集合覆盖模型例题第28页

Compose Multiplatform+kotlin Multiplatfrom

build.gradle下面是/gradle/libs.versions.toml下面是androidApp下的build.gradle结尾前言现在Android原生需求日渐减少，多平台或车载，端侧大模型等我看是未来的主流

宝杰X7·2025-01-19 16:57

Cognitive Architectures for Language Agents

语言代理的认知架构摘要1引言2背景：从字符串到符号AGI3语言模型与生产系统之间的链接4语言代理的认知架构（CoALA）：一个概念框架5用例6可操作的见解7讨论8结论摘要最近的努力已经将大型语言模型（LLM

UnknownBody·2025-01-19 16:57

【Compose multiplatform教程23】在通用代码中使用视图模型（ViewModel）

使用Compose多平台（ComposeMultiplatform）可以在通用代码中实现安卓（Android）中那种通过视图模型（ViewModelhttps://developer.android.com

小林爱·2025-01-19 16:25

嵌入式驱动开发详解视频教程

第一章+Linux设备驱动模型第二章Linux内核模块第三章Linux内核编程API第四章Linux字符设备驱动第五章Linux块设备驱动第六章Linuxplatform驱动第七章Linux触摸屏设备驱动第八章

acp小鸡炖蘑菇·2025-01-19 16:25

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括：深度学习模

wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展，大模型（LargeAIModels）在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。

wit_@·2025-01-19 16:51

华为OD机试E卷 --过滤组合字符串--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述数字0、1、2、3、4、5、6、7、8、9分别关联a~z26个英文字母。

飞码创造者·2025-01-19 16:51

计算机技术：冯·诺伊曼架构

冯·诺伊曼架构（VonNeumannArchitecture）是由著名数学家和计算机科学家约翰·冯·诺伊曼（JohnvonNeumann）在20世纪40年代提出的一种计算机设计模型。

InnoLink_1024·2025-01-19 16:51

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。

Blair Long·2025-01-19 15:14

`计算机知识` `C++` initializer_list初始化列表, 括号列表初始化, 括号集合

initializer_list初始化列表里,不存数据`{}`并不等价于初始化列表对象隐患概念区分首先,要区分几个概念,也就是会产生的歧义:1,initializer_list初始化列表2,{1,2,3}括号集合

supimo·2025-01-19 15:14

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐

雏Carnation·2025-01-19 15:42

一文读懂数据仓库构建流程（超详细）

1、数仓构建整体流程数仓构建核心图：我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分，只要我们将前期的数据调研，各种数仓模型设计好，剩下

嗨皮一会吧·2025-01-19 15:41

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？

小小小小祥·2025-01-19 15:40

用java 实现 Longest Substring Without Repeating Characters 无重复字符的最长子串（leetCode 算法）

下面是一个使用Java实现的解决方案，它使用了滑动窗口和哈希集合来跟踪当前窗口内的字符：importjava.util.HashSet;importjava.util.Set;pub

用心去追梦·2025-01-19 15:39

openai的代理框架中国版swarmforchinese，又简单又实用而且是趋势

各种概念，概念生涩难懂，与大模型用自然对话非常简洁相反而驰有没有一种非常简单又实用的框架有openAI开源的swarm但是默认用的openai的接口。

Ai君臣·2025-01-19 14:07

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。

afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

Java 查询最大最小值详解

以下将详细介绍最大值和最小值的查询方法，包括适用于数组、集合、以及更复杂的数据结构的解决方案。1.使用Math类Java提供了Math.max和Math.min方法，可用于直接比较两个值。

飞滕人生TYF·2025-01-19 14:04

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。

翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY031】后端Web实战(员工管理)三

通过集合接收参数的代码如下：@DeleteMappingpublicResultdelete(@RequestParamListids){log.info(

123yhy传奇·2025-01-19 14:04

华为OD机试E卷 --简易压缩算法--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述有一种简易压缩算法Q∶针对全部由小写英文字母组成的字符串，将其中连续超过两个相同字母的部分压缩为连续个数加该字母

飞码创造者·2025-01-19 14:00

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构引言在AI模型的构建与部署中，无服务架构（ServerlessArchitecture）正逐渐成为开发者的首选方案。

afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

代码中使用 Iterable＜T＞作为方法参数的解释

/***根据课程id集合查询课程简单信息*@paramidsid集合*@return课程简单信息的列表*/@GetMapping("/courses/simpleInfo/list")ListgetSimpleInfoList

YQ9·2025-01-19 13:00

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1、网络安全体系概述1.1、网络安全体系概念网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定

jnprlxc·2025-01-19 13:58

华为OD机试D卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析java源码js源码python源码c++源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？

飞码创造者·2025-01-19 13:55

js迭代器模式

以前JS原生的集合类型数据结构，只有Array（数组）和Object（对象）；而ES6中，又新增了Map和Set。

摇光93·2025-01-19 13:24

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList

qq742234984·2025-01-19 13:24

css中的优先级和继承

1.优先级(在所有的选择器中某个选择器定义的规则是否能够胜出（即优先级）取决于三个元素：（1）先考虑权重，权重一样的，后面的样式回覆盖前面的样式（2）!

挽风莬·2025-01-19 12:51

django笔记

路由刚创建出来的项目分为两级：第一级：项目文件夹manage.py第二级是我们的关键：settings项目的总配置文件urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController，是模型

幸福诗歌·2025-01-19 12:20

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

ChatGPT原理及其应用场景

其工作原理可以从以下几个方面进行解析：GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技

编程小郭·2025-01-19 11:47

华为OD机试E卷 --智能成绩表--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述小明来到某学校当老师，需要将学生按考试总分或单科分数进行排名，你能帮帮他吗？

飞码创造者·2025-01-19 11:45

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python中pytest-cov使用详解

说明：pytest-cov是一个用于在使用pytest测试框架时提供代码覆盖率报告的插件。它通过集成coverage.py来收集测试覆盖率数据，并生成易于理解的报告。

夏天Aileft·2025-01-19 11:41

Python学习之-Pydantic详解

在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。

耿礼勇·2025-01-19 11:40

计算机网络（48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。

IT 青年·2025-01-19 10:05

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

that's boy·2025-01-19 10:35

VXLAN 基础教程：VXLAN 协议原理介绍

它是一种Overlay（覆盖网络）技术，通过三层的网络来搭建虚拟的二层网络。

lingshengxiyou·2025-01-19 10:04

Web3.0开发路线

区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

【MongoDB 分片集群架构详解】

核心概念2.1.1数据分片2.1.2配置服务器（configServer）2.1.3查询路由（mongos）3.环境搭建3.1分片集群搭建3.2使用mtools搭建分片集群4.使用分片集群4.1向分片集合写入数据

从你全世界路过·2025-01-19 08:48

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

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