这只是一场训练

html重点知识总结

html重点知识一直在网上看过许多不同的前端资料，但是总觉的只是单单的阅读和记忆不能够真正的加深自己的知识理解，所以开始尝试自己在不查看其他一切资料的情况下对自己了解的知识做一个总结（顺序或许有点乱），
*goliter *·2025-03-19 01:04

让人感到疑惑的const

这意味着一旦给这个
浪裡遊·2025-03-19 01:33

[HelloCTF]PHPinclude-labs超详细WP-Level 2-data协议

源码分析重点关注这两行代码echoinclude("data://text/plain;base64,4pedKCrigbDilr/igbAqKeKXnEhlbGxvLUNURnd3");isset($
Haicaji·2025-03-19 01:00

C++高频面试问题

C++常见面试问题汇总一、指针和引用的区别1.指针有自己的一块空间，而引用只是一个别名；2.使用sizeof看一个指针的大小是4，而引用则是被引用对象的大小；3.指针可以被初始化为NULL，而引用必须被初始化且必须是一个已有对象的引用
HJ_sky·2025-03-19 01:00

给我的 IM 系统加上监控两件套：【Prometheus + Grafana】

紧接着我们简单对这两工具做个介绍~1、Prometheus与Grafana简介Prometheus作
蝎子莱莱爱打怪·2025-03-19 01:59

install of jenkins-2.501-1.1.noarch conflicts with file

如果你在安装或更新Jenkins时遇到了冲突问题，这通常是因为系统中已存在一个或多个与新安装包冲突的包。
计算机辅助工程·2025-03-19 00:26

美容院如何通过数据分析降低顾客流失率

根据《美容行业经营分析报告》的数据，美容行业的平均顾客流失率高达40%，这意味着每10位顾客中就有4位在一年内不再光顾。如何通过数据分析降低顾客流失率，成为美容院经营者亟需解决的问题。
shboka920702·2025-03-19 00:54

动态规划-第4篇

这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式，以「某个位置为结尾」，结合「题⽬要求」，定义⼀个状态表⽰：dp[i]表⽰：以i位置元素为结尾的「所有⼦数组」
藤椒味的火腿肠真不错·2025-03-18 23:49

Feedalyze - 让用户反馈成为产品迭代的动力源泉

这似乎是个蠢问题，但根据现实来看，这可能是个很有意思的问题。
·2025-03-18 22:14

如何将rust日志输出到android终端

这意味着Rust日志输出不会出现在Logcat中。android_logger直接与Android的日志系统集成，确保日
·2025-03-18 22:13

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展
hy098543·2025-03-18 22:40

Axios和ajax的异同点详解以及在express后端使用redirect重定向对ajax无效的原因！

因为ajax（axios只是对ajax进行了封装，ajax在此处的特性对axios也适用）是一个完整的请求和回掉的过
char56789·2025-03-18 21:32

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer）：词嵌入（TokenEmbeddings）位置编码（
yxx122345·2025-03-18 20:59

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

这两项技术突破对程序员群体意义重大：通信效率飞跃：DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度，后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破：R1模型在H
AI创享派·2025-03-18 20:59

MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。
花生糖@·2025-03-18 20:58

我的创作纪念日

如今回望这365天，技术创作早已成为我生活中不可或缺的一部分，它不仅是记录，更是成长的见证。技术成长：从工具人到造物者这一年，我从一个只会调用API的“工具人”，逐渐蜕变为能设计算法、优化系统的开
Eqwaak00·2025-03-18 20:54

Cannot find package ‘vite‘ imported from

这通常意味着vite没有被正确安装在你的项目中。
白雪落青衣·2025-03-18 19:51

五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用

0、概述要搭建一个大模型应用服务，通常需要包含以下五层结构，即：基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后，本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例，介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用
学不会lostfound·2025-03-18 19:20

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。
进取星辰·2025-03-18 19:17

智享AI三代直播系统震撼发布：24小时不间断开播，无人值守的直播革命启航！

这背后依托的正是第三代AI直播技术带来的革新。如今，智享AI三代直播系统震撼发布，一场无人值守的直播革命正式启航，24小时不间断开播成为现实
V_13135861102·2025-03-18 19:45

DeepSeek 3FS 与 JuiceFS：架构与特性比较

在AI业务中，企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据，还需要应对数据量的爆炸式增长，分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。
·2025-03-18 18:07

Tcp/UDP协议详解

计算机使用者意识到，计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用。只有把它们联合起来，电脑才会发挥出它最大的潜力。于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起。但是简单的连到一起是远远不够的，就好像语言不同
寂寂寂寂寂蝶丶·2025-03-18 18:10

DeepSeek 训练数据模板生成指南

DeepSeek训练数据模板生成指南（一次生成多条高质量数据集）一、核心数据格式规范1.基础结构（JSONL格式）每条数据需包含prompt（输入指令）和completion（期望输出）两个核心字段，采用单行
He.Tech·2025-03-18 18:39

大模型转型之路：必要性与未来前景，迎接智能时代的浪潮_转行大模型

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大型语言模型（LLM,LargeLanguageModels）的崛起，各行各业正迎来一场前所未有的技术革命。
大模型入门学习·2025-03-18 18:08

flutter 专题 九十 三 Flutter开发之基础Widgets

而原生开发中的控件通常只是指UI元素。由于Flutter
leluckys·2025-03-18 17:36

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了
zzh-·2025-03-18 16:28

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望
wlz249·2025-03-18 16:28

yolov8的第一次实验报告

datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:YOLOv8·预训练模型
算法宇宙·2025-03-18 16:55

达梦数据库统计信息详解

在优化器估算查询代价时，也是以统计信息或者普遍的数据分布为主要依据的，这跟Oracle数据库基于成本的优化器原理是类似的。所以，统计信息在达梦数据库优化中，是至关重要的。
Megamind_cx·2025-03-18 16:24

游戏引擎学习第162天

即便只是初步的版本，也没有花太长时间。而优化版本的实现需要等到对资源管理系统施加更大压力之后，才能真正观察到可能的问题，以及是否有优化的
虾球xz·2025-03-18 15:54

李开复：AI 2.0 时代的机遇

然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

“AI超人”李开复慢下来的投资节奏

https://www.toutiao.com/a6652888471444652547/2019-02-0112:45:04来源：投中网作者：Michele“在AI崛起的时代里，如果只是守株待兔，等着那些超级模式撞到商业天才
喜欢打酱油的老鸟·2025-03-18 15:21

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download
cd_Ww777·2025-03-18 15:21

C++ STL教程-list

这意味着，list容器中的元素可以分散存储在内存空间里，而不是必须存储在一整块连续的内存空间中。图1展示了list双向链表容器是如何
yhwang-hub·2025-03-18 15:20

Java学习笔记（二十二）

1Redis是单线程的那如何处理多个客户端发送的命令Redis虽然是单线程的，但它能够高效地处理多个客户端发送的命令，这主要得益于其内部使用的I/O多路复用技术和事件驱动模型。
路上阡陌·2025-03-18 15:19

YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8

端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
码上有潜·2025-03-18 14:46

Linux缓冲区续集——手撕fopen、fwrite、fflush、fclose等C库函数

目录头文件：接下来就是设计这四个函数：Mystdio.c重点讲一讲_fflush函数的底层实现原理：所以数据内容的经过如下：总结：执行——测试写好的这4个函数：运行结果:修改测试代码：运行结果:回顾上文
橙予清的zzz~·2025-03-18 14:43

说说你对fiber架构的理解？解决了什么问题

这意味着在渲染过程中，React无法中断，会导致页面出现长时间的空白或无响应情况。F
谭tan.·2025-03-18 14:43

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
这个懒人·2025-03-18 14:12

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps
zsh_abc·2025-03-18 14:40

ECMAScript（ES6+）

ECMAScript是由Ecma国际通过ECMA-262标准化的脚本程序设计语言Ecma国际制定了许多标准，而ECMA-262只是其中的一个，查看Ecma标准。
爱好是吃的蓝胖·2025-03-18 13:38

10、C++ 存储类 - [C++系列教程 - 史上最全]

这意味着变量的最大尺寸等于寄存器的大小（通常是一
星星学霸·2025-03-18 13:36

智能汽车：驶向未来的革命

一、引言汽车，作为现代文明的标志，正经历着一场前所未有的变革。人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。
·2025-03-18 13:52

Java每日一讲 小演讲_5 分钟讲明白 JVM、Java 、Java对象模型

可以这样说，很多高级开发甚至都搞不不清楚JVM内存结构、Java内存模型和Java对象模型这三者的概念及其间的区别。甚至我见过有些面试官自己也搞的不
weixin_39646658·2025-03-18 13:33

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。
@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

Emacs有什么优点，用Emacs写程序真的比IDE更方便吗？

然而，是否用Emacs写程序比IDE更方便，这很大程度上取决于个人的工作习惯和偏好。Emacs的主要优点包括：可高度定制：Emacs是一个可扩展、可定制的平台。
金枪鱼net·2025-03-18 12:01

80 443端口不能开放怎么申请IP地址SSL证书

在申请IP地址SSL证书时，证书签发时需要开放80或者443端口，证书才能顺利下发，但是很多用户特别是政务内网，80和443端口都是不被允许开放的，导致证书无法签发，市面上99%用上的SSL品牌都是只支持这两端口验证
·2025-03-18 12:18

你真的会用AI吗？（附DeepSeek高阶玩法教程）（清华）

然而，现在绝大多数人还只是把DeepSeek当成聊天和
航锦234·2025-03-18 12:00

WEB UI自动化测试中，元素定位的八大定位方式详解

本文将逐一解析这八大定位方式，并分享一些进阶技巧，帮助你提升自动化测试的效率。一、通过ID定位(find_element(By.ID,"value"))原理HTML元素的id属性通常是
做测试的小薄·2025-03-18 12:28

智能租赁系统助力数字化转型提升管理效率与服务质量

想象一下，传统的租赁管理就像是一场需要精确时间安排的舞蹈，而智能租赁系统则提供了高科技的音响设备，让整个表演流畅无比。
红点租赁系统开发·2025-03-18 12:22
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