Oracle实战学习

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

深度解读大语言模型中的Transformer架构

这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题，但依然存在梯度不稳定的情况。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

2.3、numpy 数组：广播机制、遍历数组

点击上方分类专栏、进行系统性学习（文末可扫码领取资料）1、广播机制NumPy中的广播机制（Broadcast）旨在解决不同形状数组之间的算术运算问题。

融码一生·2025-02-01 05:16

LLM应用架构实战：基于LangChain的企业级最佳实践

前言随着ChatGPT等大语言模型的广泛应用，越来越多的企业开始将LLM整合到其业务系统中。然而，从概念验证(PoC)到生产环境的转换过程中，往往会遇到诸多技术挑战。本文将基于实际项目经验，分享LLM应用开发中的架构设计、性能优化、成本控制等关键环节和解决方案。1.LLM应用的特殊性在开始具体的架构设计之前，我们需要深入理解LLM应用区别于传统应用的几个关键特性。这些特性将直接影响我们的架构设计决

LLM教程·2025-02-01 05:44

深入理解Python中的生成器与迭代器：概念、区别与实战应用

深入理解Python中的生成器与迭代器：概念、区别与实战应用开篇在Python编程世界中，生成器（Generators）和迭代器（Iterators）是两个核心概念，它们在处理大型数据集、节省内存以及实现高效循环结构方面扮演着至关重要的角色

清水白石008·2025-02-01 05:12

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2025-02-01 05:37

Python进阶————迭代器与生成器

迭代器与生成器前言一、迭代器二、生成器2.1创建生成器的两种方式2.1.1生成器推导式2.1.2yield关键字2.2使用生成器生成批次数据三、区别与联系3.1区别3.2联系总结前言我们之前学习遍历的时候

记得多吃点·2025-02-01 05:37

python入门教程jupyter_Jupyter Notebooks的安装和使用介绍

最近又开始重新学习Python，学习中使用到了一款编辑器JupyterNotebooks，非常想安利给初学python的同学。

weixin_39953618·2025-02-01 04:34

【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野

YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录：YOLOv11创新改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录

YOLO大师·2025-02-01 04:34

第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook

本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。

红色石头Will·2025-02-01 04:34

【PHP】Laravel 介绍史上最优雅的 PHP 框架

附注：文末附有Laravel的社区入口，感兴趣的小伙伴可以去社区寻找更多学习资料以下是Laravel的一些主要特点和组件：核心特点M

Ustinian_310·2025-02-01 04:02

PyQt5中的QObject对象

所以学习QObject中的方法有其特殊的意义。

strive_one·2025-02-01 04:32

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

如果我们将骨干网络的输出（即检测头的输入）视为一个三维张量，其维度为级别×空间×通道，这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题，直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。

挂科边缘·2025-02-01 04:30

hive表指定分区字段搜索_Hive学习-Hive基本操作（建库、建表、分区表、写数据）...

hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库，所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分，一部分是存在HDFS上的具体数据，一部分是描述这些具体数据的元数据信息，一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具，执行引擎默认的是MapReduce，可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表，外部表在建表的同时指定一个

weixin_39710660·2025-02-01 04:00

R语言安装zip包

我整理的一些关于【管理】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/eDOcp1如何在R语言中安装zip包作为一名刚入行的开发者，你可能对R语言中的包管理有些困惑

毕崇亮·2025-02-01 04:59

【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询

目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c

新世纪debug战士·2025-02-01 03:58

鸿蒙5.0版开发：媒体数据封装

往期鸿蒙全套实战文章必看：鸿蒙开发核心知识点，看这篇文章就够了最新版！

炫酷盖茨猫先生·2025-02-01 03:27

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

mac下open-jdk17 源码编译，Clion/Visual Code两个IDE调试。支持鼠标左键跳转。

首先说明的是，网上有文章说，编译openjdk某个版本需要前一个版本的oraclejdk但是我这里没有。我编译openjdk17的时候我本地环境就是oraclejdk17。

乌拉乌拉liang·2025-02-01 03:25

Doris实战——特步集团零售数据仓库项目实践

查询四、实时需求响应五、其他经验5.1DorisBE内存溢出5.2SQL任务超时5.3删除语句不支持表达式5.4Drop表闪回六、未来展望原文大佬的这篇Doris数仓建设案例有借鉴意义，这里摘抄下来用作学习和知识沉淀

吵吵叭火·2025-02-01 03:54

性能测试JVM监控有哪些？

目录一、jps二、jstat三、jstack四、JVM监控的主要指标五、图形界面监控工具六、第三方监控工具企业级的应用系统开发大多数会使用Java语言，并且使用OracleJ2EE架构。

Feng.Lee·2025-02-01 03:23

C# 实现 “Hello World” 教程

.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料C#作为一种广泛应用于.NET开发的编程语言，以其简洁、高效和类型安全等特性，深受开发者喜爱。

来恩1003·2025-02-01 03:52

狂神说学习——SpringMVC

1、回顾MVC1.1、什么是MVCMVC是模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)的简写，是一种软件设计规范。是将业务逻辑、数据、显示分离的方法来组织代码。MVC主要作用是降低了视图与业务逻辑间的双向偶合。MVC不是一种设计模式，MVC是一种架构模式。当然不同的MVC存在差异。**Model（模型）：**数据模型，提供要展示的数据，因此包含数据和行为，可以认为是领域模型

new worker·2025-02-01 03:21

Python 爬虫实战案例 - 获取拉勾网招聘职位信息

引言拉勾网，作为互联网招聘领域的佼佼者，汇聚了海量且多样的职位招聘信息。这些信息涵盖了从新兴科技领域到传统行业转型所需的各类岗位，无论是初出茅庐的应届生，还是经验丰富的职场老手，都能在其中探寻到机遇。对于求职者而言，能够快速、全面地掌握招聘职位的详细情况，如薪资待遇的高低、工作地点的便利性、职位描述所要求的技能与职责等，无疑能在求职路上抢占先机。而企业方，通过分析同行业职位信息的发布趋势、薪资水平

西攻城狮北·2025-02-01 02:20

《亿级流量下的架构实战：HTTP全链路解析与智能监控系统搭建》

文章目录全链路解析：HTTP请求响应与数据可视化监控一、HTTP请求响应全流程解析1.全链路交互流程图2.关键技术实现2.1前端请求构造（ES6+语法示例）2.2服务端处理架构（Node.js/Express）二、数据可视化监控方案1.数据存储架构设计2.数据库操作层实现3.管理界面实现方案3.1可视化看板路由//routes/admin.js3.2数据可视化模板（EJS示例）4.最佳实践建议4.

我的青春不太冷·2025-02-01 02:46

Rust语言进阶之enumerate用法实例(九十六)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列

Android系统攻城狮·2025-02-01 02:45

在Android中通过JNI实现Java与C++的交互：Hello World示例

java与C++的交互作者：我的青春不太冷引言准备工作️环境要求实战演示1️⃣创建支持C++的Android项目2️⃣C++代码编写代码解析实用技巧下一步学习作者：我的青春不太冷发布时间：2025-01

我的青春不太冷·2025-02-01 02:45

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。

码农三叔·2025-02-01 01:08

【C++】一文带你学完 C++【完整版-附代码示例】

附注：建议学完一个知识点后，同步进行编程练习以便于巩固掌握知识点；编程学习是重理论更重实践的一个过程，唯有多写多练才能快速掌握C++全教程正文开始0.hello.cpp【经典入门程序】#includeintmain

Ustinian_310·2025-02-01 01:08

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。

夜色呦·2025-02-01 01:07

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-01 00:05

侯捷 C++ 课程学习笔记：深入理解 C++ 核心技术与实战应用

类与对象2.2构造函数与析构函数2.3继承与多态第三章：泛型编程与模板3.1函数模板3.2类模板3.3STL容器与算法第四章：高级特性4.1智能指针4.2移动语义与右值引用4.3Lambda表达式第五章：实战应用

不能只会打代码·2025-02-01 00:34

快速学习安装使用etcd

1.什么是etcd？etcd是一个分布式键值存储系统，主要用于分布式系统的配置管理和服务发现。它提供了可靠的数据存储，etcd可以用来构建高可用的分布式键值数据库，根据官网介绍并且支持分布式锁、Leader选举等功能，通常被用作微服务架构中的注册中心。在目前go的大部分组件还有框架中都被采用为注册中心组件相当于zookper和redis2.安装etcd2.1.在本地安装etcd2.1.1.Linu

蓝胖子不是胖子·2025-02-01 00:04

cesium学习

cesium学习一、Cesium初始化CesiumWidget才是核心类\color{red}CesiumWidget才是核心类CesiumWidget才是核心类定义assessTokenCesium.Ion.defaultAccessToken

qq_45660256·2025-02-01 00:33

经典SQL面试10题（附答案）

因为其使用的广泛性和易学程度也被其他岗位比如产品经理、研发广泛学习使用，本篇文章主要结合经典面试题，给出通过数据开发面试的SQL方法与实战。以下题目均来与笔者经历&网上分享的中高难度SQL题。

智慧化智能化数字化方案·2025-02-01 00:02

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

Cesium ArcGisMapServerImageryProvider API 介绍

为了帮助大家更好地理解和使用Cesium，我决定把我自己在学习Cesium文档过程中的一些心得和收获分享给大家。大家一起交流，一起进步！

WebGISer_白茶乌龙桃·2025-02-01 00:31

深入学习华为IPD流程之华为-PDT经理角色认知培训教材

本文介绍了PDT经理的角色认知，包括其在IPD体系中的位置、基本角色定位、关键管理活动、能力模型和评估方法以及培养路径。文章指出PDT经理是重量级产品开发团队的管理者，负责产品的商业成功和跨功能部门合作，通过绩效管理加强团队凝聚力，对商业结果负责。重点内容：1.PDT经理角色重要，负责产品商业成功和跨功能部门合作。2.关键管理活动包括制定产品策略、管理交付、提升客户满意度等。3.PDT经理需具备战

智慧化智能化数字化方案·2025-02-01 00:01

前端学习-事件解绑，mouseover和mouseenter的区别(二十九)

目录前言解绑事件语法鼠标经过事件的区别鼠标经过事件示例代码两种注册事件的区别总结前言人道洛阳花似锦，偏我来时不逢春解绑事件on事件方式，直接使用null覆盖就可以实现事件的解绑语法btn.onclick=function(){alert('点击了')}btn.onclick=null;constben=document.querySelector('button');ben.addEventLis

marshalVS·2025-01-31 23:58

Python：函数也是对象

寒假学习打卡第十七天今天补做了一下MIT6.100L的课后作业，明天就可以开新课了。

Alidme·2025-01-31 23:57

毕业设计项目深度学习人体目标检测

1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!

bee_dc·2025-01-31 23:26

Hindsight Experience Replay (HER) 算法

HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术，旨在解决稀疏奖励问题，特别适用于目标导向的任务（例如机器人控制

C7211BA·2025-01-31 23:25

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和异步更新（AsynchronousUpdates）技术。