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机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数
木尘152132·2025-03-21 09:17

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

这种模型在内存使用和延迟方面表现优异，尤其在大规模模型上效率显著提升。例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

HarmonyOS第27天:鸿蒙开发新征程探索未来，持续进阶

作为一款由华为公司开发的面向万物互联时代的全场景分布式操作系统，HarmonyOS自诞生以来，就以其独特的技术架构和卓越的性能表现，吸引了全球开发者的目光。
老三不说话、·2025-03-21 08:07

Redis: 深入解析高性能内存数据库的实现原理

它不仅具有极高的性能，还支持数据持久化、主从复制和分布式架构，使其在各种应用场景中表现出色。1.1Redis的特点高性能：Redis所有操作都在内存中完成，读写速度非常快。
一休哥助手·2025-03-21 07:35

QMap 多重嵌套

QMap多重嵌套，通过迭代器修改内层的mapQMapmap_id;map_id.insert(1,22);map_id.insert(2,44);map_id.insert(5,55);if(map_id.contains
金色暖阳·2025-03-21 04:09

python自定义函数的参数有多种类型_python自定义函数的参数之四种表现形式

(1)defa(x,y):printx,y这是最常见的定义方式，调用该函数，a(1,2)则x取1，y取2，形参与实参相对应，如果a(1)或者a(1,2,3)则会报错(2)defa(x,y=3):printx,y提供了默认值，调用该函数，a(1,2)同样还是x取1，y取2，但是如果a(1)，则不会报错了。上面这俩种方式，还可以更换参数位置，比如a(y=4,x=3)用这种形式也是可以的如果是defa(
weixin_39860755·2025-03-21 03:33

5分钟科普：AI网关是什么？应用场景是什么？有没有开源的选择？

对于开发团队而言，AI网关简化了模型的选择和使用过程，让他们可以专注于产品的快速迭代而无需担心成本控制或复杂的申请流程。针对安全和治理方面的团队而言，AI网关通过实施访问控制、加密传输
阿里-于怀·2025-03-21 02:50

金融风控算法透明度与可解释性优化

本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析

内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值，通过解析其混合专家架构（MoE）的设计逻辑与670亿参数的规模化优势，揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

下一代模型技术演进与场景应用突破

主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

内容概要在人工智能技术加速迭代的当下，DeepSeek混合专家架构（MixtureofExperts）通过670亿参数的动态路由机制，实现了多模态处理的范式突破。
智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

怎样用Java实现快速排序与找到数组中第k小的值？

快速排序（QuickSort）是一种非常流行的排序算法，因为它在平均情况下表现得非常迅速。它的基本思路是通过一个“基准”值将数组分为两部分，然后递归对这两部分进行排序。听起来简单吧！
上官美丽·2025-03-21 00:33

Qt 多线程设计：死循环与信号槽的权衡

本文基于一个实际案例，分析了两种线程设计在死循环和信号槽使用中的表现，探讨其原因，并给出选择建议。
吃面不喝汤66·2025-03-21 00:32

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

摘要：我们推出RWKV-7“鹅”，这是一种全新的序列建模架构，同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中，这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平，并且在英语语言性能上，尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型，但仍能与当前最优水平相媲美。然而，RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则，该规则具有向量值门控和上
东临碣石82·2025-03-21 00:02

Python for循环详解

、遍历元组4、遍历字典5、使用range()函数6、使用enumerate()函数7、嵌套循环8、break和continue语句9、else子句三、优点四、缺点在Python中，for循环是一种用于迭代可迭代对象
红虾程序员·2025-03-21 00:02

java 多态

面向对象三大特性：封装、继承、多态，今天我们来讲解多态定义:同类型的对象表现出不同的形态这听起来有点抽象，我们举个具体的例子：假设你开了一家宠物店，提供宠物寄养的服务，于是你规定可以给寄养所有的波斯猫，
qq_44766305·2025-03-20 22:45

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供
清风AI·2025-03-20 22:14

【第9章】“基础工作流”怎么用？（图生图/局部重绘/VAE/更多基础工作流）ComfyUI基础入门教程

AI绘画还处于一个快速迭代的过程，隔三岔五的就会有很多新技术、新模型出现，ComfyUI目前同样处于一个快速更新的阶段，从更新记录上也可以看到，几乎每一两天都会更新新版本。
聚梦小课堂·2025-03-20 22:42

【新能源集成热管理系统的开发与优化】

以下是具体实施方法：一、环境仓试验室测试系统标定与基础验证模型搭建：通过AMESim等仿真工具建立机-电-热耦合模型，涵盖电池、电机、空调等子系统，分析高温工况下各部件能耗占比及整车续航表现。
新能源汽车--三电老K·2025-03-20 20:34

3月20日复盘

今天更新Python中的迭代器和生成器，以及函数式编程的内容。8.3super().init()super().__init__()是Python中用于调用父类（基类）构造函数的一种方式。
四万二千·2025-03-20 19:23

项目复盘：卓越项目经理的炼金术——将经验转化为组织黄金的终极法则

阶段复盘：敏捷开发每2周举行迭代复盘，如特斯拉软件团队通过156次迭代复盘将自动驾驶误判率降低83%终局复盘：波音787项目历时7年的终局复盘形成《复合材料应用手册》，成为航空业标准跨期复盘：华为建立"
·2025-03-20 19:10

引入 DeepSeek，企业人力成本优化利器

AI在销售领域的表现越来越惊艳。在销售成交过程中，从添加微信到完成咨询，AI全程对答如流，流程顺畅，宛如一位经验丰富的销售冠军。
小柔说科技·2025-03-20 18:11

python进阶，迭代器和生成器，函数式编程，闭包，装饰器

l=[1,2,3,4]it=iter(l)print(next(it))print(next(it))print(next(it))print(next(it))#while循环l=[1,2,3,4]len=len(l)i=0it=iter(l)whilei=self.end:raiseStopIterationself.current+=1returnself.current-1it=MyIte
胡萝卜糊了·2025-03-20 16:32

Java+Selenium+Cucumber自动化测试框架：高效软件测试的利器

一、引言在当今软件开发的快速迭代的背景下，确保软件质量和功能的正确性变得愈发关键。自动化测试作为一种提高测试效率、降低成本的有效手段，受到了广泛的关注。
测试渣·2025-03-20 15:19

numpy学习笔记10：arr *= 2向量化操作性能优化

以下是详细的解释：1.性能差异的原理(1)底层实现不同显式循环（错误示范）：Python的for循环是解释执行的，每次迭代需要动态解析变量类型、执行函数调用等操作。对每个元素的操作会触发多次Py
宁宁可可·2025-03-20 13:05

用LangChain构建自愈式生成式AI：颠覆传统知识库的智能问答系统实战

引言：当生成式AI遇到自进化架构ChatGPT的惊艳表现让企业意识到生成式AI的潜力，但传统问答系统仍面临数据孤岛、知识更新滞后等痛点。
煜bart·2025-03-20 13:32

【初学者】请介绍一下线性与非线性的区别？

3.图形表现线性：图形为直线。非线性：图形为曲线，如抛物线
lisw05·2025-03-20 08:56

UI自动化测试与性能测试

UI自动化测试用于确保应用的用户界面能够正确响应用户操作并提供预期的交互体验，而性能测试则评估应用在不同负载条件下的表现，确保其具备良好的响应速度和稳定性。
scratchpads·2025-03-20 08:22

神经网络基础之正则化

一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫
硬水果糖·2025-03-20 07:45

deepseek具体应用场景

以下是基于证据的详细总结：金融领域DeepSeek在金融领域的应用表现突出，例如通过其大语言模型（如DeepSeekLLM67Bt）提供数学、逻辑推理等能力，帮助金融机构提升服务效率。
ahyouxiang·2025-03-20 06:06

如何验证新产品概念的PMF（产品市场匹配度）

想要验证新产品概念的PMF，需要关注目标用户精准定位、核心价值主张、市场反馈速度、迭代验证机制。其中，核心价值主张尤其关键，因为它决定了用户是否真正愿意为产品埋单。
·2025-03-20 05:39

Tree of Thought Prompting（思维树提示）

TreeofThoughtPrompting（思维树提示）是一种新兴的提示工程技术，旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程，提升大型语言模型（LLM）在复杂任务中的表现。
大数据追光猿·2025-03-20 02:28

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。
AI天才研究院·2025-03-19 23:06

AIGC时代品牌突围战：10招玩转DeepSeek内容推荐（深度扩展版）

一、认知革命：从SEO到GEO的生死迭代案例对比：传统SEO困境：某家电品牌2023年投入200万SEO优化，关键词排名TOP3但流量下降42%（SEMrush数据）GEO突破案例：某母婴品牌通过结构化数据改造
白雪讲堂·2025-03-19 22:25

深入理解 TypeScript 中的迭代器（Iterators）与生成器（Generators）

一、为什么需要迭代协议？在现代JavaScript/TypeScript开发中，我们经常需要处理各种集合型数据：数组、Map、Set甚至是自定义数据结构。
念九_ysl·2025-03-19 21:21

css知识点总结

1.css概述css是CascadingStyleSheets(级联样式表)css是一种样式表语言,用于为HTML文档控制外观,定义布局.可将页面的内容与表现形式分离,页面内容存放在HTML文档中,而用于定义白线形式的
吃橘子的Crow·2025-03-19 21:19

从数据中心机房来看云服务器的可用性与性能！

数据中心机房是云服务器的物理承载基础，机房的硬件设施、运行环境和管理水平直接影响云服务器的可用性和性能表现。
·2025-03-19 21:56

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。
健忘的派大星·2025-03-19 21:48

QILSTE H4-108LB高亮蓝光LED灯珠 发光二极管LED

这款LED产品尺寸仅为1.6×0.8×0.4mm，却蕴含着复杂的参数设计，使其在众多应用场景中表现出色。然而，要真正理解其性能优势，就必须深入剖析其参数的复杂性。
QILSTE·2025-03-19 19:02

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

这些问题引发了一些根本性的探讨：(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求？(2)在实
王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

6-NBDG 葡萄糖摄取荧光探针，使用方法和注意事项

尽管6-NBDG荧光对环境比较敏感，但约在465/540nm下表现出激发和发射波长，使用荧光素（如FITC）的光学滤片来进行结果观察即可。二、试剂信息英文名称：6-(N-(7-Nitrobe
强化生物实验室·2025-03-19 18:26

基于流程的测试质量体系

随着时间的推移，产品不断的迭代，业务越来越成熟丰富，意味着业务流程、市场需求和客户期望变得更加复杂和多样化。
tf的测试笔记·2025-03-19 17:24

迁移学习入门

一般预训练模型具备复杂的网络模型结构；一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型，基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候，以transformer
EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

HT4054V抗干扰设计：提升EMC兼容性的技巧

在便携式电子设备快速迭代的今天，锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命等优势成为主流电源方案。然而，电池充电芯片的稳定性直接决定了终端产品的可靠性和用户体验。
华芯邦·2025-03-19 15:06

画面+音频实时去重，青否数字人最新技术已上线！

作为AI直播私有化部署行业引领者，青否数字人一直保持每周迭代的更新速度，持续引领行业前沿。接下来，为您深度揭秘3月中上旬推出的重磅新功能：AI话术5.0：AI泛化
2501_91000143·2025-03-19 14:57

GPT-4o mini小型模型具备卓越的文本智能和多模态推理能力

它在函数调用方面也表现出色，这使开发者能够构建应用程序来从
FlowUs息流使用宝典·2025-03-19 14:55

前端应用更新通知机制全解析：构建智能化版本更新策略

引言：数字时代的更新挑战在持续交付的现代软件开发模式下，前端应用平均每周产生2-3次版本迭代。但据Google研究报告显示，38%的用户在遇到功能异常时仍在使用过期版本的应用。
斯~内克·2025-03-19 12:45

软件测试服务商怎么选，看这篇文章就够了

早期,由于软件开发规模相对较小,技术迭代速度较慢,软件测试主要依赖人工手动执行各类测试用例,耗费大量人力与时间。
·2025-03-19 11:33
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