迭代公式向量化

模糊模式识别：从贴近度到分类决策的Matlab实践

模糊模式识别是模糊数学在现实问题中的核心应用之一，其核心思想是通过量化模糊集合之间的“相似性”或“贴近度”，实现对未知模式的分类与识别。
青橘MATLAB学习·2025-02-14 05:03

软考中级 软件设计师 第二章 第六节 磁盘管理

想要寻找到某个数据，就要从磁道开始寻找，扇区会自己旋转，这样一定能找到自己要找的数据，只是需要进行等待，因此，存取时间的计算公式为：存取时间=寻道时间+等待时间寻道时间：磁头移动到磁道所需的时间。
烟锁迷城·2025-02-14 05:02

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎
·2025-02-14 05:05

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)
燃灯工作室·2025-02-14 05:57

Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ，专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ，专门用于大型语言模型的4
新加坡内哥谈技术·2025-02-14 03:00

腾讯云大数据套件TBDS与阿里云大数据能力产品对比

往后所有的大数据产品和过程域无一不是在三个模块的基础上进行搭建，迭代，完善。我们最开始使用的都是开源的产品，比如hadoop，HDSF，MAPRedu
奋力向前123·2025-02-14 03:29

SYN Flooding的攻击原理

SYNFlooding是一种常见的网络攻击方式，属于拒绝服务攻击（DoS）的一种，其攻击原理主要是利用了TCP协议的三次握手过程，以下是具体介绍：TCP三次握手正常流程第一次握手：客户端向服务器发送一个
橘子味的茶二·2025-02-14 03:57

动态规划LeetCode-1049.最后一块石头的重量Ⅱ

动规五部曲（dp含义、递推公式、初始化、遍历顺序、打印数组）dp含义：dp[j]表示容量为j的背包，所背的物品价值最大
欧了111·2025-02-14 02:19

商汤大装置上架DeepSeek系列模型，限免体验、服务升级！

升级服务：全周期定制化方案，赋能智能开发全流程商汤大装置依托领先的技术平台与专家资源，形成了"场景定义-训练-部署-迭代"的闭环服务体系，确保客户开发效率与应用效果的双重提升。
·2025-02-14 01:01

RAG中的双编码器与跨编码器模型

RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【
·2025-02-14 01:01

183、Django实战：掌握表单处理与数据安全

Python开发框架Django之表单（Form）：处理用户输入与验证大家好，今天我将向大家介绍Python开发框架Django中的一个重要组成部分——表单（Form）。
多多的编程笔记·2025-02-14 01:46

Excel中不用复杂公式根据指定X列的数值N复制整行数据N行简单方法

Excel中不用复杂公式根据指定X列的数值N复制整行数据N行简单方法1、在“数据表”sheet1中对指定X列（假设X列的数字从X2开始到Xn结束）求和，和为Y。
prince_zxill·2025-02-14 01:14

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声，最终得到纯噪声\(x_T\)。
AndrewHZ·2025-02-14 00:12

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV
AI知识分享官·2025-02-14 00:41

Python中的enumerate函数详解

enumerate函数enumerate函数接受两个参数：一个可迭代对象和一个可选的起始索引值。
程序员一点·2025-02-14 00:09

YOLO各版本原理和优缺点解析

使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点：速度快，适合实时应用。模型结构简单，易于实现和训练。缺点：对小目标检测效果差，容易
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

自定义公式校验规则、常用的JavaScript正则公式合法校验、自定义公式合集、前端校验规则、字符串校验

vue开发中,会使用到自定义公式校验合法性,判断公式是否符合逻辑,整理个人使用过的自定义公式页面保存时对输入的字符串进行校验的一套规则(文章最后有完整代码)目录1.正则判断2.校验数字(输入数字不超过十位数
a_dream(前端)·2025-02-13 23:05

单调栈和单调队列

在向栈中插入元素时，如果新元素小于栈顶元素，则将栈顶元素弹出，直到新元素大于等于栈顶元素，再将新元素入栈。单调递减栈：从栈底到栈顶元素的值是单调递减的，即栈底元素是最大的，栈顶元素是最小的。
累加·2025-02-13 23:04

Web3 的虚实融合之路：从虚拟交互到元宇宙构建

Web3不仅仅是技术的迭代，它代表了一种全新的交互方式和价值创造模式。本文将探讨Web3如何推动虚拟交互的发展，并最终实现元宇宙的构建，揭示这一技术演进背后的关键理念与现实意义。
dingzd95·2025-02-13 22:55

解码DeepSeek家族系列：大语言模型赛道上的黑马传奇

公司由知名量化资管巨头幻方量化孕育而生，其创始人梁文峰是幻方量化的联合创始人之一。
大F的智能小课·2025-02-13 22:52

从零到一学习c++（基础篇--筑基期七-vector与迭代器）

从零到一学习C++（基础篇）作者：羡鱼肘子温馨提示1：本篇是记录我的学习经历，会有不少片面的认知，万分期待您的指正。温馨提示2：本篇会尽量用更加通俗的语言介绍c++的基础，用通俗的语言去解释术语。温馨提示3：看本篇前可以先了解前篇的内容，知识体系会更加完整哦。从零到一学习c++（基础篇--筑基期六-string）-CSDN博客标准库类型vector1.什么是vector？vector的基本概念定义
羡鱼肘子·2025-02-13 21:47

软件工程中的认知负载管理：AI减负策略

繁琐的重复性工作、陡峭的学习曲线、复杂的项目管理以及持续的技术迭代，都给开发者带来了巨大的认知负载。这种超负荷的状态不仅影响开发效率，更严重损害开发者的身心健康。
·2025-02-13 21:21

DeepSeek R1：开启AI推理新时代，强在哪里？

DeepSeekR1：开启AI推理新时代阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎
·2025-02-13 20:19

Android Audio焦点——音频焦点基础（一）

一、概述1、音频焦点官方说明两个或两个以上的Android应用可同时向同一输出流播放音频。系统会将所有音频流混合在一起。虽然这是一项出色的技术，但却会给用户带来很大的困扰。
c小旭·2025-02-13 19:33

市场趋势洞察与高效前端开发：AI赋能下的企业竞争力

尤其在前端开发领域，传统的手工编码方式效率低下，难以满足快速迭代的需求。因此，寻求一种
2401_89747417·2025-02-13 18:31

Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的

通常，这种并行线性层会在前向传播时将输入数据分发到各个设备，每个设备处理一
DukeYong·2025-02-13 18:00

100.10 AI量化面试题：AI大模型中的MOE架构主要类型，和DeepSeek使用了哪一种类型？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2架构对比维度1.3实践应用维度2.标准MOE架构2.1基本概念3.稀疏MOE架构3.1实现原理4.共享专家稀疏MOE架构4.1核心设计5.架构对比5.1主要特点对比5.2DeepSeek的选择6.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍MOE（混合专家系统）架构的几种变体，包括标准MOE、稀疏MOE和共享专家稀疏MOE，并分析它们的异同。如果想更加
AI量金术师·2025-02-13 18:00

详细介绍：使用 XMLHttpRequest 进行数据提交（完成用户注册功能）

目标该示例展示了如何使用XMLHttpRequest发送一个POST请求，通过向服务器提交用户注册信息（如用户名和密码），实现用户注
还是鼠鼠·2025-02-13 18:28

centos7配置网络yum源及简单系统优化

一、配置网络yum源1.1确认主机能否连通外网用ping命令向百度发送4个包，查看有没有丢包[root@test1~]#ping-c4www.baidu.comPINGwww.a.shifen.com(
莫道桑榆晚~·2025-02-13 17:26

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM
·2025-02-13 16:07

【C++指南】解锁C++ STL：从入门到进阶的技术之旅

CSDN主页Gitee主页：倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《C++指南》期待您的关注目录一、STL是什么二、STL的核心组件2.1容器（Containers）2.2算法（Algorithms）2.3迭代器
倔强的石头_·2025-02-13 16:15

python同花顺交易接口_开启量化第一步！同花顺iFinD数据接口免费版简易操作教程...

而量化交易，旨在以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，辅助投资者进行理性投资。
weixin_39564527·2025-02-13 15:12

python同花顺股票实时数据_如何获取实时的股票数据？

翻遍了网络，看了一些朋友的代码片段(尤其感谢tushare的作者)，知道了向API请求数据的格式大概是这样的：http://api.financ
weixin_39575648·2025-02-13 15:12

量化交易软件排名有哪些？如何评判其优劣？各软件有何独特之处？

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python
财云量化·2025-02-13 15:42

AI时代的前端开发：拥抱变化，迎接挑战

本文将探讨AI时代前端开发面临的新挑战，以及如何利用AI赋能前端开发，提高效率，应对技术更新迭代。
·2025-02-13 15:00

JAVA架构师需要掌握的常用架构模式有哪些？

以下是当前主流技术组合、选型原则及常用架构应用的详细说明：一、当前主流技术组合及其应用场景1.基础开发框架技术组合应用场景核心优势SpringBoot+MyBatis+MySQL中小型单体应用、快速迭代业务开发效率高
猿享天开·2025-02-13 15:09

将 DeepSeek 接入 WPS，办公效率飞起

选中文本后，点击“调用DeepSeek”按钮，即可实现AI对话、写作、排版、绘画、校对、翻译、数据分析、公式执行等多种功能。
deepseek01·2025-02-13 15:07

Django学习笔记（第一天：Django基本知识简介与启动）

一方面为了解决当前公司没有自动化测试平台的痛点，另一方面为了向更高级的测试架构师转型，于是重温Django的知识，用于后期搭建测试自动化平台。
S1901·2025-02-13 14:35

Linux基于Redis实现短地址服务（迭代版）

增加功能：1.浏览器根据短地址重定向原地址，基于http协议，从请求中解析短地址，再从数据库中根据短地址找到原地址，拼接发送301重定向响应301是永久重定向，第一次访问短链接会通过短地址服务跳转到长链接后，游览器会将其缓存。再次访问短地址则会不经过短链接服务器直接跳转长链接地址。301对搜索引擎更友好，同时对服务器压力也会有一定减少。可以通生成参数定义302重定向的短链接。2.基于epoll使用
百晓生-小小白·2025-02-13 13:57

厘米和磅的转换关系

由此可以推导出厘米与磅的换算公式：1厘米=72/2.54≈28.35磅1磅=2.54/72≈0.0353厘米换算示例厘米转换为磅若有一个长度为5厘米，将其转换为磅，可以使用上述换算公式进行计算
爱代码的小黄人·2025-02-13 13:23

Python环境搭建与量化交易开发入门指南

Python环境搭建与量化交易开发入门指南在量化交易领域，Python因其强大的数据处理能力和丰富的库支持而成为首选编程语言。
量化投资技术·2025-02-13 13:51

DataWhale 数学建模导论学习笔记（第一章）

3.通过vscode可以修改文本并即时看到预览结果，解决一些符号、公式、表格显示不正常的问题。4.这也是我第一次使用CSDN记录自己的学习笔记。二、进入第一章正题解析方法与几何建模：1.前面的向量和矩
ryanYu_127·2025-02-13 12:50

【Elasticsearch】Token Graphs

以下是关于TokenGraphs的详细解释：1.什么是TokenGraphsTokenGraphs是一种有向无环图（DAG），用于表示文本流中的标记（tokens）及其位置关系。
risc123456·2025-02-13 12:20

东京奥运会后体育赛事app定制开发功能解析

今年东京奥运会男性和女性的观看比例是基本一致了，这也证明了我们正在向“全民赛事、全民运动”的健康方向发展，体育赛事app开发也让人感受到了前所未有的商机。有不少企业和创业者把目光看向了体育赛事app开
董技叔软件开发公司·2025-02-13 12:19

HttpServletRequest 作用

每次客户端（例如浏览器）向服务器发送一个HTTP请求时，Servlet容器（例如Tomcat）都会创建一个HttpServletRequest对象，并将客户端的请求数据封装在这个对象中，然后将这个对象传递给
冰糖心158·2025-02-13 12:16

使用亚马逊针对 PyTorch 和 MinIO 的 S3 连接器进行模型检查点处理

它支持用于随机数据访问模式的地图样式数据集和用于流式处理顺序数据访问模式的可迭代样式数据集。
MinIO分布式存储·2025-02-13 11:37

warm Agent框架入门指南：构建与编排多智能体系统的利器

Swarm框架的主要特性包括轻量化、易于使用和高度可定制性，非常适合处理大量独立的功能和指令。Swarm专注于使代理的协调和执行轻量级、高度可控且易于测试。它通过两个原始抽象：Age
aiweker·2025-02-13 10:29

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

识别可能首次获奖的国家，量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度，提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”，推荐需引进教练的国家及项目组合。
@BreCaspian·2025-02-13 09:22

花5分钟写个 grpc 微服务架构吧

背景：当前微服务架构在开发中越来越常见，其目的在于将各个模块进行解耦，实现各个模块之间快速迭代。在golang项目中，最流行的微服务框架当属谷歌旗下的grpc框架。
π大星的日常·2025-02-13 09:49

100.13 AI量化面试题：支持向量机（SVM）如何处理高维和复杂数据集？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集，包括核函数技巧、特征工程和优化方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论
AI量金术师·2025-02-13 08:11
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