Windows指令学习第13页

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估概论计算机体系结构简介计算机的分类并行体系结构指令集体系结构（ISA）分类存储器寻址寻址模式操作数大小指令ISA

贫苦游商·2025-03-22 21:33

华为OD机试 - 图片整理（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分）

哪吒·2025-03-22 21:32

学习111

项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架，基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台，提供统一便

麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

3.19学习总结

学习了Java中的面向对象的知识点完成一道算法题，找树左下角的值，错误的以为左下角只能是最底层的左节点，但指的是最底层最左边的节点

2402_88131930·2025-03-22 20:31

【从零开始学习JAVA】异常体系介绍

前言：本文我们将为大家介绍一下异常的整个体系，而我们学习异常，不是为了敲代码的时候不出异常，而是为了能够熟练的处理异常，如何解决代码中的异常。

Cools0613·2025-03-22 20:30

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。

几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

文章去除AI味的指令

去AI味指令-1Role:AI文章人性化优化专家Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家

wirepuller_king·2025-03-22 19:26

一个apk跳转到另一个apk

1.先检查需要跳转的apk的所在的路径adbshelldumpsysactivitytop|grepACTIVITY通过该指令在终端进行查看需要跳转apk的路径，先adbshell进入设备，再通过上述指令进行查看

辄也·2025-03-22 19:25

通过 Kibana 操作 Elasticsearch：从入门到实践

本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch，掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana？Kibana是一个开源的数据可视化工具，专为E

格子先生Lab·2025-03-22 19:25

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

创建软链接(symbolic link)

类似windows下的快捷方式。

yangtom249·2025-03-22 19:54

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Python基础知识点总结

跨平台支持：Windows/Linux/macOS均可运行。应用领域：Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。

豆芽819·2025-03-22 18:16

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

Python从入门到精通的系统性学习路径

Python从入门到精通的系统性学习路径一、基础语法快速突破1.变量与基础操作#动态类型演示a=10#整型a=3.14#浮点型a="Python"#字符串a=[1,2,3]#列表#格式化输出进阶name

niuTaylor·2025-03-22 18:44

Spring系列学习之Spring Messaging消息支持

英文原文：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/boot-features-messaging.html目录JMSActiveMQ支持Artemis支持使用JNDIConnectionFactory发送消息接收消息AMQPRabbitMQ支持发送消息接收消息ApacheKafka支持发送消息接收消息Kafka流

m0_74825488·2025-03-22 18:13

个人学习编程(3-21) leetcode刷题

链接列表的中间值：测试用例1：创建链表[1,2,3,4,5]，调用middleNode，预期返回值是3。测试用例2：创建链表[1,2,3,4,5,6]，调用middleNode，预期返回值是3。判断长度，然后length/2structListNode*middleNode(structListNode*head){intlength=0;for(structListNode*curr=head;

Rsecret2·2025-03-22 18:12

在Ubuntu20.04上交叉编译能在Windows上运行的Qt5应用

参考链接：https://blog.csdn.net/Interview_TC/article/details/146050419https://bugreports.qt.io/browse/QTBUG-82592重要设置sudoupdate-alternatives--configx86_64-w64-mingw32-g++选择后缀带posix的，（/usr/bin/x86_64-w64-mi

daqinzl·2025-03-22 18:42

Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索

数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.性能优化矩阵五、Python未来生态展望1.前沿技术融合2.性能革命六、学习路线图

靠近彗星·2025-03-22 18:10

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。

·2025-03-22 18:50

Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用

老马啸西风·2025-03-22 17:08

Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库

neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用

老马啸西风·2025-03-22 17:07

Java学习------常用类String

1.介绍Java中的String属于引用数据类型，Java专门在堆中准备了一个字符串常量池。我们在开发时，字符串使用的频率是很高的，因此将这些字符串放在常量池中可以省去对象的创建过程，提高效率。常量池属于一种缓存技术，缓存技术是一种可以提高程序执行效率的手段。Strings1=“hello”;Strings2=“hello”;System.out.println(s1==s2);//这里输出的结果

日暮南城故里·2025-03-22 17:07

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果

Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

双一流软件工程大二听闻 Java 前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？

同学提问：yt老师好，我是双一流软件工程的大二学生，一直在学习java方向，目前掌握了数据库，spring框架等内容，大一暑假在老家一个小公司找了段实习，有蓝桥杯java组b组国一，专业排名前2（保研名

程序员yt·2025-03-22 16:31

笔记本装机系统选择指南

一、游戏本专用：Windows1064位性能优化专业版对于游戏爱好者来说，一款高性能的游戏本是必不可少的装备。而为了充分发挥游戏本的潜力，一个专

mmoo_python·2025-03-22 16:30

嵌入式音频框架alsa学习之pcm状态

/**PCMstate*/typedefenum_snd_pcm_state{/**Open*/SND_PCM_STATE_OPEN=0,/**Setupinstalled*/SND_PCM_STATE_SETUP,/**Readytostart*/SND_PCM_STATE_PREPARED,/**Running*/SND_PCM_STATE_RUNNING,/**Stopped:underru

Liu-Eleven·2025-03-22 16:00

Effective Modern C++ 条款6：auto推导若非己愿，使用显式类型初始化惯用法

举个栗子2·2025-03-22 16:59

一文看懂PCB和集成电路的关系

一文看懂PCB和集成电路的关系在学习电子的过程中，我们经常看到印制电路板（PCB）和集成电路（IC），很多人对这两个概念“傻傻分不清楚”。

boyueqiu9000·2025-03-22 16:28

【架构设计】前置知识

以下是掌握架构设计所需的前置知识及其重要性，以及学习路径建议：一、基础编程能力1.编程语言与核心概念掌握至少一门主流语言（如Java、Python、C#、Go等），理解其语法、特性及生态。

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

电脑分区c盘放多大最好，合理规划建议

以下是一些关于C盘大小设置的建议：操作系统需求：对于Windows操作系统，通常建议为系统盘预留至少50GB的空间。这是为了确保操作系统有足够的空间进行日常更新、临时文件存储以及系统缓存等操作。

惊鸿一梦q·2025-03-22 16:28

带你了解Java无锁并发CAS

传统的同步机制（如synchronized和ReentrantLock）通过互斥锁实现线程安全，但其存在以下关键问题：性能损耗：线程阻塞/唤醒涉及内核态切换，单次操作耗时约1微秒（百万条指令时间）优先级反转

高锰酸钾_·2025-03-22 16:58

Linux骨灰级玩家修炼秘籍！从零基础到精通，收藏这篇就够了！

之前爆肝半年，搞了篇云计算学习路线，新手直接起飞，从小白到大神！第一阶段：新手村新手村里，你得先把Linux这游戏的基本操作摸透。别急，一步一个脚印，咱得有个路线图。

程序员肉肉·2025-03-22 16:27

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

WindowsfasterwhisperGUI链接：https://pan.xunlei.com/s/VOLwhsGJ1Rt5b24AhoPL8wvKA1?

私人珍藏库·2025-03-22 16:27

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。

AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

所以，首先要明白学习网络安全的重要性：你不仅是在学习技术，更多的是在为自己和他人的安全“筑城

程序媛西米·2025-03-22 15:24

[从零开始学习JAVA] Stream流

前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。

Cools0613·2025-03-22 15:22

python实现接口自动化

代码：优点：代码灵活方便缺点：学习成本高工具：优点：易上手缺点：灵活度低，有局限性。总结：功能脚本：工具自动化脚本：代码代码接口自动化怎么做的？

一只小H呀の·2025-03-22 15:52

chokidar - chokidar 初识（初识案例演示、初识案例解读、初识案例测试）

高效的方式来监视文件和目录的创建、修改、删除等操作chokidar是是fs.watch和fs.watchFile方法的增强版，解决了它们在一些平台上的不一致性和局限性2、chokidar的特点跨平台的支持：chokidar在Windows

我命由我12345·2025-03-22 15:50

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码

一、源码注释defprecompute_freqs_cis(dim:int,end:int,theta:float=1000.0):'''预先计算频率和复数的cosine和sine值，用于后续的PositionalEncodingdim:维度end:一个序列的最大长度或位置的最大值theta:用于计算频率的超参数，默认值为1000.0'''#生成一个等比数列，即频率（frequencies），这种

小杜不吃糖·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

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