C语言深度解刨

关于非线性优化小记

它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。
文弱_书生·2025-03-18 10:34

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

入门笔记STA1.C++的编译，变量，new，引用

1.简介1、C++简介1、C语言与C++区别？C语言是一种面向过程的开发语言。-
逐梦云间·2025-03-18 09:57

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。
爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

LeetCode第90题_子集II

解集不能包含重复的子集。返回的解集中，子集可以按任意顺序排列。
@蓝莓果粒茶·2025-03-18 08:47

麦萌：《我们曾经有过家》深度解析 | 被至亲背刺后，首富如何用“系统性重构”逆风翻盘？

剧情全解析：从“隐忍架构”到“复仇算法”的史诗级崩盘与逆袭1.系统初始化：首富的“降权模式”安城首富高志强为守护妻子李梦露的“平凡人生”，主动剥离财富与地位，化身能源厂普通职员。这一行为如同将分布式系统的核心节点降级为边缘服务——他默默为妻子铺路，助其从基层员工晋升至副厂长，甚至计划将能源厂最高控制权（厂长职位）移交给她。2.致命漏洞：情感协议的全面违约在权力交接的关键时刻（相当于系统升级前夜），
短剧萌·2025-03-18 08:15

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

揭秘MANUS ：多代理架构如何碾压竞争对手，人类必读的深度剖析

MANUS技术架构与竞品对比深度解析一、技术架构图与核心模块对比根据资料中提到的多代理架构，Manus的技术架构可概括为“三层智能体协同+虚拟机沙盒”的闭环系统。
爱吃青菜的大力水手·2025-03-18 07:37

Manus：全球首款通用AI Agent的技术解析与未来展望

从处理15份简历的高效筛选，到跨国购房的智能决策；从股票趋势的深度分析，到个性化旅行手册的自动生成，Manus展现出超越传统工具的“类人思维”能力，标志着AI从被动响应向主动执行
努力改掉拖延症的小白·2025-03-18 07:36

Golang学习笔记_49——解释器模式

适用场景1.金融公式引擎2.智能合约解析3.业务规则引擎四、Go语言实现示例完整实现代码执行结果五、高级应用1.表达式缓存优化2.并行解释器六、与其他模式对比七、实现建议八、典型应用一、核心概念1.定义解
LuckyLay·2025-03-18 07:05

回文串(C语言)

#include#includeintmain(){chara[256];//字符可控范围inti;//gets(a);scanf("%s",&a);//输入字符intn=strlen(a)-1;//字符串的实际长度for(i=0;i=n)//i>=n的意思在于跳出之前,已经运行完毕,符合要求printf("Y");elseprintf("N");return0;}有很多博客写这很多的程序,我的建
IC 见路不走·2025-03-18 07:05

C++ primer plus 1.1 C++ 简介

1.1C++简介文章目录1.1C++简介前言C++简介C++与C语言的联系有无C语言基础与C++学习前言C++继承了C语言高效，简洁，快速和可移植性的传统。
C_VuI·2025-03-18 07:05

C 语言分支与循环：构建程序逻辑的基石

在C语言的世界里，分支和循环结构是编程的核心内容，它们赋予了程序根据不同条件执行不同操作以及重复执行特定代码段的能力，让程序变得更加智能和高效。
无爱如何释怀·2025-03-18 07:34

C++初阶——C++内存管理

一、C语言动态内存管理#includeusingnamespacestd;intmain(){int*p1=(int*)malloc(sizeof(int));free(p1);int*p2=(int*
Clrove.11·2025-03-18 06:31

**探索高效流程管理：Django-LB-WorkFlow深度揭秘**

探索高效流程管理：Django-LB-WorkFlow深度揭秘django-lb-workflowReusableworkflowlibraryforDjango项目地址:https://gitcode.com
平樱玫Duncan·2025-03-18 06:59

C++（初阶）（六）——内存管理

内存管理内存管理C/C++**内存分布C语言中动态内存管理方式C++内存管理方式new/delete操作内置类型new和delete操作自定义类型new和mallocoperatornew与operatordeletenew
win水·2025-03-18 05:56

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

策略模式（Strategy Pattern）深度解析教程

一、模式定义策略模式属于行为型设计模式，通过定义算法族并将其封装为独立的策略类，使得算法可以动态切换且与使用它的客户端解耦。该模式通过组合替代继承，符合开闭原则（对扩展开放，对修改关闭）。二、核心角色Strategy（策略接口）定义所有支持的算法的公共接口ConcreteStrategy（具体策略）实现策略接口的具体算法Context（上下文）持有策略引用，提供修改策略的方法将客户端请求委托给当前
·2025-03-18 05:40

数组中的第 K个最 大的元素（堆排序，C语言）

数组排序后的第k个最大的元素，而不是第k个不同的元素快速排序intcmp(constvoid*a,constvoid*b){return*(int*)b-*(int*)a;}intfindKthLargest(int*nums,intnumsSize,intk){qsort(nums,numsSize,sizeof(int),cmp);returnnums[k-1];}堆排序```c/*交换*/v
Oh?Geostatistics…·2025-03-18 04:43

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

L2-023 图着色问题 - java

但本题并不是要你解决这个着色问题，而是对给定的一种颜色分配，请你判断这是否是图着色问题的一个解。输入格式：输入在第一行给出3个整数V（00){TreeSettr=newTreeSet()
谢谢 啊sir·2025-03-18 03:35

FX-C++可变参数

1.C风格的可变参数（C-stylevariadicarguments）C++继承了C语言的可变参数机制，使用...语法。这种方式需要头文件中的宏来访问参数。
lucky1_1star·2025-03-18 03:05

图着色 java_L2-023 图着色问题 (25分)(java)

但本题并不是要你解决这个着色问题，而是对给定的一种颜色分配，请你判断这是否是图着色问题的一个解。输入格式：输入在第一行给出3个整数V(0)、E(≥)和K(0)，分别是无向图的顶点数、边数、以及颜色数。
weixin_39928099·2025-03-18 03:35

L2-023 图着色问题 （25 分）

但本题并不是要你解决这个着色问题，而是对给定的一种颜色分配，请你判断这是否是图着色问题的一个解。
「已注销」·2025-03-18 03:02

听我说啥是C语言中的静态断言！

好的，接下来我用“说人话”的方式给你解释C语言中的静态断言，保证一听就懂！一句话总结：静态断言（StaticAssert）就是“在代码编译时，强制检查某个条件是否成立”。
新手懒羊哥·2025-03-18 03:01

L2-023 图着色问题（Java）

但本题并不是要你解决这个着色问题，而是对给定的一种颜色分配，请你判断这是否是图着色问题的一个解。
Loongnoy·2025-03-18 03:31

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

WinNAS以其独特的IM（即时通讯）聊天系统，正在构建一个人机平等的数据社交平台，为用户提供更智能、更便捷的数据管理体验，同时为未来与AI的深度对接铺平道路。
DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

c语言 tls单向认证 验证证书,使用wireshark观察SSL/TLS握手过程--双向认证/单向认证...

SSL/TLS握手过程可以分成两种类型：1)SSL/TLS双向认证，就是双方都会互相认证，也就是两者之间将会交换证书。2)SSL/TLS单向认证，客户端会认证服务器端身份，而服务器端不会去对客户端身份进行验证。我们知道，握手过程实际上就是通信双方协商交换一个用于对称加密的密钥的过程，而且握手过程是明文的。这个过程实际上产生三个随机数:clientrandom,serverrandom,pre-ma
weixin_29187895·2025-03-18 02:59

如何让ai问答机器人通人性？

通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域，数据必须覆盖这个领域的核心知识。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

SSL/TLS 1.2过程：Client端如何验证服务端证书？

对称加密则是另一种方式，一个密钥M对一段文本E加密得到文本F，只能由这个密钥M对文本F解
XueWang1·2025-03-18 02:27

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。
zhz5214·2025-03-18 02:57

SpringBoot工程——自定义方法参数解析器(对带有自定义注解的参数进行处理)

ElementType.PARAMETER})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic@interfaceTokenToUser{}2.自定义方法参数解
阿饼240·2025-03-18 02:55

python的print函数中file_【Python-1】初解print函数

print(*objects,sep='',end='\n',file=sys.stdout,flush=False)Printobjectstothetextstreamfile,separatedbysepandfollowedbyend.sep,end,fileandflush,ifpresent,mustbegivenaskeywordarguments.print函数可将对象以字符串的形
weixin_39849762·2025-03-18 02:54

C语言之链表

在本文中，我们将学习如何使用C语言实现链表，包括
小辉同志·2025-03-18 02:53

【多模态处理篇五】【DeepSeek文档解析：PDF/Word智能处理引擎】

一、核心技术解析：文档处理的"庖丁解
再见孙悟空_·2025-03-18 01:48

【go】Go语言设计模式：函数与方法的权衡

Go语言设计模式：函数与方法的权衡这个问题很有深度。Go语言的设计模式确实与传统面向对象语言不同，但并不完全是"围绕函数展开"，而是展现出一种函数和方法混合使用的平衡风格。
还没入门的大菜狗·2025-03-18 01:17

java面试合集

《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采
云端源想·2025-03-18 01:47

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

朋友发给我的芯片验证笔试题，觉得很有意思，和大家分享一下。面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5三个点；请以解约束最快的角度，完成classA的简单代码示意。解题思路原始代码其实就是这样嘛：classA;randintarr[60];c
尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

学生成绩管理系统（C语言综合应用）（适合初学者，代码每一步都有详细注释）

/*━━━━━━学生成绩管理系统（综合应用）━━━━━━*/这是是基础版的，没有用到链表，而是使用数组存储学生信息此版本运用了以下C语言核心知识点：结构体：structStudent定义学生数据类型，含
仙要 有对象·2025-03-18 00:14

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托
·2025-03-18 00:02

C语言中 ＜＞ 和 ““ 的区别：理解包含和字符串

文章目录C语言中``和`""`的基本概念**``与`""`在头文件包含中的区别2.1**`#include`与`""`的其他区别**`和""的区别：理解包含和字符串在C语言中，和""的基本概念在C语言中
人才程序员·2025-03-18 00:40

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07
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