训练验证测试第6页

JVM加载

JVM的类加载机制包括了加载、验证、准备、解析和初始化五个阶段。当Java程序运行时，JVM会根据需要，通过类加载器查找并加载类的字节码数据。这些数据可以来源于本地文件系统、网络、jar包等多种途径。

影࿐ེ·2025-01-19 20:56

如何生成IP地址的自签名证书

自签名证书通常用于开发测试环境，而不是生产环境，因为它们不是由受信任的证书颁发机构（CA）签署的。

Ceramist·2025-01-19 20:56

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！

智识小站·2025-01-19 20:23

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型

大模型常客·2025-01-19 19:21

维护软件项目质量的有效策略

在当今快速发展的软件行业中，维护软件项目质量的关键在于有效的质量保证策略、持续的测试和反馈机制、以及团队的协作与沟通。这些因素共同作用，确保软件产品在发布前达到预期的质量标准。

·2025-01-19 19:25

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型

·2025-01-19 19:54

自动化测试工具Ranorex Studio（九十三）-RANOREX的静默安装

RANOREX的静默安装你可以使用标准的MSI命令行参数（参见下面的例子）来定制Ranorex的安装。例如，将RanorexRuntime通过静默安装的方式安装在不同的（虚拟）机器上。l安装包l安装命令行l安装许可证安装包Ranorex使用Microsoft/WindowsInstaller(MSI)来进行安装，因此，相应的标准都能被使用。命令行可以在自解压zip文件(Ranorex.-x.x.x

机器视觉小小测试员·2025-01-19 18:12

iOS开发最佳实践与架构指南

ios-guidelines"是一个全面的指南，详细介绍了包括MVC、MVVM、VIPER在内的架构模式，CocoaPods依赖管理，SwiftLint代码风格检查，AutoLayout和Storyboard工具使用，以及单元测试

csp1223·2025-01-19 18:11

css‘s hover VS mobile

.animation{animation:30smoveinfinitelinear;/*&:hover{animation-play-state:paused;*/}原本写的好好的，测试说：“移动端点击滚动条

溪ｉ·2025-01-19 17:37

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

wpa_cli命令使用记录

wpa_cli命令：命令命令缩写描述statusstat显示当前连接的状态信息ping测试指令，看service端是否

大大菜鸟一枚·2025-01-19 17:32

【深入解析】棋类游戏算法：Minimax, Negamax, 蒙特卡洛树搜索与AlphaZero

深入解析棋类游戏算法：Minimax,Negamax,蒙特卡洛树搜索与AlphaZero在人工智能领域，棋类游戏一直是测试和展示智能算法的经典舞台。

wit_@·2025-01-19 16:54

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。

wit_@·2025-01-19 16:53

足球直播站源码怎么搭建

搭建一个足球直播站涉及到多个步骤，包括获取源码、准备开发环境、部署配置、自定义内容和样式、测试优化以及上线运营。

sanx18·2025-01-19 16:47

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？

小小小小祥·2025-01-19 15:40

Ubuntu20.04上安装Docker的两种方法，含最新国内镜像网址

方法一：通过apt安装sudoaptinstalldocker.io添加-y指令可实现自动化安装安装成功后，使用docker--version命令查看当前安装版本测试是否安装成功sudodockerrunhello-world

·2025-01-19 15:40

HBuilder X真机运行显示:当前自定义基座配置minSdkVersion为21，需Android5.0以上设备运行。

大家好，我是小黄.今天在进行真机测试的试试，HBuilderX突然间报了一个错误：当前自定义基座配置minSdkVersion为21，需Android5.0以上设备运行。

小黄编程快乐屋·2025-01-19 14:35

【学习总结|DAY028】后端Web实战(部门管理)

其开发流程包括需求分析、接口设计、前后端并行开发、测试以及联调等环节。

123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【已解决】ImportError: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-tar安装完成后，使用python测试导入

小小小小祥·2025-01-19 14:30

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

node.js中express-session配置项详解

仅仅sessionID保存到cookie中，session的数据仅仅保存在服务器端警告：默认的服务器端的session存储，MemoryStore不是为了生产环境创建的，大多数情况下会内存泄露，主要用于测试和

巷中人·2025-01-19 13:56

Yii框架中的文件上传与下载

可能需要关闭CSRF验证

ac-er8888·2025-01-19 13:24

pytest学习day01- 用例的前后置

#---------------------pyest用例的前后置---------------------------------------"""测试类的前后置方法方式一：1、用例级别的：setup

自动化测试-自学中·2025-01-19 12:52

如何安装linux版本的node.js

以下是一些常见的安装方法：方法1:使用包管理器Ubuntu/Debian更新包信息：sudoaptupdate安装Node.js和npm：sudoaptinstallnodejsnpm验证安装：node-vnpm-vCentOS

m0_74824755·2025-01-19 12:52

纯Javascript写的连连看小游戏，不使用任何游戏引擎

有时想测试一个小

程序趣谈·2025-01-19 12:21

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最

马拉AI·2025-01-19 12:48

Python测试框架 Pytest —— mock使用（pytest-mock）_python pytest mock数据

2401_84263262·2025-01-19 11:46

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python中pytest-cov使用详解

说明：pytest-cov是一个用于在使用pytest测试框架时提供代码覆盖率报告的插件。它通过集成coverage.py来收集测试覆盖率数据，并生成易于理解的报告。

夏天Aileft·2025-01-19 11:41

Python学习之-Pydantic详解

前言：Pydantic是一个Python库，用于数据解析和验证。它主要基于Python类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

一次捋清uniapp小程序微信快速登陆、获取手机号验证、获取用户信息【前端】

首先要知道，微信登录和获取手机号、获取用户信息是相互独立的过程，接下来分开讲解这三个东西，内容很干，只用文字描述，认真看、跟着做就行，没有花里胡哨uniapp微信登录流程前端使用uni.login方法获取code（用户的登录凭证）发送给后端后端使用这个code请求code2Session这个接口：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/Op

m0_74825074·2025-01-19 10:06

Nacos1.4源码-服务注册

涉及到的核心方法：异步队列+写时复制（copyOnWrite）1.客户端启动流程1.验证服务实例NacosNamingService（核心类）2.用post调用http请求，注册实例(客户端向服务端发起请求

CocoaAndYy·2025-01-19 10:04

【设计模式】依赖注入（Dependency Injection, DI）

依赖注入（DependencyInjection,DI）是一种软件设计模式，用于实现对象之间的松耦合，同时提升代码的可测试性和可维护性。

艾米理·2025-01-19 10:34

使用Selenium进行网页自动化测试

#导入Selenium的webdriverfromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.common.keysimportKeysimporttime#创建WebDriver对象，指定使用Chrome浏览器和浏览器驱动的路径driver=webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedrive

Rverdoser·2025-01-19 09:30

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

一、性能卓越，超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

Zookeeper 配置文件：核心参数优化与实操指南

1.3syncLimit：Leader-Follower同步通信时限1.4dataDir：数据文件目录1.5clientPort：客户端连接端口二、优化操作说明2.1jvm配置2.2log4j配置2.3ACL验证忽略一

磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:13

Zookeeper 数据迁移实战：基础环境搭建与高效迁移方案全览

数据基础环境三、利用快照迁移zookeeper数据1、Node1最新的zk快照文件和日志文件2、将被迁移方node2的zookeeper的集群全部stop3、将源node1集群数据和日志拷贝到指定目录下4、验证优先启动拷贝的数据

磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程，并研究其在量子计算中的应用

目录基于Simulink的EPR对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在

小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

网络安全技术之网络安全

网络安全之物理安全策略物理安全策略的目的是保护计算机系统、网络服务器、打印机等硬件实体和信链路免受自然灾害、人为破坏和搭线攻击；验证用户的身份和使用权限、防用户越权操作；确保计算机系统有一个良好的电磁兼容工作环境

网络安全Ash·2025-01-19 07:05

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

python 3.12.7 降级到 3.10.0

安装完成后，使用以下命令来验证Python版本：/usr/local/bin/

做不做代码搬运工·2025-01-19 07:32

SecureCRT & SecureFX 9.6.1 for macOS, Linux, Windows - 终端仿真和文件传输

作者主页：sysin.orgSecureCRT客户端运行于Windows、Mac和Linux，将坚如磐石的终端仿真与强大的加密、广泛的身份验证选项以及S

·2025-01-19 06:03

Python 潮流周刊#65：CSV 有点糟糕（摘要）

DSV有点不错②用Scrapy和Playwright实现无限滚动页面的抓取③用Python作测试（第9

·2025-01-19 06:31

网络安全面试题及经验分享

Shiro是一个Java安全框架，提供了身份验证、授权、加密和会话管理等功能。其中，Shiro的序列化功能可以将对象序列化为字节流，以便在不同的系统之

网安墨雨·2025-01-19 06:01

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

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