io模型

TEX Quotes(UVA 272)

DescriptionTEX是由DonaldKnuth开发的一种排版语言。它将源文本与一些排版指令结合在一起，希望能产生一个漂亮的文件。
(❁´◡`❁)Jimmy(❁´◡`❁)·2025-03-15 19:42

大语言模型的潜力是否被高估

关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。
dev.null·2025-03-15 19:12

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列：基于Transformer的自回归文本生成2.2BERT系列：基于Transformer的双向编码器3.Transformer在图像生成中的应用3.1VisionTransformer
二进制独立开发·2025-03-15 19:11

【贪心算法】将数组和减半的最小操作数

将数组和减半的最少操作次数-力扣（LeetCode）2.讲解算法原理使用当前数组中最大的数将它减半，，直到数组和减小到一半为止，从而快速达到目的重点是找到最大数，可以采用大根堆快速达到目的3.代码classSolution
I_Am_Me_·2025-03-15 19:10

一文教你学会Java Stream API 常用函数

StreamAPI主要有两大类操作：中间操作（IntermediateOperations）：返回新的Stream，可链式调用。终端操作（TerminalOperations）：触发Strea
小健学 Java·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

1.依赖库安装如果你还没安装相关库，请先执行：pipinstalltorchtorchaudiotorchvisionscikit-learnmatplotlibtqdm2.数据加载这里假设你有一个音频分类数据集
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。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

关于支付宝授权用户信息

最近做的一个项目授权支付宝信息进行报名支付以下是流程1、一个首先引进阿里相关配置信息2、因为我这边项目是支持小程序、H5、支付宝登录报名的，我这边只展示支付宝代码哦对啦微信不同应用下unionid是一样的
道系女孩~·2025-03-15 19:08

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

之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型
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

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)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

论零信任架构在现代网络安全中的变革性作用

通过分析传统网络安全模型的局限性，阐述ZTA的核心原则、技术组件及实践应用，揭示其在应对复杂多变的网络威胁时，如何重塑安全理念与防护模式，为保障组织数字资产安全提供前瞻性的策略与方法。
烁月_o9·2025-03-15 18:07

聊聊langchain4j的RagAutoConfig

langchain4j-spring-boot-starter的RagAutoConfigLangChain4jAutoConfigdev/langchain4j/spring/LangChain4jAutoConfig.java@AutoConfiguration
·2025-03-15 18:08

聊聊langchain4j的RagAutoConfig

langchain4j-spring-boot-starter的RagAutoConfigLangChain4jAutoConfigdev/langchain4j/spring/LangChain4jAutoConfig.java@AutoConfiguration
·2025-03-15 18:08

聊聊langchain4j的AiServicesAutoConfig

AiServicesAutoConfigLangChain4jAutoConfigdev/langchain4j/spring/LangChain4jAutoConfig.java@AutoConfiguration
·2025-03-15 18:38

ollama+qwq小试牛刀

序本文主要演示一下ollama运行QwQ-32B模型步骤pullollamapullqwqpullingmanifestpullingc62ccde5630c...100%▕██████████████
·2025-03-15 18:07

定义产品成功的核心指标都有哪些

一、用户满意度（CustomerSatisfaction，CSAT）用户满意度是衡量用户对产品或服务满意程度的关键指
·2025-03-15 18:05

从底层到实践：深度解析 Vue Composition API 与 React Hooks 的异同

一、设计哲学与底层原理差异1.1响应式系统的基因差异Vue3的CompositionAPI建立在Proxy-based响应式系统之上，通过劫持对象的getter/setter实现依赖收集。
·2025-03-15 18:05

laravel项目中使用FFMPeg 剪裁视频

pbmedia/laravel-ffmpeg#引入的类useFFMpeg\Coordinate\TimeCode;useFFMpeg\Format\Video\X264;useFFMpeg\Exception
道系女孩~·2025-03-15 18:35

springMvc36-JavaEE-JSP基础-EL表达式和JSTL标签库(Taglibs)

j2ee1.4以后版本默认支持EL表达式1.EL内置对象EL内置11个对象,不需定义可直接使用pageScope获取page域属性组成的MaprequestScope获取reqeust域属性组成的MapsessionScope
前端歌谣·2025-03-15 18:03

18、企业级服务-JMS

JMS支持两种主要的消息模型：点对点（Point-to-Point，
跟着汪老师学编程·2025-03-15 18:02

13、JavaEE核心技术 - Servlet与JSP

1.Servlet的生命周期Servlet的生命周期由以下几个阶段组成：初始化阶段（Initialization）：触发：当Servlet容器（如Tomcat）启动时，或者当第一次请求
跟着汪老师学编程·2025-03-15 18:32

ESP-IDF中FreeRTOS的三种任务调度算法

可以通过配置configUSE_PREEMPTION和confi
蓝天居士·2025-03-15 18:01

OnionArch 项目教程

OnionArch项目教程OnionArchA.NETCoredemoapplicationwhichusestheOnionArchitecture项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors
宁彦腾·2025-03-15 17:30

JavaEE基础八之EL与JSTL相关知识(过时不谈)

因为其他也是差不多param/paramValues方便输出请求参数pageScope/requestScopre/sessionScope/applicationScope输出各范围的属性header
ZHWVICDI·2025-03-15 17:29

Flutter项目升级Xcode 16.2之后编译问题

发现Flutter项目在iOS设备上运行不起来了。
Cao_Shixin攻城狮·2025-03-15 17:29

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。
大模型老炮·2025-03-15 17:28

16、JavaEE核心技术-EL与 JSTL

EL与JSTL实践一.EL（ExpressionLanguage）EL（表达式语言）是JSP2.0中引入的一种简单的脚本语言，用于在JSP页面中简化数据的访问和显示。
跟着汪老师学编程·2025-03-15 17:28

OnionArch：构建高效.NET Core应用的洋葱架构模板

OnionArch：构建高效.NETCore应用的洋葱架构模板项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnionArch项目介绍OnionArch是一个基于.NETCore
樊慈宜Diane·2025-03-15 17:58

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！

谷歌向所有人发布了Gemini2.0——迄今为止谷歌“功能最强大”的人工智能模型套件。
Bryan Ding·2025-03-15 17:57

scaled_dot_product_attention实现逻辑

torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(query,key,value,attn_mask=None,dropout_p=0.0,is_causal
凤梧长宜放眼量·2025-03-15 17:27

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。
shengchao0920·2025-03-15 17:27

Git的详细使用方法

brewinstallgit验证安装git--version2.配置用户信息首次使用首次使用时，Git前需配置全局用户名和邮箱：gitconfig--g
QMT量化交易·2025-03-15 17:26

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例
༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

PyTorch 中的维度操作详解

在PyTorch中，维度（dimension）是描述张量形状的一种方式。维度操作是PyTorch中非常重要的功能，常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。
萝卜小白·2025-03-15 17:26

解决Windows平台下 Visual Studio 中文显示乱码问题

目录常用编码格式介绍中文乱码的原因中文乱码的解决方式下载VisualStudio的扩展插件验证是否乱码问题是否解决常用编码格式介绍我们一般常用的就以下几种编码格式：GBK，UTF-8以及Unicode等
人生三渡·2025-03-15 17:26

QT基础 QPropertyAnimation简单学习

目录1.简单介绍2.使用步骤3.部分代码示例4.多项说明5.信号反馈6.自定义属性1.定义自定义属性2.使用QPropertyAnimation动画化自定义属性3.连接信号和槽4.注意事项7.更多高级示例
路奇怪·2025-03-15 17:55

探究Visual Studio中的乱码问题

在VisualStudio中程序遇到乱码，需要明确三个概念，那么问题就好解决了。
L-Super·2025-03-15 17:25

Manus开源平替-开源通用智能体

Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation
galileo2016·2025-03-15 17:24

[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘

最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。
江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

CSS中粘性定位

给元素设置posttion:sticky即可实现粘性定位.可以使用left,right,top,bottom四个属性调整位置,不过最常用的是top值.2.粘性定位的参考点在哪里?
~废弃回忆 �༄·2025-03-15 17:23

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。
平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

Gemini 2.0 Flash

订阅：https://rengongzhineng.io/过去一年，人工智能领域取得了令人瞩目的进展。如今，备受期待的Gemini2.0系列首款模
新加坡内哥谈技术·2025-03-15 16:22

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。
yuanpan·2025-03-15 16:52

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。
步子哥·2025-03-15 16:51

物联网（IoT）架构中，平台层的应用与技术

在物联网（IoT）架构中，平台层是连接物理设备（感知层）和应用服务（应用层）的核心部分。它负责数据的采集、处理、存储、分析以及设备管理等功能，是物联网系统的“大脑”。
小赖同学啊·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。
湫怿·2025-03-15 16:19

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。
（initial）·2025-03-15 16:17

深入解析 React Diff 算法：原理、优化与实践

React的Diff算法（Reconciliation）是虚拟DOM运行机制的核心，它决定了如何高效地对比新旧DOM并执行最少的操作来更新UI。
赵大仁·2025-03-15 16:17

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。
asdfg1258963·2025-03-15 16:47

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
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