DP训练第2页

AI技术全景图鉴：从模型开发到落地部署的全链路拆解

人工智能（AI）技术的快速发展，使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。

大模型玩家·2025-07-11 19:30

搜广推校招面经九十一

美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。

·2025-07-11 19:54

C#网络编程深度解析：TCP与UDP协议详解与实战示例

作为现代网络通信的基石，TCP和UDP协议是开发者必须掌握的核心知识。本文将从协议原理、适用场景、C#实现三个维度全面解析两者差异，并通过10个代码示例展示如何用C#构建高效网络应用。

Leon@Lee·2025-07-11 18:22

RPM与DPKG依赖地狱终极解决方案

系统管理员最深的恐惧：当你执行aptinstall或yumupdate时，屏幕上跳出那段令人窒息的红色文字——依赖关系不满足！**依赖问题的本质剖析在Linux系统中，软件包管理器的依赖关系解析本质上是一个NP完全问题。当系统中存在数千个软件包时，解决依赖关系的计算复杂度呈指数级增长。这就是为什么简单的安装命令有时会陷入数十分钟的计算，甚至以失败告终。

芯作者·2025-07-11 18:51

双esp8266-01之间UDP透传传输，自定义协议

使用AT模式的透传，串口打印的数据包含+pd1,4,数据打印的数据不是直接将数据打印出来，包含了+pd1,4,特殊字符，针对想要直接开机直接透传，打印数据且按照自主协议帧头的功能进行开发。1.server程序：/*************SERVER***CLENIT*****************/#include#include//配置网络参数constchar*ssid="ESP8266_

majingming123·2025-07-11 18:20

Type-C双向C转DP和C转DP带反向供电的解决方案

LDR6500D如何通过Type-C接口实现手机到DP接口的单向视频传输在当今数字化浪潮中，投屏技术作为连接设备、共享视觉内容的桥梁，其重要性日益凸显。

legendary_螺蛳粉·2025-07-11 17:46

LDR6500,C转DP双向互传解决方案

在众多接口标准中，Type-C转DP（DisplayPort）技术凭借其出色的兼容性、高清视频输出和多功能应用，逐渐成为广大消费者的优选。

·2025-07-11 17:46

【个人思考】如何理解量化交易与做空？初学者必读的金融交易入门指南

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家/音乐人/野生穿搭model，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与

姚瑞南Raynan·2025-07-11 17:42

3D Gaussian Spaltting代码复现全流程与代码结构解读

一、代码复现流程以下部分将详细介绍3DGaussiansplatting的代码复现流程（在ubuntu18.04上训练模型，在windows10上使用SIBR_viewers查看）1、首先在GitHub-graphdeco-inria

·2025-07-11 15:01

面试必问的线程池原理与实战：从源码到应用全解析

一、线程池核心原理：从JDK源码到Tomcat扩展1.1JDK原生线程池的工作机制（附源码）JDK线程池的核心是ThreadPoolExecutor，其工作流程可概括为：//核心执行逻辑（简化版

混进IT圈·2025-07-11 15:29

Manus AI与多语言手写识别

的核心技术与应用场景多语言手写识别的市场需求与难点ManusAI的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反

·2025-07-11 13:45

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（二）

基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python全代码）全流程解析（二）1环境配置和数据集预处理1.1环境配置1.1数据集预处理2深度学习模型训练和评估2.1深度学习模型训练

·2025-07-11 13:44

python如何删除xml中的w:ascii属性

importxml.etree.ElementTreeasET#原始XML片段（需包含命名空间声明）xml_str=''''''#注册命名空间namespaces={'w':'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml

detayun·2025-07-11 13:14

【云服务器安全相关】堡垒机、WAF、防火墙、IDS 有什么区别？

✅一句话总结：安全工具主要功能拦截对象应用层级举例堡垒机审计、管控内部人员登录服务器行为内部管理员运维通道（SSH、RDP）记录操作命令WAF防御网页攻击（如SQ

weixin_44329069·2025-07-11 12:06

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

CatBoost提供了丰富的功能，包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模

·2025-07-11 11:33

Python自动化机器学习平台库之mindsdb使用详解

概要MindsDB是一个开源的自动化机器学习平台，它通过SQL接口简化了机器学习模型的创建、训练和预测过程。

·2025-07-11 11:02

9.7 国产代码生成神器CodeGeex2实测：效率提升300%，免费平替Copilot！

代码生成模型CodeGeex2：智能编程的国产之光智谱AI推出的CodeGeex2是当前国产代码生成模型的标杆之作，其技术架构与训练策略展现了中国在代码大模型领域的突破性进展。

少林码僧·2025-07-11 11:28

最全自动驾驶数据集（11/4号已更新）

技术方面，自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，以及强大的计算平台来处理大量数据，自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源，它提供了丰富的场景和条件，使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境

数据猎手小k·2025-07-11 10:27

centos 配置multipaths存储多路径

一、安装multipaths软件1.安装程序yuminstalldevice-mapper-multipath-y2、将多路径软件添加至内核模块中modprobedm-multipathmodprobedm-round-robin3

不仙520·2025-07-11 10:26

使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌

本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。

DeepReinforce·2025-07-11 10:25

上位机通信(一)

Byteushortshortintuintlongfloatdoubledecimal设备类型：Bit(位)Byte(字节)Word(字)Dword(双字)float上位机数据交换物理接口：232422485SerialPort（串口）以太网：网口（TCP/UDP

SunflowerCoder·2025-07-11 10:23

如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程

【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yo

FL1623863129·2025-07-11 10:23

【人工智能面经第五期：模型训练与优化核心面试深度问答】

作者：“码上有前”文章简介：人工智能面经欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言模型训练与优化核心面试深度问答摘要围绕模型训练与优化的训练技巧（正则化、迁移学习）和数据工程（数据增强、标注质量）展开，通过20个关键问题

码上有前·2025-07-11 09:48

【算法专题】双指针算法之18. 四数之和（力扣）

CILMY23·2025-07-11 08:37

Linux系统安装微信

目录一、下载安装一、下载安装sudodpkg-iWeChatLinux_x86_64.deb安装完成之后在应用程序管理界面就会有一个微信图标，即可登录使用了。

用什么都重名·2025-07-11 07:04

【亲测免费】如何构建适用于Android的Node.js：从零到实践

Android的Node.js：从零到实践build-nodejs-for-androidBuildnodejsforandroid(arm,arm64,x86,x64,mipsel)perfectlyandprovideprebuiltbinaries

陈宜旎Dean·2025-07-11 06:28

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密（HomomorphicEncryption）、隐私保护机器学习（PPML）、全同态加密（FHE）、安全多方计算（MPC）、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的

AIGC应用创新大全·2025-07-11 06:27

YOLOv5基础 | 万字长文带你深度解析yolov5s.yaml配置文件

配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！

小哥谈·2025-07-11 06:56

万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试

一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的

起个别名·2025-07-11 05:24

全身动作捕捉系统在人形机器人训练中提供精准数据的重要性

人形机器人作为复杂的移动操作平台，其运动精度直接影响任务执行可靠性。与工业机械臂相比，人形机器人需同时处理浮动基座动力学、多体耦合误差及非结构化环境适应，使得运动学误差分析更具挑战性。传统编程式动作控制已无法满足复杂场景需求，而全身动作捕捉系统通过提供高精度运动数据，成为突破这一瓶颈的关键技术。一、技术原理：从传感器到数字孪生的精准映射1.1动作捕捉系统的技术架构全身动作捕捉系统通常由惯性传感器、

·2025-07-11 05:52

（生活比喻-图文并茂）http2.0和http3.0的队头阻塞，http2.0应用层解决，TCP层存在，3.0就是彻底解决，到底怎么理解区别？？？

说明一下：http属于应用层协议，TCP和udp属于传输层协议文章目录阶段一：HTTP/1.1的情况（单车道收费站，一次过一辆）阶段二：HTTP/2的情况（多车道收费站，但出口只有一条路）阶段三：HTTP

hwg985·2025-07-11 05:22

居家医养平台的数据加密与审计要点

居家医养平台涉及大量敏感健康数据（如生理指标、电子病历、用户行为记录），其数据加密与审计需满足医疗合规性（如HIPAA、GDPR、中国《个人信息保护法》）和技术可靠性的双重要求。

辽宁龙慧网络科技·2025-07-11 05:21

PPT处理控件Aspose.Slides教程：在 C# 中将 ODP 转换为 PPTX

您是否正在寻找可靠的PowerPointSDK来以编程方式开发ODP到PPTX转换器？本篇博文演示了如何使用C#将ODP转换为PPTX。

CodeCraft Studio·2025-07-11 04:15

【PTA数据结构 | C语言版】求单链表list中的元素个数，即表长

本题旨在训练学习者熟悉单链表的基本操作，不建议直接输出n。输入格式：输入首先在第一行给出非负整数n（≤15）；随后一行给出n个int范围内的整数，数字间以空格分隔。输出格式：在一行中输出单链表的表长。

秋说·2025-07-11 03:09

Spring Boot：影响事务回滚的几种情况

：Controller捕获异常导致事务失效@RestController@RequestMapping("/api/users")publicclassUserController{@Autowiredprivate

·2025-07-11 03:09

智能防御原理和架构

**多模态威胁感知**-**跨域数据融合**：-网络层：DPI深度包检测（如Zeek解析T

hao_wujing·2025-07-11 03:08

AI 边缘算力关键技术白皮书 2024

其中，边缘算力基础设施聚焦于计算、存储、网络等物理硬件资源及其虚拟化，边缘算力网络关注分布式算力资源的感知、度量、并网、调度、管控等，边缘智能涉及系统部署、数据处理、模型优化、边缘训练、边缘推理等关键问题

Python编程杰哥·2025-07-11 02:02

oracle 数据库迁移expdp，impdp（数据泵导出导入）方法

一.优缺点优点：1.高效性能：expdp，impdp使用并行技术，可以显著提高导出导入速度，尤其适用于大数据量的迁移。支持压缩和加密，减少导出文件的大小并提高安全性。

小张是铁粉·2025-07-11 02:02

深度学习最简单的神经网络线性回归网络

用最简单的线性模型讲清神经网络训练全流程，让你5分钟看懂AI是怎么学会预测的1真实神经元结构真实神经元包括：树突接收其他神经元传来的电信号（输入）。细胞核负责整合输入信号并产生动作电位。

·2025-07-11 00:17

论文略读： Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab

ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色，但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高

UQI-LIUWJ·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation

我们实证调查并证明了两部分的效果：TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识，而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是，我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式，

Bosenya12·2025-07-10 22:38

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程，涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples

传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能，信噪比（SNR）被用作一个功能来促进信号的分类。

·2025-07-10 22:08

【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement

文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。

Bosenya12·2025-07-10 22:38

GlobalFoundries收购MIPS的背景以及意义

背景MIPS的历史与现状：MIPS的起源：MIPS（MicroprocessorwithoutInterlockedPipelineStages）是一种基于精简指令集（RISC）的指令集架构（ISA），

InnoLink_1024·2025-07-10 22:36

5th-Generation Mobile Communication Technology（三）

目录一、5G/NR1、快速参考（QuickReference）2、5GSuccess3、5GChallenges4、QualcommVideos二、PHYandProtocol1、FrameStructure2

志明_·2025-07-10 21:30

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？

一叶千舟·2025-07-10 20:24

android 设计模式之命令模式

命令模式（CommandPattern），是行为型模式之一。

安卓兼职framework应用工程师·2025-07-10 20:52

R 语言数据框连接操作详解：join 与 merge 方法对比

R语言提供了多种数据框连接方法，本文将详细介绍如何使用dplyr包的join系列函数和基础R的merge函数进行数据框的各种连接操作，并对比它们之间的差异。

晚风keeper·2025-07-10 20:50

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

降低计算成本：减少冗余特征，加速训练。改善泛化能力：避免过拟合，提高鲁棒性。2.特征工程的

·2025-07-10 20:49

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