js逆向实战案例集第9页

基于SWIFT和Qwen1.5-0.5B-Chat进行大模型全参微调（魔搭社区）

1，swift框架安装pipinstallms-swift2，模型下载gitclonehttps://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat.git二、数据集准备使用

m0_65156252·2025-03-13 18:47

vue3+ts+vite+pinia+element-plus搭建一个项目

貂蝉空大·2025-03-13 18:15

万人在单一世界互动问答集(1)---不使?用分片（sharding)?延迟（latency）和吞吐量（throughput）?

问：60,000名玩家在同一世界真的可能吗?你们说不使用分片（sharding）就能做到，但是「伺服器网格化（servermeshing）」本质上也是一种分片?此外，我想知道你的延迟（latency）和吞吐量（throughput），以及如果这个技术是依赖「决定性（determinism）」?答：我们开发的技术将瓶颈从空间密集型转移到逻辑密集型，传统根据地理区域（空间密度）来切割游戏世界的Shar

微网兔子·2025-03-13 18:44

计算机视觉算法实战——车道线检测

本文将深入探讨当前主流的车道线检测算法，选择性能最好的算法进行详细介绍，并涵盖数据集、代码实现、优秀论文、具体应用以及未来的研究方向和改进方向。1.当前相关的算法✨✨车道线检测算法

喵了个AI·2025-03-13 17:32

C#核心笔记——（五）框架概述

这些类型组织在层次化的命名空间中，并打包为一套程序集，与CLR一起构成了.NET平台。有些.NET类型是由CLR直接使用的，且对于托管宿主环境而言是必不可少的。

鹏易灵·2025-03-13 15:52

用Python在Excel工作表中创建数据透视图

对于需要频繁更新或处理大量数据集的人员以及任何依赖数据做出决策的人来说，用Python在Excel中创建数据透视图能够根据最新的数据快速调整和生成新的分析图表，从而提高工作效率并增强数据分析的灵活性。

·2025-03-13 15:48

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

本文亮点：跑通Pixel2Pixel全部源码，包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等，

十小大·2025-03-13 14:11

【JVM实践】（6）full gc分析与实战

FullGC全解析教程，涵盖触发机制、问题诊断、调优策略和实战案例：FullGC终极指南：深度解析与调优实践[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nsRlZAi8

xiyubaby.17·2025-03-13 13:40

图像去雾常见数据集

高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。

梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达

格图素书·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

springboot Actuator 介绍

本文将深入剖析其核心机制，并通过实战案例演示如何构建企业级的应用监控体系。二、核心概念深度解析1.端点（Endpoints）体系端点作为Actuator的核心交互接口，通过HTTP和JMX两种协议暴

stayhungerstayflush·2025-03-13 12:57

基于HarmonyNext的高性能多线程任务调度实战指南

本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS实现高性能多线程任务调度，并通过一个实战案例来详细讲解如何实现一个多线程任务调度器。环境准备在开始之前，确保你已经安装了以下工具：H

·2025-03-13 11:09

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

过拟合的表现训练误差很低，但测试误差很高：模型在训练集上的准确率非常高，但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂：模型学习了训练数据中的噪声或不相关

yuanpan·2025-03-13 10:46

NVME-MI详解

NVMe-MI通信机制与协议对比分析引言NVMe管理接口(NVMe-MI)是一种专为NVMe存储设备管理而设计的标准化接口，它提供了一套完整的命令集和架构，使远程管理应用程序能够发现、监控和更新NVMe

dropevil·2025-03-13 10:45

分布式并行策略概述

可以显著减少训练时间，尤其是当模型较小，而数据集较大时。缺点：随着模型大小的增加，每个处理单元需要的内存也增加，可能受限于单个GPU的内存容量。大规模时通

灵海之森·2025-03-13 10:11

Ae 效果详解：分形

Ae菜单：效果/生成/分形Generate/Fractal分形Fractal效果可生成曼德布罗特集和朱莉娅集的视觉效果，通常用于创作独特的抽象图案和动态纹理，广泛应用于背景生成和抽象视觉表现。

MediaTea·2025-03-13 10:41

Flink SQL 读取 Kafka 数据到 Mysql 实战

Flink1.9.2SQL读取Kafka数据到Mysql实战案例需求通过Flinksql使用DDL的方式，实现读取kafka用户行为数据，对数据进行实时处理，根据时间分组，求PV和UV，然后输出到mysql

小技工丨·2025-03-13 09:01

BY组态-低代码web可视化组件

简介BY组态是集实时数据展示、动态交互等一体的全功能可视化平台。

by组态软件·2025-03-13 07:49

计算机系统架构2

6.对指令集的基本要求：完整性；规整性；高效率；兼容性7.CISC复杂指令集

落——枫·2025-03-13 07:48

在线访谈系统解决方案书

联迅在线访谈系统是威海联讯信息技术有限公司研发的一套集网络访谈直播、网络会议直播、网络文字直播、往期访谈点播、观众嘉宾互动等于一体的多用户视

3D小将·2025-03-13 06:41

论文学习：基于机器学习的光声图像分析1

期间论文学习笔记，关于基于机器学习的光声图像分析的6篇1区论文血管结构模拟&分割：Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy链接数据集链接摘要这篇论文提出了一种新的方法

superace7911·2025-03-13 05:37

MES基于C#开发计划管理组件集成WinCC中使用

MES系统通常都会与SCADA系统集成使用，尤其具备中控管理需求的工厂，集控SCADA需要集成MES系统的计划工单数据实现工单数据、工艺配方数据、SN数据、打码数据等下发，执行状态、关键参数反馈等上传。

dephixf·2025-03-13 05:36

【深度学习】从全连接层到卷积

例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

PostgreSQL教程（一）入门介绍

PostgreSQL是一个功能强大的开源关系型数据库系统，它使用并扩展了SQL语言，并结合了许多功能，可以安全地存储和扩展复杂的数据工作PostgreSQL因其经过验证的架构、可靠性、数据完整性、强大的功能集、

空说·2025-03-13 04:24

【Scannet V2 三维数据集下载】

ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍：“ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含2多次扫描中的5万次观看，并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。

萧伯纳.·2025-03-13 03:20

PyTorch分布式训练

分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多

阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

基于HarmonyNext的跨平台文件加密与安全存储实战指南

本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS实现跨平台文件加密与安全存储，并通过一个实战案例来详细讲解如何实现一个安全的文件存储应用。环境准备在开始之前，确保你已经安装了以

·2025-03-13 02:29

机器学习专栏博文汇总

本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些

python游乐园·2025-03-13 02:09

论文阅读：Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching

概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings步骤二：计算wassersteinDistance步骤三：Wasserstein-BasedDynamicTimeWarping预测实验评价标准数据集对比的

Narcissus`小暮·2025-03-13 01:07

论文阅读 EEG-TCNet

EG-TCNET成功地推广了单个数据集，通过0.25的元效应优于MOABB的当前最新技术水平

Plan-C-·2025-03-13 01:36

论文阅读《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》

SSPCV-Net（语义立体匹配网络）目的：进一步捕捉视差的细节主要模块：数据集：SceneFlow,KITTI2012,KITTI2015,Cityscape(比较泛化能力)-------------

cunese0088·2025-03-13 01:34

VLRMBench ：一个涵盖数学推理、幻觉理解、多图像理解等多种任务的视觉-语言奖励模型基准测试数据集

2025-03-10，由上海交通大学和小红书公司联合创建了VLRMBench数据集。

·2025-03-12 22:23

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高效分布式任务调度系统开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高效分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务调度是一个关键的技术领域。

·2025-03-12 22:52

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南

本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS进行高效的图像处理，并通过一个实战案例来展示如何实现一个复杂的图像滤镜效果。1.图像处理基础在开始编写代码之前，我们需要了解

·2025-03-12 22:52

将Labelme标注的数据做成COCO格式的数据集（实例分割的数据集）

这里说明一下：Labelme标注数据时候是用的多边形框，关于标注，可以看前面的博客文章下面制作的COCO数据集是用于实例分割的数据集。

一直开心·2025-03-12 21:39

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先，我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一

巷955·2025-03-12 21:38

大数据学习（61）-Impala与Hive计算引擎

，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、impala与yarn资源管理YARN是ApacheHadoop生态系统中的一个资源管理器，它采用了master/slave的架构，使得多个处理框架能够在同一集群上共享资源

viperrrrrrr·2025-03-12 21:38

HTML 基础

：包含元数据（标题、CSS、字符集等）。：页面可见内容的容器。

磨十三·2025-03-12 19:58

效果媲美Cursor的开源替代：Roo-Cline

作为一个开源项目，它在保持原版Cline所有核心功能的同时，通过持续的社区贡献不断改进和扩展其功能集。

开源项目精选·2025-03-12 19:52

【安当产品应用案例100集】040-TDE保护私有模型文件

1.引言随着大语言模型（LLM,LargeLanguageModel）在各行各业的广泛应用，其安全性和隐私保护变得尤为重要。为了防止敏感数据泄露或未经授权的访问，透明数据加密（TDE,TransparentDataEncryption）技术被引入到大语言模型的文件管理中。本案例将详细介绍如何使用TDE技术对大语言模型的文件进行加密，并探讨其优势和实现步骤。2.背景与需求2.1大语言模型的特点庞大的

安当加密·2025-03-12 18:19

常用CPU架构

1.x86/x86-64架构类型：复杂指令集（CISC）核心厂商：Intel、AMD、海光（国产）技术特点：指令集庞大：支持复杂操作（如多媒体处理、加密运算），兼容性强。

大明者省·2025-03-12 18:18

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD，在实现过程中，进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

深入理解OSPF：原理、配置与实战案例

前言在当今复杂的网络环境中，动态路由协议是网络工程师不可或缺的工具之一。OSPF（OpenShortestPathFirst，开放式最短路径优先）作为一种广泛使用的IGP（内部网关协议），以其快速收敛、灵活扩展和高效管理等特点，成为了许多企业网络的首选。本文将深入探讨OSPF的原理、配置方法以及实际应用案例，帮助读者全面掌握这一强大的路由协议。一、OSPF的基本原理协议概述OSPF是一种基于链路状

w2361734601·2025-03-12 18:17

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能音视频播放器开发

我们将通过一个实战案例，详细讲解如何实现一个支持多种格式的音视频播放器，并优化其性能以适应HarmonyNext平台。环境准备在开始之前，确保你的开发环

·2025-03-12 18:44

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要的应用领域。

·2025-03-12 18:13

基于HarmonyNext的实时音视频通信实战指南

本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS实现实时音视频通信，并通过一个实战案例来详细讲解如何实现一个简单的音视频通话应用。环境准备在开始之前，确保你已经安装了以下

·2025-03-12 17:43

基于HarmonyNext的跨设备分布式数据同步实战指南

本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS实现跨设备分布式数据同步，并通过一个实战案例来详细讲解如何实现一个跨设备任务管理应用。环境准备在开始之前，确保

·2025-03-12 17:12

(9-4-01)MM-Vet多模态大模型评估系统：多模态大模型评估

9.4多模态大模型评估在本项目中，通过文件mm-vet-v2_evaluator.py评估常见多模态模型在MM-Vet-v2数据集上的表现。

码农三叔·2025-03-12 17:13

ARMV8的64位指令

一、介绍ARMv8体系结构最大的改变是增加了一个新的64位的指令集，这是早前ARM指令集的有益补充和增强。它可以处理64位宽的寄存器和数据并且使用64位的指针来访问内存。

物随心转·2025-03-12 16:08

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