递归深度第15页

【知识分享】HDFS基础操作以及修改配置文件命令

HDFS基本操作命令查看文件常用命令命令格式hdfsdfs-lspath--查看文件列表hdfsdfs-ls-Rpath--递归查看文件列表hdfsdfs-dupath--查看path下磁盘情况，单位字节使用示例

星环科技TDH社区版·2025-02-05 09:27

从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能工作流！

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-02-05 08:53

蓝桥杯飞机降落（DFS、贪心）

结构：dfs(){1.终止条件2.递归过程}本题贪心比较明显，类似基础的活动时间安排贪心，即如果每架飞机降落的时间尽可能考前，那么留

YYJ333_333·2025-02-05 08:53

大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）

文章目录大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）1.引言2.TensorFlow分布式训练基础概念3.TensorFlow中LLM分布式训练的关键技术及应用4.利用

North_D·2025-02-05 08:20

开源项目推荐：DuckDuckGo搜索神器——深度探索与集成工具

娄雅月Leticia·2025-02-05 07:49

四大跨平台开发框架深度解析——uniapp、uniapp-X、React Native与Flutter

引言随着移动互联网的飞速发展，跨平台开发框架成为了开发者们关注的焦点。这些框架旨在通过编写一套代码，实现多个平台的应用开发，从而大幅提高开发效率和降低维护成本。本文将深入剖析uniapp、uniapp-X、ReactNative和Flutter这四个主流的跨平台开发框架，探讨它们的优缺点及适用场景，帮助开发者在项目中做出明智的选择。一、uniapp：多平台开发的利器优点跨平台能力：uniapp凭借

chenNorth。·2025-02-05 07:15

deepseek异军突起——2025年最新大模型排名

孽小倩·2025-02-05 06:36

基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要

本文针对评估深弹投掷落点对命中潜艇概率的影响进行分析，综合利用Python、geogebra和draw.io等，以得出最大命中率、最优投掷方案和联合阵列编排的合理方案为目标建立了深度命中率模型，并使用

終不似少年遊*·2025-02-05 04:57

算法——快速排序

然后递归地对基准元素两侧的子数组进行划分和排序，最终完成整个数组的排序。

百锦再@新空间代码工作室·2025-02-05 04:53

综合实验3：快速排序算法优化

第1关：快速排序（递归实现）任务描述本关任务：实现快速排序算法，并将乱序数列变成升序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：快速排序算法。

Ssaty.·2025-02-05 03:50

AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在音乐创作中的应用

随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习和生成模型的广泛应用，音乐创作过程正逐渐被赋予新的生命力。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-05 03:20

在量子计算与AI结合的未来，是否能够实现更高效、更复杂的模式识别和数据处理？

人工智能，特别是深度学习，已经在许多领域取得了突破性的进展。本文将探讨量子计算与AI结合的创新机会，重点分析其在模式识别和数据处理中的优势与挑战。

concisedistinct·2025-02-05 03:16

深度解析 PostgreSQL Protocol v3.0（三）— 流复制（上）

01流复制介绍PostgreSQL支持COPY操作，COPY操作通过流复制协议（StreamingReplicationProtocol）实现。COPY命令允许在服务器之间进行高速批量数据传输，有三种流复制模式：COPY-IN模式数据从客户端传输到服务器端。COPY-OUT模式数据从服务器端传输到客户端。COPY-BOTH模式服务器端和客户端数据可以双向传输。COPY-IN和COPY-OUT操作分

KaiwuDB 数据库·2025-02-05 03:15

Python魔法方法揭秘：`init`、`new`和`call`的深度解析

Python魔法方法揭秘：__init__、__new__和__call__的深度解析一、引言在Python中，有一些特殊的方法，它们以双下划线（__）开头和结尾，通常被称为“魔法方法”或“特殊方法”。

清水白石008·2025-02-05 02:14

知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）

这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。

大模型扬叔·2025-02-05 02:44

python必读书单

文章目录{编程入门}{编程进阶}{算法基础}{Web开发}{网络编程}{爬虫}{安全}{数据分析}{数据科学}{数据挖掘}{机器学习}{深度学习}{其他方向}{编程入门}父与子的编程之旅：与小卡特一起学

Vin0sen·2025-02-05 02:08

心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典深度学习

心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。2023年新的文章合集已经发布，获取方式看这里：又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭，更有历史文章合集，欢迎下载。往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125

机智的叉烧·2025-02-05 01:37

Pytorch深度学习实战2-1：详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（

2401_84140080·2025-02-05 01:35

Linux---架构概览

一、Linux架构分层的深度解析1.用户空间（UserSpace）用户空间是应用程序运行的环境，与内核空间隔离，确保系统稳定性。

kyle~·2025-02-05 01:35

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlow是谷歌大脑团队开发的开源机器学习库，广泛应用于深度学习、人工智能等领域。

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

大模型带你学pytorch课程

PyTorch是一个强大的开源机器学习框架，由Facebook的人工智能研究实验室开发，被广泛用于深度学习模型的构建和训练。让我们开始你的PyTorch旅程吧！1.预备课程大纲1.1引入Pyth

立杰说·2025-02-05 01:33

【2024年国内一些知名的免费AI对话工具的对比】

这些工具基于各自公司的深度学习和自然语言处理技术，为用户提供智能对话服务。百度文心一言特点:基于ERNIE模型，拥有知识增强、检索增强和对话增强的技术特色，支持跨模态生成。

龙少9543·2025-02-05 01:02

用于深度学习的硬件配置列表

自己2021年配制的一台深度学习机子，体验是水冷没必要（主要是安装费劲）。注意电源功率一定要够，不然带不动显卡，最好是1000w左右。

Mr.Q·2025-02-05 01:01

问题排查：MyBatis-Plus 缓存导致查询结果不一致问题

深度剖析：MyBatis-Plus缓存导致查询结果不一致问题欢迎关注『开发必备』专栏，专注于解决你在开发过程中遇到的各种问题，帮你快速找到解决方案，节省大量调试时间。

代码简单说·2025-02-05 00:59

计算范式的变革：从图灵机到神经网络

图灵机，神经网络，计算范式，深度学习，机器学习，人工智能，算法，模型1.背景介绍自20世纪中叶以来，计算机科学经历了飞速发展，计算范式也经历了深刻的变革。

AI架构设计之禅·2025-02-04 23:49

Vue模板语法与常用指令深度解析

Vue模板语法与常用指令深度解析Vue模板语法与常用指令深度解析一、Vue模板语法基础1.1插值语法1.2JavaScript表达式二、核心指令深度解析2.1条件渲染：v-if家族指令2.1.1基础用法与原理

prince_zxill·2025-02-04 23:19

【Python】已解决：Python读取字典查询键报错“KeyError: ‘d‘”

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-04 23:19

自定义MyBatis插件

接下来，我们通过自定义插件实例来进一步深度理解MyBatis插件的插件机制。插件接口MyBatis插件接口-Interceptor有哪些方法？

灯塔下的守望者·2025-02-04 23:17

Cursor 与多语言开发：全栈开发的利器

Cursor作为一款AI驱动的智能编程助手，凭借其对20+编程语言和主流框架的深度支持，正在成为全栈开发的“瑞士军刀”。

drebander·2025-02-04 23:16

C++可变参数模板（详解）

目录可变参数模板引入基础讲解sizeof...运算符包展开（解包）递归解包Lambda捕获转发参数包实战可变参数模板引入给你一个问题？编写一个简单的print函数，实现接受任意有限数量的参数，并输出。

框住·2025-02-04 23:46

回溯算法——排列问题（力扣46：全排列）

坦白来讲就是穷举一般来说这些问题遇上了首先应当考虑回溯：组合问题，排列问题，子集问题，切割问题，棋盘问题（通常都是求所有可能）回溯算法的本质是树形问题，所有的回溯算法都可以通过树形结构来分析回溯的关键部分用到递归

索利亚噶通·2025-02-04 23:15

电影《哪吒之魔童闹海》迅雷百度云完整下载资源[MP4／1.12GB／2.35GB]高清版画质[HD720p中字]

作为《哪吒之魔童降世》的续集，这部电影不仅延续了前作的精彩剧情和独特风格，还在视觉效果、角色塑造和主题深度上进行了全面升级。

·2025-02-04 22:09

[Windows] DeepSeek R1 本地部署 web-ui 可以断网

它现在不但比OpenAI开放，也比它有活力它的功能堪称全能，日常写作、翻译、问答轻松拿捏，独特的“深度思考”模式加上联网搜索，在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余

私人珍藏库·2025-02-04 21:35

Redis数据类型深掘：如何有效使用List，Set和Sorted Set

List（列表）List数据类型的深度解析定义复习Redis的List数据类型是一个字符串的序列集合，这些字符串按照插入的顺序进行排序。

哎你看·2025-02-04 20:29

《AI赋能行业实战：‌揭秘企业数字化转型最佳实践，‌落地案例深度解析！‌》 ---- 总目录

文章大纲金融行业落地实践浅析基于PySpark进行信用卡评分--实战案例迁移学习小样本金融风控生物信息识别大健康行业落地实践浅析传统行业深度融合升级如何深度参与创业？

shiter·2025-02-04 20:58

DeepSeek R1重塑行业标准：BIM智能审查效率提升300%的实战解密

DeepSeekR1驱动的BIM模型智能审查技术深度解析与实践指南第一章BIM智能审查技术概述建筑信息模型（BIM）的智能化审查是建筑行业数字化转型的核心环节。

Coderabo·2025-02-04 20:55

DeepSeek R1赋能智能建造：施工安全风险预判系统全栈开发实战与创新解析

DeepSeekR1智能分析系统通过融合计算机视觉、物联网传感技术和深度学习算法，构建了多维度的风险预警体系。本系统具备以下核心功能：实时视频监控分析（安全装备检测、危险区域入侵识别）设备状态

Coderabo·2025-02-04 20:55

基于深度学习的政策效果仿真推演：实现智能化决策支持

政策效果仿真推演：基于DeepSeekR1的人工智能驱动决策支持系统引言政策效果仿真推演是现代社会治理中不可或缺的重要环节。通过模拟不同政策在实际执行过程中可能产生的各种影响，政府和相关机构可以更科学地制定和调整政策，从而提高治理效率和效果。然而，传统的政策仿真方法往往依赖于大量的历史数据、复杂的数学模型以及人工经验判断，存在耗时长、成本高、结果不够精准等问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，

Coderabo·2025-02-04 19:22

Intel 与 Yocto 项目的深度融合：全面解析与平台对比

在嵌入式Linux领域，Yocto项目已成为构建定制化Linux发行版的事实标准，广泛应用于不同架构的SoC平台。Intel作为x86架构的领导者，在Yocto生态中投入了大量资源，为其嵌入式处理器、FPGA和AI加速硬件提供了完整的支持。本文将详细介绍Intel如何在Yocto项目中构建、优化和维护其嵌入式Linux解决方案，并与其他芯片平台（如NXP、AMD、RaspberryPi）进行对比，

嵌入式Jerry·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式，并结合解释它们的意义：1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling）的输出大小公式类似卷积，但更加简单：输出大小=输入

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

pytorch中深度拷贝_PyTorch中的拷贝与就地操作详解

前言PyTroch中我们经常使用到Numpy进行数据的处理，然后再转为Tensor，但是关系到数据的更改时我们要注意方法是否是共享地址，这关系到整个网络的更新。本篇就In-palce操作，拷贝操作中的注意点进行总结。In-place操作pytorch中原地操作的后缀为_，如.add_()或.scatter_()，就地操作是直接更改给定Tensor的内容而不进行复制的操作，即不会为变量分配新的内存。

weixin_39906130·2025-02-04 19:51

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。

小白学视觉·2025-02-04 19:49

深度学习-98-大语言模型LLM之基于langchain的代理create_react_agent工具

文章目录1Agent代理1.1代理的分类1.2ReAct和Structuredchat2代理应用ReAct2.1创建工具2.1.1嵌入模型2.1.2创建检索器2.1.3测试检索结果2.1.4创建工具列表2.2初始化大模型2.3创建Agent2.4运行Agent3参考附录1Agent代理Agent代理的核心思想是使用语言模型来选择要采取的一系列动作。(1)在链中，动作序列是硬编码的。(2)在代理中，

皮皮冰燃·2025-02-04 18:46

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在当今人工智能蓬勃发展的时代，数据成为了驱动技术进步的核心要素。随着数据采集和存储技术的飞速发展，我们所面临的数据量不仅日益庞大，其维度也愈发复杂。高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但却给机器学习算法带来了一系列严峻的挑战，这便是著名的“维度诅咒”。在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底

·2025-02-04 18:03

03 掌握Docker核心架构：镜像、仓库、容器及运行管理的深度解析

文章目录03掌握Docker核心架构：镜像、仓库、容器及运行管理的深度解析一概述1.1镜像1.2镜像仓库1.3容器二、镜像及镜像仓库2.1本地镜像仓库2.2镜像仓库简介2.3使用远端仓库2.3.1从远端镜像仓库拉取

superman超哥·2025-02-04 18:39

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。

鱼弦·2025-02-04 18:37

与孙正义对话，Sam Altman正面回应DeepSeek：“OpenAI投入多少，AI智能就有多强“（附视频）

与孙正义对话，SamAltman正面回应DeepSeek："OpenAI投入多少，AI智能就有多强"（附视频）AI工作坊AI深度研究员2025年02月04日00:03全文12,000字|阅读约42分钟，

AI生成曾小健·2025-02-04 17:34

代码随想录 Day 17 | 【第六章二叉树 part05】654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树

|LeetCode：654.最大二叉树_哔哩哔哩_bilibili1.整体思路（1）递归终止条件：当传入的数组大小等于1，说明到达叶子节点，停止递归。由于题目中已经定义数组的大小大于

Accept17·2025-02-04 17:02

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

【大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考：模型决定计算关键词：大模型，AIAgent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

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