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科技快讯 | DeepSeek宣布开源DeepGEMM；多个团队开发AI论文反识别技术；OpenAI GPT 4.5现身Android测试版，即将发布

DeepGEMM是一个专为简洁高效的FP8通用矩阵乘法（GEMM）设计的库，具有细粒度缩放功能，如DeepSeek-V3中所提出。它支持普通和混合专家（MoE）分组的GEMM。

最新科技快讯·2025-03-01 23:18

Linux 下使用vmstat监控系统性能

options][delay][count]delay：更新之间的间隔（以秒为单位）count：命令在停止之前运行的次数示例用法不带参数运行vmstat这将显示一份包含自上次重启以来的系统统计信息的报告v

·2025-03-01 22:32

前端必知必会-Vue动画Animations-Transition ‘name‘ 属性

如果过渡名称属性值设置为‘swirl’，则自动可用的类现在将以‘swirl-’而不是‘v-’开头：swirl-ente

编程岁月·2025-03-01 20:26

【硬件设计】DDR与HBM的功能、区别及未来发展分析

自1998年DDR1问世以来，其技术迭代至DDR5，带宽从2.1GB/s（DDR1）提升至6.4Gbps（DDR5），同时电压从2.5V降至1.1

RunningCamel·2025-03-01 20:22

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

深入理解 Java 中的 ArrayList

ArrayList是Java集

^辞安·2025-03-01 19:20

python数据分析之爬虫基础：爬虫介绍以及urllib详解

也可以补充数据集、检测动态变化等一系列作用。可以说在数据分析中有着相当大的作用！页面结构介绍这里主要介绍HTML的一些简单结构，需要一点前端的知识，可以根据情况直接跳过。

web13765607643·2025-03-01 19:19

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

DeepSeek突袭公布成本利润率：545%

就在刚刚，DeepSeek官方亲自揭秘了DeepSeek-V3/R1推理系统。

·2025-03-01 18:29

object-c 2.0入门笔记

OBJECT-C入门笔记OBJECT-C2.0的语法特点文件扩展名字符串类方法OBJECT-C2.0的语法特点有点类似C和C++，属于C语言超集。提供类定义，方法和属性。

SNOWPIAOP·2025-03-01 17:34

芯麦GC1277与0CH477驱动芯片对比分析：电脑散热风扇应用的性能优势与替代方案

芯麦GC1277与0CH477/灿瑞的详细对比性能参数：工作电压范围：GC1277的工作电压范围为2V-6V，而0CH477/灿瑞的工作电压范围为2.5V-5.5V

青牛科技实业01·2025-03-01 16:29

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

主要参数包括datase`（数据集）batch_size（批量大小）、shuffle（是否打乱数据）、num_workers（加载数据的线程数）等。

不要不开心了·2025-03-01 16:59

Java面试题整理

select*fromAwhereidin(selectidfromB)有两点区别：（1）使用上的区别：exists中放一个子查询有记录返回true，无记录返回false（NULL也算有记录），in中查询结果集只能有一个字段

Amberish·2025-03-01 15:26

RK3588 mpp视频帧解码

mpp_frame_get_height(frame);//帧的实际高度（像素）RK_U32h_stride=mpp_frame_get_hor_stride(frame);//内存对齐后的水平步长（可能≥width）RK_U32v_stride

深度视觉机器·2025-03-01 14:18

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。

jarreyer·2025-03-01 14:15

T23N 君正（Ingenic）T系列芯片是专为智能视频和物联网应用设计的高性能、低功耗处理器提供软硬件资料及样品测试

视频处理：集

li15817260414·2025-03-01 13:42

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

PTA团体程序设计天梯赛-练习集1-5题

L1-001HelloWorld这道超级简单的题目没有任何输入。你只需要在一行中输出著名短句“HelloWorld!”就可以了。#includeintmain(void){printf("HelloWorld!");return0;}L1-002打印沙漏本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。例如给定17个“*”，要求按下列格式打印*****************所谓“沙漏形状”，是指每

β添砖java·2025-03-01 12:29

【MySQL】基础实战篇(2)—数据查询操作

MySQL使用SELECT语句既可以完成简单的单表查询、联合查询，也可以完成复杂的联接查询、子查询，从数据库中检索符合用户需求的数据，并将结果集以表格的形式返回给用户。

m0_74824496·2025-03-01 12:28

【国产MCU】-CH32V307-实时时钟（RTC）

实时时钟（RTC）文章目录实时时钟（RTC）1、实时时钟（RTC）介绍2、RTC驱动API介绍3、RTC使用实例RTC实时时钟是一组32位可编程计数器，时基支持20位预分频，用于较长时间段的测量。时钟基准来源高速的外部时钟128分频（HSE/128）、外部晶体低频振荡器(LSE)或内部低功耗RC振荡器(LSI)。其中LSE也存在后备供电区域，所以，当选择LSE做RTC时基下，系统复位或从待机模式唤

视觉与物联智能·2025-03-01 11:27

SQL JOIN：内连接、外连接和交叉连接（代码+案例）

在SQL中，JOIN操作用于合并来自两个或多个表的数据集。通过JOIN，可以根据指定的条件检索数据库中相关记录。以下是内连接、外连接和交叉连接的深入解释以及它们的区别与应用。

m0_74825466·2025-03-01 11:53

sql专题之 sql的执行顺序

文章目录sql的执行顺序sql语句的格式实际的执行顺序：虚拟表vs数据集虚拟表结果集总结嵌套查询在sql查询中的执行顺序前文我们了解了sql常用的语句，这次我们对于这些语句来个小思索戳这里→sql专题之常用命令

m0_67265654·2025-03-01 11:23

Canvas高级动画：文字瀑布流

3.示例二：增强版文字瀑布流新增功能4.示例三：互动版文字瀑布流新增功能5.示例四：使用WebWorkers进行优化工作线程文件`worker.js`新增功能6.不同角度的功能使用思路6.1自定义字符集6.2

DTcode7·2025-03-01 11:50

JSON-to-Excel v2.0.0发布，可以在Excel内部，把JSON转换成Excel格式，嵌套的JSON也能转

插件版本20250228发布v2

wtsolutions·2025-03-01 10:16

NetScaler Console 14.1 Build 43.50 - 集中管理 NetScaler

NetScalerConsole14.1Build43.50(ESXi,Hyper-V,KVM,Xen)FormerlyknownasNetScalerADM-集中管理NetScaler请访问原文链接：

·2025-03-01 09:49

【人工智能】数据挖掘与应用题库（1-100）

答案：对6、[u(x)×v(x)]'=u(x)'×v(x)'答案：错7、链式法则的步骤可以概况为：分解、各自求导、相乘、回代。答案

奋力向前123·2025-03-01 08:29

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

训练数据‌：使用LAION-5B数据集过滤后的子集，文本编码器为CLIPViT-L/14‌34。‌局限性‌：对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱，高分辨率生成需依赖外部放大工具‌28。

Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法，根据聚

乔大将军·2025-03-01 08:59

CSRF 跨站请求伪造漏洞

当用户在访问另一个网站V时，黑客可以通过伪造表单，向网站A发送修改重要信息(如密码)、支付等操作，浏览器会自动携带Cookie。在服务端看来这就是一个正常的请求，于是在用户不知情的情况下，做出响应。

看繁星aa·2025-03-01 06:46

JavaScript-V8引擎的垃圾回收

前言：我们知道，JavaScript之所以能在浏览器环境和NodeJS环境运行，都是因为有V8引擎在幕后保驾护航。从编译、内存分配、运行以及垃圾回收等整个过程，都离不开它。

natsu-cc·2025-03-01 06:46

注意力机制中的查询Q、键K、值V与态势感知

注意力机制中的查询（Q）、键（K）、值（V）与态势感知中的态、势、感、知之间存在一定的对应关系。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

注意力机制是如何提取有用信息的？

我们用通俗的方式解释注意力机制是如何通过比较查询（Query,Q）和键（Key,K）的相似度，来决定从值（Value,V）中提取多少有用信息的。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

Golang 1.18 中泛型的使用

Golang在2022-03-15发布了V1.18正式版，里面包含了对泛型的支持，那么最新版本的泛型如何使用呢？有哪些坑呢？本文全面且详细的带你了解泛型在Golang中的使用。

戴国进·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

centos 安装Nodejs v20.11.1

centos方法curl直接安装[root]curl-fsSLhttps://github.com/Schniz/fnm/raw/master/.ci/install.sh|bashCheckingdependenciesfortheinstallationscript...Checkingavailabilityofcurl...OK!Checkingavailabilityofunzip...

warton88·2025-03-01 05:07

linux环境docker安装minio(在线安装docker)

最好查看官网的操作方式，因为每一个版本的配置文件和存储文件路径都可能有修改，minio官网linux下使用docker安装miniodocker安装minio检测linux是否安装dockerdocker-v如果没安装就安装

小徐敲java·2025-03-01 05:35

Docker安装Minio

Miniodockerrun-d-p9000:9000-p50000:50000--nameminio\-e"MINIO_ROOT_USER=admin"\-e"MINIO_ROOT_PASSWORD=12345678"\-v/

摩尔多0·2025-03-01 05:04

【mysql】WITH AS 语法详解

【mysql】WITHAS语法详解【一】WITHAS语法的基本结构【二】案例1【三】案例2WITHAS语法是MySQL中的一种临时结果集，它可以在SELECT、INSERT、UPDATE或DELETE语句中使用

m0_74824091·2025-03-01 05:34

DeepSeek服务繁忙的一种方案-硅基流动免费增送2000 万 Tokens

DeePseek服务繁忙的一种解决方法：硅基流动模型广场，还有SiliconCloud首发上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeek－V3，DeepSeek－R1支持API调用邀请链接：https://

PeterClerk·2025-03-01 05:02

下降npm版本

2.输入以下命令来检査当前安装的npm版本:npm-v3.如果你想要降低npm的版本，可以使用以下命令来全局安装指定版本的npm:npminstall-gnpm@其中，是你想要安装的具体版本号。

hdufu123·2025-03-01 04:30

Android App开发之Jetpack架构，Android大厂高频面试题解析

===========Jetpack是Google推出的一套系列组件集。

m0_66144992·2025-03-01 04:26

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。

FutureUniant·2025-03-01 03:50

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

这在处理大规模数据集时非常有用。然而，当我们尝试将批量策略从SingleRecord切换到MultiRec

t0_54coder·2025-03-01 03:50

uniapp框架基础，一文搞定uniapp（全集）

3.tabbar配置4.condition启动模式配置二、组件的基本使用1.text组件文本组件2.view组件3.Bottom组件4.image组件三、uni-app中的样式四、数据绑定1.插值2.v-bind3

都叫我闫工·2025-03-01 03:17

利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件

幸运的是，Python提供了生成器和迭代器的概念，它们可以帮助我们在处理大型数据集时节省内存。本文将详细介绍如何使用这些工具来高效地处理大数据文件。什么是生成器

清水白石008·2025-03-01 02:16

移动端测试验证码识别思路——使用Tesseract-OCR识别

主要工具：1、tesseract-ocr-w64-setup-v4.0需要安装地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/安装完成需配置环境变量：PATH

小刀_cs·2025-03-01 02:13

Python生成器250224

deffunc():print(123)yield3456print(456)yield666print(789)#returnNone，程序运行到此处会报错，stopIteration，代表生成器函数执行完毕了v

taoyong001·2025-03-01 01:41

大模型研究：DeepSeek三个版本（初级中级高级）资源要求说明

以下是DeepSeek-LLM7BChat、DeepSeek-V3、DeepSeek-LLM6.7B三个版本模型所需硬件资源的介绍：DeepSeek-LLM6.7B最小最基础版本1.内存（RAM）非量化运行时

程序猿学长·2025-03-01 01:08

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