金融模型计算

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Spring AI Alibaba ChatClient使用

简介ChatClient：https://java2ai.com/docs/1.0.0-M5.1/tutorials/chat-client/1、ChatClient简介ChatClient提供了与AI模型通信的

Charge8·2025-03-25 07:07

h5接微信js-sdk的详细步骤

前端需要做的）1、配置JS安全域名2、服务接入3、引入Js文件4、使用wx.config进行权限验证5、代码JS-SDK配置流程（后端需要做的）获取access_token获取jsapi_ticket计算签名参考网站

爱编程的小学究·2025-03-25 07:06

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

云计算采用的各种虚拟化技术比较

这里写目录标题1.云计算采用的各种虚拟化技术比较一、各种虚拟化技术介绍二、各种虚拟化技术对比三、VPS选择3.1OpenVZ3.2KVM、Xen、VMware1.云计算采用的各种虚拟化技术比较一、各种虚拟化技术介绍

云满笔记·2025-03-25 07:04

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

《十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型

猿享天开·2025-03-25 07:03

Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

本文是一个用springboot结合springmvc和springaialibaba调用国产大模型通义千问的具体例子，按照这个做能够快速的搞定Java应用的调用。

m0_74823239·2025-03-25 07:33

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

亚马逊云底层使用的虚拟化技术

‌亚马逊云科技底层使用的虚拟化技术主要包括EC2（弹性计算云）和容器服务（如AmazonECS）。‌EC2EC2是亚马逊云科技提供的核心虚拟化服务之一。

ajax_beijing_java·2025-03-25 07:32

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

科技文章：腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的不断突破，智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。

荣华富贵8·2025-03-25 06:58

Linux C++：标准IO&文件IO

1.什么是标准IO：标准I/O是ANSIC建立的一个标准I/O模型，是一个标准函数包和stdio.h头文件中的定义，具有一定的可移植性。标准IO库处理很多细节。例如缓存分配，以优化长度执行IO等。

回忆是本书·2025-03-25 06:58

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

### 解决《下降路径最小和》问题详解

####方法思路**动态规划**：从倒数第二行开始逐层向上计算每个位置的最小路径和。每个位置的最小和等于当前值加上下一行相邻三个元素的最小值。最终，第一行的最小值即为答案。

小学仔·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-前缀和

它的核心思想是通过预先计算一个前缀和数组s，使得每次查询某个区间的和时，可以在常数时间内完成。

sin2580·2025-03-25 06:55

计算机二级Java真题附加超详细解析

课堂上老师发的题目，题目与题库里的是乱序的，都是真题后续会持续发课堂上的题目一.单选题（共39题，39分）1.(单选题,1分)在多线程程序设计中,如果采用继承Thread类的方式创建线程,则需要重写Thread类的()方法。A.startB.callC.interruptD.run正确答案:D:答案解析：Thread类本身实现了Runnable接口，所以可以通过继承Thread类，并重写run（）

祎直向前·2025-03-25 06:54

【RRF】递归排序融合 1 / (k + i) 核心思想

这个公式的设计有其深刻的数学和逻辑背景，下面详细解释为什么要这样计算。1.RRF的核心思想RRF的目标是将多个排名列表合并为一个统一的排名，同时尽可能保留每个列表中的重要信息。为了实现这一目标，

星星点点洲·2025-03-25 06:23

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。

有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。

草莓仙生·2025-03-25 05:20

常考计算机操作系统面试习题（一下）

目录操作系统基本类型操作系统的功能操作系统的主要任务进程与线程进程状态转变内存管理文件系统与文件管理虚拟存储器设备管理磁盘调度死锁信号量机制文件打开与管理进程与线程的互斥与同步进程同步进程调度文件分配磁盘块的方法程序执行条件进程与程序的区别文件访问的用户类型指令和数据的内存绑定信号量互斥死锁的必要条件页面置换算法程序状态进程间通信机制操作系统的作用文件的访问方法内存管理方式操作系统的资源分配操作系

猫咪-9527·2025-03-25 05:20

面试计算机操作系统解析（一中）

判断1.一般来说，先进先出页面置换算法比最近最少使用页面置换算法有较少的缺页率。（✘）正确答案：错误解释：FIFO（先进先出）页面置换算法可能导致“Belady异常”，即页面数增加反而缺页率升高。而LRU（最近最少使用）算法通常比FIFO更能减少缺页率。2.进程调度算法各种各样，如果选择不当，有的进程可能不能获得执行的机会。（✔）正确答案：正确解释：某些调度算法（如简单的优先级调度）可能会导致低优

猫咪-9527·2025-03-25 05:20

常考计算机操作系统面试习题（二）（中）

目录24.操作系统的主要功能有哪些？25.文件的属性主要有哪些？26.对文件的基本操作主要有哪些？27.目录的基本操作有哪些？28.目录的逻辑结构有哪些种？29.简述银行家算法的Available、Max、Allocation、Need和Request的意义。30.I/O设备在哪些方面存在差异？31.进程控制块（PCB）主要包括哪些信息？32.描述基本页面置换算法。33.进程的调度主要考虑哪些因素

猫咪-9527·2025-03-25 05:50

版本控制GIT的使用

以下是一个基本的流程：1.安装Git如果你还没有安装Git，首先需要在你的计算机上安装Git。你可以从Git官方网站下载并安装适合你操作系统的版本。

木子0204·2025-03-25 05:49

计算机二级：函数基础题

函数基础题第一题r=input("请输入半径：")c=3.1415926*r*2print("{:.0f}".format(c))输出：TypeError第二题a=7b=2print(a%2)输出1第三题ab=4defmy_ab(ab,xy):ab=pow(ab,xy)print(ab,end="\n")my_ab(ab,2)print(ab)输出164第四题foriinrange(0,10,2)

^ω^宇博·2025-03-25 05:19

常考计算机操作系统面试习题（四）

目录1.Peterson算法伪代码2.信号量生产者消费者问题分析3.注释Peterson主函数并分析输出结果4.用fork创建子进程的程序1.Peterson算法伪代码题目：写出Peterson算法的伪代码。参考答案：//定义变量booleanflag[2];//表示每个线程是否希望进入临界区intturn;//表示轮到哪个线程进入临界区//线程i的代码do{flag[i]=true;//表示线程

猫咪-9527·2025-03-25 05:19

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe具有高度可扩展性和灵活性，适用于各种应用领域，包括计算机视觉、增强现实、虚拟现实和音频处理等。

KsClang·2025-03-25 05:16

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。

·2025-03-25 04:10

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。

·2025-03-25 04:09

使用 AI 技术实现智能问答系统

本文将介绍如何利用OpenAI的大语言模型API来实现一个简单的智能问答系统，并会演示如何通过中转API地址http://api.wlai.vip调用大模型。

llzwxh888·2025-03-25 04:13

Python机器人简单问答系统

自然语言处理技术使得计算机能够理解和处理人类语言，从而在各种应用中提供更加智能和个性化的服

chang_xiaoyi·2025-03-25 04:12

阿根廷主流收单方式：Rapipago支付

一、Rapipago支付简介Rapipago支付，是阿根廷领先的现金支付方式，是1996年由阿根廷领先的金融服务公司GIRE发布的支付产品。

GeeWallet跨境支付·2025-03-25 04:12

C语言pta程序设计---实验七（函数）

6-1sdut-C语言实验-计算组合数分数10作者马新娟单位山东理工大学计算组合数。C(n,m),表示从n个数中选择m个的组合数。

.又是新的一天.·2025-03-25 04:36

hive-sql高频命令总结

中非Null进行统计ROW_NUMBER()语法形式：ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYCOL1ORDERBYCOL2)解释：根据COL1分组，在分组内部根据COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号

summer_dai·2025-03-25 03:35

Momentum优化器的超参数调优方法

优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。Momentum优化器是一种常用的优化算法，它通过引入动量的概念来加速梯度下降过程，特别是在处理高维数据和复杂模型时表现尤为出色。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。

晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

一文搞懂RAG，原理，流程，最佳实践

我印象中22年23年，讨论大模型应用，都在讲pe，rag，agent三个方向。但是随着越来越多的应用被开发出来，RAG相对另外两者稍显走弱。

AI领航者·2025-03-25 03:01

mysql

知识介绍：基础篇SQLmysql数据库中关系型数据库：是建立在关系模型基础上的，由多张相互连接的二维表组成的数据库SQL通用语法SQL可以单行或多行书写，以分号结尾SQL可以使用空格或者缩进来增强语句的可读性

wjm041006·2025-03-25 03:30

领域驱动设计模式、原理与实践_领域驱动设计学习之路—DDD的原则与实践

ScottMillett&NickTune编著的《领域驱动设计模式、原理与实践》一书的学习笔记，一共会分为4个部分如下，此文为第1部分：领域驱动设计的原则与实践战略模式：在有界上下文之间通信战术模式：创建有效的领域模型有效应用程序的设计模式一

餘弦Inverse·2025-03-25 02:29

python matplotlib绘制 3D图像专题（三维柱状图、曲面图

np.arange(-3.0,4.0,delta)对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=np.exp(-X2-Y2)Z2=np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)计算

前端node资料大全·2025-03-25 02:58

Python数据科学入门：NumPy、Pandas和Matplotlib的实用指南

数据科学是一个跨学科的领域，结合了统计学、计算机科学和数学，用来分析和解读复杂的数据。Python作为数据科学的主流编程语言之一，拥有强大的库和工具，使得数据分析、科学计算、数据可视化变得更加简便。

威哥说编程·2025-03-25 02:27

计算机网络基础：TCP/IP 协议族的奥秘

计算机网络基础：TCP/IP协议族的奥秘一、前言二、TCP/IP协议族的起源与发展2.1起源背景2.2发展历程三、TCP/IP协议族的体系结构3.1层次模型概述3.2各层次详细解析3.2.1网络接口层3.2.2

xcLeigh·2025-03-25 02:27

Kafka 面试备战指南

采用发布-订阅模型，适用于实时数据管道、流处理等场景。Kafka核心组件有哪些？

宋发元·2025-03-25 02:26

(建议收藏)一文多图，彻底搞懂Floyd算法(多源最短路径)

前言在图论中，在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外，还有Floyd算法也是非常经典，然而两种算法还是有区别的，Floyd主要计算多源最短路径。

程序员bigsai·2025-03-25 02:26

算法-双指针、BFS与图论-1101. 献给阿尔吉侬的花束

3.5新版功能.count(x)：计算deq

哆啦A梦阳·2025-03-25 02:56

（前端开发）网页制作案例

HTML（index.html）A宝学成在线首页课程职业规划A宝前端开发后端开发移动开发人工智能商业预测云计算&大数据运维&测试UI设计产品我的课程表数据可视化课程正在学习-echarts使用步骤Vue3

A宝呀·2025-03-25 02:25

机器学习常见模型

其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。

A宝呀·2025-03-25 02:55

Electron从入门到精通：手把手教你用前端技术打造桌面级应用（万字长文）

一、Electron基础篇：环境搭建与核心概念1.1开发环境准备1.2项目结构解析（关键文件详解）关键文件说明：1.3核心概念解析（文字版架构说明）Electron双进程模型：架构要点总结：二、核心机制详解

前端极客探险家·2025-03-25 02:24

金融级安全加速：群联SD-WAN如何兼顾防御与低延迟？

延迟抖动：跨国业务因网络拥堵导致延迟波动（如金融交易超时）。2.群联方案优势加密专线：通过IPSec/SSLVPN建立私有隧道，隐藏源站拓扑。

群联云防护小杜·2025-03-25 02:53

加速还是安全？CDN与群联云防护的本质差异与适用场景

抵御DDoS/CC攻击、隐藏源站）技术重心缓存优化、边缘节点分发流量清洗、AI行为分析、加密隧道主要能力静态资源缓存、负载均衡攻击识别、动态调度、协议层深度防护典型用户新闻网站、电商平台、视频服务游戏、金融