PAT训练第17页

【操作与配置】VSCode配置C/C++及远程开发

基础安装MINGW进入网站下载MinGW：MinGWDistro-nuwen.net运行安装包，使其安装在你指定的位置将MinGW的bin目录添加到系统的环境变量PATH中使用win+x选择进入“系统”

T0uken·2025-07-04 12:52

计算机导论与计算机组成原理关系,计算机组成原理

课程编号:ZYB08003课程性质:专业必修课学时数:54学时(其中授课学时，课堂实验学时，讨论学时，自学学时)学分:3学分适用专业:计算机科学与技术课程的主要任务本课程的作用是通过课堂理论学习和实际操作训练

·2025-07-04 12:21

Day44

1.预训练概念：在大规模数据上训练模型学习通用知识，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN

·2025-07-04 12:19

C++奇迹之旅：C++的单例模式

Meyers'Singleton）优势：六、单例模式的销毁问题注意：七、单例模式的优缺点八、适用场景九、完整示例（现代实现）输出：完整代码实现输出结果关键点说明改进建议总结在C++中，单例模式（SingletonPattern

阿森要自信·2025-07-04 11:48

本地前后端bat文件启动项目

前端@echooffsetPROJECT_PATH=D:\xll_web\login-viewcd/d%PROJECT_PATH%npmrunservepause后端@echooffsetJRE_BIN

mgx_718·2025-07-04 11:43

百度文心大模型 4.5 系列全面开源英特尔同步支持端侧部署

，百度如期兑现2月14日的预告，正式开源文心大模型4.5（ERNIE4.5）系列，涵盖10款不同参数规模的模型，包括470亿参数混合专家（MoE）模型、30亿参数MoE模型及3亿参数稠密型模型，实现预训练权重与推理代码的完全开放

·2025-07-04 10:08

百度文心大模型4.5系列正式开源，开源会给百度带来什么？

其次，从成本分摊与创新激励的角度来看，开源能有效降低百度在模型后训练、部署等环节的边际成本，

·2025-07-04 10:38

顶会新方向！14篇图神经网络（GNN）最新顶会论文汇总！（含2024）

AAAI20241、Fine-tuningGraphNeuralNetworksbyPreservingGraphGenerativePatterns通过

AI科研技术派·2025-07-04 10:38

【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案

传统机器学习模型参数规模相对较小，往往针对特定任务进行设计和训练，需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大，通过在

大模型知识·2025-07-04 10:37

大规模预训练语言模型的参数高效微调

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大规模预训练语言模型（PLMs）在特定下游任务上的微调和存储成本极高，这限制了它们在实际应用中的可行性。

·2025-07-04 10:37

LLaVA-1.5:强大的多模态大模型（包含论文代码详解）

它是一个端到端训练的大型多模态模型，结合了视觉编码器和语言模型，用于通用的视觉和语言理解。微软研究院、威斯康星大学的研究人员在LLaVA基础之上，继续开源了LLaVA-1.5版本。

Sherlock Ma·2025-07-04 10:36

Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读

尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码，其掩码预测质量在许多情况下仍不理想，尤其是对于结构复杂的目标。

qq_41627642·2025-07-04 10:35

Java设计模式之结构型模式（享元模式）介绍与说明

一、核心思想享元模式（FlyweightPattern）是一种结构型设计模式，通过共享对象来减少内存占用和提高性能。

·2025-07-04 10:05

Spring MVC请求处理流程深度解析：从源码到实战的架构剖析

首先DispatcherServlet接收请求，然

·2025-07-04 09:02

代码随想录算法训练营第二十二天|LeetCode 77 组合，LeetCode 216 组合总和 III，LeetCode 450 删除二叉搜索树中的节点

组合题目链接：77.组合classSolution:defcombine(self,n:int,k:int)->List[List[int]]:defbacktracking(n,k,startIndex,path

二师兄呀1001·2025-07-04 09:28

破译AI黑箱：如何用20行Python理解ChatGPT？

文章目录一、核心概念：大模型本质二、代码逐行解析（以线性回归为例）三、关键概念详解四、与大模型的本质联系五、大模型训练核心思想六、如何扩展成真实大模型七、总结：AI训练的本质一、核心概念：大模型本质大模型

Ven%·2025-07-04 08:56

如何使用 PyTorch Lightning 保存和加载检查点

2.检查点有哪些内容3.如何保存检查点4.如何加载检查点5.保存超参数6.nn.Module的检查点7.禁用checkpointing8.恢复训练状态1.什么是检查点(checkpoint)？

喝过期的拉菲·2025-07-04 08:54

svg全链路流程轨迹

0,200200,200300,300400,300400,200500,200"],};},computed:{},mounted(){},methods:{},};.circle-load-rect-svg{width:800px;}.g-rect-path

一块小砖头儿·2025-07-04 08:54

使用Ray实现的分布式PyTorch Lightning训练

使用Ray实现的分布式PyTorchLightning训练ray_lightningPytorchLightningDistributedAcceleratorsusingRay项目地址:https:/

刘瑛蓉·2025-07-04 08:53

python-文件操作

1文件操作1.1文件打开与关闭1.1.1打开文件-open#打开文件（默认为只读模式）file_path='example.txt'withopen(file_path,'r')asfile:#执行文件操作

qq_512720272·2025-07-04 08:51

java删除word第一行

步骤描述1读取Word文档2获取第一行内容3删除第一行内容4保存Word文档2.代码实现2.1读取Word文档登录后复制//创建一个File对象，指定Word文档的路径Filefile=newFile("path

宽客之家·2025-07-04 07:49

设计模式 19 观察者模式

代理模式行为型模式（11）：责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式、访问者模式文章目录设计模式19观察者模式（ObserverPattern

·2025-07-04 07:18

【结构型之组合模式】游戏开发实战——Unity技能系统与UI架构的高效实现之道

文章目录组合模式（CompositePattern）深度解析一、模式本质与核心价值二、经典UML结构三、Unity实战代码（技能系统）1.定义组件接口2.实现叶子节点与复合节点3.客户端使用四、模式进阶技巧

敲代码的蜡笔小新·2025-07-04 07:47

【行为型之责任链模式】游戏开发实战——Unity灵活事件处理系统的架构核心

文章目录⛓️责任链模式（ChainofResponsibilityPattern）深度解析一、模式本质与核心价值二、经典UML结构三、Unity实战代码（伤害处理系统）1.定义请求对象与处理接口2.实现具体处理者

·2025-07-04 07:47

C#模式匹配：现代类型检查与数据解构的范式转变

C#模式匹配：现代类型检查与数据解构的范式转变模式匹配（PatternMatching）是C#6.0引入的一项革命性特性，它通过简化类型检查和数据解构逻辑，彻底改变了代码的可读性和维护性。

·2025-07-04 07:46

mlflow案例

4.教程和示例4.1训练、服务和评估线性回归模型地址：Tutorial—MLflow2.4.1documentation本教程展示了如何使用MLflow端到端执行以下操作：（1）训练线性回归模型（2）将训练模型的代码打包为可重复使用和可复制的模型格式

·2025-07-04 07:43

pythonflow_MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）

这篇教程展示了如何：训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集，主要用于根据红酒的PH值，酸度

weixin_39872334·2025-07-04 07:13

2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++）

·2025-07-04 06:40

ElasticCTR：一键部署的分布式CTR预估解决方案

该方案融合了百度业务场景下持续打磨的高精度CTR模型、飞桨开源框架的大规模分布式训练能力、工业级稀疏参数弹性调度服务，帮助用户在Kubernetes环境中一键完成推荐系统部署，具备高性能、工业级部署、端到端体验的特点

萧桔格Wilbur·2025-07-04 06:09

C# WPF一个控件绑定另外一个控件的值

Path=想要取的元素（控件）的值ElementName=元素（控件）的名称（x:Name）

音尘啊·2025-07-04 06:05

机器学习-三大SOTA Boosting算法总结和调优

参考书籍：《机器学习公式推导和代码实现》书籍页码：P197～205简介除了深度学习适用的文本、图像、语音、视频等非结构化数据，对于训练样本较少的结构化数据，Boosting算法仍是第一选择。

小新学习屋·2025-07-04 05:02

在python中实现动态导入模块importlib.import_module

deffuncA12():print('funcA12inmodule_12')returnimportosprintos.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname

weixin_33985507·2025-07-04 05:30

Qwen3 Embedding 结构-加载-训练看透模型设计哲学

看透一个顶级AI句向量模型的设计秘密，从文件结构到加载原理，再到其背后的训练哲学。

·2025-07-04 04:25

Python数据结构之 Big O

学习课程：【Udemy高分付费课程】Python数据结构与算法-终极Python编码面试和计算机科学训练营在Python中，BigO表示法用于描述算法的时间复杂度，即算法运行时间与输入大小之间的关系；或空间复杂度

ぃ曦晔°·2025-07-04 03:53

人脸识别接口&sdk，两张人脸相似度比对

人工智能时代，人脸识别技术正在被广泛应用于金融支付、安防监控、身份验证等多个领域，基于深度学习算法于海量样本训练，人脸识别接口以高精度、低延迟的特性出现在大众视野，成为开发者和企业用户集成人脸识别功能的首要选择之一

·2025-07-04 02:15

【设计模式09】组合模式

前言适用于树形结构，如公司的组织架构，目录和文件夹UML类图代码示例packagecom.sw.learn.pattern.C_structre.c_composite;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired

鼠鼠我呀2·2025-07-04 01:42

【设计模式04】单例模式

前言整个系统中只会出现要给实例，比如Spring中的Bean基本都是单例的UML类图无代码示例packagecom.sw.learn.pattern.B_create.c_singleton;publicclassMain

鼠鼠我呀2·2025-07-04 01:12

【AI Infra】基础学习汇总篇

系列综述：目的：本系列是个人整理为了学习训练框架优化的，整理期间苛求每个知识点，平衡理解简易度与深入程度。

逆羽飘扬·2025-07-04 01:41

深入理解观察者模式及其JavaScript实现

观察者模式（ObserverPattern）是一种行为设计模式，它定义了对象之间的一对多依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。

布兰妮甜·2025-07-04 01:40

发布/订阅模式：解耦系统的强大设计模式

发布/订阅模式（Publish/SubscribePattern，简称Pub/Sub）是一种消息传递模式，它允许发送者（发布者）将消息发送给多个接收者（订阅者），而无需知道这些接收者的具体信息。

布兰妮甜·2025-07-04 01:40

【设计模式05】原型模式

前言通过clone来实例化对象，适用于复杂大对象的创建，一般用不着UML类图无代码示例packagecom.sw.learn.pattern.B_create.d_prototype;importjava.lang.reflect.Array

鼠鼠我呀2·2025-07-04 01:39

BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解（实现图像文本混合检索），包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析

.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：包含四个模型及数据集，数据集未开源，四个模型可以分别下载：其中，BGE-VL-base/Large是基于CLIP训练的模型

令令小宁·2025-07-04 01:09

Llama改进之——分组查询注意力

多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定，因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码，将选择位置编

愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm

LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要，它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算

愤怒的可乐·2025-07-04 01:36

从0实现llama3

这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器（选看）1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本，

讨厌编程但喜欢LLM的学院派·2025-07-04 01:36

手把手从零打造 Llama3：解锁下一代预训练模型

本篇文章将带你从头构建Llama3预训练流程，深入了解其关键细节和实现方式，让你掌握这一下一代模型的核心技术。1.启动训练脚本在这一步中，我们将实现Llama3的预训练框

会飞的Anthony·2025-07-04 01:35

如何训练一个 Reward Model：RLHF 的核心组件详解

本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel，包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel？

茫茫人海一粒沙·2025-07-04 00:04

1＜=n＜=200 （蓝桥杯训练题库）c/c++

#includeinti,n,j,v;intsort(int*a,intn){for(i=0;ia[j]){v=a[i];a[i]=a[j];a[j]=v;}}intmain(){scanf("%d",&n);inta[200];for(i=0;i#includeusingnamespacestd;intmain(){intn;cin>>n;inta[200];for(inti=0;i>a[i];

·2025-07-04 00:59

利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）

数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解

.30-06Springfield·2025-07-04 00:29

YOLOv8 轴承缺陷检测使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式

可以直接用于模型训练。YOLOv8轴承缺陷检测importosimporttorchfromIPy

OICQQ67658008·2025-07-03 23:59

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