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【大模型开发】Hugging Face的Transformers库详解介绍与案例

它将主流的预训练模型（如BERT、GPT、T5、VisionTransformer等）统一整合在同一套API下，并提供了丰富的工具支持快速训练、推理与部署。本篇文章将：介绍Hu
云博士的AI课堂·2025-06-21 11:01

【MySQL篇06】：并发控制-加锁与锁类型

文章目录基本封锁类型（排他型锁与共享型锁）1.排他型锁（exclusivelock，简称X锁/写锁）2.共享型锁（sharedlock，简称S锁/读锁）基本封锁类型（排他型锁与共享型锁）1.排他型锁（exclusivelock
崎岖Qiu·2025-06-21 11:56

vite依赖预构建-解决路由跳转重新加载页面

vite项目内路由跳转，有时候会直接刷新整个页面，此时终端会出现加载新的依赖优化项提醒vite有一个依赖预构建的功能，每次启动项目时，vite在本地加载站点之前预构建了项目依赖，并且依赖会缓存在node_modules
·2025-06-21 10:30

python替换img的路径为新的路径_python – Django |连接路径位于基本路径组件之外{％static img.thumbnail.url％},错误400与whitenoise...

我已经完成了我在Django的第一个应用程序并且工作得很好,但是因为我设置了DEGUG=False,所以仍然有预部署问题…这只是在模板中显示图像…T_T我正在使用它,但现在当我使用whitenoise为我的图像提供服务时它无法工作
weixin_39955351·2025-06-21 07:04

mysql源码-innodb mvcc原理与源码解析

原理图解说1在innodb中，保存了一个全局事务链表，记录了活跃事务，即还未完成的事务2t2时刻活跃的事务id为104～111，其中107已经完成3在t2时刻，读事务A查询数据，在查询范围内的事务id为
qhgxinxing·2025-06-20 23:44

如何通过MVCC实现读已提交、可重复读隔离级别的？

3.MVCC是如何解决读-写和写-写冲突的？4.在并发环境中，当多个事务同时读取同一行数据时，MVCC是如何
45岁资深老架构师尼恩·2025-06-20 23:43

”三读四隔“：图解数据库三种读问题与四种事务隔离级别

一、MySQL三种典型读问题详解1.1脏读（DirtyRead）定义：一个事务读取到另一个事务未提交的数据，若后者回滚，前
小W求学之旅·2025-06-20 22:32

《炸裂！微服务开发竟藏这秘密！Go与Python靠gRPC实现毫秒级通讯》

go服务与python服务之间进行数据交互,使用gRPC框架暴露服务,进行Protobuf交换后，对方服务收到Protobuf数据非必要无需转json,xml格式数据;go和python都可以直接通过预生成代码获取
超级晒盐人·2025-06-20 21:59

十分钟读好书：《思维力：高效的系统思维》笔记 王世民著

《思维力：高效的系统思维》笔记王世民著简要介绍1处理问题1.1发现问题1.2分析问题1.3解决问题1.4闭环问题2表达观点2.1“讲三点”2.2“从结论说起”2.3“金字塔原理”2.4“MECE”简要介绍最近，想提高自己的思维能力，因此准备拜读一下思维方面的书籍，《思维力》这本书极大程度上拓展了我的知识盲区，因此在此做个小结，防止以后自己忘记（手动狗头），言归正传，本书教会我两点：如何处理问题如何
·2025-06-20 21:57

AiPy实战（3）：从指令到执行，一键生成智能文件整理工具

今天，我将带你用国产AI新物种AiPy（爱派）——这款能「思考+执行」的手脑协同AI工具，打造一个会读心、能动手的智能整理工具。一、为什么选择AiPy？
Pope789·2025-06-20 17:00

LoRA、QLoRA是什么

它通过冻结预训练模型参数，仅训练少量新增的低秩矩阵，大幅减少了需要训练的参数量，同时保持接近全参数微调的效果。为什么需要LoRA？
爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-06-20 17:58

08 Redis之集群的搭建和复制原理+哨兵机制+CAP定理+Raft算法

5Redis集群2.8版本之前,Redis采用主从集群模式.实现了数据备份和读写分离2.8版本之后,Redis采用Sentinel哨兵集群模式,实现了集群的高可用5.1主从集群搭建首先,基本所有系统,“读”
·2025-06-20 17:57

【深度学习pytorch-88】BERT

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）简介BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型，旨在通过大规模无监督学习来提升下游自然语言处理
超华东算法王·2025-06-20 15:46

69 BERT预训练_BERT代码_by《李沐：动手学深度学习v2》pytorch版

系列文章目录文章目录系列文章目录BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)输入表示预训练任务掩蔽语言模型（MaskedLanguageModeling
醒了就刷牙·2025-06-20 15:45

Kafka性能压测报告撰写

一份高质量的Kafka性能压测报告，不仅是参数调优、架构优化的重要依据，更是团队预判系统承载极限的关键参考
·2025-06-20 15:14

基于YOLOv8（10,11,12）的金属表面缺陷检测（可加改进）

演示视频：基于YOLOv8、v10、v11、v12的金属表面缺陷检测项目结构：├──训练与模型│├──train.py#模型训练脚本│├──weights/#预训练模型存储│└──requirements.txt
毕设做完了吗？·2025-06-20 14:09

使用基于 TypeScript 的 Next.js 模板进行项目引导

静态网站生成（SSG）：预渲染页面，生成静态HTML文件，提升性能。API路由：在pag
fydw_715·2025-06-20 13:03

中电金信：大湾区AI创新发展 “源启未来智研荟”在横琴召开

45mins，两位面试官，面试体验很好，氛围轻松，无八股1、自我介绍2、项目介绍#正在实习的你，在做dirtywork#正在实习的你，在做dirtywork吗#没感觉有什么dirtywork，还是学到了很多平时读#
2301_78234743·2025-06-20 13:01

软件设计与软件工程（1）-优秀代码

经验丰富的软件工程师，只需要大致读一下代码，就能感知到代码的大致质量。优质代码的外部特征可以概括为以下5条。．实现了期望的功能。（实现了需求要求的功能）
yyc_audio·2025-06-20 12:55

ChromaDB深度技术研究报告

工作原理:-嵌入（Embedding）:首先，通过预训练的AI模型（如BER
大表哥汽车人·2025-06-20 10:43

【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？

【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？
985小水博一枚呀·2025-06-20 10:39

Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型（LLMs）在决策领域展现出巨大潜力，但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题，严重制约了其在复杂现实任务中的应用。
UnknownBody·2025-06-20 10:09

MySQL读写分离技术详解：架构设计与实践指南

MySQL读写分离技术通过将读操作与写操作路由到不同节点，能够显著提升数据库集群的处理能力。
weixin_47233946·2025-06-20 09:59

AI模型微调完整学习方案：从入门到精通

微调是一种技术，通过对预训练模型进行进一步训练，使其能够更好地解决特定问题或在特定领域表现更佳。本报告将提供一个全面的学习方案，从基础概念到高级技术，帮助读者系统性地掌握AI模型微调的各个方面。
奔四的程序猿·2025-06-20 05:34

GitHub Desktop：本地仓库推送到GitHub账号的全流程实战指南（满级版）

本文将从零基础入门到企业级实战，全面解析如何使用GitHubDesktop将本地仓库推送到GitHub账号，涵盖基础操作、常见问题、高级技巧以及企业级开发流程，帮助读
Android洋芋·2025-06-20 04:28

【图像处理入门】11. 深度学习初探：从CNN到GAN的视觉智能之旅

本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，通过PyTorch实现图像分类实战；深入解析迁移学习的高效应用策略，利用预训练模型提升自定义任务性能；最后揭开生成对抗网络（GAN）的神秘面纱，展示图像生成与增强的前沿技术
小米玄戒Andrew·2025-06-20 04:27

人工智能安全（三）CODES：CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL

人工智能安全（三）CODES：CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL摘要介绍准备工作Taxt-to-SQL任务预训练语言模型
Joe_Ruc·2025-06-19 22:44

Python实例题：基于 TensorFlow 的图像识别与分类系统

实例题题目问题描述解题思路关键代码框架难点分析扩展方向Python实例题题目基于TensorFlow的图像识别与分类系统问题描述开发一个基于TensorFlow的图像识别与分类系统，包含以下功能：图像分类模型：基于预训练模型的图像分类器数据处理与增强
狐凄·2025-06-19 21:40

《设计数据密集型应用》——阅读小记

当前计算机软件已经不是单体的时代了，分布式系统，微服务现在是服务端开发的主流，如果没有读过这本书，则强力建议读这本书。当前开发的系统主要分为两种，一种是数据密集型，一种是就算密集型。
艾迪的技术之路·2025-06-19 18:42

提升 SC性能的技术

*：**例子：L1→L2场景中，L2读取值改变**系统设定：程序：在P1：在P2：⏱️执行时序：最终结果：✅结论：S->L例子1.加快内存访问执行速度1.一旦load/store的目标地址已知，就发起预取数据
__pop_·2025-06-19 10:46

文件IO流

IO使用函数标准IO文件IO(低级IO)打开fopen,freopen,fdopenopen关闭fcloseclose读getc,fgetc,getchar,fgets,gets,freadprintffprintfread
qq_2592972473·2025-06-19 06:20

使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测

importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromdeep_sort_realtime.deepsort_trackerimportDeepSort#初始化YOLOv8姿势估计模型pose_model=YOLO('yolov8n-pose.pt')#使用预训练的人体姿
irisMoon06·2025-06-19 05:43

Vue.js在前端实时聊天系统中的应用

通过本文，读
大厂前端小白菜·2025-06-19 04:07

通过链接自动创建代码文件：深度解析Jupyter的三种实现方案

在实际协作中，常需要快速生成预配置的代码文件或笔记本。例如，教师希望学生通过特定链接直接获取课程模板，或团队通过标准化链接初始化项目。
weixin_47233946·2025-06-19 02:25

STM32 实现解析自定义协议

volatileuint8_tbuffer[BUFFER_SIZE];//环形缓冲区（大小可配置）volatileuint16_thead;//写指针（中断修改）volatileuint16_ttail;//读指
·2025-06-19 01:49

香港酒店数据分析

数据读取importpandasaspdimportnumpyasnp#读取保存的预得理好的数据df=pd.read_excel('.
完美的奶酪·2025-06-18 22:22

Follow My Instruction and Spill the Beans: Scalable Data Extraction from Retrieval-Augmented Generat

iclr20255688检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）通过在测试阶段引入外部知识，提升了预训练模型的能力，实现了定制化适应。
UQI-LIUWJ·2025-06-18 11:10

golang读、写、复制、创建目录、删除、重命名，文件方法总结

文章目录一、只读文件二、写入文件三、复制文件四、创建目录五、删除目录/文件五、重命名文件一、只读文件file,err:=os.Open("./main.go")deferfile.Close()//打开文件一定要关闭关闭文件iferr!=nil{fmt.Println("文件打开失败",err)}/*方案一*///读取文件内容vartypeSlice=make([]byte,128)//创建byt
张帅涛_666·2025-06-18 10:00

Voliate关键字的作用

二：基于内存屏障的防止指令重排用Voliate修饰的变量，可以防止cpu执行指令重排序，底层的实现方式是基于4中内存屏障：读读，读写，写读，写写屏障。
玄魄灵归·2025-06-18 05:29

剖析前沿技术领域的预训练模型架构

剖析前沿技术领域的预训练模型架构关键词：预训练模型架构、前沿技术、深度学习、自然语言处理、计算机视觉摘要：本文聚焦于前沿技术领域的预训练模型架构，旨在深入剖析其核心概念、算法原理、数学模型以及实际应用。
AI天才研究院·2025-06-18 04:50

Java并发编程中的锁分类

场景：读多写少，冲突概率低（如计数器、状态标记）。缺点：频繁冲突时性能下降。1.2悲观锁（PessimisticLocking）原理：假设并发冲突概率高，操
是三好·2025-06-18 04:19

【SQLite3】渐进式锁机制

它的锁不是传统意义上的“读锁”或“写锁”对象，而是数据库连接在特定时刻所处的锁状态。这些状态是层次化的，连接必须按顺序提升锁状态。
·2025-06-18 03:13

深度学习 backbone，neck，head网络关键组成

，neck（颈部），head（头部）是网络的关键组成部分，各自承担了不同的功能：1，总署：Backbone,译作骨干网络，主要指用于特征提取的，已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)上完成预训练
SLAM必须dunk·2025-06-18 02:12

Grounding Language Model with Chunking‑Free In‑Context Retrieval (CFIC)

一读即懂这篇ACL2024文章介绍了CFIC，一种新的无块文档上下文检索方法，用于提升Retrieval‑Augmented Generation（RAG）任务的“证据定位”能力。问题是什么？
steven~~~·2025-06-17 22:43

版本发布｜ IvorySQL 4.5 发布

增强功能PostgreSQL17.5增强功能：修复检查声明为GB18030编码的无效字符串时单字节缓冲区过读问题正确处理分区表上的自引用外键避免brin_bloom_union()合并压缩BRIN摘要时发生数据丢失正确解析嵌套在
IvorySQL·2025-06-17 22:11

入选 ICML 2025，清华/人大提出统一生物分子动力学模拟器 UniSim

该方法在大量3D分子结构数据上通过去噪+力场混合预训练获得统一的全原子表示模型，基于随机差值（stochasticinterpolant）生成式框架学习分子在长时间步长下的转移向量场（vectorfield
·2025-06-17 20:51

58. 操作文件权限与访问控制

一、文件权限基础概念文件权限的三种类型概念定义文件权限是操作系统用来控制用户对文件访问权限的机制，主要分为三种基本类型：读权限（r）：允许查看文件内容写权限（w）：允许修改文件内容执行权限（x）：允许将文件作为程序执行使用场景读权限
丰收连山·2025-06-17 19:21

H5/小程序容器核心组件深度解读：高性能WebView的“快人一步”奥秘（鸿蒙5+版）

mPaaS的H5/小程序容器通过内核优化、预加
鸿蒙大白·2025-06-17 16:02

Express 集成Sequelize+Sqlite3 & 默认开启WAL & 进程间通信 Conf & 打包成可执行 exe 文件

express-exe:将Express开发的js打包成exe服务丢给客户端使用实现目标Express集成Sequelize操作Sqlite3数据库；启动Sqlite3时默认开启WAL模式，避免读写互锁，支持并发读；
森叶·2025-06-17 14:14

RabbitMq介绍和使用

这里写目录标题概念安装AMQP引入jar包创建连接配置文件队列工作队列消息应答消息重新入队持久化预取值发布确认单个确认批量确认异步确认交换机类型绑定交换机使用死信队列设置TTL队列达到最大长度消息被拒延迟队列
愚不白·2025-06-17 10:19
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