过滤优化内存

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

《我跑江湖那些年》以慕青青的复仇与蜕变为主线，展现了分布式系统中的信任崩塌与对抗性博弈的模型优化。本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。
短剧萌·2025-03-18 08:45

JAVA 你应该有所了解的布隆过滤器

该篇文章将会使用最精简易懂的文字以及小图来给大家介绍讲解（不对哈希策略计算进行详解）一.布隆过滤器有啥用？二.布隆过滤器原理是什么？三.java中怎么使用布隆过滤器？
2401_87389661·2025-03-18 08:14

评测系统的服务网格架构应用

Step1:标题与概述评测系统的服务网格架构应用关键词：服务网格、评测系统、微服务、架构设计、性能优化摘要：本文将详细探讨服务网格在评测系统中的应用，从背景介绍、核心概念、技术分析、架构设计到实际应用，
AI天才研究院·2025-03-18 08:14

深入理解Vue 3：计算属性与侦听器的艺术

Vue3：计算属性与侦听器的艺术date:2024/5/30下午3:53:47updated:2024/5/30下午3:53:47categories:前端开发tags:Vue3计算属性侦听器路由模板性能优化实战案例前言
qcidyu·2025-03-18 07:39

Golang学习笔记_49——解释器模式

中介者模式文章目录一、核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1.金融公式引擎2.智能合约解析3.业务规则引擎四、Go语言实现示例完整实现代码执行结果五、高级应用1.表达式缓存优化
LuckyLay·2025-03-18 07:05

C++学习——动态内存与智能指针

C++学习——动态内存与智能指针动态内存与智能指针shared_ptr类直接内存管理shared_ptr和new结合使用智能指针和异常unique_ptrweak_ptr动态内存与智能指针动态内存的管理是通过一对运算符来完成
十月翊安·2025-03-18 06:02

ruby分割字符串_Ruby 字符串（String）

单引号字符串最简单的字符串是单引号字符串，即在单引号内存放字符串：'这是一个Ruby程序的字符串'如果您需要在单引号字符串内使用单引号字符，那么需要在单引号字符串使用反斜杠(\)，这样Ruby解释器就不会
weixin_39996908·2025-03-18 06:32

C++初阶——C++内存管理

一、C语言动态内存管理#includeusingnamespacestd;intmain(){int*p1=(int*)malloc(sizeof(int));free(p1);int*p2=(int*
Clrove.11·2025-03-18 06:31

C++——智能指针

一、内存泄露1.1内存泄露的概念及危害什么是内存泄露？内存泄露是指因为疏忽或者错误造成程序未能释放已经不在使用的内存的情况。
hu_143·2025-03-18 06:00

天道酬勤系列之Ruby 字符串（String）介绍

单引号字符串最简单的字符串是单引号字符串，即在单引号内存放字符串：'这是一个Ruby程序的字符串'如果您需要在单引号字符串内使用单引号字符，那么需要在单引号字符串使用反斜杠(\)，这样Ruby解释器就不会
技术小咖龙·2025-03-18 06:28

锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

准确预测锂电池的剩余寿命（RemainingUsefulLife,RUL）对于优化电池使用、维护和管理具有重要意义，可以有效减少运营成本，提高设备的安全性和可靠性。
默默科研仔·2025-03-18 05:58

C++（初阶）（六）——内存管理

内存管理内存管理C/C++**内存分布C语言中动态内存管理方式C++内存管理方式new/delete操作内置类型new和delete操作自定义类型new和mallocoperatornew与operatordeletenew
win水·2025-03-18 05:56

在重构ZUI中对用户界面实现的思考

首先节省内存，这点在像arduinoprominirom32kram2k这类配置极低的单片机来说显得尤为重要。在面向过程中控件的绘制是通过函数来实现的，例如zui的text函数Text(0,0,
zanllp·2025-03-18 05:55

prompt 工程整理（未完、持续更新）

提示工程（PromptEngineering）关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（LargeLang
clvsit·2025-03-18 05:55

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化？AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

代码随想录算法训练营第六十四天| 图论09

dijkstra（堆优化版）精讲代码随想录importheapqclassEdge:def__init__(self,to,val):self.to=toself.val=valdefdijkstra(
Rachela_z·2025-03-18 05:22

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

在ArkTS应用开发中，布局优化和性能提升是确保应用流畅运行的关键。
·2025-03-18 05:42

DeepSeek-R1 本地部署成本不同方案大对比，成本优化建议也一并奉上！你能部署的起吗？

关于DeepSeek-R1本地部署的成本信息，费用范围因部署方案和硬件配置差异较大，具体可分为以下三类情况：一、企业级满血版部署（671B参数）硬件采购成本服务器集群：含8张NVIDIAA100/H100显卡的服务器，市场价格约80-120万元配套设备：液冷系统、冗余电源等附加成本约15-25万元运维成本电费：满载功耗约6000W，年电费约5-8万元（按工业电价1.2元/度计算）维护：专业工程师团
涛涛讲AI·2025-03-18 04:47

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型，并通过设备上的私
程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

L2-023 图着色问题 - java

L2-023图着色问题时间限制300ms内存限制64MB题目描述：图着色问题是一个著名的NP完全问题。
谢谢 啊sir·2025-03-18 03:35

Java 异常架构受检异常与非受检异常

Throwable是Java中所有异常和错误的超类，它有两个直接子类：Error：表示应用程序无法处理的严重错误，通常与JVM本身的状态相关，如内存溢出、栈溢出等。
Flying_Fish_Xuan·2025-03-18 03:00

白话设计模式之（95）：状态模式——优化代码状态管理的利器

白话设计模式之（95）：状态模式——优化代码状态管理的利器大家好！在软件开发的学习过程中，我们都在不断探索如何让代码更加高效、灵活且易于维护。
一杯年华@编程空间·2025-03-18 03:30

python`print`函数中flush参数

print函数中flush参数在计算机中，输出通常会被缓冲，这意味着数据不会立即发送到目标位置（如控制台或文件），而是先存储在内存中的一个缓冲区里。
需要重新演唱·2025-03-18 02:26

Linux内核--进程管理(十一)多核下的负载均衡

RT进程多核负载均衡------>2.3、普通进程多核负载均衡------>2.4、设置CPUtaskaffinity三、中断负载均衡、RPS软中断负载均衡四、linux非实时系统------>4.1、优化措施一
文艺小少年·2025-03-18 02:53

LRU缓存刷题的应用

举例说明LRU算法是针对内存不足时将最远最久未使用的踢出内存中，如该例中一开始7,0,1，内存中并没有所以就全部进入内存中，然后内存满的时候，有一个2，
suohanfjiusbis·2025-03-18 02:23

(每日一题) 力扣 2418. 按身高排序

文章目录LeetCode2418.按身高排序｜双解法对比与下标排序的精妙设计问题描述解法思路分析方法一：Pair打包法（直接排序）方法二：下标排序法（当前实现）关键代码解析索引初始化优化自定义排序规则结果重构复杂度对比表性能实测数据扩展应用多条件排序实现总结
誓约酱·2025-03-18 02:53

【linux 内存管理】mmap.c文件代码分析do_mmap() 和 do_mmap_pgoff()

由此可看出，Linux并不将映像装入到物理内存，相反，可执行文件只是被连接到进程的虚拟地址空间中。随着程序的运行，被引用的程序部分会由操作系统装入到物理内存，这种将映像链接到进程地址空间的方法被
ElisabethSissi·2025-03-18 01:50

编程提示工程高级技巧：从入门到精通

传统做法是打开IDE，花几小时编写、调试和优化代码。
SuperMale-zxq·2025-03-18 01:49

市场波动中的风险管理与策略优化

市场波动中的风险管理与策略优化在市场交易中，价格的波动性为投资者提供了交易机会，但同时也带来了风险。如何在市场不确定性中进行有效的风险管理，并优化交易策略，是每位交易者都需要思考的问题。
Q3990385023·2025-03-18 01:16

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

如何优化公司需求管理

其中，明确流程要求在项目初期建立一套标准化的变更管理制度；跨部门协同确保各部门对需求变更有统一理解并共同参与决策；数据驱动反馈通过实时数据和用户反馈不断优化变更策略，从而保证产品始终紧跟市场需求。
·2025-03-18 00:05

MySQL：多表查询、笛卡尔积、内连接、外连接、子查询

同时进行查询笛卡尔积对上图两张表进行查询select*fromemp,dept;左表中的数据分别和右表中的数据进行结合，查询出来的总记录为：左表记录数*右表记录数总记录数为6*3=18条清除笛卡尔积清除笛卡尔积需要使用等值连接，过滤掉不符合条件的数据
平安1113·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
小风_·2025-03-18 00:41

如何优化公司需求管理

其中，明确流程要求在项目初期建立一套标准化的变更管理制度；跨部门协同确保各部门对需求变更有统一理解并共同参与决策；数据驱动反馈通过实时数据和用户反馈不断优化变更策略，从而保证产品始终紧跟市场需求。
·2025-03-18 00:01

SvelteKit 最新中文文档教程（4）—— 表单 actions

从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性
·2025-03-18 00:00

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

在ArkTS应用开发中，布局优化和性能提升是确保应用流畅运行的关键。
·2025-03-18 00:00

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

摘要GOOSE（GooseOptimizationAlgorithm）是一种基于大雁（Goose）在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略，以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。通过设置自由落体速度（FreeFallSpeed）、声音传播距离（SoundDistance）与时间平均（TimeAverage）等多种机制，GOOSE在处理复杂的高维非
HR Zhou·2025-03-17 23:06

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

【算法实战】日期转二进制：两种解法的思路与优化（附代码解析）一、问题描述给定一个yyyy-mm-dd格式的日期字符串，要求将年、月、日分别转为无前导零的二进制，并保持year-month-day格式。
雾月55·2025-03-17 23:06

群体智能优化算法-澳洲野狗优化算法（含Matlab源代码）

DingoOptimizationAlgorithm(DOA)sourcecodeDevelopedinMATLAB9.4.0.813654(R2018a)Author:Dr.HernanPeraza-VazquezMTA.GustavoEchavarria-Castilloe-mail:[email protected]@alumno.ipn.mxProgrammer:
HR Zhou·2025-03-17 23:36

C语言中的结构体指针

通过结构体指针，我们可以动态访问结构体成员、传递结构体到函数以及进行内存管理等操作。
812503533·2025-03-17 23:02

一份C#的笔试题及答案

值类型与引用类型的区别值类型（如int,string）在内存中直接存储数据，而引用类型（如object,ref）通过引用间接存储，指出值的位置。请举例说明两者的不同。
网际游侠·2025-03-17 23:02

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南

SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet
chenOnlyOne·2025-03-17 23:02

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

摘要旗鱼优化算法（SailfishOptimizer,SFO）是一种模拟旗鱼（Sailfish）和沙丁鱼（Sardine）之间捕食关系的新型元启发式算法。
HR Zhou·2025-03-17 23:30

C#原型模式：通过克隆对象来优化创建过程

在软件开发中，创建对象是非常常见的操作。然而，在某些情况下，构造对象的过程可能非常复杂或耗时，特别是当对象的创建涉及多个步骤或者需要初始化大量数据时。为了解决这个问题，**原型模式（PrototypePattern）**应运而生。它允许通过复制一个已有的对象来创建新的对象，从而避免了重复的创建成本和复杂的初始化过程。什么是原型模式？原型模式是一种创建型设计模式，它通过克隆一个现有的对象来生成新对象
江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一，不仅提供了强大的推理能力，同时也支持本地部署，使开发者可以灵活地进行自定义优化。
海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

推荐文章：GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities

灵感源自Nordeus和Unity的合作，经过优化和调整，以适应最新的实体系统。它特别适用于需要大量角色各自独特动画的情况，且动画状态处理极其简单。2、项目
劳治亮·2025-03-17 22:53

【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？

若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型
AndrewHZ·2025-03-17 22:53

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。
源泉的小广场·2025-03-17 21:19
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