ant任务第7页

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%

1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路：通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据，降低人工标注成本。

少林码僧·2025-07-08 06:34

vscode报错：找不到任务“g++.exe build active file”。（Linux)

错误原因：task.json文件中的“label”和launch.json中的"preLaunchTask"不匹配，要保持这两个参数一致（大部分原因都是因为中英文不匹配）！task.jsonlaunch.json以上是修改后的，因为task文件是自动生成的，label处错误写法是：g++.exe的生成活动文件（中文），而launch文件找不到中文，就报错找不到了。把task文件中的改成英文就可以了

·2025-07-08 06:04

Hadoop-Mapreduce入门

Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景

·2025-07-08 06:33

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型

·2025-07-08 06:29

The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.

86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRT

weixin_66009678·2025-07-08 06:58

Tuning Language Models by Proxy

例如，它们通常被微调以遵循指令（Ouyang等人，2022年）、特定的兴趣领域（Gururangan等人，2020年）或特定任务（Raffel等人，2020年）。然而，

樱花的浪漫·2025-07-08 06:28

开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！

幸运的是，开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务！

小丁学Java·2025-07-08 05:57

从被动检索到主动思考：Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析

本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径，聚焦关键技术创新点（如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作），并通过架构图对比与案例分析，揭示其在复杂任务处理中的范式转变

一休哥助手·2025-07-08 05:25

HarmonyOS开发秘籍：从监听系统变量到掌握AbilityStage回调

一）创建AbilityStage文件步骤（二）导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战（一）关键代码解析（二）回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘（一）onAcceptWant

大雨淅淅·2025-07-08 05:25

【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析

本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8

1989·2025-07-08 05:54

鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南

此外，Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能，方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之

愿天堂没有996·2025-07-08 05:53

Vulkan多线程录制Command Buffer高效指南

文章摘要Vulkan支持多线程并行录制CommandBuffer以提升CPU效率，需遵循以下原则：每个线程使用独立CommandPool避免竞争合理分配渲染任务确保负载均衡避免线程间共享资源修改主线程统一提交所有

你一身傲骨怎能输·2025-07-08 05:50

十五天Python系统学习教程第十五天

Python综合项目实战与学习路径规划学习目标✅综合运用前14天知识完成完整项目开发✅掌握生产级项目架构设计与优化技巧✅制定后续学习计划与技能提升方案✅理解Python工程化开发最佳实践一、实战项目：企业级任务管理系统

·2025-07-08 04:49

AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析

预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习，能够捕捉语言的通用模式和语义信息，从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。

陈乔布斯·2025-07-08 04:46

Linux Vim 如何使用

基本操作启动与退出插入模式移动光标删除、复制和粘贴撤销与重做高级操作查找与替换多文件编辑宏与自动化插件管理配置Vim编辑vimrc常用配置示例总结介绍Vim是一个高度可配置的文本编辑器，适用于从日常文本编辑到复杂的编程任务

BACKLS·2025-07-08 04:15

Home Assistant Piper语音引擎新增en_US-hfc_female-medium语音模型支持分析

HomeAssistantPiper语音引擎新增en_US-hfc_female-medium语音模型支持分析addons:heavy_plus_sign:Dockeradd-onsforHomeAssistant

·2025-07-08 03:08

NPM组件 nodemantle002 等窃取主机敏感信息

【高危】NPM组件nodemantle002等窃取主机敏感信息漏洞描述当用户安装受影响版本的nodemantle002等NPM组件包时会窃取用户的主机名、用户名、工作目录、IP地址等信息并发送到攻击者可控的服务器地址

墨菲安全·2025-07-08 03:37

量化开发（系列第3篇）： C++在高性能量化交易中的核心应用与技术栈深度解析

本文为《量化开发》系列第3篇参考GitHub项目：Awesome-QuantDev-Learn前言在量化交易领域，Python以其开发效率高、生态系统丰富等优势，成为策略研究、数据分析及中低频交易的首选语言

Natsume1710·2025-07-08 02:01

Robocorp自动化框架使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robocorp1.项目介绍Robocorp是一个开源自动化框架，旨在帮助开发者创建PythonAIActions和自动化任务

·2025-07-08 02:29

Python量化策略与回测框架实战：从“纸上谈兵”到“真金白银”的第一步（系列第2篇）

作者：GitHub项目地址Awesome-QuantDev-Learn本文为量化开发学习路线系列第2篇，欢迎收藏与关注。引言：为什么选择Python作为量化入门的起点？

Natsume1710·2025-07-08 02:57

【iSAQB软件架构】模板型视图描述

小马哥编程·2025-07-08 01:21

数据库迁移实战：如何零停机、零丢失迁移数据库？

今天，我们就从理论到实战，手把手教你完成这场“不可能的任务”！一、迁移前的“战前沙盘推演”1.1数据摸底：绘制“数据地图”数据规模：统计表大小、索引、分区信息（示例：S

Leaton Lee·2025-07-08 00:47

上位机李工架构之一

同时，基于前文的实时数据可视化（WPF、LiveCharts2、WebSocket）、AI异常检测（ML.NET隔离森林）和异步任务调度（DAG调度、PID控制），本篇

zhxup606·2025-07-08 00:16

SpringBoot服务端在处理大文件Excel任务时的设计

SpringBoot服务端处理大文件Excel任务的设计在构建SpringBoot应用时，处理大文件，尤其是大体积的Excel文件，是一项挑战性的任务。

Ceramist·2025-07-08 00:44

Pixhawk源码笔记五：存储与EEPROM管理

新浪@WalkAnt，转载本博客文章，请注明出处，以便更大范围的交流，谢谢。

zhouxinlin2009·2025-07-08 00:11

游戏跳伞卡顿？CPU Stall优化全解析

在粒子特效中，主要诱因包括：多线程同步等待、内存带宽争用、资源竞争和任务分配不均。

你一身傲骨怎能输·2025-07-07 23:40

破解FPS主线程阻塞的终极方案

常见原因包括同步点过多、任务分配不均、锁滥用和数据依赖过强。优化方法包括：1）减少硬等待，采用异步处理；2）任务分解和负载均衡；3）使用无锁同步；4）流水线分阶段处理；5）设置超时降级策略。

你一身傲骨怎能输·2025-07-07 23:40

程序员接单服务话术

进入群聊开始服务时：尊敬的客户您好，我程序员：xx很荣幸为您服务我擅长xx领域接下来我们一起对接下详细需求，我将根据您的任务需求难度给您汇报开发所需时长及报价。预祝我们合作愉快。

0 bug软件科技工作室·2025-07-07 23:08

Spring Boot多实例环境下保障数据一致性

在SpringBoot多实例环境下保障数据一致性需要结合分布式系统设计原则，以下是针对两个场景的设计与实现方案：1.多实例ScheduleJob的数据一致性问题场景多个实例同时执行定时任务，可能导致重复处理

KiddoStone·2025-07-07 23:36

如何在YashanDB中实现与区块链的集成

因此，如何实现YashanDB与区块链的无缝集成，便成为技术团队的重要任务。核心技术点YashanDB的事务和一致性管理YashanDB支持事务的AC

·2025-07-07 23:57

赋能运营团队：盘点9款值得投资的数字化运营管理解决方案

该工具采用卡片式设计，用户可以创建不同的看板来管理各类项目，每个看板包含多个列表，列表中可添加任务卡片。Trello支持团队协作，成员可以在卡片上添加评论、附件和截止日期。其强大的集成

·2025-07-07 22:55

C++多线程网络编程：助力高并发服务器性能提升

多线程网络编程更是其核心优势，能充分利用多核CPU算力，让服务器同时处理多个任务，大幅提升并发处理能力和响应速度

深度Linux·2025-07-07 22:29

Neo4j 的向量搜索（Neo4jVector）和常见的向量数据库（比如 Milvus、Qdrant）之间的区别与联系

先说联系（共同点）点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding（向量）做相似度搜索，比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG（检索增强生成）、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量，然后用向量做top-k检索（如search(k=8)）。✅都和LangChain集成它们都可以通过la

·2025-07-07 21:48

开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索（七）

这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力，还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景，揭示其在改善客户体验和提升运营效率

开源技术探险家·2025-07-07 20:18

LangGraph是为了解决哪些问题？为了解决这些问题，LangGraph采用哪些方法？LangGraph适用于什么场景？LangGraph有什么局限性？

它扩展了LangChain的链和代理概念，尤其针对以下问题：多步决策和循环工作流：传统的链通常是线性的或简单的分支，难以处理复杂的决策路径、条件跳转以及需要循环迭代才能达到最终结果的任务。

杰瑞学AI·2025-07-07 20:17

开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践（四）

通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互，我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。

开源技术探险家·2025-07-07 20:44

深入解析BEM架构：架构级全局样式管理方案

各种组件库（element、antd、vant…）使用多了能发现它们的样式就是采取的BEM（Block,Element,Mod

neon1204·2025-07-07 19:08

用 AI “一句话生成代码”，用创意兑换灵码潮品：技术人的夏日狂欢季来了

活动亮点抢先看：零门槛参与：新老用户均可参与，完成任务即领限量定制棒球帽！趣味

·2025-07-07 19:18

蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务

蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生

·2025-07-07 19:17

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记

本书系统介绍了预训练模型的基本概念、发展历程及常见模型的原理，并通过丰富的实践案例与代码实现，帮助读者掌握这些技术在自然语言处理任务中的实际应用。无论是初学者、研发人员，还是希望提升NLP能力的研究

·2025-07-07 18:05

模型微调方法Prefix-Tuning

随着大规模预训练语言模型（如GPT系列、BERT等）的广泛应用，如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调（Fine-Tuning）成为研究热点。

ballball~~·2025-07-07 18:30

【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】

它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具，适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能，并通过代码示例展示其常用方法。

机器学习司猫白·2025-07-07 17:58

Oracle 查看需要recover的datafile v$recover_file 需要哪些归档日志

Toeasilyandquicklyfindoutiftheonlineredologfilescanbeusedtorecoveradatabase.ScopeThisdocumentisaddressedtoDBAsthatwanttoquicklyfindthebestrecoverysolutionincaseofadatabasecrash.DetailsManydatabasestod

jnrjian·2025-07-07 17:26

Python高频面试题（四）

答案：GIL使同一时刻仅一个线程执行字节码，CPU密集型任务性能受限绕过方案：使用多进程（multiprocessing）、C扩展（如Cython）、异步IO（asyncio）‌46‌协程异步调用示例‌问题

Irene-HQ·2025-07-07 17:55

python# python:3.5 aarch64构建镜像

构建失败从ubuntu中尝试构建FROMpython:3.5-slimLABELMAINTAINER="lifei@plantdata.cn"#installrelatedpackagesENVENVIRONMENTDOCKER_PRODWORKDIR

Ling丶落·2025-07-07 16:22

【软件系统架构】系列四：设备驱动与板级支持包（BSP）

设备驱动是一段软件代码（通常是内核模块或在某些RTOS中作为任务）。它的核心职责是充当特定硬件设备与操作系统内核或应用程序之间的翻译官和控制器。它直

34号树洞·2025-07-07 16:20

AntV G6动态连线

完整代码如下AntVG6动态连线*{margin:0;padding:0;box-sizing:border-box;font-family:'SegoeUI',Tahoma,Geneva,Verdana

我在北京coding·2025-07-07 16:17

JavaScript的运行机制

以下是其核心概念的详细解释：1.单线程特性JavaScript是单线程的，意味着它一次只能执行一个任务。

·2025-07-07 15:16

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