B站TypeScript学习第14页

程序员学商务英语之Don‘t jinx it、l have a half mind to do sth、Don‘t change the subject、Quality over quantity..

B:Don'tiinxit.i'vespentalotoftimepreparingforthiscamping.lhopeitstaysfineforthewe

李匠2024·2025-03-22 20:28

ONE Deep模型：LG AI Research的开源突破

经评估，2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型，展现出显著优势。这一成果为AI技术的应用与研究提供了强有力的支持。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:26

通过 Kibana 操作 Elasticsearch：从入门到实践

本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch，掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana？Kibana是一个开源的数据可视化工具，专为E

格子先生Lab·2025-03-22 19:25

PXE系统

通常，PXE用于企业环境，尤其是大规模部署操作系统时，能够实现无盘工作站的启动以及批量系统安装。通过PXE，用户无需使用U盘、光盘等物理媒介，只需要一台支持网络启动的计算机和一个配置好的P

惟贤箬溪·2025-03-22 19:54

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

广州各大IT公司情况调查总结

腾讯微信地址：广东省广州市海珠区新港中路397号TIT创意园B1-B3号使用C语言，C#居多门槛比较高字节跳动广州市天河区珠江东路6号广州周大福金融中心15层01-06室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)

我们以deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型为例进行演示。1、安装Python环境首先，您需要安装Python环境。

AGI大模型资料分享员·2025-03-22 19:51

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

在 Linux 系统中，区分**磁盘（物理/虚拟存储设备）和分区（磁盘的逻辑划分）

以下是详细的区分方法和操作示例：一、通过设备命名规则区分Linux中磁盘和分区的命名遵循特定规则：类型命名格式示例说明磁盘/dev/sdX/dev/sdasd表示SCSI/SATA磁盘，X为字母（a,b,

冷冷清清中的风风火火·2025-03-22 18:14

Python从入门到精通的系统性学习路径

Python从入门到精通的系统性学习路径一、基础语法快速突破1.变量与基础操作#动态类型演示a=10#整型a=3.14#浮点型a="Python"#字符串a=[1,2,3]#列表#格式化输出进阶name

niuTaylor·2025-03-22 18:44

Spring系列学习之Spring Messaging消息支持

英文原文：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/boot-features-messaging.html目录JMSActiveMQ支持Artemis支持使用JNDIConnectionFactory发送消息接收消息AMQPRabbitMQ支持发送消息接收消息ApacheKafka支持发送消息接收消息Kafka流

m0_74825488·2025-03-22 18:13

个人学习编程(3-21) leetcode刷题

链接列表的中间值：测试用例1：创建链表[1,2,3,4,5]，调用middleNode，预期返回值是3。测试用例2：创建链表[1,2,3,4,5,6]，调用middleNode，预期返回值是3。判断长度，然后length/2structListNode*middleNode(structListNode*head){intlength=0;for(structListNode*curr=head;

Rsecret2·2025-03-22 18:12

Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索

数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.性能优化矩阵五、Python未来生态展望1.前沿技术融合2.性能革命六、学习路线图

靠近彗星·2025-03-22 18:10

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。

·2025-03-22 18:50

Java学习------常用类String

1.介绍Java中的String属于引用数据类型，Java专门在堆中准备了一个字符串常量池。我们在开发时，字符串使用的频率是很高的，因此将这些字符串放在常量池中可以省去对象的创建过程，提高效率。常量池属于一种缓存技术，缓存技术是一种可以提高程序执行效率的手段。Strings1=“hello”;Strings2=“hello”;System.out.println(s1==s2);//这里输出的结果

日暮南城故里·2025-03-22 17:07

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果

Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

JavaScript 箭头函数使用总结及注意事项（适合新手到进阶）

以下是详细总结：一、箭头函数核心特点简洁语法：//传统函数constadd=function(a,b){returna+b;};//箭头函数constadd=(a,b)=>a+b;//单行省略returnconstadd

我真聪明。·2025-03-22 17:04

双一流软件工程大二听闻 Java 前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？

同学提问：yt老师好，我是双一流软件工程的大二学生，一直在学习java方向，目前掌握了数据库，spring框架等内容，大一暑假在老家一个小公司找了段实习，有蓝桥杯java组b组国一，专业排名前2（保研名

程序员yt·2025-03-22 16:31

嵌入式音频框架alsa学习之pcm状态

/**PCMstate*/typedefenum_snd_pcm_state{/**Open*/SND_PCM_STATE_OPEN=0,/**Setupinstalled*/SND_PCM_STATE_SETUP,/**Readytostart*/SND_PCM_STATE_PREPARED,/**Running*/SND_PCM_STATE_RUNNING,/**Stopped:underru

Liu-Eleven·2025-03-22 16:00

Effective Modern C++ 条款6：auto推导若非己愿，使用显式类型初始化惯用法

举个栗子2·2025-03-22 16:59

python与数值有关的问题

1.复数的问题x=123+456j#后面没加j部分为实数，加j部分为虚数print('实数部分',x.real)#表示实数print('虚数部分',x.imag)#表示虚数2.查看数值的类型a=10b=

cbxjsdg·2025-03-22 16:29

一文看懂PCB和集成电路的关系

一文看懂PCB和集成电路的关系在学习电子的过程中，我们经常看到印制电路板（PCB）和集成电路（IC），很多人对这两个概念“傻傻分不清楚”。

boyueqiu9000·2025-03-22 16:28

【架构设计】前置知识

以下是掌握架构设计所需的前置知识及其重要性，以及学习路径建议：一、基础编程能力1.编程语言与核心概念掌握至少一门主流语言（如Java、Python、C#、Go等），理解其语法、特性及生态。

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

乘法阵列器

不带符号的原码乘法阵列器m位×n位二进制数的计算过程A表示为a_{m-1}a_{m-2}…a_1a_0，B表示为b_{n-1}…b_1b_0每个a_i与b_j相乘得到一个部分积。

2401_83299419·2025-03-22 16:58

Linux骨灰级玩家修炼秘籍！从零基础到精通，收藏这篇就够了！

之前爆肝半年，搞了篇云计算学习路线，新手直接起飞，从小白到大神！第一阶段：新手村新手村里，你得先把Linux这游戏的基本操作摸透。别急，一步一个脚印，咱得有个路线图。

程序员肉肉·2025-03-22 16:27

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

WindowsfasterwhisperGUI链接：https://pan.xunlei.com/s/VOLwhsGJ1Rt5b24AhoPL8wvKA1?

私人珍藏库·2025-03-22 16:27

brew mysql client_Mac安装mysqlclient过程解析

PyMySQL/mysqlclient-python，解释说安装前需安装另一个模块：brewinstallmysql-connector-c但是报错：查看报错信息，在安装mysql-connector-c前先b

weixin_39630440·2025-03-22 16:25

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。

AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

所以，首先要明白学习网络安全的重要性：你不仅是在学习技术，更多的是在为自己和他人的安全“筑城

程序媛西米·2025-03-22 15:24

使用Java爬虫按关键字搜索1688商品

1688作为国内领先的B2B电商平台，提供了丰富的商品数据。虽然1688开放平台提供了官方API来获取商品信息，但有时使用爬虫技术来抓取数据也是一种有效的手段。

小爬虫程序猿·2025-03-22 15:53

[从零开始学习JAVA] Stream流

前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。

Cools0613·2025-03-22 15:22

python实现接口自动化

代码：优点：代码灵活方便缺点：学习成本高工具：优点：易上手缺点：灵活度低，有局限性。总结：功能脚本：工具自动化脚本：代码代码接口自动化怎么做的？

一只小H呀の·2025-03-22 15:52

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。

三花AI·2025-03-22 15:49

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码

一、源码注释defprecompute_freqs_cis(dim:int,end:int,theta:float=1000.0):'''预先计算频率和复数的cosine和sine值，用于后续的PositionalEncodingdim:维度end:一个序列的最大长度或位置的最大值theta:用于计算频率的超参数，默认值为1000.0'''#生成一个等比数列，即频率（frequencies），这种

小杜不吃糖·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch

溯源006·2025-03-22 14:47

llama-factory 微调 Qwen2.5-3B-Instruct

0、资源链接官方readme:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/v0.9.1/README_zh.md官方文档:https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/官方推荐的知乎教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/6952876071、安装LLaMAFactorygi

coco_1998_2·2025-03-22 14:16

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

windows使用ssh-copy-id命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-22 14:40

easyswoole学习记录

php-fpm的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型，问题：一个work进程内只会处理一个请求，也就是说这个进程内在同一时刻只会处理一个request请求，不会处理多个，所以一台服务器的并发数就取决于服务器开启了多少个work进程

司江龙·2025-03-22 14:39

鸿蒙NEXT版实战开发：使用WebRTC进行Web视频会议

鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）使用WebRTC进行Web视频会议Web

那只斑马不睡觉·2025-03-22 14:07

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