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数据结构---数组与链表

链表的基本使用和算法一、数组数组的特点1.在内存中，数组是一块连续的区域2.数组需要预留空间，在使用前需要提前申请所占内存的大小，不知道需要多大的空间，可能会浪费内存空间，即数组空间利用率低3.在数组起始位置处，

GOV_D·2025-01-30 09:30

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

通过详细阐述这些关键组件的作用、数学模型和具体实现，读者将能够理解Transformer在处

AI天才研究院·2025-01-30 08:26

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

【反悔堆】【hard】力扣871. 最低加油次数

汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面target英里处。沿途有加油站，用数组stations表示。

hlc@·2025-01-30 06:06

大型语言模型构建指南：从头开始构建大语言模型《Build a Large Language Model (From Scratch)》免费PDF

你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练，一直到特定任

AGI大模型学习·2025-01-30 05:34

书籍推荐：《从零构建大型语言模型》附免费PDF下载

你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练，一直到特定任

大模型入门学习·2025-01-30 05:33

是否参加26年冬奥会？30岁羽生结弦：没有重返赛场打算

图源：@奥林匹克运动会见到羽生结弦是在他家乡仙台市区西北部一处拍摄基地。离开了冰面上变幻的光和影，脱去了华丽的“考斯滕”，坐在记者对面的这位连续两届冬奥会花样滑冰男单冠军就像邻家男孩一样朴素随和。

2301_82086730·2025-01-30 05:33

word文档中替换以特定字符开头的行

2、在查找内容处，输入：正确答案：*^13，替换处可以什么都不填或者填入你需要的内容。3、单击【全部替换】。

xjghxc·2025-01-30 04:28

如何评价deepseek上线的deepseek-V3模型？怎么使用？

DeepSeek-V3模型是深度求索公司最新推出的自研MoE（混合专家）模型，具有6710亿参数，激活参数为370亿，经过14.8万亿token的预训练。

百态老人·2025-01-30 01:36

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3

zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

Mooncake：面向大语言模型服务的以 KVCache 为中心的架构

它采用以KVCache为中心的分解架构，将预填充和解码集群分离。它还利用GPU集群未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的分解缓存。

步子哥·2025-01-29 22:42

如何从零开始训练大模型（预训练方向）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

AI小白熊·2025-01-29 16:43

【项目初始化】自定义异常处理

1.自定义错误码自定义错误码，对错误进行收敛，便于前端统一处理小技巧：自定义错误码时，建议和主流的错误码含义保持一致，如HTTP错误码错误码不要连续，预留一些间隔，便于后续扩展importlombok.Getter

阳光阿盖尔·2025-01-29 15:39

前端性能优化：HMR热更新和预获取加载

本文将深入探讨预获取（Prefetch）、动态导入（DynamicImport）和热模块替换（HMR）这三个关键技术1.预获取（Prefetch）：加速后续页面加载1.1什么是预获取？

疯狂小料·2025-01-29 12:07

2024 年，CloudCanal 做了 3 件事...

这一年里，CloudCanal依旧保持稳定的更新频率，共发布13个版本，CloudCanal本年度累计开发170+项新特性，完成120+处功能优化，修复大大小共220+个bug，在功能完备性和稳定性方面有了质的飞跃

ClouGence·2025-01-29 04:53

SpringMVC参数统一处理

项目中遇到有些用户不小心输入空格，导致校验时，出现校验失败的现场，为此，写一个拦截器统一处理下入参。

一劍侵心·2025-01-28 23:39

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

重点分析了预训练、后训练、监督微调（SFT）和偏好对齐（PreferenceAlignment）在提升模型性能中的作用，并对比了直接偏好优化（DPO）

XianxinMao·2025-01-28 20:14

Nginx 学习笔记

此时，为了提升系统的处

韩某-·2025-01-28 19:39

机房局域网聊天服务器（Python）1.0

19198#样例端口号：19198ADMIN_IP='10.177.32.60'#存储连接的客户端clients=[]#用于存储客户端的最后消息时间，防止刷屏last_message_time={}#处

InF-POP·2025-01-28 17:20

第76期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-28 15:05

第84期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-28 14:30

Silero VAD 开源项目教程

SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器（VoiceActivityDetector

苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

【insert函数】

柠石榴·2025-01-28 10:31

一篇带你搞懂为什么Vue3比Vue2效率更高！

目录一、静态提升二、预字符串化三、缓存事件处理函数四、BlockTree五、PatchFlag一、静态提升Vue3中的静态提升（StaticTreeHoisting）是一种编译阶段的优化技术，它能够提高组件的渲染性能

一朵好运莲·2025-01-28 08:49

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到

deepdata_cn·2025-01-28 08:18

dp题目总结（1）——基础

写一个程序来查找从最高点到底部任意处结束的路径，使路径经过数字的和最大。每一步可以走到左下方的点也可以到达右下方的点。

_So_Far_Away·2025-01-28 05:29

预训练语言模型

一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型，通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段，模型被训练来学习数据的内在表示，而无需标注数据或任务特定的目标函数。

Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

使用云服务器+xshell运行代码

租用完成后，可以在控制台——我的实例处找到自己创建的实例。选择开机，即可获得登录指令。（在上传代码，部署环境阶段可以选择更多——无卡模式开机）粘贴登录

biu~！·2025-01-27 18:41

【赵渝强老师】MongoDB写入数据的过程

在MongoDB数据更新时，WiredTiger存储引擎使用预写日志的机制先将数据更新写入到Journal日志文件中。然后在创建检查点操作开始时，再将日志文件中记录的操作刷新到数据文件。

·2025-01-27 18:09

计算机网络一点事（22）

记录映射关系，一个数据结构，定期更新ARP表过程：请求分组，响应分组动态主机配置协议DHCP分配IP地址，配置默认网关，子网掩码使用客户/服务器模型：新接入主机，分配地址主机IPV6基本首部：固定40B，路由器处不能分片版本

一只鱼玉玉·2025-01-27 16:51

.NET 8 WebAssembly 加载体验优化

今天我们来探讨如何在.NET8RC2中实现一个无预渲染的WebAssembly页面，并且在页面加载时显示一个加载动画。

t0_54coder·2025-01-27 12:24

利用MMDetection进行模型微调和权重初始化

目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率LearningRate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection

MickeyCV·2025-01-27 07:27

顶刊论文:一种用于病理学的多模态全切片基础模型 TITAN

MultimodalWholeSlideFoundationModelforPathology”提出了一种用于病理学的多模态全切片基础模型TITAN，通过在大量组织切片图像（WSIs）上的自监督学习和视觉语言对齐预训练

思陌Ai算法定制·2025-01-27 04:06

对话小羊驼vicuna

文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna（1）llama-2-7b-hf（2）vicuna-

Always_Shine·2025-01-27 01:44

Firefly-LLaMA2-Chinese - 开源中文LLaMA2大模型

文章目录关于模型列表&数据列表训练细节增量预训练&指令微调数据格式&数据处理逻辑增量预训练指令微调模型推理权重合并模型推理部署关于github:https://github.com/yangjianxin1

伊织产研·2025-01-27 00:07

跨域请求的终极武器：Spring MVC一招搞定OPTIONS预检

若我告诉你，SpringMVC通过一个简单配置，便可轻松解决烦人的OPTIONS预检请求，你能相信吗？没错，就是这么简单！

星际编程喵·2025-01-26 23:26

4.连续小波变换的示例应用

许多自然发生的信号具有相似的特征，它们由缓慢变化的成分组成，中间穿插着剧变，小波在分析这类信号时非常有用，0数据介绍下面是一段地震信号，2次地震分别发生在30min和35min处。该信号以1Hz

赵孝正·2025-01-26 21:17

【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】

Matlab领域·2025-01-26 18:23

飞速搭震撼上线开启软件开发智能化新篇章

用户只需将需求文档或需求描述输入给预训练的大模型，这一步骤极大地简化了传统软件开发中繁琐的需求分析和文档编写过程，使用户能够更专注于核心需求的表达。大模型

·2025-01-26 16:32

[转]挑战程序设计竞赛2 算法和数据结构读后感

章节第一章第一章主要让你在AOJ处注册登录，然后开始做题第二章2.5入门问题ALDS1_1_D:MaximumProfit第三章初等排序3.2插入排序法ALDS1_1_A:InsertionSort3.3

Shawn Chou·2025-01-26 14:25

python编程入门电子书-Python编程从入门到实践PDF电子书

使用列表能够在一个变量中存储任意数量的信息，从而高效地处理数据：只需几行代码，你就能够处

编程大乐趣·2025-01-26 12:11

C++ 包装器与绑定器的应用之如何取代虚函数

CPU每跳转一次，预取指令要作废很多，所以效率会很低.为了管理的方便（基类指针可指向派生类对象和自动析构派生类），保留类之间的继承关系。

__雨夜星辰__·2025-01-26 11:59

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

数组中的值范围为0到255，表示每个点处像素的强度。为了使用SVM

python收藏家·2025-01-26 07:55

查看spring bean 注入来源

项目里注入了一个bean，到处搜索都不知道是哪里注入的，最后找到下面的方法来排查在注入处，打断点如图：要查看scheduler是哪里注入的，就在这里打断点。

弹唱Tan·2025-01-26 06:47

数学基础 -- 泰勒展开式

具体来说，对于一个在某点aaa处具有nnn阶导数的函数f(x)f(x)f(x)，其泰勒展开式为：f(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+f′′(a)2!(x−a)2+f′′′(a)3!

sz66cm·2025-01-26 05:41

安装ubuntu心得（解决黑屏问题）

把安装的全部过程拆解为下面这些步骤，1.准备镜像2.做u盘系统盘3.grub选择启动的位置4.进入到ubuntu界面5.安装，磁盘分区(解决黑屏问题处)6.实际启动运行接下来我将从上面这些方面整理其中的过程和遇到的问题

WindWinsWing·2025-01-26 05:08

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型

绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统

技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件：数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处

孟振优Harvester·2025-01-26 02:39

AHK的相似取色

简介PixelGetColor通常用于在特定像素处获取单一颜色值，这对于大多数应用程序来说是足够的。然而，一些带有反作弊机制的软件，例如《英雄联盟》的外服版本，会对图像进行模糊处理（Fuzz处理）。

睡不醒的小泽·2025-01-25 23:47

浏览器中实现3D全景浏览

由于图片是矩形，所以最上和最下的缝合处很明显就能够看得出来。球面全景图是最接近人眼的构建模式，若利用多个立面构建，拼接方法繁琐，性能消耗高。因此，本文介绍的是上述通过一张全景

snawy·2025-01-25 22:39

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