高效能阅读能力提升第40页

《Operating System Concepts》阅读笔记：p808-p820

《OperatingSystemConcepts》学习第71天，p808-p820总结，总计13页。一、技术总结1./proc/proc是一个虚拟的文件系统。二、英语总结(生词：2)1.unidirectional(1)unidirectional:uni-("one")+directionaladj.movingoroperatinginasingledirection(单向的)。(2)示例Tr

·2025-04-27 14:57

【前端开发者的Web3入门90天规划】

前端开发者的Web3入门90天规划第1-2周：基础知识与环境搭建日1-3:学习区块链基础概念完成以太坊官网开发者入门阅读观看YouTube上Web3概念速成视频日4-7:配置开发环境安装MetaMask

Gazer_S·2025-04-27 13:22

元学习在AIGC模型泛化能力提升中的作用

引言随着人工智能技术的迅猛发展，生成式内容创造（AIGC，ArtificialIntelligenceGeneratedContent）成为了一个备受关注的热点领域。AIGC模型，通过机器学习和深度学习技术，能够自动生成文本、图像、音频等多种类型的内容，极大地提高了内容创造的效率和多样性。然而，这些模型在实际应用中面临着泛化能力不足的问题，即在训练数据集中表现良好，但在未知或不同类型的数据上表现不

AI天才研究院·2025-04-27 11:41

如何免费阅读Medium文章?

https://medium.com/是一个优秀的博客分享平台，可以阅读老外对编码技术的总结，让我们吸取原汁原味的编码思想，国内的博客大多是舶来品，很多时候夹杂了个人的错误理解导致消息失真，让新手读起来总是感觉灰涩难懂

Gerry_Liang·2025-04-27 11:38

《Operating System Concepts》阅读笔记：p777-p777

《OperatingSystemConcepts》学习第68天，p777-p777总结，总计1页。一、技术总结1.Linuxkernel(1)定义kernel:Theoperatingsystemcomponent(program)runningonthecomputeratalltimesaftersystemboot。注：1)在上面这个定义中component暗含“kernalisaparto

·2025-04-27 10:54

SparseDrive---论文阅读

纯视觉下的稀疏场景表示算法动机&开创性思路算法动机：依赖于计算成本高昂的鸟瞰图（BEV）特征表示。预测和规划的设计过于直接，没有充分利用周围代理和自我车辆之间的高阶和双向交互。场景信息是在agent周围提取，没有考虑到自我车辆对周围代理的影响，忽略了自我车辆在运动预测和规划中的作用。运动预测和规划都被视为多模态问题，但现有方法只预测确定性的轨迹，没有考虑到内在的不确定性。开创性思路：为了解决以上问

SLAM必须dunk·2025-04-27 05:27

第2讲：R语言中的色彩美学——科研图表配色指南

Chh0715·2025-04-27 04:23

2022GPLT团体程序设计天梯赛L1-083 谁能进图书馆

为了保障安静的阅读环境，有些公共图书馆对儿童入馆做出了限制。例如“12岁以下儿童禁止入馆，除非有18岁以上（包括18岁）的成人陪同”。现在有两位小/大朋友跑来问你，他们能不能进去？

Star77777·2025-04-27 04:20

泛娱乐行业新趋势生成式AI带来的机会与挑战

关键字:[亚马逊云科技出海日2024,生成式AI机会,泛娱乐行业趋势,AI工具订阅,内容创作效率,AI艺人商业化]本文字数:1400,阅读完需:7分钟导读王璐女士在亚马逊云科技出海日2024上发表了题为

taibaili2023·2025-04-27 02:39

IOT项目——物联网 GPS

在CircuitDigest上阅读完整教程：https

小叮当⇔·2025-04-27 02:08

《Operating System Concepts》阅读笔记：p794-p807

《OperatingSystemConcepts》学习第70天，p794-p807总结，总计14页。一、技术总结1.symmetricmultiprocessing(SMP)(1)定义Multiprocessinginwhicheachprocessorperformsalltasks,includingoperating-systemtasksanduserprocesses.Also,amul

·2025-04-27 02:16

你需要掌握选择最佳聚类数目的这10个技巧！

共有5类聚类方法：层次法划分法（k-means，PAM，CLARA）基于密度的方法基于模型的方法模糊聚类起初，我写这篇文章主要是由于我阅读了关于clustree包，dendextend文档以及由AlboekadelKassambara

weixin_33682790·2025-04-26 21:42

【新技术】AI辅助测试与低代码自动化能力提升

**低代码自动化**二、能力提升路径1.**AI辅助测试能力建设**2.**低代码自动化进阶策略**三、实际工作落地方法1.**AI辅助测试实施步骤**2.

试着·2025-04-26 20:06

[论文阅读] Improved Baselines with Visual Instruction Tuning

启发：1、LLaVA-1.5和LLaVA以及其他大模型相比，做出了哪些改进？（1）使用CLIP-ViT-L-336px作为视觉编码器，使模型能处理336px的高分辨率图像，这使得模型能从图像中提取出更多细节信息。此外，还进一步探索了如何适应更高分辨率的图像，通过对图像做分割的方式成功达到448px的输入。（2）使用双层MLP来增强模型的多模态理解能力。（3）制定了更明确的响应格式提示，使用该提示对

零澪灵·2025-04-26 18:19

[论文阅读]ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels[2210.03629]ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModelsICLR2023这是一篇在2022年挂出来的论文，不要以现在更加强大且性能综合的LLM来对这篇文章进行批判。思想来源于作者对人类行为的分析：在人类从事一项需要多个步骤的任务

0x211·2025-04-26 18:48

DeepSeek与清华联合发布重磅论文：从 SPCT 到 Meta Reward Model，或预示DeepSeek R2将近

与清华大学研究团队联合发布题为《奖励模型的推理时Scaling方法及其在大规模语言模型中的应用》的重磅论文，提出自我原则点评调优（SPCT）与元奖励模型（MetaRewardModel）两大核心技术，为大语言模型（LLM）的推理能力提升开辟了全新路径

LinkTime_Cloud·2025-04-26 16:03

WSL安装

如想了解WSL具体功能及特点请阅读上篇文章WSL介绍以下是安装WSL（WindowsSubsystemforLinux）的详细步骤：一、系统要求1.操作系统版本：Windows10版本2004（Build19041

bigleek·2025-04-26 15:30

KakaoPage中文版：正版授权，一站式阅读体验

今天，我们要介绍的KakaoPage中文版，就是这样一款由KakaoPageCorp.推出的综合阅读软件。它不仅提供了丰富的正版授权内容，还通过实时更新和多样化的功能，为用户带来一站式阅读体验。

非凡ghost·2025-04-26 14:53

在 libevent 中使用 MariaDB（MySQL）

本文算是对我上述示例代码的阅读笔记吧。阅读本文之前，作者假设读者已经有了libevent的相关知识。

·2025-04-26 14:27

第八章：SpringCloud for Alibaba 集成Seata之分布式事务

最后感谢您的阅读。SpringCloud、SpringB

75888丶·2025-04-26 13:45

亚马逊云科技：构建由GenAI驱动的无穷创新之旅

AutonomousMobilityData,SoftwareDefinedVehicles,DigitalCustomerExperience,ProductEngineeringInnovation]本文字数:2600,阅读完需

taibaili2023·2025-04-26 11:03

亚马逊云科技：深入探讨链表数据结构

LinkedListDataStructure,NodeElements,SinglyLinkedList,DoublyLinkedList,CircularLinkedList]本文字数:1400,阅读完需

taibaili2023·2025-04-26 11:02

代码随想录阅读笔记-二叉树【合并二叉树】

题目给定两个二叉树，想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时，两个二叉树的一些节点便会重叠。你需要将他们合并为一个新的二叉树。合并的规则是如果两个节点重叠，那么将他们的值相加作为节点合并后的新值，否则不为NULL的节点将直接作为新二叉树的节点。示例1:注意:合并必须从两个树的根节点开始。思路相信这道题目很多人疑惑的点是如何同时遍历两个二叉树呢？其实和遍历一个树逻辑是一样的，只不过传入两个树的节点，同

DevilHeart灬·2025-04-26 11:32

迁移学习(基础)

众多的参数量,以及足够大的数据集进行训练而产生的模型,在NLP领域,预训练模型往往是语言模型,因为语言模型是无监督的,可以获得大量的语料,同时语言模型优势许多经典NLP任务的基础,如:机器翻译文本生成阅读理解常见预训练

Psycho_MrZhang·2025-04-26 11:02

在html中标签有哪两种类型,HTML+CSS前端工程师笔试题目

前端工程师的职责是制作标准优化的代码，并增加交互动态功能，开发JavaScript以及Flash模块，同时结合后台开发技术模拟整体效果，进行丰富互联网的Web开发，致力于通过技术改善用户体验，笔试题目，欢迎参考阅读

孙秀龙·2025-04-26 09:51

单体OJ项目

项目介绍在系统前台，管理员可以创建、管理题目;用户可以自由搜索题目、阅读题目、编写并提交代码。在系统后端，能够根据管理员设定的题目测试用例在代码沙箱中对代码进行编译、运行、判断输出是否正确。

starrismq·2025-04-26 07:37

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-Axolotl-单机单卡-V100（九）

一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上，使用Axolotl去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。

开源技术探险家·2025-04-26 00:48

如何配置Linux的服务设置为自动启动或崩溃重新启动后

阅读第一个教程在其上分布在默认情况下使用的init系统的复习。在本

aecuhty88306453·2025-04-25 22:37

当你使用deepseek网页版上传文件提示“超出字数限制，deepseek只阅读了前30%”，你应该怎么办？

当你使用deepseek上传文件提示“超出字数限制，deepseek只阅读了前30%”，你应该怎么办？

The丶Star·2025-04-25 22:04

Vue2-指令语法

v-bind和v-model笔记1笔记2data(){return{url:"http://123.57.27.43:9908/mimi/index.html",name:"马朋帅"}}例：123请选择北京上海阅读并接受

小马爱记录·2025-04-25 20:46

《谷歌Gemini 1.5：长语境理解重塑文档分析与检索新格局》

就像人在阅读超长文章时，如果无法连贯把握前后内容，就很难领会其中深意。Gemini1.5却打破了这一困境，通过一系列创新技术，将上

·2025-04-25 16:49

怎么用python代码获取公众号文章？这个方法可能有效！

获取公众号有一定阅读量的文章存在一定的难度和风险，因为微信公众号并没有直接提供获取文章阅读量的官方API。

大懒猫软件·2025-04-25 15:42

马斯克的 “火星悖论”：创始人IP的双刃剑效应与商业启示

这一消息迅速引爆全球舆论，特斯拉股价在48小时内上涨12%，社交媒体相关话题阅读量突破50亿次。但与此同时，特斯拉2025年Q1财报显示净利润暴跌71%，马斯克承认其政治参与导致品牌声誉受损。

创客匠人老蒋·2025-04-25 15:42

乾元通渠道商中标大理市自然灾害应急能力提升项目

近日，乾元通渠道商中标云南省大理市自然灾害应急能力提升项目，乾元通作为设备厂家，为项目提供通信指挥类装备（多链路聚合设备）QYT-X1。

爱研究的小梁·2025-04-25 15:11

Python 爬虫实战：抓取微信公众号科技类文章阅读量，洞察行业热点

目录一、引言二、准备工作2.1安装必要的库2.2了解微信公众号文章页面结构三、抓取微信公众号文章列表页3.1说明3.2代码实现3.3代码注释四、抓取单篇文章的阅读量4.1说明4.2代码实现4.3代码注释五

西攻城狮北·2025-04-25 15:09

React19源码阅读之commitRoot

commitRoot入口在finishConcurrentRender函数，commitRootWhenReady函数，commitRoot函数。commitRoot流程图commitRoot函数commitRoot函数是React渲染流程中用于提交根节点的关键函数。它的主要作用是设置相关的优先级和状态，然后调用commitRootImpl函数来实际执行根节点的提交操作，最后在操作完成后恢复之前的

HaanLen·2025-04-25 15:08

全面掌握AI大模型：从理论到实践的完整学习路线，看这篇就够了

你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。

鸡腿爱学习·2025-04-25 12:19

蓝牙低功耗设备的漏洞与攻击——最新信息回顾

对于那些还没有关注我们关于蓝牙LE安全调查系列文章的人，我强烈建议你阅读我们之前关于蓝牙安全协议的文章。它详细介绍了蓝牙LE中的基本安全协议，为检查当前讨论中的漏洞和

红云谈安全·2025-04-25 11:14

BERT BERT

BERT*****2020年3月11日更新：更小的BERT模型*****这是在《深阅读的学生学得更好：预训练紧凑模型的重要性》（arXiv:1908.08962）中提到的24种较小规模的英文未分词BERT

thesky123456·2025-04-25 10:38

一文读懂推荐系统：概念、链路与 A/B 测试

COOCC1·2025-04-25 10:06

提示工程推荐：《第4章内容创作提示》读书笔记

探秘AI原生应用开发：〈提示工程原理与实战〉研读笔记系列京东图书：https://item.jd.com/14976580.html最近，我阅读了《AI原生应用开发：提示工程原理与实战》一书，它为我打开了大语言模型与提示工程领域的新视野

alphaAIstack·2025-04-25 07:22

Docker基本命令（二）之容器卷使用、DockerFile

小小码农在线码字·2025-04-25 06:44

Python训练营打卡Day5(2025.4.24)

data.columns#打印所有的离散变量名#在python中对于变量名常常用英文含义和下划线来命名，而不借助拼音，这是便于他人阅读和理解代码的一种

2301_80505456·2025-04-25 04:58

MATLAB中通用桥晶闸管的型号,第三章电力电子与MATLAB应用技术xin.ppt

《第三章电力电子与MATLAB应用技术xin.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第三章电力电子与MATLAB应用技术xin.ppt(35页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

Xiaoyu Ma·2025-04-24 20:07

哔哩哔哩 API

z814561527·2025-04-24 19:54

第三章 ISO 15118-3 SLAC协议原理与实现（3.1~3.2协议基础）

读者阅读本章节后可以掌握SLAC开发的协议、原理、流程和极具价值的实现

快活林高老大·2025-04-24 15:29

深入理解C++11：C++11新特性解析与应用

深入理解C++11：C++11新特性解析与应用【下载地址】深入理解C11C11新特性解析与应用分享深入理解C++11：C++11新特性解析与应用欢迎阅读《深入理解C++11：C++11新特性解析与应用》

卢皎娴Youthful·2025-04-24 15:27

Enhancing Forward-Looking Image Resolution: Combining Low-Rank and Sparsity Priors论文阅读

EnhancingForward-LookingImageResolution:CombiningLow-RankandSparsityPriors1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文提出的新方法、模型与公式解析2.1联合低秩与稀疏模型2.2ADMM-ALM求解算法2.3方法优势3.实验设计与结果验证3.1实验设置3.2关键结果4.未来研究方向与挑战4.1

青铜锁00·2025-04-24 14:24

Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models

https://arxiv.org/abs/2305.14283项目地址：https://github.com/xbmxb/RAG-query-rewriting摘要大语言模型（LLM）在检索--然后阅读

三月七꧁ ꧂·2025-04-24 14:53

【译文】React 服务端渲染解析与实践

在我的博客阅读原文。在freeCodeCamp社区阅读原文。

桌子LZT·2025-04-24 13:13

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