青年大学习提醒脚本

电脑装机之后耳机有杂音，原因及解决方案

这肯定是有干扰，周围没有外部设备，干扰来自内部**原因：**电源的主板供电线压在音频线上，大电流产生信号干扰。**解决方案：**音频线更改路径，远离电源线。
niuTaylor·2025-03-11 16:57

Zookeeper【概念（集中式到分布式、什么是分布式 、CAP定理 、什么是Zookeeper、应用场景、为什么选择Zookeeper 、基本概念） 】(一)-全面详解（学习总结---从入门到深化）

和大家一起学习，一起进步如果感觉博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦博主正在努力完成2023计划中：以梦为马，扬帆起航，2023追梦人目录Zookeeper概念_集中式到分布
童小纯·2025-03-11 16:27

从零手撕 LLaMa3 项目爆火（图解+代码）

针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集《大模型面试宝典》(2024版)发布！
机器学习社区·2025-03-11 16:27

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习
壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
壹十壹·2025-03-11 16:25

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发

通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的特性，结合ArkTS的强大功能，实现复杂
·2025-03-11 15:00

Solana中的程序派生地址（PDAs）：是什么，为什么，以及如何？

在学习Solana时，你会经常听到关于程序派生地址(PDAs)的讨论。它们就像这样——强大、多功能，而且最重要的是，稍微被误解。如果你是一个开发者，试图理解它们，不用担心。
GTokenTool发币平台·2025-03-11 15:22

从零开始构建大模型(LLM)应用

大模型（LLM）已经成为当前人工智能的重要部分。但是，在这个领域还没有固定的操作标准，开发者们往往没有明确的指导，需要不断尝试和摸索。
和老莫一起学AI·2025-03-11 15:22

《颠覆认知，我用大模型+Redis实现SQL智能补全，开发效率暴涨500%》

一、前言：当SQL补全遇到大模型（插入传统SQL补全工具与ChatGPT对比图）你是否还在为这些场景抓狂？
煜bart·2025-03-11 15:21

Zookeeper与Kafka学习笔记

一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务，用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储，不适合大数据量场景数据变更通过版本号（Version）控制，实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
上海研博数据·2025-03-11 15:51

Zookeeper学习

Zookeeper是一个开源的分布式协调框架，它主要用于处理分布式系统中的一些常见问题，如同步、配置管理、命名服务和集群管理等。Zookeeper是由Apache提供的，并且广泛应用于各种分布式应用中，特别是在高可用、高可靠性和高性能的系统中。Zookeeper的主要功能分布式协调：Zookeeper提供了协调多个节点（服务器）间行为的机制。例如，分布式锁、选举、配置管理等。命名服务：Zookee
种豆走天下·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领
珠峰日记·2025-03-11 15:20

程序员如何用DeepSeek让代码效率翻倍？这份实战手册请收好

这个由中国团队自主研发的大模型，正在悄然改变程序员的工作方式。还记得去年调试分布式系统时的痛苦经历吗？当时我对着
·2025-03-11 15:56

GO语言学习笔记

一、viper笔记【七米】https://liwenzhou.com/posts/Go/viper/二、优雅关机和平滑重启https://liwenzhou.com/posts/Go/graceful-shutdown/三、gin使用zaphttps://liwenzhou.com/posts/Go/zap-in-gin/四、flag用于命令行传参https://liwenzhou.com/pos
螺旋式上升abc·2025-03-11 15:49

《Quick Start Kubernetes》读后感

面试的时候经常被问到kubernetes(下称k8s)，所以打算学习k8s。
·2025-03-11 15:25

有趣的学习Python-第十篇：Python的“魔法宝库”：标准库之旅

Python不仅是一门强大的编程语言，更像是一座充满宝藏的“魔法宝库”，里面装满了各种各样的“魔法工具”（标准库）。这些“魔法工具”可以帮助你轻松地完成各种任务，从文件操作到网络编程，从数据处理到性能优化。接下来，让我们一起探索Python的“魔法宝库”，看看这些“魔法工具”到底有多神奇！10.1操作系统接口：与“魔法世界”互动os模块就像是一个“魔法接口”，可以帮助你与操作系统进行互动。你可以用
王盼达·2025-03-11 15:18

有趣的学习Python-第八篇：Python的“魔法盾牌”：错误与异常处理

这是学习Python过程中最常见的问题。比如，你可能忘记在while循环后面加上冒号：whileTrueprint('Hellowor
王盼达·2025-03-11 15:48

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型
小白_laughter·2025-03-11 15:46

如果，你想找 AI大模型相关的工作，这三个建议你一定要看！

01各种大厂小厂创业团队和AI擦边的面试难度，由难到简单，依次是：大模型算法（⭐⭐⭐⭐⭐）模型部署加速（⭐⭐⭐⭐）RAG等相关技术（⭐⭐⭐）纯应用（⭐⭐）Prompt工程师等其他自媒体（⭐）会简单应用就行
我爱学大模型·2025-03-11 14:45

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。
L_cl·2025-03-11 14:44

ES6语法详解

ES的全称是ECMAScript,它是由ECMA国际标准化组织,制定的一项脚本语言的标准化规范。ES6实际上是一个泛指，泛指ES2015及后续的版本。
八月五·2025-03-11 14:14

零基础必看！CCF-GESP Python一级考点全解析：运算符这样学就对了

对于CCF-GESPPython一级考生而言，正确掌握比较运算符、算术运算符和逻辑运算符这三大基础工具，就相当于打开了数字世界的大门。
奕澄羽邦·2025-03-11 14:12

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention

然而，目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限，尤其是在多模态大语言模型（MLLMs）方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频，评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。
UnknownBody·2025-03-11 14:41

web前端期末大作业：婚纱网页主题网站设计——唯一旅拍婚纱公司网站HTML+CSS+JavaScript

一般的网页作业需要融入以下知识点：div布局、浮动定位、高级css、表格、表单及验证、js轮播图、音频视频Fash的应用、uli、下拉导航栏、鼠标划过效果等知识点，学生网页作业源码，制作水平和原创度都适合学习或交作业用
IT-司马青衫·2025-03-11 14:11

【Go语言圣经1.1】

目标学习Go的编译方式、包的组织方式以及工具链的统一调用方式概念与定义packageGo语言通过包来组织代码。
Pyroyster·2025-03-11 14:39

哪个AI论文生成助手好用？5 款AI论文工具深度评测

这次测评，我挑选了五款极具代表性的AI工具，以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题，看它们如何大显
AI论文图鉴·2025-03-11 14:09

大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm教程，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。
AGI学习社·2025-03-11 14:08

AI-大模型中的流式输出与非流式输出

1.前言在大模型API开发中，流式与非流式输出对应着两种不同的数据交互，在代码中stream中通过参数true与false来进行设定。
岂不闻·2025-03-11 13:08

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理
喵了个AI·2025-03-11 13:37

Flutter中使用NetworkImage加载网络图片缓存问题学习实践

Flutter中默认的NetworkImage会有缓存机制，如果图片的url不变化，但是url的图片已经发生变化，NetworkImage不会下载新的图片deepseek是这么解决问题的，但是在鸿蒙上禁用缓存无效在Flutter中，NetworkImage默认会使用缓存机制来优化性能。如果你想禁用缓存，可以通过以下几种方式实现：1.使用NetworkImage的headers参数你可以通过设置he
云水-禅心·2025-03-11 13:37

vue打包编译【自动删除node_modules下的.cache缓存文件夹】

时间太长，下面是自动删除.cache这个文件夹的方法1.先安装依赖包rimraf：npminstallrimraf-g--save-dev2.在package.json文件的scripts部分添加一个脚本命令
Eternitysy·2025-03-11 13:07

Linux提权-02 sudo提权

文章目录1.sudo提权原理1.1原理1.2sudo文件配置2.提权利用方式2.1sudo权限分配不当2.2sudo脚本篡改2.3sudo脚本参数利用2.4sudo绕过路径执行2.5sudoLD_PRELOAD
藤原千花的败北·2025-03-11 13:36

前端实现版本更新自动检测✅

感谢支持目录一、背景二、实现原理2.1逻辑2.2一些好处三、具体实现3.1工程化封装3.2关键方法解析脚本哈希获取：对比逻辑：四、全部代码4.1vue34.2vue2五、注意事项与常见问题5.1可能出现的问题
水煮白菜王·2025-03-11 13:36

如何编写POC/EXP

最近看到许多招聘上都需要熟练编写POC/编写特殊场景的工具脚本等要求，下决心要理解并学会如何写POC。（这里是Web应用类漏洞的POC）看了
藤原千花的败北·2025-03-11 13:36

什么是XSS

安全学习了蛮久了，也应该对XSS有更进一步的认识了。1.前端知识现代浏览器是一个高度复杂的软件系统，由多个核心组件协同工作，旨在高效、安全地呈现网页内容并执行交互逻辑。
藤原千花的败北·2025-03-11 13:36

Oracle创建表空间、删除、状态、重命名、修改、增加、移动

目录Oracle基本学习笔记创建表空间1.表空间创建格式3.表空间状态属性4.重命名表空间5.修改表空间数据文件的大小6.删除表空间的数据文件7.修改表空间中数据文件的状态8.表空间中数据文件的移动Oracle
水煮白菜王·2025-03-11 13:05

python catia catalog文件_Python封装的获取文件目录的函数

获取指定文件夹中文件的函数，网上学习时东拼西凑的结果。
卢新生·2025-03-11 13:05

【实用工具】autoreconf 命令是做什么的？Mac 上怎么安装？

autoreconf命令是用于自动生成GNUAutotools构建系统所需的文件，包括configure脚本、Makefile.in文件等。它通常在源代码包中提供，用于帮助用户在不同的平台上配置、编译
AI天才研究院·2025-03-11 13:35

CSS入门指南：从零开始学习网页开发——（一）简介

一、什么是CSS？CSS（CascadingStyleSheets，层叠样式表）是一种用于描述网页的外观和布局的样式表语言。它通过定义网页元素的样式（如颜色、字体、边距等）来与HTML内容分离，提升了网页的可维护性和设计的灵活性。CSS的核心目的是增强网页的表现力。早期的网页仅使用HTML来进行内容的展示，但由于HTML只能描述内容的结构，页面设计和内容变得难以管理。于是，CSS作为一种辅助技术应
GIS小白吃·2025-03-11 13:04

学习笔记09——并发编程之线程基础

线程基础1.1进程与线程的区别，Java中线程的实现（用户线程与内核线程）进程是操作系统分配资源的基本单位，而线程是CPU调度的基本单位。每个进程有独立的内存空间，而同一进程内的线程共享内存.可以从资源分配、切换开销、通信方式和独立性四个方面来比较两者的区别资源分配进程：操作系统分配资源（如内存、文件句柄等）的基本单位，拥有独立的地址空间。线程：隶属于进程，共享进程的资源（如内存、文件等），是CP
码代码的小仙女·2025-03-11 13:03

学习笔记10——并发编程2线程安全问题与同步机制

线程安全问题与同步机制线程安全的本质问题线程安全问题源于多线程环境下对共享资源（数据或状态）的非原子性、非可见性、非有序性访问，导致程序行为不符合预期。主要表现如下：竞态条件（RaceCondition）：多个线程对同一资源进行非原子操作，导致结果依赖线程执行顺序。示例：两个线程同时执行count++（非原子操作，实际包含读-改-写三步）。内存可见性问题：线程修改共享变量后，其他线程无法立即看到最
码代码的小仙女·2025-03-11 13:33

【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度

一般来说，构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示，并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。
深度学习机器·2025-03-11 13:03

AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！

如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶，那么2024年末，大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。
冻感糕人~·2025-03-11 13:03

Java学习笔记——并发编程（三）

一、wait和notifywait和notify原理Owner线程发现条件不满足，调用wait方法，即可进入WaitSet变为WAITING状态BLOCKED和WAITING的线程都处于阻塞状态，不占用CPU时间片BLOCKED线程会在Owner线程释放锁时唤醒WAITING线程会在Owner线程调用notify或notifyAll时唤醒，但唤醒后并不意味着立刻获得锁，仍需进入EntryList重
__________习惯·2025-03-11 13:32

C 语言中的数组详解

本篇文章将深入分析C语言中的一维数组，包括定义、存储方式、操作方式、常见问题等等，所有的数据结构都可以从这几个方面来学习。1.数组的定义与存储方式1.1一维数组的定义数组的定义方式包括数组大
812503533·2025-03-11 13:02

关于tomcat

应用服务器安装在服务端的服务产品，在web服务器上放置一些允许客户端直接访问的资源，启动服务，客户端通过ip+端口号即可以访问web应用服务器上的资源下载tomcat压缩包并解压后：tomcat:bin目录:存放启动和停止服务等的脚本
gloria123_·2025-03-11 12:31

并发编程（三）——线程间的共享和协作

并发编程（三）——线程间的共享和协作一线程间的共享线程开始运行，拥有自己的栈空间，就如同一个脚本一样，按照既定的代码一步一步地执行，直到终止。
霸图&·2025-03-11 12:01

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化，但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战，尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。
UnknownBody·2025-03-11 12:29
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