PyTorch工程篇

咱们一起学C++ 第一百五十九篇：之深入理解C++一元运算符重载的细节与应用

咱们一起学C++第一百五十九篇：之深入理解C++一元运算符重载的细节与应用大家好！学习C++就像一场充满挑战的冒险，每一个新的知识点都是旅途中的宝藏。
一杯年华@编程空间·2025-02-14 06:14

一周掌握 Java 入门知识

基本语法掌握条件语句掌握循环语句学习时间：提示：这里可以添加计划学习的时间例如：周一至周五晚上7点—晚上9点周六上午9点-上午11点周日下午3点-下午6点学习产出：提示：这里统计学习计划的总量例如：技术笔记2遍CSDN技术博客3篇习的
scaFHIO·2025-02-14 06:40

【后端发展路径】基础技术栈、工程能力进阶、高阶方向、职业发展路径

后端开发是一个技术深度和广度并重的领域，以下是完整的职业发展路径和学习规划，分为技术成长、工程能力、职业方向等维度，适合不同阶段的开发者参考：一、基础技术栈编程语言必学：Java（Spring生态）/Go
Fly-ping·2025-02-14 06:40

回顾Golang的Channel与Select第二篇

深入掌握GoChannel与Select：从原理到生产级实践一、Channel基础：不只是数据管道1.1通道的完整生命周期（可运行示例）packagemainimport("fmt""time")funcmain(){//创建缓冲通道ch:=make(chanint,3)//生产者gofunc(){fori:=1;i0{ch0{length:=c.Len()bufferUsage=fmt.Spri
liyuanchao_blog·2025-02-14 06:08

一周掌握 Java 入门知识

基本语法掌握条件语句掌握循环语句学习时间：提示：这里可以添加计划学习的时间例如：周一至周五晚上7点—晚上9点周六上午9点-上午11点周日下午3点-下午6点学习产出：提示：这里统计学习计划的总量例如：技术笔记2遍CSDN技术博客3篇习的
eahba·2025-02-14 06:36

ViT：2 理解CLIP

大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。
庞德公·2025-02-14 05:33

Chrome内核解析 -- 背景篇：Chromium的多进程多线程构架

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/yunchao_he/article/details/41695497Chromium采用多进程构架，以DesktopChromium为例，它包括一个BrowserProcess(也称为UIProcess),一个或多个RenderProcess(也称为WebProcess),零个或一个GPUProcess,以及一个或多个NPAPIPlugi
yunchao_he·2025-02-14 05:31

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入、多输出的梯度计算未使用的输入张量保留计算图与backward()的区别torch.autograd.backward()该函数实现自动求导梯度，函数如下：torc
zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57

云管平台的建设要点

一、云管平台：运维的"中枢神经系统"云管平台（CloudManagementPlatform，CMP）是运维工程师的"登云梯"，它统一管理多云环境，提供资源调配、成本优化、安全管控等核心功能。
·2025-02-14 05:34

【腾讯TMQ】【浅谈Chromium中的设计模式（一）】——Chromium中模块分层和进程模型

背景“EP”（中文：工程生产力）是目前项目中提升研发能力的一个很重要的衡量指标。笔者重点学习了Chromium产品是如何从代码和设计层面来保证快速高效的工程生产力。
腾讯移动品质中心TMQ·2025-02-14 04:55

工作流程设计 php,php工程狮感知的前端工作流程

这个时代不懂点前端知识，真的没有办法生存。就算不会写，也得了解它的原理吧！最近做了一些总结，之前都是迷迷糊糊，搞不清楚前端之前的相关定位。好好梳理了一下。错误之处请各位指正。本文主要说的是JavaScript工作流程目前前端真的该叫大前端，其越来越细化，越来越复杂。在这种背景下，诞生了很多工具很多前端工作流程。比如热门的：reactvuewebpackbabelgulpnode.jsnpmnvma
三符·2025-02-14 04:21

2025年智慧化工园区整体解决方案-下载：安全生产管控，全生命周期数字管理架构

11名专业售前方案工程师，工作中精心总结准备
百家方案·2025-02-14 04:20

Linux 上使用 Rust、Golang 和 C++ 进行应用开发比较

作为一名前音视频编解码工程师，最常使用的语言是c/c++,但是永久了总想尝试下其他语言。
孽小倩·2025-02-14 04:17

一、C#上位机语法篇学习笔记

0、基础中的基础Write和WriteLine方法对比#region1Write和WriteLine方法对比staticvoidTest1()//方法{stringemal1="[email protected]";stringuserName=emal1.Substring(0,7);Console.WriteLine(userName);//输出后换行stringuserName1=emal1.
飞翔的老宫本·2025-02-14 04:47

Python 中如何 import 绝对路径的模块

importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景：importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning
斐硕人·2025-02-14 04:16

腾讯云大数据套件TBDS与阿里云大数据能力产品对比

前言博主在接触大数据方向研究的时候是在2016年，那时候正是大数据概念非常火热的一个时间段，最著名的Google的3篇论文。
奋力向前123·2025-02-14 03:29

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。
I_dyllic·2025-02-14 03:57

疯狂Node.js服务器篇：使用Node.js处理单片机数据

疯狂Node.js服务器篇：使用Node.js处理单片机数据在今天的物联网时代，单片机作为智能硬件的代表，被广泛应用于家庭自动化、工业控制等领域，如何对单片机数据进行高效快速处理是一个很重要的问题。
代码编织匠人·2025-02-14 02:55

[动态规划] leetcode 416. 分割等和子集

与之对应的是完全背包问题，选择每种物品的数量是不限制的，可以与另一篇博文对照来看。将非空数组nums，分为两部分，使得两部分的和相
Mr.Qin_·2025-02-14 02:54

软件工程-模块化设计

分解（decomposition）C（P1+P2）>C（P1）+C（P2）E（P1+P2）>E（P1）+E（P2）C为问题的复杂程度，E为解题需要的工作量关于模块的一些概念深度：系统结构中的控制层数宽度：同一层次的模块总数的最大值扇入&扇出：如图所示作用范围：受到该模块内部一个判定影响的所有模块的集合（同样包括控制范围以外的模块）控制范围：包括该模块本身及所有下属模块的集合（优化原则：作用范围应该
夏旭泽·2025-02-14 01:19

Haskell语言的软件工程

Haskell语言的软件工程引言在软件工程的领域中，选择合适的编程语言是每个开发者都需要面对的重要决策。
沈韡蕙·2025-02-14 01:48

C/C++内存管理

必须搭配使用（了解）4、operatornew与operatordelete函数5、new和delete的实现原理5.1内置类型5.2自定义类型6、malloc/free和new/delete的区别前言在上一篇文章中我们讲完了类和对象的基本内
ByteDreamer·2025-02-14 01:18

软件工程-软件需求规格说明（SRS）

基本介绍目标便于用户、分析人员、设计人员进行交流支持目标软件系统的确认（验收）控制系统进化过程（追加需求）：拥有版本记录表需要在软件分析完成后，编写完成软件需求说明书。具体标准可参考GB856T-88
夏旭泽·2025-02-14 01:48

SRE体系17----复盘与定责

这是SRE或运维工程师在故障处理完毕后必然要面对的工作。也是比较棘手的环节复盘复盘环节要在故障处理完毕后尽快展开，因为大家对当时的故障细节和处理过程还能记住，时间久了就会遗忘。
·2025-02-14 01:58

SRE体系16----变更

变更是SRE或运维工程师日常工作中最频繁的操作，然而70%以上的事故都来源于变更操作。所以必须要对变更保持一份敬畏心。变更可达性首先我们要保证在变更过程中运维管理工具和手段的可达性。
·2025-02-14 01:28

Java进阶篇之线程的创建和运行

引言在前面的文章中，我们介绍了多线程（Java进阶篇之多线程）。在开发高效的并发应用时，线程的创建与运行是我们需要掌握的基本技能。线程能够让我们同时处理多个任务，充分利用多核CPU提高程序的执行效率。
code2cat·2025-02-14 00:12

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch
AI知识分享官·2025-02-14 00:41

第四篇《军形篇》

《孙子兵法》第四篇《军形篇》主要探讨了战争中“形”的重要性，即客观、稳定、易见的因素，如战斗力强弱、物质准备等。
爱看报的猿·2025-02-14 00:41

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

1.关于梯度下降的说法正确的是：A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降（BatchGradientDescent）通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案：D（学习率过大会导致不稳定，可能震荡或无法收敛）2.在以下算法中，哪种算法属于无监督学习？A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型写在最前面AI辅助研发方向一：AI辅助研发的技术进展方向二：行业应用案例方向三：面临的挑战与机遇方向四：未来趋势预测方向五：与法规的影响方向六
是Yu欸·2025-02-13 23:02

Vue3笔记_＜入门基础篇＞

目录Setup语法糖ref:定义一个数据的响应式reactive:定义一个对象类型的响应式数据toRef()toRefs()计算属性watchEffect函数生命周期Vue3获取DomPropsVue3自定义事件Setup语法糖setup是一个专门用于组合式API的特殊钩子函数，只在初始化时执行一次。setup有两种返回值:对象。对象中的属性，方法在模板中都可以直接使用函数。自定义渲染内容，覆盖模
我的白银时代·2025-02-13 23:01

【语义分割专题文章】

一、数据篇【遥感】【道路】篇：【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015)：【语义分割】【专题系列】二、Unet
BoostingIsm·2025-02-13 22:59

Stable Diffusion 教程基础篇： 如何写出好的prompt，一些技巧和原则

StableDiffusion教程-中文AskAIforART·Originaltxt2imgandimg2imgmodes·基础模式之文生图/图生图点击可放大基础入门部分输入一段话，生成一张图。这是AI绘画的核心。入门就是那么简单，不过，这段话怎么写，其实也是有窍门的。在StableDiffusion里面，这段描述也就是Prompt，我们称之为AI的魔法咒语。那么，最开始我们需要怎么做呢？当然是
AI想象家·2025-02-13 22:24

写给前端工程师的-Flutter-详细教程

=和其他符号的组合:*=、~/=、&=、|=……级联操作符(Cascadenotation…)//想想这样省了多少变量声明querySelect(‘#button’)…text=“Confirm”…classes.add(‘important’)…onClick.listen((e)=>window.alert(‘Confirmed’))甚至可以重写操作符classVector{finalintx
2401_84544495·2025-02-13 22:23

Java微服务技术栈（2）

写在前面高级篇里的很多知识我都没有去实践过，只是知道相关的原理，主要原因是：应用场景在多数情况下难以碰见（高并发）对于运行的要求过高（如果是单节点进行模拟，那么就必须有很大的运行内存）所以这部分记录更多是一个思路的梳理
Z-H-J·2025-02-13 21:50

云管平台的建设要点

一、云管平台：运维的"中枢神经系统"云管平台（CloudManagementPlatform，CMP）是运维工程师的"登云梯"，它统一管理多云环境，提供资源调配、成本优化、安全管控等核心功能。
·2025-02-13 21:23

从零到一学习c++（基础篇--筑基期七-vector与迭代器）

从零到一学习C++（基础篇）作者：羡鱼肘子温馨提示1：本篇是记录我的学习经历，会有不少片面的认知，万分期待您的指正。温馨提示2：本篇会尽量用更加通俗的语言介绍c++的基础，用通俗的语言去解释术语。
羡鱼肘子·2025-02-13 21:47

从需求分析到代码生成：AI如何重塑软件需求工程

本文将探讨AI技术如何重塑软件需求工程，并以ScriptEcho为例，说明AI驱动的代码生
·2025-02-13 21:22

软件工程中的认知负载管理：AI减负策略

软件工程师的工作常常被描述为高压、高强度，这并非夸大其词。繁琐的重复性工作、陡峭的学习曲线、复杂的项目管理以及持续的技术迭代，都给开发者带来了巨大的认知负载。
·2025-02-13 21:21

AI时代前端开发的学习能力：与时俱进的挑战与机遇

得益于AI写代码工具的兴起，低代码/无代码开发模式日益普及，各种新技术、新框架、新工具层出不穷，这无疑对前端工程师的学习能力提出了更高的要求。
·2025-02-13 21:20

SRE体系18----接手业务

作为SRE或运维工程师，我们在入职新公司或业务调整时，常常需要接手一些公司的现有业务，为了防止无从下手，可以参考下面的步骤：1.了解业务了解业务了解网站/app架构，用到的技术原理和流程、组件，了解业务的作用
·2025-02-13 20:46

IDC服务器初始化--PXE引导

深夜的机房，运维工程师小李正面临一场噩梦：50台新到的服务器需要安装操作系统。按照传统方式，他需要准备一堆U盘，一台接一台地安装，这意味着一场通宵的"体力劳动"。
·2025-02-13 20:42

史上最全抓包解析以及DNS分析让你一篇看懂数据包

https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/14976612.html好不容易找到个文章，感觉大佬写的太详细了把连接拷过来了，大家可以有兴趣看看太详细了！
文章永久免费只为良心·2025-02-13 19:40

conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用

“我不喜欢Tensorflow，但这并不妨碍我使用tensorboard”上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/39849027)，和大家简单地聊了一下关于如何在训练过程中有序地组织
weixin_39719042·2025-02-13 19:08

Pytorch实现一个简单DeepSeek中的MLA多头潜在注意力架构

首先，MLA是什么？可能是指Multi-HeadLocalAttention，即多头局部注意力，这种机制通常用于减少计算量，特别是在处理长序列时，每个头只关注局部区域。比如每个token只注意其周围的一定窗口内的其他token，而不是全局。这可能与传统的Transformer中的滑动窗口或局部注意力类似。接下来，我需要考虑如何将局部注意力与多头机制结合。每个注意力头可能有不同的局部窗口，或者共享相
DukeYong·2025-02-13 19:38

JavaScript中常用函数方法（对象篇）

目录Object(obj)object对象调用的方法object.hasOwnProperty(prop)object.isPrototypeOf(obj)object.propertyIsEnumerable(prop)Object上定义的静态方法Object.create(obj,propertiesObject)参数示例Object.getPrototypeOf(obj)Object.fre
YF-SOD·2025-02-13 18:31

Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的

我记得在PyTorch中，模型并行通常涉及到将模型的层分布到不同的GPU上。ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列（即输出神经元）分布在多个设备上。
DukeYong·2025-02-13 18:00

广东茂名能源国际会议（IS-ESE 2025）

能源科学与工程国际研讨会（IS-ESE2025）将于4月18-20日中国茂名召开，聚焦能源科学与工程，录用文章将由IOP出版并提交EI索引，旨在促进国际合作与交流，诚邀海内外专家学者参会。
AC学术中心·2025-02-13 18:59

【DeepSeek 行业赋能】从金融到医疗：探索 DeepSeek 在垂直领域的无限潜力

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-02-13 18:27

【AIDD】AI药物研发学前基础--团队大佬

药物研发中科院上海药物研究所蒋华良教授中科院微生物研究所王军教授团队中科院深圳先进技术研究院袁曙光课题组北京大学高毅勤教授团队中国药科大学陈亚东课题组伊利诺伊大学/清华大学彭健教授团队清华大学交叉信息研究院曾坚阳加拿大蒙特利尔学习算法研究所唐建团队阿卜杜拉国王科技大学/中国人民大学高欣教授北京大学前沿交叉学科研究院裴剑锋团队北京大学化学与分子工程学院来鲁华课题组北京大
静静喜欢大白·2025-02-13 17:26
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