CODEFORCES训练记录第6页

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

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

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Linux当中解决apt-get install E: 无法定位软件包问题

最近遇到一些问题，记录一下。也给其他人参考解决方案。

wt-cai·2025-03-22 19:23

java工程师常用开发工具

背景：最近换新电脑，记录下本岗位需要安装的软件，也顺便给大家参考，欢迎各位留言补充1JDK（JavaDevelopmentKit）JDK是Java程序员开发Java应用程序所必需的软件包。

Monika Zhang·2025-03-22 19:23

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全

如果你的交易记录对所有人可见，如何防止敏感信息泄露？Python作为区块链开发中最受欢迎的语言之一，提供了强大的工具和库来增强隐私保护。

Echo_Wish·2025-03-22 18:46

[每周一更]-(第137期)：Go + Gin 实战：Docker Compose + Apache 反向代理全流程

`docker-compose.yml`直接拉取镜像****5.运行容器****6.测试API**7、配置域名访问**DNS解析：将域名转换为IP地址****DNS寻址示例**8.错误记录访问路径ip+

ifanatic·2025-03-22 18:12

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

Python 标准库之 logging 模块

1.logging模块简介在软件开发过程中，了解程序的运行状态、记录重要事件以及排查错误是至关重要的。logging模块为Python提供了灵活且强大的日志记录功能。

36度道·2025-03-22 17:07

Spring AOP相关常见问题

前言在日常开发中，我们经常需要给方法添加一些横切关注点（Cross-CuttingConcerns），比如日志记录、事务管理、权限控制等。

PXM的算法星球·2025-03-22 17:34

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

隐私保护：数据生命周期管理——从GDPR到加密存储，守护每一比特敏感信息

引言：一次“数据泄露”引发的连锁灾难2023年，某知名健康管理平台因未加密存储用户体检报告，导致2200万条记录泄露。

云计算练习生·2025-03-22 17:31

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

Python, C ++开发家庭开支

开发一款**家庭开支数字化记录与结算App**是一个非常有意义的项目，旨在帮助家庭用户高效管理开支、记录消费、分析财务状况，并提供结算和预算管理功能。

Geeker-2025·2025-03-22 16:28

Java设计模式——装饰模式

动态添加功能的流组件接口具体组件装饰抽象类具体装饰类客户端模式分析核心思想动态扩展功能组合优于继承优点动态扩展功能组合优于继承代码复用性高符合开闭原则缺点增加系统的复杂性类的膨胀复杂的调试适用环境动态扩展功能避免继承带来的类爆炸性增长高度可定制化的需求模式应用输入输出流GUI组件日志记录模式扩展多层次装饰结合其他设计模式总结模式动机一般有两种方式可以实

爱吃土豆的程序员·2025-03-22 16:56

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

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！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

数据模型关系型数据库RDBMS05.通用语法及分类DDL：数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库，表，字段）DML：数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改DQL：数据查询语言，用来查询数据库中表的记录

小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

PostgreSQL_实例项目总述

目录前置：实例项目总述：前置：1最近新入PostgreSQL，打算用PostgreSQL存储股票日数据，以此为实例记录整个PostgreSQL使用过程2所以这次的博文是一个序列，都放在数据库专栏里，以PostgreSQL

程序猿与金融与科技·2025-03-22 15:18

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

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（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

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

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版本安装swoole记录

下载安装swoole参考地址https://www.pianshen.com/article/64471690688/安装的重点就是phpize，如果没有安装这个无法运行下面的操作

云上全栈工程师·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

3.无重复字符的最长字串（滑动窗口+哈希）C语言

2.哈希表记录字符位置使用一个数组hash_map[128]来记录每个字符最后一次出现的位置。数组大小为128，因为ASCII字符的范围是0到127。

Re_draw_debubu·2025-03-22 14:39

关于swoole的初步了解记录

今天初步了解了一下关于swoole的相关知识，在这里记录一下。

snacy·2025-03-22 14:39

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍笔者最近正在简单的了解一下ARM架构，特别是ARMCortexA架构的部分，这里，笔者想要薄记的问题有这样一些，也算是简单记录一下自己学习ARM架构的记录。

charlie114514191·2025-03-22 14:05

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。

u013250861·2025-03-22 13:31

摄影工作室预约管理系统基于Spring BootSSM

摄影服务作为记录生活美好瞬间、留存珍贵回忆的重要方式，深受大众喜爱。然而，传统的摄影工作室预

QQ1978519681计算机程序·2025-03-22 13:00

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

win-服务器部署程序自启动设置

为了简化应用服务器中项目启动的操作，现对在win操作系统下服务启动设置为开机启动的相关操作，在这里做一次记录和分享。

johnrui·2025-03-22 13:57

【HDOJ】2050 - 2059

无论如何生活还要继续，当前计划从杭电OJ开始记录我的痕迹(ง•_•)ง。

_17_·2025-03-22 13:56

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

IPv6网络的可操作安全考虑——RFC9099解析（四）

2.6记录和监控为了在发生安全事件或检测到异常行为的情况下进行取证（forensic）研究，网络运营商应记录多个信息片段。在某些情况下，这需要通过网络管理站对设备进行频繁的轮询。

黑带架构湿·2025-03-22 12:20

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

基于STM32设计的健康检测设备(测温心率计步)（局域网）

1.项目介绍1.1开发背景本项目设计一款基于STM32F103RCT6微控制器的便携式健康监测设备，该设备能够实时监测并记录用户的生理参数，包括人体温度、心率以及日常活动中的步数，并具备将这些数据可视化显示在设备自带的

DS小龙哥·2025-03-22 08:45

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）文章目录【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）1.自我介绍2.实习经历问答3.八股之类的问题4.编程题5.反问6.可以1.自我介绍。。。。。。

秋冬无暖阳°·2025-03-22 08:44

firefly经典蓝牙和QProcess记录

QProcess默认不会启动一个shell来解析命令，而是直接调用操作系统的系统调用来启动外部程序。也就是通过fork一个子线程或者exec一个子进程来执行命令。QProcess的参数模式QProcess需要明确指定命令的可执行文件路径或参数列表。如果命令是一个可执行文件的路径（例如/usr/bin/rfcomm），可以直接使用该路径。如果命令是一个简单的命令名（例如rfcomm），QProces

大象荒野·2025-03-22 08:13

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

对象的行为-状态影响行为，行为影响状态

小白Java学习记录4一周掌握Java入门知识学习内容：对象的行为学习产出：你可以传值给方法d.bark(3);方法会运用形参。调用的一方会传入实参。实参是传给方法的值。当传入放后就成了形参。

Java版蜡笔小新·2025-03-22 08:42

服务器监控 Prometheus、AlertManager、Grafana、钉钉机器人通知

但如果用于记录时间序列数据，Prometheus具有很大的查询优势，此外，Prometheus适用于微服务的体系架构。

懒熊猫·2025-03-22 08:42

B+树深入解析：为什么数据库索引都爱用这个结构？

程序猿小白菜·2025-03-22 07:37

记录华为OBS文件上传下载多种方式

公司要从阿里的oss切换到华为的obs，为了尽量小代价的改动，所以想找和阿里一样上传的方式，之前阿里做的是后端生成文件上传的url，前端做上传动作，这里记录一下obs的多种上传方式。

yychen_java·2025-03-22 07:06

vue的绑定

肯定属于对象的内部字段，说白了只有这个对象去记他的属性的内存地址，在这个角度上去想父子组件的传值，传的不就是地址，也就是字段的引用父组A对象，在父组件里定义一个变量a，内存上就出现了a这个变量，而且只能通过A记录了

哥谭居民0001·2025-03-22 07:02

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

推荐频道

CODEFORCES训练记录