ACM开学训练日志

服务器/mac m1配置python环境

目录服务器配置环境一、安装miniconda二、创建环境三、激活环境四、conda安装Macm1配置环境一、安装Miniforge3二、创建环境三、激活环境四、安装tensorflow五、测试运行服务器配置环境一
LoveSeven.Lin·2025-02-26 07:37

Mac M1芯片通过源码安装Python2.7.x

文章目录MacM1芯片通过源码安装Python2.7.x1.下载源码2.安装依赖3.配置环境4.配置编译选项5.编译6.验证安装MacM1芯片通过源码安装Python2.7.x首先，由于AppleM1芯片使用的是
乌萨奇敲代码·2025-02-26 06:05

在Mac M1上安装Python 3并设置环境变量

在MacM1上安装Python3并设置环境变量MacM1是基于AppleSilicon芯片的新一代Mac电脑。如果你是MacM1用户，并且想要安装Python3并设置环境变量，那么你来对地方了。
JieLun_C·2025-02-26 06:04

代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

文章目录117.软件构建思路与重点47.参加科学大会思路与重点117.软件构建题目链接：117.软件构建讲解链接：代码随想录状态：一遍AC。思路与重点概括来说，给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序模板题。#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){in
Harryline-lx·2025-02-26 06:01

代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra（朴素版）精讲1.拓扑排序精讲题目链接：拓扑排序精讲文档讲解：代码随想录给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环，即存在循环依赖的情况，因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程，有两步，第一步，找到入度为0的节点，加入结果集；第二步，将该节点从图中移
Yinems·2025-02-26 05:57

DeepSeek的开源之路:一文读懂从V1-R1的技术发展,见证从开源新秀到推理革命的领跑者

随着模型规模的不断扩大，算力需求呈指数级增长，训练成本飙升，而性能提升的边际收益却逐渐递减，形成了所谓的“ScalingLaw”瓶颈。
·2025-02-26 05:05

MySQL底层是如何实现事物的四大特性的？

MySQL如何实现事务的四大特性（ACID）MySQL的事务支持主要通过InnoDB存储引擎实现，其底层机制结合日志系统（UndoLog/RedoLog）、锁机制和多版本并发控制（MVCC），具体实现如下
·2025-02-26 05:05

Nginx+Promtail+Loki+Grafana Nginx日志展示

通过将Nginx、Promtail、Loki和Grafana结合在一起，你可以实现对Nginx日志的集中化管理、查询和可视化。下面是一步一步的安装和配置过程，详细介绍如何展示Nginx的日志。
·2025-02-26 05:33

GaussDB 闪回恢复技术详解与应用实践

二、技术原理日志驱动机制WAL（Write-AheadLogging）日志：记录所有数据库修改操作（如INSERT
Gauss松鼠会·2025-02-26 05:55

DeepSeek Coder

以下是对该模型的详细分析：模型背景与特点模型规模与训练数据：DeepSeekCoder系列模型从头开始训练，覆盖了超过80种编程语言，总参数量从1B到33B不等，其中包含基础版和指令调优版。
百态老人·2025-02-26 05:24

深度求索：解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异

深度求索：解析DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1
walkskyer·2025-02-26 05:53

【百问百答系列】-全面了解Transformer（未来发展）

但随着一个一个问题的深入探究，从它的基本概念、原理架构，到如何训练、模型优化，再到其广泛的应用领域以及充满潜力的未来发展，我对它的理解也越来越深刻。
什么都想学的阿超·2025-02-26 04:51

面试技巧|软件测试面试题八股文-数据库题库

可以根据面试题来展开学习相关知识点，会让你进步得更快。关系型数据库和非关系型数据库的区别？
软件测试雪儿·2025-02-26 04:48

基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-26 03:45

大模型是如何蒸馏像Qwen-7B，Llama-3 这种小模型的？

2.蒸馏数据的使用与模型归属蒸馏技术的作用：DeepSeek将自研大模型（如DeepSeek-R1）生成的80万条高质量解题数据（称为“蒸馏数据”）用于训练Qwen、Llam
闫哥大数据·2025-02-26 03:12

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时
燃灯工作室·2025-02-26 02:09

GLake：优化GPU内存管理与IO传输的开源项目

GLake：突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天，大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。
2401_87458718·2025-02-26 02:35

Fail to connect to camera service的几种原因和解决方法

在应用开发中涉及到camera相关的操作经常会出现Failtoconnecttocameraservice的问题，相应的也就会出现上面类似的错误异常日志。下面就出现这个错误的场景和原因简单做下分析。
编程日记·2025-02-26 01:03

DeepSeek技术解析：降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业？

正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化（如稀疏计算、知识蒸馏）和模型压缩技术，将云端训练算力需求降至传统大模型的35%，车端推理芯片需求减少至65%。
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 01:29

DeepSeek：突破闭源封锁，引领大模型新时代

然而，大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。DeepSeek的出现，为解决这些问题提供了全新的思路和方案。
fanstinmsl·2025-02-26 01:59

ctf网络安全大赛官网赛题 ctf网络安全大赛规则

CTF竞赛模式具体分为以下三类：一、解题模式（Jeopardy）在解题模式CTF赛制中，参赛队伍可以通过互联网或者现场网络参与，这种模式的CTF竞赛与ACM编程竞赛、信息学奥赛比较类似，以解决网络安全技术挑战题目的分值和时间来排名
网络安全-老纪·2025-02-26 01:25

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。
Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。
糖葫芦君·2025-02-25 23:16

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离，而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。
不易撞的网名·2025-02-25 23:15

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签
诗雨时·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。
Evaporator Core·2025-02-25 23:44

Springboot集合RabbitMQ运行过程中报错：Channel shutdown: channel error； protocol method解决方法

一、问题现象：消息消费后日志中存在以下ERROR二、产生问题背景：在消息的消费处理逻辑中有手动确认消息的操作：三、问题分析：1、默认情况下spring-boot-data-amqp是自动ACK机制，就意味着
珠峰日记·2025-02-25 22:39

第三讲-神经网络八股

一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test   #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构
loveysuxin·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大，权重参数更新变化较大，导致损失函数的上下跳动，导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu，归一化处理，batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内
SylviaW08·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练
珠峰日记·2025-02-25 22:07

java23种设计模式-单例模式

适用场景需要控制资源访问（如数据库连接池）全局配置对象日志记录器设备管理器（如打印机服务）缓存系统线程池/连接池管理模式结构类图Singleton-staticinstance:Singleton-Singleton
千里码！·2025-02-25 22:36

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net
胖墩会武术·2025-02-25 21:04

YoloV8训练参数篇

这个参数用于标识当前训练任务所属的项目，方便管理和组织多个训练任务。name:实验名称。该参数为当前训练任务指定一个名称，以便于标识和区分不同的实验。exist_ok:是否覆盖现有的实验。
江木27·2025-02-25 21:03

com.netflix.zuul.exception.ZuulException: Forwarding error的解决办法建议

ribbon.ReadTimeout=60000ribbon.ConnectTimeout=60000后来是看调用后产生的日志，说是ribbon某行有问题。
qq_29790801·2025-02-25 21:33

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。
煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

Rust 中的内部可变性与 `RefCell＜T＞`

例如，当我们需要在不可变对象的内部修改状态时（比如记录日志、计数等），就需要借助内部可变性。通过内部可变性，我们可以在外部保持不可变的同时，通过封装的方式实现内部数据的变更，而这些
Hello.Reader·2025-02-25 21:57

MySQL底层是如何实现事物的四大特性的？

MySQL如何实现事务的四大特性（ACID）MySQL的事务支持主要通过InnoDB存储引擎实现，其底层机制结合日志系统（UndoLog/RedoLog）、锁机制和多版本并发控制（MVCC），具体实现如下
·2025-02-25 20:20

Redis 持久化机制详解

Redis持久化有2种：AOF（AppendOnlyFile）只追加日志文件；RDB(RedisDataBase)；RDB持久化和A
wespten·2025-02-25 20:53

常见的消息队列（MQ）及其区别

支持多种消息路由模式适用于对消息可靠性和事务支持要求较高的应用高可靠性，但在高并发下性能一般消息和队列都可以设置为持久化，保证重启后不丢失支持顺序消息，顺序性较好Kafka自定义协议高吞吐量、低延迟、良好的可扩展性适合处理海量的日志数据
·2025-02-25 20:45

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取
天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集
天行者@·2025-02-25 20:53

Gin从入门到精通 (六)中间件

中间件允许开发者在HTTP请求处理流程的不同阶段插入自定义逻辑，例如日志记录、身份验证、请求限流等。
Clown95·2025-02-25 20:20

10步教你搞定C#服务化日志实时分析与监控，比想象中简单？对比传统方法，效率提升50%！

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在软件的世界里，日志就像是一本日记，记录着程序的喜怒哀乐。
墨瑾轩·2025-02-25 19:20

【MySQL】我在广州学Mysql 系列——Mysql 日志管理详解

本文主要对Mysql数据库中的日志种类以及基本命令进行讨论！！
练小杰·2025-02-25 19:19

Linux系统inode与日志管理

目录一、Inode表1.1、inode的结构1.2、inode表1.3、inode的工作原理1.4、软链接与硬链接的区别1.5、查看inode二、日志文件2.1、常见日志2.2、查看用户及用户日志的命令
zai.zai·2025-02-25 19:18

细说向量化知识库

大多数LLM依赖其训练数据来回答问题，但它们的知识是静态的，无法实时更新。
CCSBRIDGE·2025-02-25 18:41

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护

一、AI安全核心风险矩阵风险类型典型场景技术影响数据投毒训练数据被恶意篡改模型准确性下降模型窃取黑盒攻击获取模型参数知识产权泄露对
金外飞176·2025-02-25 18:09

Linux重定向技巧：让你操作起来效率翻倍

通过灵活控制输入、输出和错误流，可以实现自动化、日志记录和复杂数据处理。
Morris只会敲命令·2025-02-25 18:38

【C++】CentOS环境搭建-安装log4cplus日志组件包及报错解决方案

在CentOS环境下搭建并使用log4cplus这一高效、灵活的日志记录组件，对于提升应用程序的日志管理能力至关重要。
yyytucj·2025-02-25 17:03

python百度网盘-百度网盘 Python 客户端

百度网盘Python客户端(bypy)，主要使用在Linux命令行下，这样很大的一个好处是可以利用到百度云盘2TB的存储空间(如果你是会员有6TB)；你可以在任何服务器上，利用自动化脚本实现一些数据文件、日志文件等等备份操作
weixin_37988176·2025-02-25 17:02
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