cnn测试集准确率比训练集低第27页

webpack5（Module Federation）+vue3.0实现微前端

从MicroFrontends官网可以了解到，微前端概念是从微服务概念扩展而来的，摒弃大型单体方式，将前端整体分解为小而简单的块，这些块可以独立开发、测试和部署，同时仍

weixin_42140041·2025-03-15 21:57

TDengine 使用教程：从入门到实践

它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中，我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能，帮助你快速上手。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

大模型在招聘场景下的应用

请提供筛选结果，并按照匹配度从高到低排序。举例：请对以下简历进行筛选，找出符合“产品经理”职位要求的候选人。职位要求包括具备3年以上产品经验、熟悉用

IT猫仔·2025-03-15 21:23

【漏洞复现】泛微OA E-Office /iweboffice/officeserver.php 多个参数存在任意文件读取漏洞

0x0000001·2025-03-15 20:52

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

小程序测试怎么做?第三方软件测试机构如何收费?

那么如此方便的小程序测试该怎么做呢?小程序的用途各不相同，但小程序测试和其他应用程序要开展的测试工作大体相同，具体包括以下几种：1.功能测试

第三方软件测评·2025-03-15 20:49

软件代码测试如何进行?专业第三方软件测评机构分享

软件代码测试是对软件应用程序进行评估的过程，旨在发现软件中的缺陷、错误或潜在问题，确保软件的功能、性能和安全性满足预定的要求。

第三方软件测评·2025-03-15 20:19

软件测试流程有哪些？第三方软件检测机构测试方案推荐

在软件开发周期中，很多软件测试工作与开发工作是同步进行的，人们对于软件测试流程的重视程度也不够，可能在测试工作中就容易造成很多重复性和不规范操作。

第三方软件测评·2025-03-15 20:19

为什么需要进行软件测试需求分析?专业第三方软件测评中心分享

一、什么是软件测试需求分析?

第三方软件测评·2025-03-15 20:48

嵌入式硬件设计 — 智能设备背后的隐形架构大师

一、嵌入式硬件设计概述（一）需求分析（二）硬件选型（三）电路设计（四）PCB制作与焊接（五）硬件调试与测试（六）软件移植与开发二、嵌入式硬件选型（一）微控制器（MCU）/微处理器（MPU）（二）存储器（

begei·2025-03-15 20:48

Python 潮流周刊#93：为什么“if not list”比len()快2倍？（摘要）

分享了12篇文章，12个开源项目以下是本期摘要：文章&教程①为什么Python中'ifnotlist'比len()快2倍？②掌握Python单体代码库③Python3.14尾调用解释器的性能④Py

·2025-03-15 20:11

无需月费，完全本地运行！开源神器Local Deep Research解锁AI研究新姿势

它不仅打破了传统AI研究工具的高昂门槛，更让每个人都能轻松拥有堪比专业团队的研究能力！一、LocalDeepResearch是什么？LocalDee

遇见小码·2025-03-15 19:10

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目

关于JavaSE中this()和super()关键字的使用问题：以下哪些陈述正确描述了JavaSE中this()和super()关键字的使用？选项：如果super()没有被编码，则编译器将生成对零参数超类构造函数的调用。this()和super()可以在同一构造函数中使用。如果使用，this()或super()调用必须始终是构造函数中的第一条语句。this()和super()调用可以在构造函数之外

843294669·2025-03-15 18:37

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

深入理解cocotb的Timing Model (一)

01、抛出问题在使用cocotb编写测试脚本时，大家肯定对类似awai

·2025-03-15 18:34

Mahilo技术深度解析：构建下一代人机协同智能系统的开源框架

核心技术创新混合通信协议：支持点对点(P2P)与层级式通信的灵活切换，在911紧急响应场景测试中，医疗/物流/通信智能体的协作

花生糖@·2025-03-15 18:03

docker-compose配置文件详解

文章目录一、docker-compose配置文件详解1.语法与格式2.版本兼容性3.服务定义4.网络配置数据持久化5.安全相关6.其他注意事项二、调试和测试DockerCompose配置文件1基本检查1.1

东方、宏·2025-03-15 18:32

在 MacOS 上安装 Flutter：M1、M2 和 M3 芯片指南

简介Flutter是一个强大的跨平台开发框架，但在搭载M1、M2或M3芯片的Mac上设置它可能比您想象的要复杂得多。

知识大胖·2025-03-15 17:30

国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“？谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶：速度快60倍，上下文还长16倍！

Gemini2.0Flash是谷歌为开发者群体打造的高效主力模型，具有低延迟、高性能等优势。今年早些时候，谷歌在GoogleAIStudio中更新了2.0FlashThinkingExpe

Bryan Ding·2025-03-15 17:57

vs2019 Qt C++中调用python代码

目录1.添加依赖库，.lib，include2.修改python.h文件3.环境搭建好了下面是测试代码部分4.如果按照面上走可能会出现的问题：5.Qt+vs+python6.说一下这里调py的主要步骤借鉴几位大佬

路奇怪·2025-03-15 17:55

探究Visual Studio中的乱码问题

三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集，NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器，可以打开源文件看一下你的字符集（文件编码）。

L-Super·2025-03-15 17:25

Manus开源平替-开源通用智能体

原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation

galileo2016·2025-03-15 17:24

llm数据存储基础设施

原生数据库，可提供对密集向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现

galileo2016·2025-03-15 17:24

html字段最大长度限制,html input 限制输入的长度并提示的方法

html中input标签的value值的长度理论上应该是2^32(数据来源于资料，没有测试过)，但为了防止一些input的输入数据过长来做一些限制，该如何实现呢？

朱佳顺·2025-03-15 16:21

python hack库_这里有123个黑客必备的Python工具！

123个Python渗透测试工具，当然不仅于渗透~如果你想参与漏洞研究、逆向工程和渗透，我建议你时候用Python语言。Python已经有很多完善可用的库，我将在这里把他们列出来。

weixin_39637571·2025-03-15 16:21

红蓝对抗之Windows内网渗透实战

无论是渗透测试，还是红蓝对抗，目的都是暴露风险，促进提升安全水平。

wespten·2025-03-15 16:49

安全测试数据的分析、报告及业务应用

一、安全测试指标与测量目标在风险分析和管理流程中，有效运用安全测试数据的前提是准确定义安全测试指标和测量目标。

蚂蚁质量·2025-03-15 16:18

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

fastapi和php,Sanic vs Fastapi 性能对比

Sanic，Fastapi都是优秀的pythonweb异步框架，找了半天没找到靠谱的性能对比测试，只能自己做一个。

扫盲君·2025-03-15 15:41

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、

萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

ASP3605同步降压调节器——商业航天电源的高抗辐射选择

ASP3605企业宇航级型号ASP3605S2U通过SEU≥75MeV·cm²/mg与SEL≥75MeV·cm²/mg抗辐射测试。

国科安芯·2025-03-15 15:04

AS32X601双核锁步MCU技术优势分析

AS32X601是国科安芯公司研制的一系列基于32位RISC-V指令集车规级MCU处理器芯片。主频高达180MHz，支持双核锁步架构，基于软错误防护技术加持，显著提高芯片安全性能。

国科安芯·2025-03-15 15:04

高安全可靠MCU芯片AS32X601应用解析

1.AS32X601简介AS32X601系列是国科安芯基于32位RISC-V指令集研发的高性能MCU产品，具备高安全、低失效、多接口、低成本等核心优势。

国科安芯·2025-03-15 14:03

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RISCV汇编学习系列：RISC-V汇编学习（一）——基础认识RISC-V汇编学习（二）——汇编语法RISC-V汇编学习（三）——RV指令集RISC-V汇编学习（四）——R

禾仔仔·2025-03-15 14:28

VM架构设计文档初稿v0.01

为设计，编码，测试提供可以参考的模板和帮助。提高设计变更开发的效率，将头脑风暴的结果进行的具体的书面呈现。架构设计思想该架构VM以微服务思想为核心进行衍化，兼容DevOps作为主要基础

weixin_34128839·2025-03-15 14:28

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（

（initial）·2025-03-15 13:24

SEORoal·2025-03-15 13:53

知识点专项整理

跨进程通讯（IPC）参考Android通信机制消息队列：基于SystemV和Posix系统优点异步，解耦，缓冲，缺点：比信号和管道更加重，队列数据有上限（一般16KB）Android中代表handler

健忘的鱼·2025-03-15 12:47

python和java的本质区别,python和java有什么关系

一、主要区别：1.Python比Java简单，学习成本低，开发效率高2.Java运行效率高于Python，尤其是纯Python开发的程序，效率极低3.Java相关资料多，尤其是中文资料4.Java版本比较稳定

2301_81900386·2025-03-15 12:45

【颠覆认知】大模型开发终极实战：30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统（附全代码+黑科技调参技巧）

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煜bart·2025-03-15 12:13

fpga驱动rgb液晶屏_以ARM+FPGA结构驱动高分辨率液晶显示设计与效果测试

摘要：结合ARM操作灵活和FPGA实时处理的优点，提出采用ARM+FPGA结构驱动高分辨率RGB888液晶显示屏。ARM接口丰富、操作灵活可以满足客户操作方便的需求；FPGA模块采用FPGA+DDR形式，数据存取速度达到400MB/s可以满足画面刷新速度较快的需求；FPGA操作DDR方式采用双端口64bit模式,设计32bit数据读取宽度,实现RGB888数据无失真显示。通过ARM处理器LPC17

奶油小馒头·2025-03-15 12:11

基于NXP+FPGA永磁同步电机牵引控制单元（单板结构/机箱结构）

最大转矩电流比（MTPA）控制和弱磁控制用于轨道交通领域的PMSM的控制目标为：控制牵引电机提供足够大的转矩；控制牵引电机在保持恒定

深圳信迈主板定制专家·2025-03-15 11:40

分布式光伏监控系统设计

一、产品简介快控光伏运维云平台软件是针对工商业分布式光伏电站设计研发的一款集控管理系统。

能源数字化创业者·2025-03-15 11:40

zynq和petalinux环境下控制gpio的两种方法

查看，如果没用/sys目录可#mkdir/sys#mount-tsysfssysfs/sys/sys/class/gpio/gpiochipN/得到N=512，实际LEDGPIO是38拉低这个GPIO点亮

qqssbb123·2025-03-15 11:39

超详细的Numpy基础教程！！！

Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。

不会爬虫的闲鱼·2025-03-15 11:08

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