Java基础OJ训练

DeepSeek为什么超越了OpenAI

其中，技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构，在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上（根据2023年MLPerch基准测试）。

·2025-02-18 17:19

DeepSeek的训练与优化流程

DeepSeek的训练与优化流程一、数据工程体系1.多模态数据融合处理动态数据湖架构：实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB，支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线

程序猿000001号·2025-02-18 17:01

weblogic修改管理节点密码

WebLogicServer12c说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogicServer域(Domain）目录例如我的做测试的域的根目录DOMAIN_HOME=D:/bea10/user_projects

笑锝没心没肺·2025-02-18 16:27

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议

在本地部署大模型后，进行微调和训练以实现智能对话，通常需要按照以下步骤操作。以下是详细的指导内容：1.准备数据集在微调大模型之前，需要准备适合的训练数据集。

慧香一格·2025-02-18 14:34

机器学习和线性回归、softmax回归

分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

大模型AI应用安全与合规测试实战指南-模型层

核心痛点直击：黑盒失控：生成内容不可预测，传统规则引擎失效数据深渊：训练数据含敏感信息，清洗难度指数级上升合规迷宫：全球AI监

测试匠心：技能精进·职场跃迁·面试赢家·2025-02-18 12:13

AI赋能教育：深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】

在这篇文章中，我们将基于一张完整的应用设计架构图，从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据，全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破，真正实现“AI赋能教育，重塑未来”。

和老莫一起学AI·2025-02-18 11:33

算法训练Day01 Leetcode704.二分查找

0.学习资料来源题目链接：力扣https://leetcode.cn/problems/binary-search/文章讲解：代码随想录代码随想录PDF，代码随想录百度网盘，代码随想录知识星球，代码随想录八股文PDF，代码随想录刷题路线，代码随想录知识星球八股文https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6%89%BE.

weixin_47284299·2025-02-18 10:25

数学建模基础训练-1：概念解析

文章目录数学建模基础训练-1：概念解析问题一：如何找到“概念”？问题二：如何全面理解概念的基础含义？问题三：如何深刻理解概念并作出创新点发掘？

MPCTHU·2025-02-18 09:44

InspireMusic - 阿里通义实验室开源音乐生成框架支持音乐、歌曲、音频生成本地一键整合包下载

InspireMusic不仅为研究者和开发者提供了丰富的音乐/歌曲/音频生成模型的训练和调优工具，还为他们配备了高效的模型，以便优化生成效果。

昨日之日2006·2025-02-18 09:12

在IntelliJIDEA中使用Gradle创建Web项目的步骤

2.创建新项目点击File>New>Project。在弹出的窗口中，选择Gradle作为项目类型。确保Java被选中。点击Next。

大G哥·2025-02-18 08:33

Java 集成MySQL+MyBatis实战（含代码）

MyBatis使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOs映射成数据库中的记录。本文将通过实战案例，详细展示如何使用MyBatis集成MySQL，实现对数据库的增删改查操作。

C_V_Better·2025-02-18 06:16

驾培行业转战无人机飞手执照培训的优缺点分析及技术详解

2.场地与设施优势：驾培场地通常较为宽敞，且部分场地可改造为无人机飞行训练场地，节省场地租赁成本。可利用现有设施进行无人机组装、调试和维修等实操培训。3.人力资源利用：驾培行业的

无人机技术圈·2025-02-18 05:03

DeepSeek对AI发展的范式革新与推动：研究报告

其核心技术突破包括：低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练，DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10，同时保持性能可比甚至超越。

芝士AI吃鱼·2025-02-18 05:57

java使用递归获取geojson（json）数据

需要导入的包：org.json-chargebee-1.0.jarpackageparse;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.BufferedWriter;importjava.io.FileReader;importjava.io.FileWriter;importjava.io.IOException;importjava.util.Arra

迷茫的小猿·2025-02-18 05:27

geojson 导入mysql_导入GeoJSON数据到SQL Server数据库中

导入GeoJSON数据到SQLServer数据库中GeoJSON是GIS行业里一种常见的数据交换格式，能够存储结构化的空间地理信息。

冠位咕哒子·2025-02-18 05:56

强化学习原理与代码实战案例讲解

想象一下，你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片，而是会给它一些指令，比如“坐下”，如果它照

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

空间数据存储格式GeoJSON

GeoJSON是一种用于表示地理信息的开放标准格式，广泛用于存储和交换地理空间数据。它基于JSON格式，因此易于理解和处理，尤其适用于Web和JavaScript环境中的地图应用。

guokanglun·2025-02-18 04:21

Pytorch实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision

Zn要学习·2025-02-18 04:49

《DeepSeek训练算法：开启高效学习的新大门》

DeepSeek作为其中的佼佼者，凭借其独特的训练算法和高效的学习能力，吸引了众多目光。今天，就让我们深入探究DeepSeek训练算法的独特之处，以及它是如何保证模型实现高效学习的。

·2025-02-18 04:41

DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因

在训练过程中，DeepSeek广泛应用蒸馏技术，通过生成高质量数据和将大型模型的推理能力迁移至小型模型，大幅提升训练效率与模型性能。Deep

微学AI·2025-02-18 03:06

【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记

1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线，进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列（token）的概率分布，可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看，LM（languagemodle）可以简单的分为：自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本，每个词的生成都依赖于上文，关联性好一次性生成整个文本序列，不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快

Langchain·2025-02-18 02:00

python的django后台管理_python3 django-admin 初始化后台管理项目(mysql)

versionPython3.7.0$django-admin--version2.2python3和django安装django初始化项目使用django-admin来初始化一个项目$django-adminstartprojectmydjango

weixin_39582737·2025-02-18 02:56

Java中代码的执行顺序（Java基础）

在Java里，不同类型代码有着特定的执行顺序，理解这些顺序对掌握程序运行逻辑十分关键。下面将详细阐述Java中不同类型代码（静态代码块、实例代码块、构造方法、静态变量、实例变量、静态方法、实例方法等）的执行顺序。单类中的代码执行顺序当只有一个类时，代码执行顺序通常为：静态变量初始化、静态代码块、实例变量初始化、实例代码块、构造方法。classSingleClassExample{//静态变量sta

Java搬码工·2025-02-18 01:23

模型GPU-＞NPU(Ascend)迁移训练简述

目录一、迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用

終不似少年遊*·2025-02-18 01:12

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

第二章：怎么样训练

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。

idol_watch·2025-02-17 22:16

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。

望云山190·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

jenkins自动化打包android,使用Jenkins+Pipline 持构建自动化部署之安卓源码打包、测试、邮件通知...

jenkins1.0也能实现自动化构建，但Pipeline能够将以前project中的配置信息以steps的方式放在一个脚本里，将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程

白汐牙·2025-02-17 21:32

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

FastAPI开发与运维最佳实践

ivwdcwso·2025-02-17 20:21

【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？

GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。

FF-Studio·2025-02-17 20:19

5QQMN938 Intermediate Econometrics

IntermediateEconometrics-5QQMN938Assessment1–IndividualCoursework(40%oftotalmodulegrade)TheTaskProjectBriefTheglobaleconomyhasrecentlyexperiencedaperiodofinflationarypressurecharacterisedbyacomplexset

·2025-02-17 20:59

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM

·2025-02-17 20:28

Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析

一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果

AndrewHZ·2025-02-17 20:47

50 【Go版本变化】

Go的版本介绍：https://golang.org/project/https://golang.org/doc/go1.4#Go1.4#语言层面变化较少，但是编译器而言是有巨大的突破的，体现在指针间的转换

weixin_30270561·2025-02-17 19:10

Java实习生常规技术面试题每日十题Java基础（五）

目录1.启动一个线程是用run()还是start()?.?2.线程的基本状态以及状态之间的关系。3.Set和List的区别，List和Map的区别？4.同步方法、同步代码块区别？5.描述Java锁机制。6.Comparable和Comparator接口是干什么的？列出它们的区别7.Java集合类框架的最佳实践有哪些？8.HashMap和Hashtable的区别。

用户昵称23·2025-02-17 18:38

git add .报错：warning: in the working copy of ‘.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml‘, LF will

报错信息如下：$gitadd.warning:intheworkingcopyof'.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml',LFwillbereplacedbyCRLFthenexttimeGittouchesitwarning

司南锤·2025-02-17 17:26

主流渲染引擎/游戏引擎

meshoptimizeriswidelyusedinthegamesindustryaswellasinmanypipelinesforprocessing3Dcontentforreal-timerendering.Thisdocumentcontainsasmallselectionofprojectsthatrelyonmeshoptimizer.Forbrevity

力博荣三维可视化·2025-02-17 17:53

Aerospike

文章来源：拉勾教育Java高薪训练营第3期Aerospike介绍Aerospike（简称AS）是一个分布式，可扩展的键值存储的NoSQL数据库。

小的~~·2025-02-17 17:22

红 - 黑树和 B+树？

红黑树是一种自平衡二叉查找树，由RudolfBayer发明，在1978年被LeoJ.Guibas和RobertSedgewick改称为“红黑树”。

百态老人·2025-02-17 16:43

TTTK2323 MOBILE DEVELOPMENT

TTTK2323MOBILEDEVELOPMENTFOODIUKMREPORTSEMESTER12023/20240.1PROJECTDESCRIPTIONFoodiUKMisaprojectthatisaimedtoprovideanapplicationtouserswhosearchforthedeliciousmyriadsofdelicaciesinUKMBangi.Thiscaninc

·2025-02-17 15:18

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

Flux【Lora模型】：效率太高了，超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了

在大家热心谈论黑悟空的时候，AI绘画领域也不甘落后，结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本，今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的

AI绘画师-海绵·2025-02-17 15:59

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

糯米君_·2025-02-17 14:59

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

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