量化编码第15页

node.js Buffer 与字符编码

Buffer实例一般用于表示编码字符的序列，比如UTF-8、UCS2、Base64、或十六进制编码的数据。

M_adg2341·2025-02-24 02:25

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB

算法与数据·2025-02-24 01:22

LLaMA-Factory|微调大语言模型初探索(3)，qlora微调deepseek记录

QLoRA在模型加载阶段通过4-bit量化大幅减少了模型权重的显存占用。QLoRA通过反量化到BF16进行训练，在保持计算精度的同时，进一步节省显存和提高效率。QLoRA在加载、训练、以及权重

闻道且行之·2025-02-24 01:49

手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法

在上一节中，我们将每个单词转换为一个表示数字的标记（token）。现在，我们需要将这个数字映射到一个向量上，这个向量称为嵌入（embedding）。在深度学习中，所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示，例如图像、语音、单词、音频等。最初，向量中的各个字段会被初始化为随机数，然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。训练过程逐步改变向量字段的值，从而使这些字段包含某种“知识”。

coding 迪斯尼·2025-02-24 00:11

Qt/C++音视频开发-本地摄像头推流/桌面推流/文件推流/监控推流

应用使用场景本地摄像头推流：用于将本地摄像头采集的视频数据进行实时编码并通过网络传输。桌面推流：用于捕获用户桌面

鱼弦·2025-02-23 23:38

AIGC从入门到实战：ChatGPT 需要懂得写提示词的人

ChatGPT需要懂得写提示词的人第1章:AIGC概述1.1AIGC的基本概念AIGC（AI-GeneratedContent），即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器

AI天才研究院·2025-02-23 23:03

C/C++ 指针对齐样式：对齐方式

几乎所有的编码风格问题都是主观意见和个人品味的问题。

谏君之·2025-02-23 22:32

DeepSeek模型量化

技术背景大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），可以通过量化（Quantization）操作来节约内存/显存的使用，并且降低了通讯开销，进而达到加速模型推理的效果。

快乐非自愿·2025-02-23 22:29

嵌入式工程师必学（166）：湿敏电容

术语“湿度”是量化气体中水蒸气含量的通用术语。术语“湿度”通常与“相对湿度”互换，但在精确测量的背景下，这两个术语之间存在显着差异。

芯片-嵌入式·2025-02-23 17:20

GB28181协议详解

SIP(RFC3261)+GB扩展设备注册、目录订阅、实时点播、云台控制等控制信令媒体传输层RTP/RTCP(RFC3550)+PS封装音视频数据封装传输，支持H.264/H.265/G.711/AAC等编码

江同学_·2025-02-23 16:16

【论文精读】MapTR：用于在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习

本文提出了MapTR，一种用于高效在线矢量化高精地图构建的结构化端到端Transformer模

青衫弦语·2025-02-23 14:02

LLM论文笔记 15: Transformers Can Achieve Length Generalization But Not Robustly

Arxiv日期：2024.2.14机构：GoogleDeepMind/UniversityofToronto关键词长度泛化位置编码数据格式核心结论1.实验结论：十进制加法任务上的长度泛化最佳组合：FIRE

Zhouqi_Hua·2025-02-23 14:30

解决“QString的split()函数分割中文“报错

问题原因：中文使用UTF-16编码。解决方法：将.txt文件保存为UTF-16编码，然后使用split()去分割对应的字符串即可。

sanqima·2025-02-23 13:20

SpringCloud-使用FFmpeg对视频压缩处理

它支持几乎所有的音视频格式，并提供了非常强大的编码、解码

m0_74824517·2025-02-23 12:49

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

当前，TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造（如TensorFlowLite与PyTorchMobile）逐步适应边缘设备的资源限制，同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

边缘计算与联邦学习驱动医疗金融预测及模型可解释性技术突破

这种技术组合在医疗诊断与金融预测领域展现出显著优势，例如通过部署轻量化模型实现实时病理分析，或构建跨银行风险预测系统，同时满足监管合规需求。在模型优化层面，自

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

CTF学习法则——寒假篇新手赶快收藏吧！

CTF（CapturetheFlag）是网络安全领域中的一种比赛形式，涵盖了漏洞利用、逆向工程、加密解密、编码解码等多方面的技术，参与者通过解决难题（称为“Flag”）获得积分。

网络安全技术分享·2025-02-23 09:26

中医脉象数字化应用

中医脉象数字化是将传统中医脉诊的主观经验转化为可量化、可分析的数字信号的过程。

deepdata_cn·2025-02-23 09:54

每次请求时，检查 JWT Token的有效期并决定是否需要刷新

为了在每次请求时检查access_token的有效期，并在过期时自动刷新，可以通过以下步骤实现：1.解析JWTToken获取过期时间JWTtoken的有效期是编码在token本身的，你可以通过解析token

panplan.top·2025-02-23 08:49

03 Python字符串与基础操作详解

文章目录Python字符串字符串的本质字符串基本操作检查字符串编码Pythonbool布尔类型布尔值的特点布尔运算示例Python初始化变量，并不一定开辟新的内存！

全栈若城·2025-02-23 08:47

php eval 在线解密,eval(gzinflate(base64_decode解密方法 | CN-SEC 中文网

下面简单介绍一下base64_decode+gzinflate压缩编码

便洁宝·2025-02-23 07:06

编译原理基础（1）

ASCII码即美国信息交换标准代码，是基于拉丁字母的电脑编码系统，用于显示现代英语和部分西欧语言。其7位编码范围0-127，8位扩展到0-255。

王磊鑫·2025-02-23 06:35

【智慧工地可视化大屏用哪些系统来制作？】

（2）内嵌丰富多彩数据图表，不用编码启用，可立即拖动转化成。（3）可用以业务流程数据的迅速分析，制做dashboard，也可搭建可视化驾驶室。

程序猿与攻城狮·2025-02-23 06:05

Opus编解码

最近项目中用到了语音编码opus，在网上搜了一下，资料非常少，而且没有一个完整的教程，现在简单记录下来opus的使用方法。

行走在软件开发路上的人·2025-02-23 06:28

JMeter之多用户并发

1.添加线程组2.见下图，添加txt数据文件，填写文件编码、变量名称，其他参数使用默认值3.添加同步定时器，每产生50个线程就立刻释放（此处可根据实际使用场景灵活调节）4.http请求中，将username

「neuf sur dix」·2025-02-23 04:46

CTA策略【量化理论】

CTA策略演变史全称：CommodityTradingAdvisor（商品交易顾问）CTA最开始是指通过为客户提供期权、期货方面的交易建议，或者直接通过受管理的期货账户参与实际交易，来获得收益的机构或个人。随着市场的发展，市场对CTA的理解普遍发生了改变，它已不再是商品期货，而是基于量价的趋势跟踪策略——无论是商品期货、金融期货，还是股票、外汇，只要是有历史公开量价的二级市场，都可以成为CTA策略

补三补四·2025-02-23 03:41

1. 类型别名

之后就可以通过这个别名来使用类型啦type别名=类型//后续直接使用别名即可试一试:使用类型别名保存联合类型直接通过类型别名来使用这个联合类型/**联合类型语法规则：*作用：根据现有的数据类型来定义一个新的数据类型别名，方便编码

我爱学习_zwj·2025-02-23 01:59

PHP2（WEB）

的文件路径，里头写着一段php的逻辑，对url的id参数传参，对内容admin进行了解密才能得到flag，但信息原先就会被加密然后再解密，所以admin需要加密两次否则如下被禁止访问但在用burpsuite的编码器进行了二

Sweet_vinegar·2025-02-22 23:42

【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。

【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders文章目录【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDeno

985小水博一枚呀·2025-02-22 22:00

区块链中的递归长度前缀（RLP）序列化详解

2.RLP的设计目标与优势3.RLP处理的数据类型4.RLP编码规则详解字符串的编码规则列表的编码规则5.RLP解码原理6.RLP在以太坊中的应用场景7.编码示例分析8.总结1.什么是RLP序列化？

Linke-·2025-02-22 19:07

word2vec之skip-gram算法原理

skip-gram算法原理1.input,output,targetinput的某个单词的one-hot编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）

cuixuange·2025-02-22 18:52

XML详解

ExtensibleMarkupLanguage的缩写，可扩展标记语言，是一种简单的存储语言，使用一系列的标记来描述结构化数据XML的文档结构1.XML声明：以下几个部分组成version:文档符合XML1.0规范encoding:文档字符编码

离别情诗雨·2025-02-22 17:16

第十节：通过Debug解析ChatGLMModel的数据流，理解视觉与语言模型结合架构

文章目录前言一、forward的参数解读二、图像编码token数量值方法解读三、input_ids的embedding方法解读1、embedding编码方法2、Embedding源码四、视觉编码方法解读五

tangjunjun-owen·2025-02-22 17:43

人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？

这些工具不仅加快了编码速度，还能帮助程序员减少常见错误，提高代码质量。然而，过度依赖AI工具也可能带来一些潜在风险：编程

大道归简·2025-02-22 16:09

十月学习笔记

transformer的架构：基于encoder-only或decoder-only架构Transformer模型由编码器（enco

木子不多余·2025-02-22 15:28

一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术

大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向，它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。

江湖人称麻花滕·2025-02-22 14:26

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展

DARLING Zero two♡·2025-02-22 13:18

探索未知：alpha测试的神秘序章【量化理论】

我叫补三补四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测（Backtesting）主要有两种不同的回测机制，一种是向量化回测，另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛

补三补四·2025-02-22 13:47

无缝融入，即刻智能[4]：MaxKB知识库问答系统[进一步深度开发调试，完成基于API对话，基于ollama大模型本地部署等]

大模型本地部署等]1.简介MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，1.1产品优势开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化

汀、人工智能·2025-02-22 13:14

RPC服务和HTTP服务对比

定义不同的系统中数据的传输格式，编码和解码规范等；第三层：会话层。管理用户的会话，

oo77771·2025-02-22 12:39

命令执行绕过方式总结

目录命令执行绕过方式总结命令分隔符花括号的用法黑名单绕过拼接绕过编码绕过单引号和双引号绕过反斜杠绕过长度限制内联执行通配符反弹shell（有点不懂先留个坑）linux中查看文件内容的工具命令执行绕过方式总结空格过滤

G0t1t·2025-02-22 05:12

哪种LLM量化方法最适合您？：GGUF、GPTQ 还是 AWQ

哪种LLM量化方法最适合您？

GordonJK·2025-02-22 05:38

大模型量化概述

模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化Quantization）本系列将针对一些常见大模型量化方案（GPTQ、LLM.int8()、Sm

AI领航者·2025-02-22 04:02

小白也能看懂的-Java Web开发全攻略(超详细)

四）MVC架构常用JavaWeb开发框架（一）SpringFramework（二）SpringBoot（三）Hibernate（四）StrutsJavaWeb开发实战（一）需求分析（二）系统设计（三）编码实现

小韩学长yyds·2025-02-22 02:17

利用DeepSeek提升编程效率:全面指南

DeepSeekDeepSeek的主要功能如何有效使用DeepSeekDeepSeekvs其他AI编程助手实际应用案例注意事项和最佳实践总结1.什么是DeepSeekDeepSeek是一个基于人工智能的编程助手,旨在帮助开发者提高编码效率和质量

一小路一·2025-02-22 02:45

达梦数据库创建二级分区表及数据分布情况查询

目录1、创建二级分区表，主分区按时间范围每月一分，子分区按任务编码哈希分。

泛冬以南·2025-02-22 02:43

常规网络安全网络架构网络安全结构体系图

由抽象语言→编码2、表示层数据的表示、压缩和加密（数据格式化，代码转换，数据加密）。所需设备：网关。由编码→二进制3、会话层会话的建立与结束（解除与建立与别的接点的联系），应用

网络安全Max·2025-02-22 01:28

大模型可以多大程度上代替人类做软件需求分析

需求分析替代范畴的三层模型表层需求解析支持自然语言至用例图/用户故事的结构化转换（75-83%准确率，基于IBM2024案例库数据）实现基础的非功能性需求(NFR)分类（如响应时间要求识别准确率达91%，但强度量化仍需人工

workflower·2025-02-22 01:56

量化评价和质化评价举例_质量评价论文,关于商品住宅工程质量量化评价方法相关参考文献资料-免费论文范文...

摘要：通过分析消费者关注的且易于实地测量和量化评价的质量指标类型,建立起一种基于消费者维度的住宅工程质量评价方法,以便于企业对住宅质量考核评价和分析提升,同时也可应用于交付前的自查,对商品住宅各参与方均有积极意义

weixin_39830012·2025-02-22 00:25

以太网的PHY（物理层）详解

1.PHY的核心功能信号调制与编码：将MAC层发送的数字信号转换为适合物理介质传输的模拟信号（如差分电压、光脉冲）。常用编码方式：曼彻斯特编码

美好的事情总会发生·2025-02-22 00:50

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