c语言程序设计答案同步训练第6页

天童美语：增强孩子的柔韧性

柔韧性训练有助于孩子骨骼、肌肉和关节的发育，降低运动损伤的风险。

t05777·2025-02-15 20:03

DeepSeek-R1 蒸馏 Qwen 和 Llama 架构企业级RAG知识库

“DeepSeek-R1的输出，蒸馏了6个小模型”意思是利用DeepSeek-R1这个大模型的输出结果，通过知识蒸馏技术训练出6个参数规模较小的模型，以下是具体解释：-**知识蒸馏技术原理**：知识蒸馏是一种模型压缩技术

qq_25467441·2025-02-15 20:00

【代码随想录训练营第42期打卡总结 - 刷题记录】

跟着训练营坚持打卡的这段日子

逝去的秋风·2025-02-15 19:25

【leetcode】数组刷题总结（二）滑动窗口

对于某些题目，并不需要穷举所有子串，就能找到题目想要的答案。

zs1996_·2025-02-15 19:24

深入浅出：8种常见排序算法的效率对比与应用场景（JAVA）

5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起

技术小泽·2025-02-15 19:22

架构师面试（二）：计算机编程基础

A、协程在创建、切换和销毁时，操作系统都是无法感知的；B、理论上讲，用户应用程序是可以脱离操作系统运行起来的；C、Linux下的epoll是同步IO模型，Windows下的IOCP是异步IO模型；D、在

棕生·2025-02-15 18:20

掌握MiniQMT程序化交易：下单与撤单的实战技巧

量化投资技术·2025-02-15 18:20

数据结构

A．正确B．不正确C．无法确定D．以上答案都不对4、算法分

菜菜思密达·2025-02-15 18:18

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

但当面对高维连续状态空间时，DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题，严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间，成为当下研究的热点。

·2025-02-15 18:22

学习京东写测试用例

优先级分层：P0（最高）：核心功能（如下单支付、库存同步）。P1：重要功能（如购物车、优惠券）。P2：次要功能（如用户评价、页面样式）。可复用性：模块化设计，便于自动化脚本复用。

爱蹦跶的精灵·2025-02-15 17:41

单片机C语言程序设计实训 100例—基于 8051+Proteus仿真

《单片机C语言程序设计实训100例—基于8051+Proteus仿真》案例第01篇基础程序设计01闪烁的LED/*名称：闪烁的LED说明：LED按设定的时间间隔闪烁*/#include#defineucharunsignedchar

星河776(重名区分)·2025-02-15 16:01

DQN的原理和代码实现

文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind

SmallerFL·2025-02-15 15:23

Python 并发处理

Python程序介绍了能够用Python编写您自己的并发和并行软件系统所需的并发的基本概念介绍调试和异常处理等概念，以及一些允许您创建事件驱动和反应式系统的最流行的库和框架内容加快速度并行化线程的生命线程间同步线程之间的通信调试和基准测试执行和池多进程事件驱动编程反应式编程使用

亚图跨际·2025-02-15 15:21

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

【YOLO】常用脚本

目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1.

我才是真正的17号·2025-02-15 14:47

16、单片机串口原理与应用

文章目录1、什么是计算机通信2、并行通信方式3、串行通信方式4、串行同步通信原理5、串行异步通信原理6、串行异步通信的数据格式7、串行通信的错误校验8、波特率和比特率9、RS-232串口通讯原理图10、

Geek@Yang·2025-02-15 14:46

这4个原因告诉你答案

在本地生意竞争白热化的今天，商家如果还依赖“自然流量躺赢”，很可能会被时代淘汰。巨量本地推在产品升级计划，用一组数据揭示了真相：过去一年，使用付费流量的商家成交额增长397%，经营效率提升超50%。这背后传递了一个明确的信号——商业付费流量不再是“可选项”，而是本地商家生存与增长的“必选项”。为什么？我们从运营角度拆解4大核心原因。一、流量红利期稍纵即逝，抢先入局者收割市场抖音生态的本地生活服务正

会飞的程序猿丫·2025-02-15 13:12

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。

feibaoqq·2025-02-15 13:35

X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1）

这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training

仙人掌_lz·2025-02-15 12:34

Vue3实战：从零实现电商购物车功能（含完整代码）

技术方案选型三、项目结构设计四、核心代码实现1.创建PiniaStore（购物车状态管理）2.商品列表组件3.购物车面板组件五、关键实现细节1.数据持久化方案2.性能优化方案3.异常处理六、扩展功能实现1.服务端同步

chenNorth。·2025-02-15 12:04

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型（通常是一个较大的预训练模型）的输出，指导学生模型（较小的模型）

墨者清风·2025-02-15 11:54

开发美颜相机录制视频时，对于音频数据的处理

视频录制不仅包括视频数据，还需要同步录制音频数据，以生成一个完整的音视频文件。如果你只处理视频数据而忽略音频数据，录制出来的文件将没有声音，或者需要后期再合成音频，这会增加复杂性。

陈皮话梅糖@·2025-02-15 10:48

Java面试题--设计模式

答案以及所有23种设计模式详细介绍，请参考：https://blog.csdn.net/doymm2008/article/details/13288067设计模式的分类有哪些？

m0_74823892·2025-02-15 10:12

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式

XD742971636·2025-02-15 09:07

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。

welcome_123_·2025-02-15 08:31

使用 ReentrantLock 替代 synchronized 关键字原

在Java并发编程中，我们经常需要处理多线程之间的同步问题。在早期的Java版本中，我们可以使用synchronized关键字来实现线程的同步。

幻想之境的探索·2025-02-15 08:58

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

20250214 随笔 Elasticsearch（ES）索引数据 vs. 业务数据库冗余双写

Elasticsearch（ES）索引数据vs.业务数据库冗余双写的区别、优缺点分析在高并发数据查询场景下，Elasticsearch（ES）和业务数据库冗余双写都是常见的数据同步方案。

靈臺清明·2025-02-15 07:49

【前端框架】Vue3 面试题深度解析

答案：响应式系统：Vue2使用Object.defineProperty()实现响应式，有一定局限性，如无法检测对象属性的添加和删除；Vue3采用Proxy对象，能全面拦截对象操作，解决了上述问题。

西门吹雪~·2025-02-15 07:48

20240911 光迅科技笔试

1.11.21.31.41.51.61.71.81.91.101.111.121.131.141.152、编程题2.1岗位：嵌入式软件工程师题型：15道选择题，1道编程题注意：本文章暂无解析，谨慎分辨答案对错

OSnotes·2025-02-15 06:47

【AQS为什么采用双向链表？】

AQS采用双向链表的原因ReentrantLock的底层实现原理示例AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是Java中用于构建同步器的一个基础框架，它采用双向链表的设计，主要是为了实现高效

@Corgi·2025-02-15 06:13

最全JAVA面试题及答案（200道）

最近很多同学在忙着找工作，给大家整理了一份非常全面的Java面试题及答案。

Java布道者·2025-02-15 06:41

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

引言近年来，计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中，快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统，包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据

AI记忆·2025-02-15 03:17

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简

qahaj·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

例如，ZS-DeconvNet方法在Nature上发表，展示了其在极低训练数据需求下，将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。

沃恩智慧·2025-02-15 03:15

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

当前业界大多数训练脚本基于Ten

Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

python面试题

答案：可变性：列表是可变的，可以修改列表中的元素、添加或删除元素；元组是不可变的，一旦创建就不能修改。

·2025-02-15 02:09

LeetCode Hot100之八：3.无重复字符的最长子串（哈希表+滑动窗口）

请注意，你的答案必须是子串的长

shanshandeisu·2025-02-15 01:01

C#的async异步方法里如果使用了await,那么它跟同步方法有什么区别？

在async异步方法中使用await时，虽然代码的写法看起来和同步方法类似，但它们的执行方式有本质的区别。

yuanpan·2025-02-15 01:01

目录文件变化监控和实时文件同步-SHELL脚本

在日常的服务器管理或者数据处理工作中，我们常常需要对特定目录的变化进行监控并做出相应的操作。今天就来和大家分享一个简单的bash脚本实现的功能。我们首先使用inotifywait工具来监控一个目录，在这个脚本里，我们监控的是/opt目录（通过MON_DIR=/opt定义）。inotifywait以持续（-m）、安静（-q）和递归（-r）的模式运行，并且只关注文件创建（-ecreate）事件，输出格

Tech Vanguard·2025-02-15 01:00

在DeepSeek面前，还需要学习.NET吗？

答案是肯定的，原因主要有以下几点：应用场景不同-DeepSeek：主要聚焦于自然语言处理、智能对话等人工智能领域，为用户提供智能问答、文本生成等服务。例如，用户可以通过De

dotNET跨平台·2025-02-15 01:59

Deepseek到底有多牛？ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用

●成本优势‌：DeepSeek的参数规模虽然庞大，但训练和使用费用却低至一个数量级，大大降低了用户的经济负担‌。

小艳加油·2025-02-15 00:24

PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍

✅统一数据加载流程：确保训练、

qq_27390023·2025-02-14 23:21

代码随想录算法训练营第三天 | 链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表

代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val，请你删除链表中所有满足Node.val

白鹭鸣鸣！·2025-02-14 23:49

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关｜使用Pytorch进行分布式训练，转载请注明出处。

LittleNyima·2025-02-14 23:49

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。

晓岚和雪·2025-02-14 23:48

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