训练50天第5页

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吃货喵·2025-03-22 19:23

广州各大IT公司情况调查总结

室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试，面试难度比较高，注重技术深度，要有一技之长华为广州市黄埔区黄埔东路与红荔西路交叉路口往南约80米需要机试，三道算法题，400分，150

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

《破局项目延期魔咒：构建全周期风险防控体系》

在数字化转型加速的今天，某权威机构调研数据显示：72%的IT项目存在延期交付问题，其中38%的项目实际周期超出计划50%以上。项目延期不仅造成资源浪费，更可能引发客户信任危机。

玩转数据库管理工具FOR DBLENS·2025-03-22 19:50

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:15

在Ubuntu20.04上交叉编译能在Windows上运行的Qt5应用

参考链接：https://blog.csdn.net/Interview_TC/article/details/146050419https://bugreports.qt.io/browse/QTBUG

daqinzl·2025-03-22 18:42

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?

其在2001年到2006年占领全球市场25%的市场分额，在全球150多个国家有超过10万个用户在使用GeoTrust的安全产品，为用户的网站信息进行保驾护航。

weixin_34293246·2025-03-22 17:38

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

电脑分区c盘放多大最好，合理规划建议

以下是一些关于C盘大小设置的建议：操作系统需求：对于Windows操作系统，通常建议为系统盘预留至少50GB的空间。这是为了确保操作系统有足够的空间进行日常更新、临时文件存储以及系统缓存等操作。

惊鸿一梦q·2025-03-22 16:28

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

redis搭建一主一从+keepalived(虚拟IP)实现高可用

redis搭建一主一从+keepalived(虚拟IP)实现高可用前提有两台机器：如10.50.3.14110.50.3.142，虚拟ip如：10.50.3.170安装redis（两台机器执行）:#启用

qq_36984017·2025-03-22 16:55

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

ffmpeg录屏

qt+ffmpeg屏幕录制软件完整工程链接：https://download.csdn.net/download/weixin_42538789/85013858测试代码#include#include"screencapture.h

_洛_神·2025-03-22 14:40

@Autowired 和 @Resource 注解的区别

@Resource：由JSR-250规范定义（javax.annotation.Resource），属

在努力的韩小豪·2025-03-22 13:33

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。

u013250861·2025-03-22 13:31

北斗导航 |低轨导航研究进展

低轨导航作为空天信息网络的重要组成部分，近年来在技术研发、系统构建及实际应用方面均取得显著进展。

单北斗SLAMer·2025-03-22 13:31

【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化：DeepSeek如何助力精准种植与养殖？

代码世界的浪客·2025-03-22 13:59

【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」（经验贴）

但终有一天，我们会停下来审视自己，看清一些本质问题，并且发觉自己需要对这一生负责：我应

碣石潇湘无限路·2025-03-22 13:59

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

【HDOJ】2050 - 2059

(如有错误，欢迎指正o(￣▽￣)ブ)目录2050(折线分割平面)2051(Bitset)2052(Picture)2053(SwitchGame)2054(A==B?)

_17_·2025-03-22 13:56

从技术宝库到云上机遇：华为云开天aPaaS的“修路记”

很多企业在推进数字化、业务上云的时候，都会面临一个两难选择：缺失核心技术容易丧失竞争力，跟不上发展机遇；大力投入核心技术研发，又可能因为开发成本过大，“重复造轮子”而影响进程。无论对于移动开发者还是产业向开发者来说，能够在低门槛、低成本的前提下获得高质量的核心技术，始终都是不变的需求。如何打开一扇从核心技术到云上赋能各领域开发者的门，成为了一项关键挑战。今年上半年，华为高级副总裁、华为云CEO、消

脑极体·2025-03-22 13:25

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

云计算赛题私有云服务搭建题目

使用提供的用户名密码，登录提供的OpenStack私有云平台，在当前租户下，使用CentOS7.9镜像，创建两台云主机，云主机类型使用4vCPU/12G/100G_50G类型。

春生黎至1005·2025-03-22 11:43

Next：Error: Image with src “https://via.placeholder.com/50“ is missing required “height“ property.

在Next.js中使用next/image组件时，需要同时提供width和height属性，或者使用fill属性。你遇到的错误提示表明缺少height属性，下面是修正后的代码：setIsLoading(false)}onError={()=>setIsLoading(false)}/>

dingcho·2025-03-22 11:12

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

英伟达消费级RTX显卡配置表

显卡型号显存大小显存频率显存位宽显存带宽CUDA核心数TDP（功耗）上市年份RTX409024GB21Gbps384-bit1,008GB/s16,384450W2022RTX4080(16GB)16GB22.4Gbps256

真相很简单·2025-03-22 10:35

基于LangChain-Chatchat实现智能问答系统

*;publicclassMain{publics广汽丰田发动机薪酬福利待遇1、工作时间：基本上为5天8小时工作制；2、薪资结构：基本工资+加班工资+各类补贴津贴+各类慰问金+小红书24届春招和25届实习

2301_79125431·2025-03-22 09:59

31天Python入门——第10天:深入理解值传递·引用传递以及深浅拷贝问题

你好，我是安然无虞。文章目录1.什么是对象2.对象类型3.引用传递3.1基本概念3.2不可变对象和可变对象的引用传递不可变对象可变对象3.3函数参数传递中的引用传递不可变对象作为参数可变对象作为参数3.4如何避免可变对象引用传递带来的问题3.5总结:值传递和引用传递4.深浅拷贝问题4.1浅拷贝4.2深拷贝4.3使用场景1.什么是对象如果你学过驾驶，八成被教练骂过吧？可能你的脑海中现在还回荡着教练粗

安然无虞·2025-03-22 09:28

122. 买卖股票的最佳时机 II

题目描述为：给定一个数组prices，其中prices[i]是一支给定股票第i天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。

请向我看齐·2025-03-22 09:25

充气泵方案｜便携式充气泵方案【天吉智芯】

深圳天吉芯技术king-chip

天吉智芯·2025-03-22 09:24

【收藏】如何优雅的在 Python matplotlib 中可视化矩阵，以及cmap色带设置

代码importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdata2D=np.random.random((50,50)

Think Spatial 空间思维·2025-03-22 08:16

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

B+树深入解析：为什么数据库索引都爱用这个结构？

一、从图书馆索引理解B+树想象一个超大型图书馆存放着500万册图书，管理员需要设计一个高效的检索系统。

程序猿小白菜·2025-03-22 07:37

今日行情明日机会——20250321

后续投资机会分析结合2025年3月21日盘面数据（涨停56家，跌停31家），市场呈现结构性分化行情，海洋经济成为绝对主线，机器人概念局部活跃，人工智能表现较弱。以下是具体方向与策略建议：1.海洋经济（核心主线，政策+事件驱动）核心逻辑：板块23家涨停，梯队完整（七板至一板），神开股份（七板）打开高度，叠加海洋资源开发、碳中和政策（如海上风电、深海装备）催化，资金深度介入。大连重工（三板，海洋工程装

人大博士的交易之路·2025-03-22 07:00

七天免登录为什么不能用seesion，客户端的http请求自动携带cookei的机制（比较重要）涉及HTTP规范

如果是七天免登录,和session肯定没关系,因为session不能持久化,主要是客户端一旦关闭,seesion就失效了///所以必须是能持久化的，这就清晰了，要莫在的服务器保存，要摸在客户端设置cook

哥谭居民0001·2025-03-22 06:28

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。

同学小张·2025-03-22 05:43

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。

s1ckrain·2025-03-22 04:42

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts

Coderabo·2025-03-22 04:41

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