jvm研究

「论文导读」LLM高效推理与模型量化

1.论文背景作者：HugoTouvron等人，來自MetaAI来源：arXiv:2302.13971，2023年2月主题：介绍LLaMA系列模型（LLaMA-7B、13B、33B、65B），专为研究用途设计
雷羿 LexChien·2025-07-09 00:01

在学校研究学习的偏算法，秋招投递开发岗位还有希望吗

要想尽快发论文，那只能“研究”人工智能、算法的一些东西了。但是众所周知，算法要求很高，不仅要求
·2025-07-08 23:21

文献分享: BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型

\textbf{1.1.}1.1.研究背景1.2.\textbf{1.2.}1.2.本文的研究1.3.
·2025-07-08 23:29

vLLM 的逻辑与运作机制

vLLM的逻辑与运作机制vLLM作为一种高效的推理框架，逐渐成为研究和应用的热点。vLLM的核心在于如何高效地管理和调度模型推理任务，以最大化利用计算资源并提高推理效率。一、vLLM是如何运作的？
a李兆洋·2025-07-08 23:26

封装阶段的软件供应链安全威胁

这篇博文深入研究了此阶段可能出现的普遍威胁，并概述了缓解这些威胁的有效策略。软件开发生命周期中的软件包阶段软件供应链生命周期的打包阶段包括打包和准备软件以分发给用户的过程。
·2025-07-08 23:56

WinUI3入门16：Order自定义排序

接上一篇继续研究排序问题。上一篇：WinUI3入门
·2025-07-08 22:25

The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models

文章主要内容总结本文围绕大推理模型（LRMs）的推理能力展开系统研究，通过可控谜题环境分析其在不同问题复杂度下的表现，揭示其优势与局限性：研究背景与问题：当前LRMs（如OpenAIo1/o3、DeepSeek-R1
UnknownBody·2025-07-08 22:50

Java空闲列表：高效管理内存碎片的秘密

Java空闲列表（FreeList）是JVM在堆内存分配中用于管理非连续内存碎片的核心机制。它的核心作用是为对象分配寻找可用内存空间，尤其适用于内存不规整的场景（如老年代内存碎片化时）。
代码的余温·2025-07-08 22:49

移动开发领域小程序的用户增长与留存策略

文章首先介绍小程序发展背景、研究目的与范围、预期读者、文档结构及相关术语；接着阐述小程序核心概念及生态系统架构；详细分析用户增长和留存的算法原理、数学模型及公式；通过项目实战展示代码实
移动开发前沿·2025-07-08 22:19

Kotlin 协程四 —— Flow 和 Channel 的应用

1.1Flow转换为Channel1.1.1ChannelFlow@InternalCoroutinesApipublicabstractclassChannelFlow(//upstreamcontext@JvmFieldpublicvalcontext
金戈鐡馬·2025-07-08 21:16

redis跨db跨redis迁移方案选型

因此，我研究了好几种redis客户端工具，做来选型。下面是我研究过的数据迁移工具：redis-dump:命
·2025-07-08 20:47

后端路线指导（3）：后端进阶版学习路线

进阶版路线其实才是真正扎实“基本功”的阶段，这一阶段主要需要学习微服务的开发模式、并发编程、设计模式等编程技巧，学习Spring和Redis的底层设计思想和源码，以及针对面试问的最多的部分进行的专项提升训练（JVM
绝命Coding·2025-07-08 18:58

2023.7.19

然而研究者和普通人都认为亲密关系和泛泛之交至少在六个方面存在程度差异：了解、关系、相互依赖性、相互一致性、信
totoro12138·2025-07-08 18:27

互联网大厂Java程序员谢飞机面试记：从基础到微服务的奇幻之旅

技术功底深厚，善于通过业务场景循序渐进地考察候选人谢飞机：搞笑水货程序员，对简单问题能回答出来，复杂问题含糊其辞背景：某互联网大厂总部会议室，谢飞机来应聘高级Java开发工程师职位第一轮面试：Java核心与JVM
seventeennnnn·2025-07-08 16:39

python+vue+springboot的東耳篮球馆会员信息管理系统

目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask
·2025-07-08 15:03

python的王者荣耀战队的数据分析系统

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QQ1963288475·2025-07-08 15:33

2025年社会学与安全科学国际会议 (ICSSS 2025)

这是一个汇聚全球顶尖学者、研究人员和行业专家的平台，专注于探
·2025-07-08 15:02

基于大模型的颅前窝底脑膜瘤诊疗全流程研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究意义与创新点二、颅前窝底脑膜瘤概述2.1定义与分类2.2发病机制与病因2.3临床表现与症状三、大模型预测原理与方法3.1大模型介绍3.2数据收集与预处理
LCG元·2025-07-08 14:00

【数据分析】R语言基于虚弱指数的心血管疾病风险评估

文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图其他1其他2其他3其他4总结系统信息介绍生存分析是医学和生物统计学中常用的方法，用于研究事件（如疾病发生、死亡等）发生的时间和相关影响因素。
生信学习者1·2025-07-08 14:58

Java进阶学习路径与资源推荐

以下是一个清晰的Java进阶路径：一、Java核心深入JVM深度理解内存模型：堆、栈、方法区、元空间垃圾回收机制与算法：G1、CMS、ZGC等类加载机制与字节码增强JVM调优实战并发编程专家级Java内存模型
·2025-07-08 13:07

鸟类识别与分类相关数据集

鸟类识别作为生态学研究的重要内容，对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别，有望提高识别的准确性和效率，为鸟类学研究提供有力支持。
Bryan Ding·2025-07-08 12:48

2024最新 动物识别数据集（12-02已更新)

它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展，动物识别数据集的处理方式、算法逻辑和模型搭建与训练流程也在不断进步，以提高识别的准确性和效率。
数据猎手小k·2025-07-08 12:46

《SoH技术前沿：解锁电池健康密码，引领智能能源未来》

本文综述了SoH评估的主要技术进展与趋势，旨在为相关研究和应用提供参考。二、SoH
homelook·2025-07-08 12:45

Arthas从入门到精通

Arthas从入门到精通一、Arthas入门：从安装到第一个命令1.1Arthas简介Arthas（阿尔萨斯）是阿里巴巴开源的Java诊断工具，支持JDK6+，可在不修改代码、不重启服务的情况下，实时监控JVM
编程界的彭于晏qaq·2025-07-08 10:07

【SpringBoot】Spring Boot热部署方案的 终极深度解析，覆盖IDEA配置、JRebel原理级实操、DevTools内核机制及生产级调优策略，共分6大模块

SpringBoot热部署方案的终极深度解析，覆盖IDEA配置、JRebel原理级实操、DevTools内核机制及生产级调优策略一、热部署核心原理与架构1.JVM类加载机制限制2.字节码热替换技术对比二
夜雨hiyeyu.com·2025-07-08 10:37

服务治理技术深度解析

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
我是廖志伟·2025-07-08 10:35

ShardingSphere 深度解析

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
我是廖志伟·2025-07-08 10:35

JVM与Spring Boot深度解析

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
我是廖志伟·2025-07-08 10:05

三维扫描赋能文化：蔡司3D扫描仪让木质文化遗产焕发新生-沪敖3D

凭借其在文化历史管理、研究和传播方面的丰富专业知识，该博物馆被誉为挪威博物馆研究领域的领先机构。馆内展出了涵盖从石器时代、维京时代、中世纪直至近代的最大规模的考古学和民族学藏品。
HuAo_3D·2025-07-08 10:04

并发编程与MyBatis核心解析

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
·2025-07-08 10:04

JVM与Spring Boot核心解析

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
Java廖志伟·2025-07-08 10:04

互联网大厂Java面试指南：从基础到高阶技术栈与业务场景实战

底层机制：JVM线程模型基于操作系
·2025-07-08 10:03

通义WebSailor：开启网络智能体新时代

这一开源举措，瞬间吸引了全球AI开发者、研究者以及科技爱好者的目光，在业界引发了强烈震动。一时间，技术论坛、社交媒体上关于WebSailor的讨论铺
云资源服务商·2025-07-08 09:51

俄罗斯方块AI深度解析：从算法原理到实现细节

俄罗斯方块AI深度解析：从算法原理到实现细节前言俄罗斯方块，这个诞生于1984年的经典游戏，至今仍然是人工智能研究领域的热门课题。
智算菩萨·2025-07-08 08:15

大语言模型的具身化——LLM-based Agents实战

1.概述1.1Agent是什么长期以来，研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）。
apollowin123·2025-07-08 08:14

基于 STM32+FPGA 的快速傅里叶频域图像在 TFT 中显示的设计与实现(项目资料)（ID:8）

目录摘要1绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究内容与目标2系统方案设计2.1总体架构设计2.2硬件方案设计2.2.1主控模块选型2.2.2FPGA模块选型2.2.3TFT显示模块选型2.2.4
嵌入式资料库·2025-07-08 08:44

人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望

根据2025年多份研究报告及政策文件，全球AI医疗市场正以39.4%的年复合增长率高速扩张，预计到2025年，中国市场规模将达349亿元，全球规模则可能突破千亿美元18。
·2025-07-08 07:40

算法题目记录

数据空间研究院-后端试题题目一：线程安全的链表描述：实现题目二：自定义注解与反射描述：实现题目三：简化的消息队列描述实现题目一：线程安全的链表描述：实现一个线程安全的链表类ThreadSafeLinkedList
iamwiam·2025-07-08 07:38

CSC研修计划的书写

博主最近在申请CSC，所以也会更新一下自己的学习笔记，有需要的可以关注我一下，同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求（fromCSC官网）①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平；②拟选择的留学国别
·2025-07-08 07:07

领域驱动设计精要

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
MoneyHacksPro·2025-07-08 06:31

领域驱动设计实践精要

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
·2025-07-08 06:31

Spring框架核心技术解析

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
MoneyHacksPro·2025-07-08 06:00

ShardingSphere解析

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
MoneyHacksPro·2025-07-08 06:00

领域驱动设计（DDD）实践精要

拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
MoneyHacksPro·2025-07-08 06:00

2025最新盘点：9款高效韦恩图工具推荐

在数据分析、逻辑推理以及众多学术研究领域，韦恩图都扮演着极为关键的角色。它以直观的圆形或椭圆形重叠区域，清晰地展现出不同集合之间的关系，无论是集合间的交集、并集还是补集，都能一目了然地呈现出来。
Designseek满血版·2025-07-08 06:29

为什么让AI洗碗比写诗难百倍？清华教授揭秘具身智能鸿沟

人类小脑数亿年进化出的运动智慧，成了AI最难破解的密码**2025年3月，一位网友困惑地发问：“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服，没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出
Loving_enjoy·2025-07-08 05:26

Fibonacci sequence 斐波那契数列解法及分析

blog.csdn.net/wutenglong123/article/details/82764585斐波那契数列(Fibonaccisequence)斐波那契数列的性质多种多样，截至现在，人么依然没有将之研究透彻
hiqex·2025-07-08 05:55

机器学习笔记二-回归

回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。
·2025-07-08 04:46

深度学习微调中的优化器全景解析：从理论到实践

现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam（自适应矩估计）三、大模型微调专用优化器3.1LAMB（Layer-wiseAdaptiveMoments）3.2Sophia（二阶优化启发）四、优化器性能对比研究
北辰alk·2025-07-08 04:13

【AI论文】FineWeb2：一个管道，规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言

在本研究中，我们基于FineWeb引入了一种全新的预训练数据集整理流程，该流程可自动适配任意语言。我们通过一组涵盖九种不同语言的实验，对流程设计进行了广泛消融研究
东临碣石82·2025-07-08 04:43
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