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小鹏汽车申请注册“P7 Ultra”商标或为P7车型升级版铺路

作为小鹏汽车主力车型，P7系列自2020年上市以来累计交付量已突破14万辆，2024年前4个月仍保持月均超2000辆销量。此次申请“Ultra”后缀商标，或延续其产品线升级策略——此前小

大湾区经济门户网·2025-03-07 10:22

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率：监控学习率的变化，确保其处于合适的范围，避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢

人肉推土机·2025-03-07 10:21

Linux利用PROMPT_COMMAND实现审计功能

Linux利用PROMPT_COMMAND实现审计功能这个系统审计，记录什么用户，在什么时间，做了什么操作。然后将查到的信息记录到一个文件里。

yes_is_ok·2025-03-07 10:50

python数据集_保存和使用python绘制多个数据集

Iraninonemoreproblem-Ihavemultiplefileswiththefollowingformat:FreqAB10001.20.00141001.20.00013101.20.0012allfilesareinthesamefolder

weixin_39640085·2025-03-07 10:44

深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践

本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎

未知方程无解·2025-03-07 10:14

【AGI】DeepSeek开源周：The whale is making waves！

思维火花引言一、DeepSeek模型体系的技术演进1.通用语言模型：DeepSeek-V3系列2.推理优化模型：DeepSeek-R1系列3.多模态模型：Janus系列二、开源周三大工具库的技术解析1.

LeeZhao@·2025-03-07 09:10

【AGI】中国大模型扛把子：通义家族

阿里云推出的**通义千问（Qwen）**系列大模型，凭借其多层次的技术架构、多样化的模型生态及开源战略，已成为全球AI领域的重要标

LeeZhao@·2025-03-07 09:40

获取视频第一帧兼容ios

js封装：/***获取视频第一帧的方法，并将画面转换成base64格式*@param{String}url视频的URL，可以是base64格式*@return{Promise}一个Promise对象，返回值为视频第一帧的

小政爱学习！·2025-03-07 09:07

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

react中的useContext--为什么使用（一）

React的数据传递流程在React中，数据传递通常是自上而下的，也就是父组件把数据通过props传递给子组件，子组件无法直接修改父组件的数据。

咖啡虫·2025-03-07 08:24

将返回的json数据存储为json文件

背景：想下载行政区域数据，网站：unpkg.com/pro[email protected]/dist/data.json返回json数据（代码由通义生成，此处仅作为记录）工具类：//src/

小凳子在线·2025-03-07 08:52

前端React篇之哪些方法会触发 React 重新渲染？重新渲染 render 会做些什么？

setState()案例需求总结forceUpdate()案例需求总结props改变案例需求总结context改变案例需求总结哪些方法会触发React重新渲染？重新渲染render会做些什么？

m0_74823705·2025-03-07 07:50

React 基础教程

目录React基础教程一、React简介二、安装和设置三、创建第一个React组件（一）函数式组件（二）类组件四、渲染组件五、组件的属性和状态（一）属性（Props）（二）状态（State）六、组件的生命周期方法七

阿贾克斯的黎明·2025-03-07 07:19

数据结构与算法--实现链表的复制(链表中节点比较特殊,含有一个rand指针,指向任意一个节点)

已在leetcode上执行通过//https://leetcode.com/problems/copy-list-with-random-pointer/leetcode地址publicclassCopyListWithRandom

请叫我大虾·2025-03-07 07:19

大数据面试系列之——Hadoop

Hadoop的三个核心：HDFS（分布式存储系统）MapReduce（分布式计算系统）YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式：直接解压安装，不存在分布式存储系统2.伪分布式：NameNode和DataNode安装于同一个节点，无法体现分布式处理的优势。3.完全分布式：一个主节点，多个从节点，存在如果主节点宕机，集群就无法使用的缺点。4.高可用模式：多个主节点，多个

潜心_守道·2025-03-07 07:17

动画 + 大白话讲清楚React渲染原理

为啥在render中不能写setState等等问题…在一系列的问题中，我终于还是打开了那份久违的源码，并且Ctrl+F慢慢探

梅花十三儿·2025-03-07 07:46

# React源码解析之Reconciler运行循环与scheduler调度

React源码之看完吊打面试官系列经历一个月的学习整理，站在前人的肩膀上，对React有了一些浅薄的理解，希望记录自己的学习过程的同时也可以给大家带来一点小帮助。

Bug程序员枯港·2025-03-07 07:46

Vue2中使用全局事件总线

个人理解通过一个参数去实现任意组件间通信的一个方法这个参数需要被所有VueComponents看见仅仅可以在Vue2中使用,因Vue3中已经废弃了prototype第一步：实现全局事件总线在main.js

Aricanv·2025-03-07 07:13

全局事件总线（GlobalEventBus）

.在A组件想接收数据3.在B组件想发送数据1.main.js定义“全局事件总线”//创建vmnewVue({el:'#app',render:h=>h(App),beforeCreate(){Vue.prototype

一只小林·2025-03-07 06:11

【Linux】FRP：内网穿透

FRP（FastReverseProxy）是一种高性能的反向代理应用，主要用于穿透内网和实现端口映射。它允许你将局域网中的服务暴露到公网，从而能够在公网中访问这些服务。

T0uken·2025-03-07 06:05

vue3的福音框架arco.design

1.简介1.1.概述Vue3框架Arco.design是一个基于Vue3的开源设计系统，它提供了一系列的UI组件和工具，可以帮助开发者快速构建高质量的Web应用。

丁爸·2025-03-07 06:03

vue3与react、 react hooks

自定义hooks函数、toRef和toRefs、shallowReactive与shallowRef、readonly与shallowReadonly、toRaw与markRaw、customRef、provide

caihuayuan5·2025-03-07 05:23

tcp常用网络接口 linux环境

TCP通信常用的接口主要包括以下几个方面：常用接口1.socket()intsocket(intdomain,inttype,intprotocol);功能：打开一个网络通讯端口，并返回一个文件描述符（

gyc2727·2025-03-07 04:45

力扣简单题系列：两个数组的交集（LeetCode 349）

力扣简单题系列：两个数组的交集（LeetCode349）题目描述：给定两个数组nums1和nums2，返回它们的交集。输出结果中的每个元素是唯一的，且可以不考虑输出结果的顺序。

Yohen-·2025-03-07 03:38

如何构建一个 Docker 镜像?

1.创建Dockerfile文件（1）选择工作目录首先，创建一个项目目录，并进入该目录：mkdirmy-docker-projectcdmy-docker-project（2）创建Dockerfile使用任何文本编辑器

大数据追光猿·2025-03-07 03:37

JSON-LD 类型使用示例大全

JSON-LD的主要核心类型Thing（事物）CreativeWork（创作作品）Event（事件）Intangible（非实体事物）Organization（组织）Person（个人）Place（地点）Product

·2025-03-07 03:21

Django ORM 中的 RelatedManager 特殊方法

当我们在模型之间定义外键（ForeignKey）、一对多（OneToMany）或多对多（ManyToMany）关系时，Django提供了一系列工具和方法来方便地管理这些关系。

jay丿·2025-03-07 03:31

《Operating System Concepts》阅读笔记：p200-p202

一、技术总结1.CPU-I/Oburst(1)CPUburstSchedulingprocessstateinwhichtheprocessexecutesonCPU.(2)I/OburstSchedulingprocessstateinwhichtheCPUperformsI

·2025-03-07 03:20

Springboot应用json数据传给前端首字母大写变小写的问题

解决思路网上有三种：1)如果没有使用fastjson(阿里巴巴出品),使用@JsonProperty("XXXX")的注解方式可以解决问题，XXXX就是转换成Json的属性名，但注意，只有放在getter

珠峰日记·2025-03-07 03:57

FFmpeg 中 protocols 使用文档介绍

protocols选项关于libavformat库中协议选项的详细信息总结：全局选项：libavformat库提供了一些适用于所有协议的通用全局选项。

码流怪侠·2025-03-07 02:55

windows 上删除 node_modules

以下是具体步骤：删除node_modules打开命令提示符（CommandPrompt）或终端（PowerShell）。导航到项目目录。你可以使用cd命令。

默默@85·2025-03-07 02:23

PHP 的运行模式到底是干什么的？使用场景是什么？底层原理是什么？

FastCGI模式：使用FastCGI协议，PHP-FPM（FastCGIProcessManager）管理多个PHP进程，提高性能。

快点好好学习吧·2025-03-07 02:53

第五章 nfs服务器

NFS（NetworkFileSystem，网络文件系统）是FreeBSD支持的文件系统中的一种，它允许网络中的计算机（不同的计算机、不同的操作系统）之间通过TCP/IP网络共享资源，主要在unix系列操作系统上使用

Chen_l916·2025-03-07 01:50

【C++设计模式】第五篇：原型模式（Prototype）

注意：复现代码时，确保VS2022使用C++17/20标准以支持现代特性。克隆对象的效率革命1.模式定义与用途核心思想原型模式：通过复制现有对象（原型）来创建新对象，而非通过new构造。关键用途：1.减少初始化开销：适用于创建成本高的对象（如数据库连接）。2.动态配置对象：运行时通过克隆生成预设配置的实例。经典场景游戏开发：批量生成相同属性的敌人或道具。文档编辑：复制带格式的文本段落。2.模式结构

JuicyActiveGilbert·2025-03-07 01:47

JavaEE概述以及总结心得

，处理，响应servlet任务:接收请求，通过对应的java代码处理请求，处理之后对其发出响应servlet由服务器创建，是单例的项目发布:tomcat集成进来注意:1,添加tomcat2,配置D:\ProgramFiles

一点星Cloud·2025-03-07 01:41

8、Java核心API系列(六)

七、文件与IO1、文件和目录操作（File类）Java中的File类位于java.io包中，主要用于处理文件和目录的基本操作，如创建、删除、复制、移动文件或目录，以及获取文件的属性。1.创建文件或目录创建文件：使用File类的构造器并调用createNewFile()方法。创建目录：使用mkdir()方法创建单层目录，使用mkdirs()方法创建多层目录。示例：importjava.io.File

跟着汪老师学编程·2025-03-07 01:40

10、Java核心API系列(八)

九、并发与多线程1、Java并发API概述Java并发API是Java语言中用于多线程编程的核心工具包，主要位于java.util.concurrent和java.util.concurrent.locks包中。它提供了高效、简洁的方式来处理并发编程中的常见问题。Java并发的核心目标：提高程序的响应速度。提高程序的吞吐量（处理更多任务）。-简化并发编程的复杂性。Java并发的基本概念：线程（Th

跟着汪老师学编程·2025-03-07 01:40

5、Java核心API系列（三）

四、集合框架1、集合框架概述Java集合框架为Java应用程序提供了数据结构的实现，这些数据结构如接口、类和算法是为了处理对象集合的一种统一的方式。集合框架的核心接口主要包括：Collection、List、Set、Queue和Map。Collection接口：定义：是所有集合的根接口，定义了集合的基本操作，如添加、移除、遍历等。子接口：List、Set、Queue等。方法：add(Ee)：添加元

跟着汪老师学编程·2025-03-07 01:39

CES Asia 2025：科技盛宴助力中国数字经济腾飞

政策东风助力，CESAsia2025亮点纷呈近年来，中国高度重视数字经济发展，出台了一系列政策措施，为消费电子产业创造了良好的发展环境。CESAsia2

CES_Asia·2025-03-07 00:07

AF3 pair_and_merge函数解读

AlphaFold3feature_processing_multimer模块的pair_and_merge函数是AlphaFold3数据处理管道中的重要函数，它主要负责：处理各个链的特征（all_chain_features

qq_27390023·2025-03-07 00:34

CES Asia 2025前瞻：智能宠物科技成焦点，引领养宠新风尚

本届展会聚焦前沿科技，在智慧健康与未来生活展区，智能宠物科技将成为一大核心亮点，吸引众多参展者与行业人士的目光，一系列创新产品和技术将集中亮相，有望掀起宠物科技领域的新热潮。

赛逸展张胜·2025-03-07 00:04

ChatGLM3-6B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解

ChatGLM3-6B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解引言ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源模型，继承了前两代模型的优秀特性，如对话流畅、部署门槛低等，并在多个方面进行了显著提升

zhangjiaofa·2025-03-07 00:04

【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用

LlamaFactory是一个基于LLaMA系列模型（如LLaMA、LLaMA2、Vicuna等）的开源框架，旨在帮助开发者和研究人员快速实现大语言模型（LLM,LargeLanguageModel）的微调

大数据追光猿·2025-03-07 00:32

【大模型基础_毛玉仁】0.系列文章

XiaoJ1234567·2025-03-07 00:02

【实战】STM32MP157开发教程之FreeRTOS系统篇6：FreeRTOS 列表和列表项

1.写在前面：本文章为《STM32MP157开发教程之FreeRTOS操作系统篇》系列中的一篇，笔者使用的开发平台为华清远见FS-MP1A开发板（STM32MP157开发板）。

华清远见IT开放实验室·2025-03-07 00:28

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡（五）

一、前言本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。

开源技术探险家·2025-03-06 23:26

芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接

MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB

电子科技圈·2025-03-06 23:56

LLaMA-Factory使用命令

Weprovidediverseexamplesaboutfine-tuningLLMs.MakesuretoexecutethesecommandsintheLLaMA-Factorydirectory.TableofContentsLoRAFine-TuningQLoRAFine-TuningFull-ParameterFine-TuningMergingLoRAAdaptersandQuan

asd8705·2025-03-06 23:54

chatglm3如何进行微调

是先放在内存里面，所以内存不能小，最好在30GB左右显存：如果用half()精度来loadmodel的话(int4是不支持微调的)，显存在16GB就可以，比如可以用kaggle的t4gpu，这款性能相当于2070系列

learner_ctr·2025-03-06 23:24

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM（大型语言模型）的生成式人工智能。简而言之，这些模型是在大量数据（包括一堆在线可用的SQL查询）上进行训练的，并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。Vanna优化了提示（通过向量数据库使用嵌入搜索）并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM，以获得最准确的结果。V

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

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