ae效果英文版翻译对照表

【SQL】学习笔记-4

1、ABtestA/B测试是一种统计学方法，用于比较两个或多个版本的效果，以确定哪个版本在特定指标上表现更佳。以下是进行A/B测试的一些最佳实践：明确目标：在开始之前，你需要确定实验的目的和预期结果。
Nicolas23·2025-02-12 16:12

CSS 性能优化全攻略：提升网站加载速度与流畅度

深入解析CSS样式与盒模型04-CSS布局全面解析：从传统浮动到现代Flexbox和Grid05-从基础到进阶，掌握CSS变量与calc()函数的完整指南06-CSS进阶技巧：动态效果与主题切换让你的网页焕然一新
吴师兄大模型·2025-02-12 16:42

SQL最佳实践（笔记）

写在前面：之前baeldung的JavaWeeklyReviews里面推荐了一篇关于SQL优化的文章，正好最近在学习数据库相关知识，记一些学习笔记原文地址：SQLBestPracticesEveryJavaEngineerMustKnow1
AnnieSun0901·2025-02-12 16:09

CVPR 2023 | 一文看尽12篇Best Paper候选（附合集）

1、EgoEgo：通过自我头部姿势估计进行自我身体姿势估计Ego-BodyPoseEstimationviaEgo-HeadPoseEstimation项目地址：https://lijiaman.github.io
马拉AI·2025-02-12 15:04

亚马逊云科技-最大化迁移到云端的好处GenAI

亚马逊云科技-最大化迁移到云的好处GenAI关键字:[yt,]本文字数:500,阅读完需:2分钟导读在这场演讲中,JillShavinaStadart和OmaeSampt探讨了亚马逊云科技(亚马逊云科技
taibaili2023·2025-02-12 14:30

如何在Java EE中使用标签库？

在JavaEE（现在称为JakartaEE）中使用标签库（TagLibrary），主要是通过JSP标准标签库（JSTL）或自定义标签库来实现的。
xuTao667·2025-02-12 13:54

智能汽车管家：工作流程优化实现案例

汽车管家效果展示在线体验地址：https://cloud.baidu.com/qianfandev/matchs如何找到助手：千帆杯参赛作品->常规赛->工作流组件常规赛（下期）->汽车管家->点个赞吧能力
努力的小雨·2025-02-12 12:50

2024年Python最新使用Python读取mongoDB写入csv文件_python 连接mongodb 写入csv，面试开发人员都 问哪些问题

二、Python必备开发工具三、Python视频合集观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
m0_60707660·2025-02-12 11:10

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

1背景根据scalinglaw，模型越大，高质量数据越多，效果越好。但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。
网络安全大白·2025-02-12 10:09

基于Java的周次生成工具类实现

最终效果
yqwang_cn·2025-02-12 10:37

昇腾，Ascend，NPU，mindie，镜像，部署vllm：第4篇，尝试多模态大模型部署（Qwen2-vl）

（当然是在昇腾环境下）提示：需要把这篇文章先看一遍昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第2篇，启动mindieservice_daemon服务，支持对Qwen2.5的7B版本的推理提示：本文章的撰写思路是
几道之旅·2025-02-12 10:36

Dify设置访问ollama报错；An error occurred during credentials validation；解决方案。

文章目录前言第一坑第二坑原因最终效果：前言Dify的部署，是十分方便的。ollama的部署，也是十分方便的。但想要把二者结合起来，却有一些小小的坑。第一坑文字开头的图，有可能是你遇到的第一个报错。
几道之旅·2025-02-12 10:06

华为NPU服务器昇腾Ascend 910B2部署通义千问Qwen2.5——基于mindie镜像一路试错版（一）

(https://blog.csdn.net/xiezhipu/article/details/145467032)[昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第2篇，启动mindieservice_daemon
几道之旅·2025-02-12 10:06

华为NPU服务器昇腾Ascend 910B2部署通义千问Qwen2.5——基于mindie镜像一路试错版（三）

(https://blog.csdn.net/xiezhipu/article/details/145467032)[昇腾，mindie，镜像，部署vllm：第2篇，启动mindieservice_daemon
几道之旅·2025-02-12 10:06

微信小程序 全局配置 - tabBar

tabBar是移动端应用常见的页面效果，用于实现多页面的快速切换。
路过的假面骑士dcd·2025-02-12 10:05

竞争检测、固件、生产级 Go

本篇内容是根据2017年4月份#42Racedetection,firmware,production-gradeGo音频录制内容的整理与翻译KavyaJoshi参加了节目，谈论了生产级Go、用Go编写固件
·2025-02-12 09:39

llama-cpp-python CUDA error问题

版本的llama-cpp-pythonCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"pipinstallllama-cpp-python跑模型，指定n_gpu_layers=-1出现CUDAerrorCUDAerror
0语1言·2025-02-12 09:31

2025 年移动端开发：开工即冲刺，迈向新征程

开发者能够利用这一优势，打造出更智能的移动应用，如具备精准个性化推荐的购物APP、可实时进行语言翻译的工具APP等。卫星通信普及卫星通信技术在2025年有
Android技术之家·2025-02-12 09:57

四、自然语言处理_08Transformer翻译任务案例

0、前言在Seq2Seq模型的学习过程中，做过一个文本翻译任务案例，多轮训练后，效果还算能看Transformer作为NLP领域的扛把子，对于此类任务的处理会更为强大，下面将以基于Transformer
学不会lostfound·2025-02-12 08:53

java ssm mysql 开源_SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)开发简约漂亮的java开源博客管理系统，其中前台后台功能完整。...

项目描述本项目通过SSM(SpringMVC+Mybatis+Spring)框架编写的一个人博客管理系统，使用hexo主题，以及MAVEN进行对项目管理，并且前端具有粒子和点击爱心效果.后端的页面框架为
weixin_39750598·2025-02-12 08:22

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 解决方法

网上找了很多方法，有复杂也有简单的，但都没有效果，搞了几小时，心态爆炸。最后看到国外一网站解释到：不带MKL的numpy包是免费版的，不能处理海量数据类型。
Hjw_52·2025-02-12 08:20

如何用Stm32实现呼吸灯效果

在STM32上实现呼吸灯效果的基本思路是通过PWM（脉宽调制）来控制LED的亮度，以达到由暗到明再到暗的渐变效果。
万物皆控的蔡哥·2025-02-12 06:07

Go与黑客(第一部分)

本篇内容是根据2021年5月份#205HackingwithGo音频录制内容的整理与翻译Natalie和Mat从2位安全研究人员的角度探讨了Go中的黑客行为。
·2025-02-12 05:06

依赖管理、Semver、社区共识

本篇内容是根据2017年2月份#36DependencyManagement,Semver,CommunityConsensus音频录制内容的整理与翻译SamBoyer加入节目谈论依赖管理、建立社区共识以及其他有趣的
·2025-02-12 05:06

航空电子网络（FC总线）

节点卡完全遵循FC-LS，FC-FS，FC-AE-ASM、FC-AE-1553B等FC光纤通信协议规范。产品特性：支持点对点和交换式通信方式的4/2路独立或冗余FC端口；支持1G/2G/4G
彬鸿科技·2025-02-12 05:57

Unity Dots理论学习-1.关于性能

在这种情况下，不仅当前的游戏体验不尽如人意，游戏本身也因此被阻止添加更多功能：更多的环境细节和规模、游戏机制、角色和动作、视觉效果等。问题的根源是什么？在许多
keep-learner·2025-02-12 04:24

python使用fontTools对较大的TTF字体文件进行缩包，仅挑出使用到的字符

公司一直有开发多语言游戏的习惯所以所有文本都会集中的一个配置文件中（方便翻译其他语言），所以就考虑挑出游戏使用到的字符，从而缩小ttf字体，减少初期进入游戏的下载量。
csdn_li_1212·2025-02-12 04:23

自动评估基准 | 一些评估测试集

需要注意的是：大部分数据集有些“过时”，因为它们是在LLM出现之前构建的，当时是为了评估语言文本的某个特定属性(如翻译、摘要)，但是可能已经不适合现在的LLM评估方法了(现在的
·2025-02-12 01:00

Docker, Moby, Containers

本篇内容是根据2017年5月份#47Docker,Moby,Containers音频录制内容的整理与翻译SolomonHykes参加了节目，谈论了Docker、Moby项目以及Go非常适合容器管理的所有内容
·2025-02-12 01:30

Is htmx the way to Go?

音频录制内容的整理与翻译快速浏览一下构建Web应用程序的历史，然后讨论htmx以及它与现代和传统构建方式的比较。
·2025-02-12 01:59

Go, Jocko, Kafka

本篇内容是根据2016年8月份#31.Go,Jocko,Kafka音频录制内容的整理与翻译TravisJeffery参加了节目，谈论Go、Jocko、Kafka、Kafka的存储内部结构如何工作，以及有趣的
·2025-02-12 01:57

Go与黑客(第四部分)

本篇内容是根据2023年3月份#270HackingwithGo:Part4音频录制内容的整理与翻译我们的“HackingwithGo”系列继续！
·2025-02-12 01:26

使用 TinyGo 和 Gopherbot 进行硬件hacking

本篇内容是根据2019年4月份#84HardwarehackingwithTinyGoandGopherbot音频录制内容的整理与翻译MatRyer与特邀嘉宾RonEvans共同主持了第一期一对一采访式节目
·2025-02-12 01:26

ansible-playbook格式要求、特权升级与任务模块

1.1AnsiblePlaybook与临时命令1.2Playbook的格式要求1.3运行playbook1.4提高playbook输出的详细程度1.5--syntax-check语法验证1.6-C执行空运行(演示执行效果但不会实际执行
先饮乌龙茶·2025-02-12 01:01

Go与黑客(第二部分)

本篇内容是根据2022年10月份#205HackingwithGo:Part2音频录制内容的整理与翻译我们再次从安全研究人员的角度探索Go中的黑客攻击。
·2025-02-12 01:55

Go与黑客(第三部分)

当然，我们还将讨论人工智能如何融入这一切……本篇内容是根据2022年11月份#259HackingwithGo:Part3音频录制内容的整理与翻译过程中为符合中文惯用表达有适当删改,版权归原作者所有.Natali
·2025-02-12 01:55

招聘和面试

本篇内容是根据2019年4月份#82Hiringandjobinterviews音频录制内容的整理与翻译小组成员MatRyer、AshleyMcNamara、JohnnyBoursiquot和CarmenAndoh
·2025-02-12 01:54

【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练

二、系统效果图片展示三、演示视
·2025-02-12 01:24

推荐项目：Vue-Touch-Ripple，打造优雅的触碰涟漪效果

推荐项目：Vue-Touch-Ripple，打造优雅的触碰涟漪效果vue-touch-rippleAink-rippleeffectcomponentfor@vuejs项目地址:https://gitcode.com
杭云瑗Ward·2025-02-12 01:29

Adobe XD：动画与过渡效果教程_2024-07-21_21-12-15.Tex

AdobeXD：动画与过渡效果教程AdobeXD：动画与过渡效果介绍AdobeXD动画功能了解AdobeXD中的动画类型AdobeXD提供了多种动画类型，帮助设计师创建流畅的用户体验。
chenjj4003·2025-02-12 01:29

响应式设计实战指南：适配各种设备和浏览器

深入解析CSS样式与盒模型04-CSS布局全面解析：从传统浮动到现代Flexbox和Grid05-从基础到进阶，掌握CSS变量与calc()函数的完整指南06-CSS进阶技巧：动态效果与主题切换让你的网页焕然一新
吴师兄大模型·2025-02-12 01:58

让 LLM 来评判 | 评估你的评估结果

来评判系列文章的第三篇，敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示在生产中或大规模使用LLM评估模型之前，你需要先评估它在目标任务的表现效果如何
·2025-02-12 00:20

Gaea: 去中心化人工智能平台的未来

作为一家专注于去中心化人工智能领域的初创公司，Gaea正在尝试通过创新的去中心化平台加速AI的进化，并为AI项目提供更高效的支持。
Xiaoxiaoxiao0209·2025-02-11 23:17

在Vue项目中如何实现国际化（i18n）的高级支持，包括多语言切换、动态翻译、本地化资源管理等技术的应用，以及如何处理文化差异和性能问题!

以下是结合实际场景的详细讲解，涵盖多语言切换、动态翻译、本地化资源管理、文化差异处理和性能优化。1.国际化的核心概念什么是国际化（i18n）？
dxh_888·2025-02-11 22:36

DeepSeek之Vscode辅助编码AI神器continue插件

案例效果1、安装或者更新vscode有些版本的vscode不支持continue，最好更新到最新版，也可以直接官网下载https://code.visualstudio.com/Download2、安装
GIS从业者·2025-02-11 21:00

Bahdanau 注意力

它是处理序列对序列（seq2seq）任务（如机器翻译）的关键技术之一。在Bahdanau提出的模型中，注意力机制通过引入一个额外的上下文信息来
彬彬侠·2025-02-11 21:29

大模型推理服务全景图

做过在线业务工程化的人都知道，性能的提升，直接带来的效果有两个：计算资源成本的下降，更便宜客户端体验的提升，内容生成更快在大模型消耗计算资源多、客户端内容流式生成的场景下，性能显得尤为重要。推理
·2025-02-11 21:12

openAI官方prompt技巧（二）

2.使用分隔符例如：将以下用三重引号包围的文本翻译为法语："""我们将安排会议在下周五，并审核你对项目计划的更新。请邀请产品团队的联系人，并准备好分享下
槑槑紫·2025-02-11 19:45

PromptSource官方文档翻译

目录核心概念解析提示模板（PromptTemplate）P3数据集安装指南基础安装（仅使用提示）开发环境安装（需创建提示）API使用详解基本用法子数据集处理批量操作提示创建流程Web界面操作手动下载数据集处理技术背景项目起源核心论文常见问题处理macOS环境问题连接错误文档核心价值应用场景示例研究人员开发者教育领域PromptSource是一个用于创建、共享和使用自然语言提示的工具包近期研究表明，
张3蜂·2025-02-11 18:38

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？
又喝真露·2025-02-11 18:05
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