在B中等待50
litvm·2025-03-24 05:35
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