YoloV8改进策略——高阶篇第9页

DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计

Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导，包括参考策略距离约束下的最优策略的形式

iiiiii11·2025-03-22 14:17

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：

百态老人·2025-03-22 14:39

鸿蒙NEXT版实战开发：使用WebRTC进行Web视频会议

鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）使用WebRTC进行Web视频会议Web

那只斑马不睡觉·2025-03-22 14:07

JAVA刷Leecode-贪心算法-分配问题-分发饼干

JAVA刷Leecode-贪心算法算法思想分配问题-分发饼干（135，hard)算法思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优解，从而最终的结果是全局最优。

搬砖的水鱼·2025-03-22 13:32

【贪心算法】1、分发饼干

贪心算法或贪心思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的，从而使最后得到的结果是全局最优的。可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路：目标：尽可能满足越多数量的孩子。

念奕玥·2025-03-22 13:32

强化学习 Reward

奖励机制在强化学习中扮演着至关重要的角色，因为它不仅指导智能体如何在环境中行动，还影响其策略的优化和最终的学习效果。奖励是智能体在执行某个动作后从环境中获得的即时反馈，用于评估该动作的好坏。

百态老人·2025-03-22 13:31

基于 Redis 的分布式锁实现与优化

本文将详细介绍基于Redis的分布式锁的实现原理、代码示例以及优化策略，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

Blossom.118·2025-03-22 13:00

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

高效利用AI处理大型编程任务

一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块（如用户认证、支付接口、数据存储），每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内（如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码

大囚长·2025-03-22 13:55

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5

叶间清风1998·2025-03-22 13:25

ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）

-适用场景：适用于需要平衡开发成本与预期收益的项目，例如新产品功能迭代或市场推广策略优化。2.MoSCoW模型-核心逻辑：将需求分为四类——Mu

天瑜创客·2025-03-22 12:23

Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化

连接字符串配置3.多模式连接验证二SQL文件调用与动态执行1.外部SQL文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转DataFrame2.批量数据写入优化四深度性能优化策略

ToreanonyTang·2025-03-22 12:19

稳定运行的以Microsoft Azure Cosmos DB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

通过以下方法和步骤，可以显著改善ETL性能：增加RU设置、优化分区策略；优化查询、使用批量操作；提高

weixin_30777913·2025-03-22 12:19

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

java笔试题以及答案详解

一、单项选择题1．Java是从（）语言改进重新设计。

weixin-80213251·2025-03-22 11:17

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？

努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

从零开始学习黑客技术，看这一篇就够了

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包黑客，对于很多人来说，是一个神秘的代名词，加之影视作品夸张的艺术表现，使得黑客这个本来只专注于技术的群体，散发出亦正亦邪的神秘色彩。黑客源自英文hacker一词，最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑高手，尤其是程序设计人员，逐渐区分为白帽、灰帽、黑帽等。其中，白帽黑客被称为道德黑客。他们不会非法入侵用户网络，而是通过一系列测试检查

网络安全-旭师兄·2025-03-22 10:06

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

设计模式-抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）结构|原理|优缺点|场景|示例

设计模式（分类）设计模式（六大原则）创建型（5种）工厂方法抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式结构型（7种）适配器模式装饰器模式代理模式外观模式桥接模式组合模式享元模式行为型（11种）策略模式模板方法模式观察者模式迭代器模式责任链模式命令模式备忘录模式状态模式访问者模式中介者模式抽象工厂模式

TsengOnce·2025-03-22 10:02

CSS动画：性能优化指南

理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二、性能分析实战：ChromeDevTools深度使用2.1性能问题定位四步法2.2关键指标解读三、六大核心优化策略

双囍菜菜·2025-03-22 10:01

腾讯技术岗位笔试&面试题(一)

说在前面本篇文章是腾讯技术面试题目汇总第一篇。后续将持续推出互联网大厂，如阿里，腾讯，百度，美团，头条等技术面试题目，以及答案和分析。欢迎大家点赞关注转发。1.map插入方式有几种？

TechPioneer_lp·2025-03-22 10:31

Caffeine vs Guava Cache：性能巅峰对决，谁才是 Java 本地缓存之王？

一、核心差异：算法与淘汰策略

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

基于Caffeine打造智能双模式缓存系统，通过冷热数据分离存储与精准资源分配策略，实现CPU利用率降低60%、内存占用减少75%的惊人效果。文末附可复用的生产级代码！

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

简单工厂模式与策略模式的区别

相似之处：都用于松耦合不同之处：简单工厂模式：只关注传入的参数，对于后续的具体执行逻辑不关注(工厂会自动根据传入的参数类型生产对应的产品)核心目的：隐藏创建对象的具体逻辑，客户端只需传入参数，由工厂决定实例化哪个具体类。使用场景：适用于产品类较少，且不会频繁增加新产品类的情况。它简化了客户端的使用，但违反了开闭原则（对扩展开放，对修改关闭），因为增加新产品时需要修改工厂类。示例：不同的登录类型（手

java程序员CC·2025-03-22 09:57

稳定运行的以Microsoft Azure SQL database数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

提高以MicrosoftAzureSQLDatabase为数据源和目标的ETL性能需要综合考虑数据库查询优化、数据加载策略、并行处理、资源管理等方面。通过合适的索引、查询优化、批量处理、增量加

weixin_30777913·2025-03-22 09:56

Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察

2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-宠物用品用户满意度分析3.4数据分析-宠物用品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码

萧十一郎@·2025-03-22 08:48

外星人入侵-Python-二

在接下来的两章，你将创建一群作为射杀目标的外星人，并改进该游戏：限制可供玩家使用的飞船数，

Java版蜡笔小新·2025-03-22 08:43

c++类和对象(中篇)上

在上一篇博客中学习了一些类和对象的基础,下面让我们一起来看看这部分比较难以理解的重点部分吧.在中篇我主要学习了默认成员函数以及其中包含的运算符重载.在这篇中主要分享下默认成员函数的前三个.赋值函数以及其中包含的运算符重载的知识见下

朽棘不雕·2025-03-22 07:07

【C++】——精细化哈希表架构：理论与实践的综合分析

——塔拉·韦斯特弗《你当像鸟飞往你的山》目录1.C++与哈希表：核心概念与引入2.哈希表的底层机制：原理与挑战2.1核心功能解析：效率与灵活性的平衡2.2哈希冲突的本质：问题与应对策略2.3开散列与闭散列

m0_74825238·2025-03-22 07:03

今日行情明日机会——20250321

以下是具体方向与策略建议：1.海洋经济（核心主线，政策+事件驱动）核心逻辑：板块23家涨停，梯队完整（七板至一板），神开股份（七板）打开高度，叠加海洋资源开发、碳中和政策（如海上风电、深海装备）催化，资金深度介入

人大博士的交易之路·2025-03-22 07:00

《Java线程池深度解析：从核心参数到饱和策略实战》

"线程池核心数设置多少合适？为什么任务队列满了会导致OOM？如何设计可降级的异步任务系统？"本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程，结合ThreadPoolExecutor源码解析核心机制，并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。一、线程池核心参数关系图解graphLRA[提交任务]-->B{核心线程是否已满?}B-->|否|C[创建核心线程执行]B-->|是|D{队列是否已满?}D-->|否

云之兕·2025-03-22 06:25

kotlin - inline、noinline、crossinline使用

kotlin-inline、noinline、crossinline使用inline内联函数：用inline关键字标记的函数，避免函数调用的开销，消除Lambda带来的运行时开销noinline禁止内联：一个高阶函数接收了两个或者更多的函数类型的参数

六毛六66·2025-03-22 06:24

Kotlin内联函数inline、noinline、crossinline

高阶函数首先来看下kotlin里的高阶函数定义：如果一个函数接收另一个函数作为参数，或返回类型是一个函数类型，那么该函数被称为是高阶函数。

hc.Geng·2025-03-22 06:23

Angular 动态加载组件与服务注入

在Angular项目中，动态加载组件是一种常见的优化策略，特别是对于那些不常使用但体积庞大的组件。

t0_54program·2025-03-22 06:23

Python函数完全解读：从零基础到高阶实战

二、函数基础语法详解1.定义与调用2.返回值：函数的输出结果3.参数传递机制4.案例：计算BMI指数三、变量作用域：理解局部与全局1.局部变量2.全局变量四、函数进阶：lambda与高阶函数1.lambda

藍海琴泉·2025-03-22 06:52

【JavaScript】11-JS高阶技巧

本文介绍JS中的一些高阶技巧。

beibeibeiooo·2025-03-22 06:22

策略模式详解：实现灵活多样的支付方式

多支付方式的实现：策略模式详解策略模式（StrategyPattern）是一种行为设计模式，它定义了一系列算法，并将每个算法封装起来，使它们可以互换使用。策略模式使得算法可以独立于使用它的客户端变化。

Dong雨·2025-03-22 05:50

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（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=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2

人肉推土机·2025-03-22 05:42

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

【入门初级篇】布局类组件的使用（4）：模板布局组件

【入门初级篇】布局类组件的使用（4）：模板布局组件视频要点（1）模板布局组件的使用介绍：定义静态数据源，定义模板，预览效果点击访问myBuilder产品运营平台CSDN站内资源下载myBuilder交流请加微信

#六脉神剑·2025-03-22 04:09

【入门初级篇】报表基础操作与功能介绍

【入门初级篇】报表的基本操作与功能介绍视频要点（1）报表组件的创建（2）指标组件的使用：一级、二级指标操作演示（3）表格属性设置介绍（4）图表属性设置介绍（5）报表预览：绑定静态数据（6）介绍myBuilder

#六脉神剑·2025-03-22 04:09

【入门初级篇】布局类组件的使用（3）：单据详情布局

【入门初级篇】布局类组件的使用（3）：单据详情布局视频要点（1）表单详情布局结束：行容器+表格增加布局边距（2）页签布局的使用点击访问myBuilder产品运营平台CSDN站内资源下载myBuilder

#六脉神剑·2025-03-22 04:39

知汇云创myBuilder产品发布

【入门初级篇】产品介绍v2·前言Hello，大家好，今天给大家介绍一下myBuilder渐进式低代码IDE软件。