训练验证测试

基于FSK调制的多点无线数据传输系统设计（含有源码）

本文详细介绍了系统的设计方案、硬件模块实现、软件设计及调试过程，并展示了系统的测试结果与未来应用前景。关键词：
妄北y·2025-03-20 11:19

Python逆向爬取Tik Tok，MsToken,X-Bogus以及signature

从最初的_signature参数，到增加滑块验证，再到如今的JSVM混淆处理，以及mstoken和x-bougs等参数的引入。
才华是浅浅的耐心·2025-03-20 11:46

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
大富大贵7·2025-03-20 10:10

C语言每日一练——day_9

在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。
Run_Teenage·2025-03-20 10:39

C语言每日一练——day_6

在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。
Run_Teenage·2025-03-20 10:09

C语言每日一练——day_8

在线判题系统（英语：OnlineJudge，缩写OJ）是一种在编程竞赛中用来测试参赛程序的在线系统，也可以用于平时的练习。
Run_Teenage·2025-03-20 10:08

LeetCode98-验证二叉搜索树

98-验证二叉搜索树给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉
学习的学习者·2025-03-20 09:33

基于Puppeteer与Selenium的跨浏览器自动化测试全攻略——从环境搭建到实战优化，万字详解自动化测试落地

自动化测试的价值与工具选型为什么需要自动化测试？
追寻向上·2025-03-20 09:33

基于图像比对的跨平台UI一致性校验工具开发全流程指南——Android/iOS/Web三端自动化测试实战

MaterialDesign与iOS的Cupertino风格）及渲染引擎差异，UI界面易出现以下问题：布局错位：按钮位置偏移、文本换行不一致视觉差异：颜色色差、字体粗细不同交互逻辑冲突：滑动方向、弹窗动画不一致传统人工测试效率低且易遗漏
追寻向上·2025-03-20 09:32

2023年中职网络安全——SQL注入测试（PL）解析

SQL注入测试（PL）任务环境说明：服务器场景：Server2312服务器场景操作系统：未知（关闭链接）已知靶机存在网站系统，使用Nmap工具扫描靶机端口，并将网站服务的端口号作为Flag（形式：Flag
旺仔Sec·2025-03-20 09:32

【初学者】请介绍一下指针分析（Pointer Analysis）？

它是编译器优化、程序验证、漏洞检测和并行化等领域的重要基础。1.指针分析的目标指针分析的主要目标是回答以下问题：指针变量可能指向哪些内存位置或对象？两个指针是否可能指向同一个内存位置（别名分析）？
lisw05·2025-03-20 09:00

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。
背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

UI自动化测试与性能测试

在HarmonyOSNEXT应用的开发过程中，除了单元测试和集成测试外，UI自动化测试和性能测试也是不可或缺的环节。
scratchpads·2025-03-20 08:22

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。
硬水果糖·2025-03-20 08:21

纯血鸿蒙系统 HarmonyOS NEXT自动化测试实践

1、测试框架选择hdc：类似android系统的adb命令，提供设备信息查询，包管理，调试相关的命令@ohos.UiTest：鸿蒙sdk的一部分，类似androidsdk里的uiautomator，基于
夜阑卧听风吹雨，铁马冰河入梦来·2025-03-20 07:18

使用 EchoAPI 实现 API 断言的全面指南

API断言是API测试中的一个关键部分。通过执行API断言，您可以验证API响应数据的准确性，从而增强API的可靠性和稳定性。
Kairo_01·2025-03-20 07:17

神经网络基础之正则化

一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫
硬水果糖·2025-03-20 07:45

pipost 如何提升团队协作效率 [特殊字符]

开发团队中的沟通障碍在许多开发团队中，前端工程师、后端工程师和QA测试人员之间的同步往往会浪费大量时间。不断的会议和对齐会话减慢了整个过程，严重影响了生产力。
Kairo_01·2025-03-20 07:14

TDE透明加密技术：免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储

在数字经济与云计算深度融合的今天，华为云ECS（弹性云服务器）已成为企业数字化转型的核心载体，承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。
安 当 加 密·2025-03-20 07:43

Fastdfs-V5.11使用docker部署集群(X86)

步骤tracker/storage机器的compose内容storage机器的composetracker与storage启动目录层级与配置文件client.confstorage.conf查看集群信息测试测试集群扩容与缩减
礁之·2025-03-20 07:11

uniapp app权限说明弹框2024.5.23更新

测试步骤：任意招聘信息详情页-电话联系，申请电话权限；点击置顶推广-保存二维码到相册，申请存储权限；点击发布-任意服务-上传图片-拍摄/从相册选择，申请相机、存储权限；修改建议：APP在调用终端权限时，
风中凌乱的L·2025-03-20 07:38

五、AIGC大模型_08Agent基础知识

特点：稳定性强：如数学定理、物理公式等，这些知识经过长期验证，具有高度的确定性和普适性基础性强：往往是学习和研究其他知识的基础，例如教科书中的基础知识更
学不会lostfound·2025-03-20 06:33

谈高考真题的使用（数学）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中，大家常说“以本为本，以纲为纲，高考真题当主粮”，就是以教材内容为根本，以“考试大纲”为准绳，以高考真题的训练为主线；抓住了本，把握了纲
weixin_34116110·2025-03-20 06:33

基于STC89C52的温度检测系统(DS18B20)

同时，借助Proteus仿真软件对整个系统进行设计与验证，确保其可行性和稳定性。系统硬件设计STC89C5
@小张要努力·2025-03-20 06:32

利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南

摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。
·2025-03-20 06:41

Pycharm2018 激活

测试条件：WIN10+JetBrainsPyCharm2018.2.2x64使用破解补丁激活方式可以使用很久。
Deng.Pan·2025-03-20 05:30

基于STC89C52的CD4511译码显示数字设计

摘要本文深入探讨基于STC89C52单片机的数字显示系统设计，剖析CD4511译码驱动芯片工作原理，结合Proteus仿真验证功能。
@小张要努力·2025-03-20 05:57

如何验证新产品概念的PMF（产品市场匹配度）

想要验证新产品概念的PMF，需要关注目标用户精准定位、核心价值主张、市场反馈速度、迭代验证机制。其中，核心价值主张尤其关键，因为它决定了用户是否真正愿意为产品埋单。
·2025-03-20 05:39

【免费】中国电子学会2024年03月份青少年软件编程Python等级考试试卷二级真题(含答案)

2024-03Python二级真题分数：100题数：37测试时长：60min一、单选题(共25题，共50分)1.期末考试结束了，全班的语文成绩都储存在列表score中，班主任老师请小明找到全班最高分，小明准备用
Lemon Liu·2025-03-20 04:21

【后端】【django】Django 自带的用户系统与 RBAC 机制

Django自带的用户系统与RBAC机制Django自带的用户系统（django.contrib.auth）提供了身份验证（Authentication）和权限管理（Authorization），能够快速实现用户管理
患得患失949·2025-03-20 04:19

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短
龙胥伯·2025-03-20 04:48

io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException: NOAUTH Authentication required可能不是密码问题

背景我用的版本是：io.lettucelettuce-core6.1.10.RELEASE问题描述本地（windows环境）和测试环境redis连接都没有问题，生产环境报错：io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException
专注_每天进步一点点·2025-03-20 03:46

Docker入门篇-安装Docker CE

不支持或测试存档
极客编程玩家·2025-03-20 03:46

用正则表达式验证用户名和跨域postmessage

正则表达式验证用户名Document跨域postmessage2023www.std.comwindow.addEventListener('message',(event)=>{if(event.origin
无敌暴龙兽z·2025-03-20 03:44

k8s1.3、containerd2.0部署实战

k8s1.3、containerd2.0部署实战参考博客containerd二进制安装与使用测试下载nerdctl-fullk8s安装参考博客containerd二进制安装与使用测试containerd
不明觉厉二十年·2025-03-20 03:12

98-二叉树-验证二叉搜索树

树|深度优先搜索|二叉搜索树|二叉树一、二叉搜索树（BST）的性质首先，了解二叉搜索树（BinarySearchTree,BST）的定义和性质是解决这类问题的基础。BST的定义左子树：节点的左子树只包含小于当前节点的数。右子树：节点的右子树只包含大于当前节点的数。递归性质：左子树和右子树本身也必须是二叉搜索树。简单来说，BST具有以下特点：中序遍历BST可以得到一个递增的有序序列。每个节点的值都大
Hello_Git·2025-03-20 03:40

基于云效Flow落地自动化构建——构建集群

基于云效Flow落地自动化构建，构建集群，云效流水线Flow是持续交付的载体，通过构建自动化、集成自动化、验证自动化、部署自动化，完成从开发到上线过程的持续交付。
云效DevOps平台·2025-03-20 02:31

3.5 Spring Boot邮件服务：从基础发送到模板邮件进阶

从用户注册验证、密码重置，到订单通知、系统告警，再到营销推广等场景，邮件始终扮演着关键角色。
Sendingab·2025-03-20 02:30

go面向对象编程三大特性，封装、继承和多态

可以对数据进行验证，保证安全合理。2.2封装的实现步骤将结构体、字段（属性）的首字母小写（不能导出了，其他
平谷一勺·2025-03-20 01:57

并查集实现算法

输入描述：测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出两个正整数，分别是城镇数目N(#include#include#include#includ
C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-20 01:27

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发
pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。
·2025-03-20 01:36

每日一题——二叉树的直径

二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点，返回该树的直径。
tt555555555555·2025-03-19 23:09

密码安全：如何识别强弱密码，并打造铁壁防线！

**示例代码演示代码解释：测试结果示例：2.**复杂度：是否包含特殊字符？**示例代码演示代码解释：测试结果示例：小结：3.**模式识别：是否包含常见模式？
喵手·2025-03-19 23:09

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。
AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。
AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小
Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

Centos离线安装gcc

2.gcc下载地址3.gcc的安装4.安装结果验证Centos离线安装gcc1.gcc是什么？
为什么要做囚徒·2025-03-19 23:32

Tsfresh + TA-Lib + LightGBM ：A 股市场量化投资策略实战入门

Tsfresh+TA-Lib+LightGBM：A股市场量化投资策略实战入门本项目以A股市场为研究对象，通过量化技术对市场数据进行分析，构建量化投资策略，并利用历史数据回测验证策略的有效性。
船长@Quant·2025-03-19 22:00

Docker打包深度学习项目

NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考
FLY_LTL·2025-03-19 22:30
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