PAT训练

Spring Cloud Gateway 进阶：复杂路由规则与断言组合

目录一、深入理解断言工厂组合（一）多断言工厂联合使用的优势（二）常用断言工厂组合示例1.Path与Method组合2.Header与Query组合（三）断言工厂组合的顺序敏感性二、自定义断言工厂开发与应用
CarlowZJ·2025-07-07 13:57

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
·2025-07-07 12:23

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢
star_and_sun·2025-07-07 12:23

网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。
网络安全工程师教学·2025-07-07 12:21

大语言模型应用指南：ReAct 框架

尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
AI大模型应用实战·2025-07-07 11:44

PyTorch 的 torch.nn 模块学习

torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。
·2025-07-07 11:10

【网络安全基础】第七章---无线网络安全

仅供参考文章目录一、无线安全二、移动设备安全三、IEEE802.11四、IEEE802.11i五、习题训练一、无线安全严重威胁无线网络安全的关键因素：信道、移动性、资源、可访问性无线网络环境由三部分组成
薄荷椰果抹茶·2025-07-07 10:36

第一章Pandas快速入门

Pandas》第一章代码数据来源：https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsximportnumpyasnpimportpandasaspdfile_path
Hajo_·2025-07-07 10:05

webpack+vite前端构建工具 -答疑

1输入webpack命令，执行的是全局版本还是本地版本的webpack当在命令行窗口输入webpack命令时，其执行优先级可通过以下步骤明确判断：1.1【全局安装优先机制】执行原理：系统会按照环境变量PATH
·2025-07-07 10:03

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结一、AdamW优化器：成熟稳定的主流选择二、Lion优化器：谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上
John_今天务必休息一天·2025-07-07 10:32

vue+typeScript 中 webpack.ProvidePlugin的使用

webpack.providePlugin官方文档介绍vue.config.js文件配置项constwebpack=require('webpack')constpath=require('path')
随便放个文字在这里·2025-07-07 09:01

一、react18+项目初始化（vite）

react19使用antd兼容问题npminstall@ant-design/v5-patch-for-react-19--save//入口处引用import‘@ant-design/v5-patch-for-react
小白变怪兽·2025-07-07 09:30

10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍

ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中，高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。
少林码僧·2025-07-07 09:30

SFT（监督微调）详解：零基础入门到精通，一篇详细的入门教程！

文章目录具体步骤如下：应用场景优点举例步骤1：预训练模型的选择步骤2：数据收集与标注步骤3：数据预处理步骤4：数据集划分步骤5：加载预训练模型步骤6：数据编码步骤7：创建数据加载器步骤8：定义训练过程步骤
AGI大模型老王·2025-07-07 08:23

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。
·2025-07-07 08:22

Longformer: The Long-Document Transformer（2020-4-10）

模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果，这些成功的部分原因在于Self-Attention机制，它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。
不负韶华ღ·2025-07-07 08:21

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一
蓝婷儿·2025-07-07 08:21

SVG格式深度解析与Path应用实战：从原理到企业级全场景开发（实战版）

一、简介在数字图形领域，SVG（ScalableVectorGraphics）凭借其矢量特性、可编辑性和交互能力，成为现代设计和开发的核心工具。本文将从SVG的基础原理出发，深入解析其技术特性，并与主流图像格式（如JPEG、PNG、PLT等）进行对比分析。通过企业级应用案例，结合代码示例和Mermaid图表，帮助开发者全面掌握SVG的应用场景与开发技巧，实现从零到一的高效实践。二、SVG格式的核心
·2025-07-07 08:48

60天python训练计划----day59

在之前的学习中，我们层层递进的介绍了时序模型的发展，从AR到MA到ARMA，再到ARIMA。本质就是把数据处理的操作和模型结合在一起了，实际上昨天提到的季节性差分也可以合并到模型中，让流程变得更加统一。季节性差分用S来表示，所以这个模型叫做SARIMA模型一、SARIMA模型SARIMA(SeasonalAutoRegressiveIntegratedMovingAverage)是标准ARIMA模
·2025-07-07 07:46

【Unity笔记01】基于单例模式的简单UI框架

usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassUIManager{privatestaticUIManager_instance;publicDictionarypathDict
·2025-07-07 05:34

机器学习18-强化学习RLHF

在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
坐吃山猪·2025-07-07 05:01

OL9.4安装19.27RAC记录

更新-2025-06-09在上一次安装时，文档OracleDatabase19cProactivePatchInformation(DocID2521164.1)未给出GI_MRP的链接。
李曰福·2025-07-07 03:22

线性回归 python代码

下面是一个线性回归模型的Python代码示例：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([
黄涵奕·2025-07-07 03:21

python实现多元线性回归算法 (附完整源码)

这个实现利用了numpy进行矩阵运算，并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面，代码中还包含了一个使用梯度下降法（GradientDescent）优化参数的实现。多元
源代码大师·2025-07-07 03:20

深度学习篇---简单果实分类网络

下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。
·2025-07-07 03:20

基于 Rust 的前端工具基本实现

1.2.配置环境变量安装完成后，确保将Rust的路径添加到系统的PATH环境变量中。一般情况
aiguangyuan·2025-07-07 03:49

RNN案例人名分类器（完整步骤）

自然语言处理）中的一个小案例，本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的，一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理，满足训练要求第三步
AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧

好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。
AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Chat Model API

它利用预训练的语言模型，如GPT（生成预训练转换器），以自然语言对用户输入生成类似人类的响应。
虾条_花吹雪·2025-07-07 00:36

Python 库 包 sentence-transformers

它基于Transformer架构（如BERT、RoBERTa、DistilBERT等）的预训练模型，并在大量语义相似性数据上进行了微调，能够捕捉句子之间的深层语义关系。
音程·2025-07-07 00:35

python中使用pyinstaller将python项目打包为exe可执行文件

pyinstallerpipinstallpyinstaller-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2、打包应用2.1、使用命令行直接打包pyinstaller-F-w-iyour_path
不吃西红柿丿·2025-07-06 22:23

代码随想录算法训练营第十一天

LeetCode.150逆波兰表达式求值题目链接逆波兰表达式求值题解classSolution{publicintevalRPN(String[]tokens){Stackcstack=newStackset=newHashSetdeque=newLinkedListdeque.getLast()){deque.removeLast();}deque.add(val);}intpeek(){ret
天天开心(∩_∩)·2025-07-06 22:50

oracle 将查询结果中的一列合并为一个字符串

selectmax(sys_connect_by_path(username,';'))from(selectu.username,rownumrofromt_base_useru,t_base_role_userruwhereu.id
zengzehui·2025-07-06 22:50

【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部
十小大·2025-07-06 22:18

【技术派专享】并行智算云：RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力？

在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时，本地显卡（比如RTX3090/4090）常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。
山顶望月川·2025-07-06 20:01

深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈

深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。
AI天才研究院·2025-07-06 20:57

大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究

大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四、大模型预测蛛网膜下腔出血的具体方案4.1术前风险预测4.1.1数据收集与预处理4.1.2模型构建与训练
·2025-07-06 20:25

2020-10-30

极片缺陷检测模型验证报告：1：数据准备训练集：326张验证集：81张2：模型准备模型：yolov33：训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3
Victor Zhong·2025-07-06 19:53

Feign服务调用，Get、Post请求

GET请求POST请求GET请求Feign客户端@FeignClient("lik-dr-product")publicinterfaceProductFeign{/***从请求路径获取值，需要使用@PathVariable
·2025-07-06 19:14

UI自动化-经典面试题分析

Iframe嵌套：切换至目标Frame再定位（driver.switch_to.frame()）③多窗口或标签页：切换句柄（driver.switch_to.window(handle)）④动态属性：使用XPath
Oooon_the_way·2025-07-06 18:39

pdfplumber、pandas根据指定字段提取PDF跨页表格数据

importpdfplumberimportpandasaspdfromtypingimportList,Dict,Tuple,Optionaldefextract_table_by_title(pdf_path
·2025-07-06 18:38

【Torch】nn.Embedding算法详解

1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词ID、实体ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。
油泼辣子多加·2025-07-06 17:01

Unity 打开文件夹

打开Windows的资源管理器按照path打开文件夹////////***打开文件夹///publicstaticvoidOpenDirectory(stringpath){if(string.IsNullOrEmpty
·2025-07-06 17:28

GPT-SoVITS项目重大更新全解析：从语音合成到多语言支持的技术演进

该系统不断迭代更新，在语音质量、训练效率和多语言支持等方面持
胡晗研·2025-07-06 17:58

unity3d————特殊文件夹

1.工程路径(Application.dataPath)获取方式：Application.dataPath使用场景：主要在编辑模式下使用，发布后路径不再有效。注意：发布后的游戏不会使用该路径。
无敌最俊朗@·2025-07-06 17:57

安卓studio连接手机之后，一两秒之后就自动断开了。问题解决。

并且在环境变量中配置了Path的路径。然而并没有什么用啊。经过排查原来是数据心虚了。线的接触不良。导致你刚接通的瞬间有相对较强的电流是因为有瞬间高电压过去。等这个高电压没有了。信号就中断了。
隐含·2025-07-06 16:50

VSCode 安装使用教程

二、安装VSCode2.1下载地址官方网站：https://code.visualstudio.com/2.2Windows安装下载.exe安装程序；双击安装，建议勾选“添加到系统PATH”
小奇JAVA面试·2025-07-06 15:48

校招秋招，最佳的准备时间、时间线和关键节点

小猫测试网，秋招春招，网申在线测评（训练题库）3~6月储备与定位期应届毕业生如果想在秋招进入心
Luntu·2025-07-06 13:03

【剪裁Patch】已标注的WSI剪裁Patch的处理流程（以QuPath软件得到的标注信息为例）

1.整体处理思路整体处理流程如图所示，概括来说就是：根据标注信息将WSI区分为肿瘤区域和正常区域，对这个区域进行采样裁剪得到具有Patch级别标签的Patch。
X CODE·2025-07-06 12:52

深入理解 grep 命令：从基础匹配到正则表达式的全面指南

二、grep基础匹配用法1.普通文本匹配命令格式：grep"pattern"filename示例
线条1·2025-07-06 12:18
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