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python实现回文数的判断简单理解

回文数的判断及解析第一种方法：第二种方法：回文数：简单来说就是，无论是从前往后读还是从后往前读，都是一样的第一种方法：通过字符串的一些特定的功能来判断是不是回文数a=str(input("请输入你要输入的数字

·2025-07-01 12:15

从文心开源谈起，论大模型发展新生态

6月30日，百度正式宣布开源ERNIE4.5即文心4.5系列模型，覆盖47B和3B激活参数的MoE（混合专家）模型，以及0.3B参数的稠密模型，并实现了预训练权重+推理代码的完全开源。

CSDN资讯·2025-07-01 10:04

对象池模式：减少GC的Kotlin实战指南

一、对象池工作原理图解是否对象池初始化预创建对象对象池客户端请求对象从池中借出对象创建新对象使用对象归还对象到池二、数据库连接池完整实现（Kotlin）importjava.util.concurrent.ArrayBlockingQueueimportjava.uti

时小雨·2025-07-01 05:06

python读mongodb很慢_Python3.5+Mongodb+Flask Web实战坑点小结【Dog Plus】

我不是程序员，也不是设计师，我只是碰巧有一些想法和一台电脑。Iamnotadesignernoracoder.I'mjustaguywithapoint-of-viewandacomputer.写在前言前：第一个WEB部署完毕，觉得有必要做一个小结：开发平台及工具：Win10+Pycharm+Py3.5+Flask+Mongodb回头看看，一旦选择这样的套装就注定要有很多坑来填。建议后来者能用Li

weixin_39604685·2025-07-01 05:35

信创适配实践：ARM64 架构 KylinOS 系统下 Docker 部署 Nginx 及跨架构数据迁移全攻略

目录一、信创背景与实践价值二、环境筹备：ARM64+KylinOS基础配置（一）系统预检：锁定架构与版本（二）Docker安装：适配KylinOS的踩坑指南1.依赖预处理（解决KylinOS源差异）2.

H03004·2025-07-01 02:44

MySQL的主从和分库分表

主从分离：多读少些的场景MySQL1）主从复制使用的是binlog异步的方式MySQL的主从复制是依赖于binlog的，也就是记录MySQL上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上二进制日志文件。

snow_7·2025-07-01 01:40

安装MySql服务集群，主从复制模式，MySql 8.x为例

为了解决这一问题，使用主从复制（Master-SlaveReplication）可以有效地分担数据库的读压力。

拄杖忙学轻声码·2025-07-01 01:39

ICPC 小白勇闯南京

开局签到，但是我读题加写题花了202020分钟。看来还是我英语水平不够的问题，好在没有罚时。队友开了一道比签到稍微难点的题，但是卡在背

超闻逸事·2025-06-30 23:22

信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK

近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。

致Great·2025-06-30 23:19

Python数据可视化-----制作全球地震散点图

查看JSON数据：首先我们先打开下载好的数据集浏览一下：你会发现其中的数据密密麻麻，根本不是人读的，因此，接下来我们将对数据进行处理，让它变得简单易读。

从未止步..·2025-06-30 21:07

瀑布式开发与敏捷开发的区别是什么

一、瀑布开发瀑布模型式是最典型的预见性的方法，严格遵循预

易成技术团队·2025-06-30 21:34

mysql锁机制

例如：场景：A事务修改了某条数据但未提交，B事务读

weixin_45990219·2025-06-30 17:13

借助 Wisdom SSH，实现 Linux 用户组与权限的精细化智能管控

权限调整：输入“调projectX_group对代码目录读写，测试报告目录读权限”，AI助手

qinyia·2025-06-30 14:48

EasyFeature软件特性四：星云空天大模型

通过海量高质量数据预训练，集成了包括遥感场景分类、快速目标检测、地物分类、变化检测等在内的丰富模型库，提供端到端的智能解译能力。

智绘中勘·2025-06-30 14:47

Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南

文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象

东北豆子哥·2025-06-30 13:15

【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南：从少样本提示到企业级应用实战

一、上下文学习（ICL）的技术本质与LLaMA3突破（一）ICL的核心原理与模型机制上下文学习（In-ContextLearning）的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力，使模型无需微调即可适应新任务

无心水·2025-06-30 12:03

3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例：新闻文章去重场景

SimHash算法文本去重实战案例：新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1：文本预处理与特征提取**3.**步骤2：特征向量化与哈希映射**4.**步骤3：特征向量聚合**5.**步骤4：降维生成SimHash值**6.**步骤5：计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码（Python简化示例）四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设

·2025-06-30 11:30

Zookeeper集群

Zookeeper选举搭建Zookeeper集群Java连接Zookeeper集群Zookeeper集群架构图Zookeeper集群中节点的角色Leader(Master)：事务请求的唯一处理者，也可以处理读请求

永旗狍子·2025-06-30 10:27

Pytest自动化测试执行环境切换的两种解决方案

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快在实际企业的项目中，自动化测试的代码往往需要在不同的环境中进行切换，比如多套测试环境、预上线环境、UAT环境、线上环境等等，并且在DevOps

测试老哥·2025-06-30 03:11

AMHS工程项目中-MCS-STKC之间的office 测试场景的介绍

工业自动化/半导体/面板制造等行业中常见的系统间接口预调试测试，通常称为Mockup测试、Office测试或FAT-Simulation测试。

爱吃青菜的大力水手·2025-06-30 02:38

浏览器存储机制解析：Cookie vs localStorage vs sessionStorage

sessionStorage1.Cookie核心作用：用于浏览器和服务器通信（如身份验证）存储大小：最多4KB生命周期：可设置过期时间（通过Expires或Max-Age）未设置则随浏览器会话结束失效访问方式：读/

neon1204·2025-06-29 23:21

计算机组成原理 DRAM的集中刷新，分散刷新，异步刷新

3.用16K×8位的DRAM芯片构成64K×32位存储器，设存储器读/写周期为0.5μs，CPU在1μs内至少要访问一次。试问采用哪种刷新方式比较合理？两次刷新的最大时间间隔是多少？

blacksheep107·2025-06-29 16:58

使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲

个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状：心力衰竭（HF）全球患者超千万，中国25岁以上人群患病率1.1%；传统诊疗漏诊率高，预

LCG元·2025-06-29 15:46

【IO优化】磁盘IO优化

NVMe替代HDD：随机读写性能提升100倍，延迟降至微秒级（HDD寻道时间约5-10ms，SSD/sys/block/nvme0n1/queue/scheduler#NVMe调度器设置1.3、内核级缓存与预取策略脏页刷新控制参数调整

flyair_China·2025-06-29 15:13

Windows系统部署YOLOv5 v6.1版本的训练与推理环境保姆级教程

环境安装3.1创建并激活虚拟环境3.2安装`Pytorch`与`torchvision`3.3校验`Pytorch`安装3.4下载`YOLOv5``v6.1`源码3.5安装`YOLOv5`依赖3.6下载预训练模型

lujx_1024·2025-06-29 12:57

Redis——》双写一致性

一定要根据业务场景来，首先分析读写情况，再来考虑要不要引入redis读少写多：不要引用redis读多写多：适当引用redis（可以减少mysql数据库压力，如果不引用，可以使用数据库的主从复制，读写分离

·2025-06-29 08:29

《三生原理》如何优化注意力机制？

主要体现在动态计算重构、位置编码革新与训练效率提升三方面，具体路径如下：‌一、动态筛网替代传统注意力计算‌‌三级筛网分层过滤‌‌初级筛网‌：基于素数参数化公式（p=3(2n+1)+2(2n+m+1)）预判无效特征交互

·2025-06-29 07:53

【PyTorch】分布式训练报错记录-ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1)

最近，我在服务器上起基于PyTorch分布式框架的预训练实验，起初实验都在顺利进行，但是当我们把模型的深度与宽度调大之后，模型在训练几代之后便会出现如下的报错：WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api

XuecWu3·2025-06-29 05:05

SQLite3 在嵌入式系统中的应用指南

是嵌入式系统的理想数据库解决方案，具有以下核心优势：特性嵌入式系统价值典型指标轻量级适合资源受限环境库大小：500-700KB零配置无需数据库管理员开箱即用无服务器减少系统复杂性无后台进程低功耗延长电池寿命读操作

指令集诗人·2025-06-29 02:17

Flutter ListTile 徽章宽度自适应的真正原因与最佳实践

在IM、社交等App的会话列表中，未读消息数常常以绿色圆形或胶囊形徽章的形式展示在每一项的右侧。

依旧风轻·2025-06-29 00:01

读芯片信息出错3_简单说说汽车MCU有关security信息安全功能

汽车生态系统正在快速发展，新的连接技术将推动汽车进入物联网领域，其好处与威胁并存。随着每辆车的电子控制单元(ECU)的数量增加，以及汽车与互联网，用户以及彼此之间的连接，其复杂性和攻击面呈指数级增长。空中远程诊断和软件更新，紧急呼叫，互联网服务，车载支付，移动应用以及信息娱乐和交通信息等新功能都增加了车辆的攻击面。汽车电子网络安全标准化白皮书(2018)中，通过对近年来出现的各类汽车安全事件的搜集

weixin_39617685·2025-06-28 20:25

主函数与中断函数共用变量

主函数与中断函数共用变量1、变量的读-写2、多字节变量读取错误3、解决方法4、volatile使用场景1、变量的读-写主函数对变量的读-写，可能会造成中断函数对变量的读-写无效。

AARON_MJT·2025-06-28 19:54

Java集合面试“送命题”合集！这15个问题，你能答对几个？

它使用分段锁（Java7及以前）或CAS+节点级锁（Java8+），允许在不锁定整个Map的情况下进行并发的读和写，性能更高。•Collections.synchronized

java干货·2025-06-28 19:53

linux服务器上创建一个文件需要授权一次的问题根源：umask

每个属性有读、写和执行三个权限，分别用r、w和x表示。对于每一个属性，权限可

qq_30024063·2025-06-28 17:37

FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation

//arxiv.org/pdf/2307.1492code：https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H，1B外部数据集预训练

justtoomuchforyou·2025-06-28 16:55

PS系统教程06-图片裁剪-详细版

总结：只要不勾选删除裁剪像素就是会对裁剪过的部分进行预保留。内容识别不勾选勾选后

有点。·2025-06-28 07:58

基于OpenCV的银行卡识别

二、代码复现预操作：自定义一个cv_show函数，便于后来的图像展示。#绘图展示defcv_show(name,img):cv2.imshow(nam

Yang了个羊·2025-06-28 00:46

Websoft9：为开发者打造的高效 Linux 服务器面板

多语言与框架的预集成•平台内置PHP、Python、Java、

kanwowo·2025-06-27 22:05

文件输入输出

三个类：ifstream，读ofstream，写fstream，读写在学习文件输入输出时，应该和之前学过的IO类关联起来。

阿昭L·2025-06-27 22:03

基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟）

识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟）文章目录调用示例加载预训练模型开始训练加载训练好的模型在验证集上评估加载训练好的模型文字及代码仅供参考。

QQ67658008·2025-06-27 19:07

不用公式！用生活例子讲透Transformer，大模型为何强大

以前的翻译方法（老派翻译官：RNNs）过去，我们的电脑（也就是老模型，比如RNNs）是这样翻译的：就像一个超级认真的翻译官，他会逐字逐句地读英文书。

九章云极DataCanvas·2025-06-27 15:13

大模型——Dify：知识库与外部知识库

Dify：知识库与外部知识库相比于AI大模型内置的静态预训练数据，知识库中的内容能够实时更新，确保LLM可以访问到最新的信息，避免因信息过时或遗漏而产生的问题。

不二人生·2025-06-27 08:57

【面试宝典】【大模型入门】【模型微调】

在大模型时代（比如BERT、GPT）里，我们经常听到“预训练+微调”的范式。但你可能会疑惑——监督微调、无监督微调，到底有啥区别？用的场景一样吗？

曾小文·2025-06-27 04:00

中文工单分类模型选择

采用基于预训练模型的微调（Fine-tuning）方案来做中文工单分类，这是非常明智的选择，因为预训练模型已经在大量中文语料上学习了丰富的语言知识，能大幅提升分类效果。

SugarPPig·2025-06-27 04:26

Python NumPy数组：科学计算的核心数据类型

通过阅读本文，读

Python编程之道·2025-06-27 04:54

3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——1.SimHash算法处理冗余信息的核心原理

SimHash算法处理冗余信息的核心原理一、SimHash算法的定位与核心目标二、SimHash算法的核心原理与执行流程1.**文本预处理与特征提取**2.**特征向量化与哈希映射**3.**特征向量聚合**4.**降维生成SimHash值**5.**相似性判断与冗余过滤**三、SimHash处理冗余信息的核心优势四、实际应用中的优化策略五、SimHash的局限性与补充方案一、SimHash算法的

·2025-06-27 03:50

探索 SSD FW 顶层架构：开发难题与应对策略

一、FW顶层架构关键元素解析（一）FSP：闪存信号处理的“精准操盘手”FSP承担读恢复、最优读电压表管理重任。SSD运行中，NAND闪存因磨损、温度变化，数据读取易出错。F

Richard_Lynn·2025-06-27 02:09

⼤模型（LLMs）基础⾯

GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练，然后在特定任务上进⾏微调，具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。2.BERT（B

cv2016_DL·2025-06-27 01:04

LightGBM：极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器

GBDT的瓶颈传统梯度提升树（如XGBoost）在处理海量数据时面临两大痛点：训练速度慢：需预排序特征&层次生长（Level-wise）内存消耗高：存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于

大千AI助手·2025-06-27 00:56

大模型加载多个LoRA并灵活切换

在深度学习领域，大型预训练模型因其出色的性能而受到广泛关注。然而，这些模型在微调时往往需要大量的计算资源。为了解决这个问题，LoRA通过低秩矩阵来适应新的任务，从而减少了模型的内存占用和计算需求。

Kaydeon·2025-06-26 19:20

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