R基础练习

二分查找算法

1.2.1查找区间左端点1.2.1查找区间右端点2.模版题2.1数的范围2.2数的三次方根3.典题3.1机器人跳跃问题3.2分巧克力4.课后题1.二分查找算法的介绍1.1算法思路假设目标值在闭区间[l,r]

WH牛·2025-03-22 09:54

Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战

内容参考至博客与Bin_Nong1.环境搭建主要依赖的库(我的版本)：torch==2.5.1unsloth==2025.2.15trl==0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1的包含cot(思考过程)的中文医疗问答数据，格式与内容如下:"Question"

LuckyAnJo·2025-03-22 08:47

1.Go - Hello World

dl/根据操作系统选择适合的依赖，比如windows：2.配置环境变量右键此电脑-属性-环境变量PS：GOROOT：Go依赖路径；GOPATH：Go项目路径；Path：Go依赖的bin目录验证：win+r输入

编程_大白·2025-03-22 07:36

本地部署deepseek-r1:14b 批量调用 Python调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理

这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何基于DeepSeek模型，调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理场景描述基于DeepSeek模型，实现对本地数据库的AI管理。

朴拙Python交易猿·2025-03-22 06:51

RFM案例(简要版)

常用的价值度模型是RFMRFM模型是根据会员最近一次购买时间R（Recency）购买频率F（Frequency）购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分通过这3个维度来评估客户的订单活跃价

郜太素·2025-03-22 05:50

Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答

2.如何使用SerpAPI进行Web搜索三、实现Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答1.Code前言我需要对本地的Deepseek-r1:14b进行提问，我发现它对于实时的问题

FuWen_Hao·2025-03-22 05:45

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

文章目录推荐前置阅读0.R

同学小张·2025-03-22 05:43

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=

人肉推土机·2025-03-22 05:42

7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战

人肉推土机·2025-03-22 05:12

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts

Coderabo·2025-03-22 04:41

UML类图综合实验三

现需要增加一个新的Robot类，如果传入参数“R”，则返回一个Robot对象，对代码进行修改并注意“女娲”的变化。

minaMoonGirl·2025-03-22 01:34

python动物识别系统(仅有识别功能)

File:AIS_main.py@software:PyCharm'''rules={}#以字典形式存储#读取文件defreadRules():rulesFile=open("rules.txt","r"

OnlySecondS·2025-03-22 00:33

roslaunch打开更改gazebo world报错：SpawnModel: Failure - model name mrobot already exist.

launch...loggingto/home/suifeng/.ros/log/e98b739c-cd05-11ec-9bfc-b0fc364da57d/roslaunch-suifeng-RESCUER-R720

阿斯顿的风格·2025-03-22 00:59

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型，其核心架构设计包含以下创新：专家混合架构（MoE）采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），

大势下的牛马·2025-03-22 00:58

Mariadb5.5.68升级10.5

root@master~]#mysqldump-uroot-p--all-databases>alldb.sqlEnterpassword:[root@master~]#llalldb.sql-rw-r-

熊博主·2025-03-21 23:49

mysql总结

关系型数据库：通过E-R图描述数据之间的关系，支持复杂查询。2.MySQL在Linux中的安装安装前准备：配置防火墙、创建统一的管理目录（如/export/s

tianyunlinger·2025-03-21 22:10

3090显卡Ktransformer本地部署deepseek R1:70B

这里写自定义目录标题效果完成视频：配置参考依赖安装安装cuda配置环境下载deepseekR170B下载ktransoformer开始安装运行Web启动常见问题runtimeerrordon'tmatch更新cudaERROR:Failedtobuildinstallablewheelsforsomepyproject.tomlbasedprojects(ktransformers)效果完成视频：

SIATdog·2025-03-21 20:59

(LeetCode 热题 100) 74. 搜索二维矩阵(二分查找)

classSolution{public:boolsearchMatrix(vector>&matrix,inttarget){intn=matrix.size(),m=matrix[0].size();intl=0,r=

岁忧·2025-03-21 19:20

python strip()函数

删除序列的字符s.lstrip(rm)删除s字符串中开头处，位于rm删除序列的字符s.rstrip(rm)删除s字符串中结尾处，位于rm删除序列的字符注意：1.当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n','\r'

牛也唱歌·2025-03-21 19:47

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征

109702008·2025-03-21 15:39

AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了！百万token收费600刀，OpenAI在AI普惠反方向狂奔？

的订阅费感到肉痛时，OpenAI用一记价格暴击刷新了认知——全新推理模型o1-pro的API定价，输入每百万token收费150美元，输出每百万token收费600美元，比前代模型贵了10倍，更是将DeepSeek-R1

算家计算·2025-03-21 13:23

SM系列密码算法在网络空间安全中的体系化应用研究

一、算法架构与技术特性解析1.1SM2椭圆曲线公钥算法基于Fp-256r1椭圆曲线构建，采用Weierstrass方程形式：y²≡x³+ax+b(modp)，其核心安全参数满足：素数模p：256位大素数基域

·2025-03-21 11:36

RIP路由欺骗攻击与防御实验详解

一、基础网络配置1.路由器R1配置interfaceGigabitEthernet0/0/0ipaddress192.1.2.254255.255.255.0!

w2361734601·2025-03-21 11:31

10篇R1相关的研究全面汇总，万字思考！

原创长琴DatawhaleDatawhale干货作者：长琴，Datawhale成员本文通过10篇R1相关的研究，介绍R1后LLM的新范式。其核心就是如何进一步增强LLM的能力。

·2025-03-21 07:28

深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求

DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本，适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求，有助于选择适合自身硬件配置的模型。

gs80140·2025-03-21 06:24

Python文件操作

mode：打开文件的模式，常见的模式有：r：以只读模式打开文件，文件指针会放在文

红虾程序员·2025-03-21 03:01

[科普] EEPROM、NOR Flash、NAND Flash 是常用的非易失性存储器（断电后保留数据）(DS-R1生成)

在电子系统中，EEPROM、NORFlash、NANDFlash是常用的非易失性存储器（断电后保留数据），但它们在性能、结构、用途上有显著差异。以下是核心对比：1.EEPROM（ElectricallyErasableProgrammableROM）写入方式支持按字节擦写，无需全片擦除即可修改单个字节数据。容量通常为几KB到几MB，适合存储少量数据（如设备配置参数、校准数据）。速度写入速度较慢（m

兴趣使然_·2025-03-20 23:30

[科普] SRAM 和 PSRAM 易失性存储器（断电后数据丢失）(由DS-R1生成)

在易失性存储器（断电后数据丢失）中，SRAM和PSRAM是两种常见的高速存储方案，但它们的技术原理和应用场景有明显差异。以下是详细对比和扩展说明：1.SRAM（StaticRandom-AccessMemory）核心特性静态存储：通过6晶体管（6T）锁存结构存储数据，无需外部刷新电路，数据在通电时永久保持。速度：读写速度极快（纳秒级延迟），远高于DRAM或Flash，常见于高速缓存场景。功耗：静态

兴趣使然_·2025-03-20 23:30

“平均工作电流 10mA / 24HRAVG” 的含义 (由DS-R1生成)

“平均工作电流10mA/24HRAVG”的含义可解析如下：分解解释平均工作电流10mA指设备在正常工作状态下，平均消耗的电流为10毫安（mA）。这里的“平均”可能包含不同工作模式（如运行、待机、休眠）或周期性任务下的综合电流值。/24HRAVG“24HR”表示24小时（Hour），“AVG”表示平均（Average）。组合含义：按24小时为周期计算的平均电流，即设备在一天内的整体平均功耗为10mA

兴趣使然_·2025-03-20 23:29

152.HarmonyOS NEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之Banner模块实现

HarmonyOSNEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之Banner模块实现效果演示1.Banner模块结构1.1基础布局@BuilderbannerModule(){Column(){Text($r(

·2025-03-20 23:45

数据分析_python进行数据筛选1_行筛选

以titanic的训练数据为例进行展示，为了简化取前十行为例首先导入模块，导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin

Monkey*王·2025-03-20 20:28

华为ensp--BGP路径选择Community

Community实验目的·理解团体属性的概念与作用·熟悉运用团体属性来控制路由传递的方法·理解No-Export、No-Advertise、No-Export-Subconfed属性的区别实验内容本实验网络中，R1

·2025-03-20 18:32

友思特新品 | OCT-3D断层扫描成像测量系统OQ StrataScope升级2.0型号！

友思特高精度OCT-3D断层扫描成像测量系统推出OQStrataScope升级2.0/R型号！同时，原有的OQStrataScope1.0型号产品将暂时停产。

友思特机器视觉与光电·2025-03-20 18:14

GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南

```markdown#【完全指南】GGUF量化技术与DeepSeek-R1模型选型：从入门到部署##什么是模型量化？

每天三杯咖啡·2025-03-20 16:29

力扣Hot100——136. 只出现一次的数字

异或的运算律：交换律：p⊕q=q⊕p结合律：p⊕(q⊕r)=(p⊕q)⊕r恒等律：p⊕0=p归零律：p⊕p=0对合运算：p⊕q⊕q

飞奔的马里奥·2025-03-20 16:26

stm32基于HAL库的串口UART中断接收不定长数据代码实现

数据接收标志符为"\r\n"即回车按键按下，当接收到\r\n时接收停止。接收数据缓冲区只能容纳一个字节数据，设置的接收一个字节数据产生一次接收中断，在中断回调函数中进行串口接收协议的编写。

ls20010901·2025-03-20 16:26

python pyttsx3文本转语音_python 利用pyttsx3文字转语音

#-*-coding:utf-8-*-importpyttsx3f=open("all.txt",'r')line=f.readline()engine=pyttsx3.init()whileline:

木大木大本太·2025-03-20 15:21

Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习

•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A

·2025-03-20 14:26

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—

大富大贵7·2025-03-20 10:10

leetcode530-二叉搜索树的最小绝对值

左中右得到的结果是从小到达排列的所以我们就只需要计算出每一个节点和前一个节点之间的差值，然后保存最小的差值就是本题答案所以我们在中序遍历的过程中需要存储最小的差值，我们首先初始化result为无穷大，还需要存储前一个节点，用于进行比较，每次遍历到一个节点的时候，我们比较resul和r

记得早睡~·2025-03-20 10:05

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk})，LoRA的调整方式是：[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。

背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

Linux安装Anaconda和Jupyter

它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程，提供一个易于安装和管理的环境。

硬水果糖·2025-03-20 08:20

python使用pip安装本地包-Python之pip使用详解|附第三方库安装总结

Pyhon3.4以后，pip都默认跟Python一块安装，pip在python安装目录中的位置如下：执行方法：运行【win+R】+cmd，执行pip，查看是否安装成功。

weixin_37988176·2025-03-20 05:22

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

龙胥伯·2025-03-20 04:48

打开 WIN10 命令框的几种姿势

一、WIN+R键这个应该是知道最多的吧，首先win+R键打开运行框然后输入cmd或者cmd.exe然后回车ENTER，或者点击确定。

夜璨如炽·2025-03-19 23:38

C++学习笔记：引用

下面将r作为a的别名：inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样，int&是指向int的引用。（a和r指向相同的值和内存单元)注意：&r表示r引用变量的地址。

etp_·2025-03-19 23:32

Linux虚拟机安装Redis

NetSarangWebsiteRedis源码包，下载地址：Indexof/releases/2.将安装包通过Xftp传到虚拟机上并解压解压指令：tar-zxvfredis-6.2.6.tar.gz3.引入gcc依赖因为R

lllsure·2025-03-19 22:26

零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

目录开篇互动一、为什么是DeepSeek-R1？它凭什么碾压传统AI工具？

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

eNSP-DHCP服务

DHCP：动态主机配置协议DHCP（DynamicHostConfigurationProtocol，动态主机配置协议）DHCP用途：用来分配IP地址等网络参数一、基于全局地址池的DHCP服务器1、在R1

2022级计算机网络一班何宏超·2025-03-19 21:54

windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）

对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。

几道之旅·2025-03-19 20:17

推荐频道