轻量级深度卷积神经网络模型

软件工程简答题整理

软件工程考试简答题整理瀑布模型是软件工程中应用最广泛的过程模型，试述采用瀑布模型进行软件开发的基本过程，该过程有何特点？
~进无止境~·2025-03-22 17:03

OSI七层模型

OSI七层模型传输过程当你在微信上发送一句“你吃了吗”时，这条消息会经历一个从你的手机到接收者手机的复杂旅程。这个过程涉及到网络通信中的七层模型，即OSI（开放系统互连）模型。
_洛_神·2025-03-22 17:02

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

软件工程简答

通用过程模型的定义内容通⽤过程框架定义了5种框架活动——沟通、策划、建模、构建以及部署。⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制
Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

【架构设计】前置知识

通过Go学习并发模型（Gorouti
GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载
私人珍藏库·2025-03-22 16:27

安全工具推荐 | 软件成分分析工具悬镜安全源鉴SCA，业内排名TOP 1的SCA工具

本文结合悬镜安全源鉴SCA工具的深度使用来展开介绍国内排名Top1的SCA工具。发展历程：2016年，悬镜开始了第一代SCA产品技术的研发工作，历经4年，201
DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

HarmonyOS Next 安全机制深度剖析

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的安全机制相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。第一章：安全体系架构一、整体架构介绍HarmonyOSNext的安全体系架构犹如一座坚固的城堡，从多个层面为系统和应用提供全方位的保护。它
SameX-4869·2025-03-22 16:25

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。
AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

Python异步编程：从基础到高级

Python的异步编程模型（基于asyncio）为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务，而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能，还能简化并发代码的复杂性。
CarlowZJ·2025-03-22 15:54

深度解读 C 语言运算符：编程运算的核心工具

一、引言在C语言的编程世界中，运算符是构建逻辑与运算的基石，它如同一位指挥家，精准地协调着程序中各种数据的操作与处理。C语言丰富多样的运算符涵盖了算术、关系、逻辑、位运算、赋值以及其他杂项运算等多个领域，为开发者提供了强大而灵活的编程手段。深入理解和熟练运用这些运算符，对于编写高效、准确的C语言代码至关重要。接下来，让我们一同走进C语言运算符的精彩世界，探寻其奥秘与应用。二、算术运算符：数值运算的
烂蜻蜓·2025-03-22 15:53

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现

系统架构该服务器采用主-从进程模型（Master-Worker模式）：主进程（Master进程）：负责监听客户端连接请求，并将连接
名誉寒冰·2025-03-22 15:52

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。
三花AI·2025-03-22 15:49

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。
Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响
音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

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！

概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。
哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05
小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

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

它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。
亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。
万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。
Geeksongs·2025-03-22 14:14

cippe2025北京石油展，遨游通讯将携多款防爆手机亮相!

诚邀您莅临E1馆E1159展位，共同见证安全与智能深度融合的革新力量！一、核心产品遨游通讯依托九重防爆标准，打造覆盖石油、石化全场景的防爆智能终端，为危险作业场景提供“
AORO_BEIDOU·2025-03-22 14:43

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

初级：数组与字符串面试题深度剖析

一、引言在Java开发中，数组和字符串是最常用的数据结构之一。面试官通过相关问题考察候选人对数组和字符串的理解和运用能力，以及在实际开发中解决相关问题的经验。本文将深入剖析常见的数组与字符串面试题，结合实际开发场景，帮助读者全面掌握这些知识点。二、数组面试题：如何对数组进行初始化和遍历？答案：数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。遍历数组可以使用传统的for循环、增强型for循环（fo
佩奇的技术笔记·2025-03-22 14:42

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：
百态老人·2025-03-22 14:39

easyswoole学习记录

的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型
司江龙·2025-03-22 14:39

Elasticsearch + Docker：实现容器化部署指南

而Docker作为一种轻量级的容器化技术，能够帮助开发者快速部署和管理应用。将Elasticsearch与Docker结合，不仅可以简化部署流程，还能提高资源利用率和系统可维护性。
IT成长日记·2025-03-22 14:09

Django系列教程（15）——上传文件

目录Django文件上传需要考虑的重要事项Django文件上传的3种常见方式项目创建与设置创建模型URLConf配置使用一般表单上传文件使用ModelForm上传文件Django文件上传需要考虑的重要事项文件或图片一般通过表单进行
l软件定制开发工作室·2025-03-22 14:05

智能指针和常规指针在性能上有什么区别？

以下是它们在性能方面的详细对比：一、智能指针的性能开销std::unique_ptr开销较小：std::unique_ptr是一种轻量级的智能指针，它通过移动语义管理资源的所有权。
·2025-03-22 13:47

智能指针和常规指针在性能上有什么区别？

以下是它们在性能方面的详细对比：一、智能指针的性能开销std::unique_ptr开销较小：std::unique_ptr是一种轻量级的智能指针，它通过移动语义管理资源的所有权。
·2025-03-22 13:45

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

第二阶段：奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。
u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。
蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法
是十一月末·2025-03-22 13:58

高效利用AI处理大型编程任务

一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块（如用户认证、支付接口、数据存储），每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内（如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码
大囚长·2025-03-22 13:55

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
叶间清风1998·2025-03-22 13:25

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。
大囚长·2025-03-22 12:23

ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）

RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑：通过量化指标（Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort
天瑜创客·2025-03-22 12:23

Android Compose 线性布局（Row、Column）源码深度剖析(十)

AndroidCompose线性布局（Row、Column）源码深度剖析一、引言在Android应用开发的领域中，UI布局是构建用户界面的核心工作之一。
&有梦想的咸鱼&·2025-03-22 12:22

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。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
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

Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化

2.连接字符串配置3.多模式连接验证二SQL文件调用与动态执行1.外部SQL文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转DataFrame2.批量数据写入优化四深度性能优化策略
ToreanonyTang·2025-03-22 12:19

GPU计算的历史与CUDA编程入门

本文将探讨GPU计算的发展史，重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献，以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。
己见明·2025-03-22 12:49

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField
AI天才研究院·2025-03-22 12:18

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

MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真

由于这是一个复杂的系统，我们需要逐步分解问题并构建模型。1.系统描述假设我们有一个液压系统，其电机通过某种方式（例如泵）控制液压缸。目标是设计一个控制器，使得液压缸的位置或速度能够跟踪期望的轨迹。
matlabgoodboy·2025-03-22 11:48

GTC 2025 中文在线解读

最新特性与未来[WP72383]NVIDIAGTC大会火热进行中，一波波重磅科技演讲让人应接不暇，3月24日，NVIDIA企业开发者社区邀请KenHe、YipengLi两位技术专家，面向开发者，以中文深度拆解
扫地的小何尚·2025-03-22 11:17

本地运行Claude 3.7：成本与灵活性的双重优势

您可能会问：为什么要像Claude3.7这样的专有模型在本地运行，尤其是当我的数据仍需发送到Anthropic的服务器时？为什么还要费劲地将其集成到本地？其实，有两个主要原因。第一，成本。
真智AI·2025-03-22 11:46

用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总

用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel
墨绿色的摆渡人·2025-03-22 11:12

企业微信机器人与DeepSeek结合实现交互的应用案例

以下是一个结合企业微信机器人与深度求索（Deepseek）AIGC模型的交互式应用实现示例，包含完整代码及逐行注释：1.实现架构用户消息->企业微信服务器->自建服务端->DeepseekAPI->处理响应
老胖闲聊·2025-03-22 11:11

机器臂运动控制算法工程师面试

正解：已知机器臂各关节的角度（或位移），通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。
道亦无名·2025-03-22 11:11
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