队内训练第3页

JavaScript 性能优化实战：优化循环结构提升效率

目录一、理解循环的性能损耗二、减少循环迭代次数（一）缓存数组长度（二）提前终止循环三、优化循环内部操作（一）避免在循环内执行复杂计算（二）减少DOM操作四、选择合适的循环类型（一）for循环与while

deying0865423·2025-03-23 21:25

LeetCode算法题(Go语言实现)_07

题目数据保证数组nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在32位整数范围内。请不要使用除法，且在O(n)时间复杂度内完成此题。

LuckyLay·2025-03-23 21:55

Python环境管理新利器：UV工具详解

如果在公司内使用，就需要格外小心，可能会招来官司。在我们公司，Anaconda（包括Miniconda）就是禁止安装的软件之一。

云水木石·2025-03-23 21:19

Spring事务失效的常见场景

一个事务内的所有SQL语句同步执行（依靠undo.log日志保证）一致性(Consistency)：事务前后总量不变，数据库完整性约束没有被破坏隔离性(Isolation)：一个事务执行不被其他事务干扰

红云梦·2025-03-23 21:49

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

C语言_数据结构总结8：链式队列

纯C语言实现，不涉及C++链队列队列的链式表示称为链队列，它实际上是一个同时具有队头指针和队尾指针的单链表，头指针指向对头结点，尾指针指向队尾结点。

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

PTA:数组区间差集A-B

题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从0开始，且题目保证下标均在有效范围内不会越界

悦悦子a啊·2025-03-23 18:56

python 爬取某乎某选全部内容

在下午思考第一篇python爬取知乎盐选文章内容的时候，其实就把自动爬取目录内的其他内容的方法想出来了，但是本来没想这么快更新的，哈哈。不过思来想去还是发出来吧，毕竟要不哪天就忘了。

路笑笑·2025-03-23 17:50

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型

kakak_·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

OCR识别常见开源库

准确识别的前提是找到正确的字体进行训练，字体很重要，要覆盖所有识别的场景。Tess

yxfamyself·2025-03-23 17:44

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

MMO基础双端架构（五）：如何O(1)的处理心跳消息

球球各位观众老爷给鄙人的开源项目点个Star，持续更新中~Free项目开源地址5.LRU算法淘汰超时心跳消息采用双向链表+线程安全哈希字典处理心跳消息的超时和检查机制仿照了经典算法LRU（也就是最少关注移除算法，当容器内的

晴空～蓝兮·2025-03-23 14:53

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。

芯作者·2025-03-23 14:21

小菜鸟的Python笔记001：将Word文档中数据汇总到Excel表格

将Word文档中数据汇总到Excel表格前言一、应用场景二、程序思路及准备工作思路如下：准备工作：三、程序代码1、主程序2、获取Word文档列表3、提取文档内数据4、导入到Excel表格四、遇到的问题1

蜉蝣2805·2025-03-23 14:17

31天Python入门——第9天:再学函数

匿名函数5.python中内置的常用函数zip()map()filter()all()any()6.函数练习再学函数1.变量在函数中的作用域变量的作用域是指变量的作用范围.局部变量:在函数体或局部范围内声明的变量称为局部

安然无虞·2025-03-23 14:46

Docker 数据卷与文件挂载

它们的主要目的是将容器内的数据保存到主机上，以便在容器重启或删除后数据不会丢失。本文将详细介绍数据卷和文件挂载的区别、使用方法以及管理技巧。

huingymm·2025-03-23 13:45

StockTV 全球股票、外汇、期货、加密货币 API 接口文档详解

概述StockTV提供了全球范围内的股票、外汇、期货和加密货币的实时数据接口，支持HTTP和WebSocket两种对接方式。

CryptoRzz·2025-03-23 12:07

AI大模型训练教程

训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。

AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

XPipe：一款新型开源终端管理神器

最近，一位朋友在使用Docker时遇到了一个问题：他对宿主机与容器之间的文件复制以及在容器内执行命令等操作感到困惑。

修己xj·2025-03-23 11:58

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。

odoo中国·2025-03-23 10:26

一文读懂Python之random模块（31）

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

【C++】内联函数

没有函数调用建立栈帧的开销，提升程序运行的效率不同的是宏是在预处理阶段展开的，而内联函数是在编译阶段展开的而且宏使用起来过于繁琐，不够便捷，因此产生了内联函数inline是一种空间换时间的做法，若大量使用内敛

Easy_Package·2025-03-23 09:16

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效，为教育机构和从业者提供参考。

Ms_lan·2025-03-23 08:38

生成对抗网络（GAN）的高级变体及在图像生成领域的创新实践

本文深入探讨了GAN的多种高级变体，如CycleGAN、StyleGAN等，详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处，阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势，并结合丰富的实际案例，展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果

算法探索者·2025-03-23 08:08

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

什么是预训练？预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。

TGITCIC·2025-03-23 07:02

深入理解Python闭包与递归：原理、应用与实践

目录闭包什么是闭包：闭包的基本结构：实现闭包的条件：1.嵌套函数2.内函数引用外部函数的变量3.外部函数返回内部函数4.外部函数已经执行完毕递归函数什么是递归函数：递归函数条件1.必须有个明确的结束条件

Multiple-ji·2025-03-23 07:27

C++ XML文件和解析

根元素：整个XML文档只能有一个根元素，所有其他元素必须嵌套在根元素内。元素：具有开始标签和结束标签，可以嵌套其他元素。属性：为元素提供额外的信息。

RangoLei_Lzs·2025-03-23 06:51

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

正则表达式

RegExp对象varreg=newRegExp("^lw{6,12}$");方法:test(str):判断指定字符串是否符合规则，返回true或false语法:^:表示开始$:表示结束[]:代表某个范围内的单个字符

思考的橙子·2025-03-23 06:44

2025年三个月自学手册网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维

网安kk·2025-03-23 06:12

找不到Jmeter历史版本下载的同学看这里（内附使用阿里镜像和腾讯镜像下载开源软件的地址）

最近需要在jmeter4上验证一个问题，于是就在网上各种找jmeter不同版本的下载地址，比较麻烦。为了让大家不踩坑，在这里汇总一下下载地址：下载jmeter地址汇总jmeter最新版本官网下载地址：ApacheJMeter-DownloadApacheJMeterhttps://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgijmeter历史版本下载地址（建议收藏）In

测试开发Kevin·2025-03-23 05:06

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

蓝桥杯——算法训练——粘木棍

输出格式一行一个整数，表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法训练;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner

大柠丶·2025-03-23 05:02

蓝桥杯——算法训练——共线

点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-

大柠丶·2025-03-23 05:32

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理

我的sun&shine·2025-03-23 04:57

高级交换与路由技术【1.1】

只能实现同一台交换机的相同VLAN内的端口链路层通信隔

BinaryStarXin·2025-03-23 04:54

Python列表的创建

列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现

只是没遇到·2025-03-23 04:53

关于forward函数

在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现：在PyTorch中，forward函数是模型的核心部分，必须显式定义。灵活性高：可以根据模型需要，自由定义forward函数的内容，包括各种计算操作。

oioz·2025-03-23 04:52

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

【华为OD】游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。输入描述第一行两个整数，n，d。队伍个数n。

测试_老姜·2025-03-23 03:11

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。

Hardess-god·2025-03-23 02:10

华为OD机试 - 最佳对手（ Python）

给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。输入描述第一行，n，d。队伍个数n。

AsiaFT.·2025-03-23 02:39

2023华为OD机试真题-最佳对手(JAVA、Python、C++)

给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下，匹配出的各组实力差距的总和最小。输入描述：第一行，n，d。队伍个数n。

huaweiod123·2025-03-23 02:09

华为OD机试E卷 - 最佳对手 / 实力差距最小总和（Java & Python& JS & C++ & C ）