linxu及深度学习环境安装

Java 分布式高并发重试方案及实现

文章目录Java分布式高并发重试方案及实现一、重试机制的背景和意义二、基于SpringBoot的重试方案实现1.使用SpringRetry实现重试机制添加依赖开启重试功能定义重试逻辑使用重试服务2.使用
可乐加.糖·2025-03-18 08:19

《论分布式系统架构设计及其应用》架构师论文

该平台旨在为银行、保险等金融机构提供实时风险评估、反欺诈及数据服务，需支撑每秒十万级并发请求并满足毫秒级响应要求。
文琪小站·2025-03-18 08:16

使字符串平衡的最小交换次数(Minimum Number of Swaps to Make the String Balanced)[中等]——分析及代码（Java）

LeetCode——5840.使字符串平衡的最小交换次数[MinimumNumberofSwapstoMaketheStringBalanced][中等]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码
江南土豆·2025-03-18 07:43

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

Python文件中动态导入多个.py文件

二、实现思路及步骤生成文件：a.py脚本会生成b.py和c.py文件，并在其中定义一个简单的函数。执行生成文件脚本：在m
_长风_·2025-03-18 07:12

海思 HI 35xx u-boot+kernel+rootfs移植

PC端开发环境安装：sudo./sdk.unpack报如下错误：./sdk.unpack:7:./sdk.unpack:WARN:notfound./sdk.unpack:8:.
晓鹏-King·2025-03-18 07:08

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

揭秘MANUS ：多代理架构如何碾压竞争对手，人类必读的深度剖析

以下是其与亚信科技AISWareMaaS平台及DeepSeek的架构对比：架构层级ManusDeepSeekAISWareMaaS核心模块规划代理（任务拆解）、执行代理（工具调用）、验证代理（结果审查）
爱吃青菜的大力水手·2025-03-18 07:37

舵机的原理及应用

舵机是一种位置(角度)伺服的驱动器，主要由外壳、电机、减速齿轮组、位置传感器和控制电路等部分组成。一、工作原理舵机的工作原理是控制电路接收信号源的控制信号，并将其转换为电流信号，驱动电机转动。电机通过减速齿轮组带动输出轴转动，从而控制舵机的位置。同时，位置传感器会检测输出轴的位置，并将其反馈给控制电路，形成闭环控制系统，以实现精确的位置控制。舵机的控制信号通常是一个周期为20毫秒的PWM信号，其中
海阔天空_2013·2025-03-18 07:07

Leetcode Hot 100 46.全排列

[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]示例2：输入：nums=[0,1]输出：[[0,1],[1,0]]示例3：输入：nums=[1]输出：[[1]]2.答案及解析没写出来看答案有人用了递归
码农珊珊·2025-03-18 07:35

ruby分割字符串_Ruby字符串的一些方法

的基本数据类型开始看看到ruby的字符串类型string，发现ruby中的字符串单双引号是不一样的，这点和Python有那么点不一样主要是我们对字符串进行变量引用的时候要使用双引号如下：可支持全部的转义字符及用
狄息桐·2025-03-18 06:31

Java 解决 TCP 粘包问题详解：原理与实战示例

本文将通过Java代码示例，详细解析粘包问题的原因及解决方案。一、粘包问题的本质1.什么是粘包？发送方发送多个应用层数据包（如包A和包B）。
伤心辞·2025-03-18 05:27

【k8s003】k8s与docker的依赖关系

二、Kubernetes1.20及之后的版本演进‌Kubernetes从1.20版本开始逐步弃用对Docker的直接支持，转
姚毛毛-aione1.com·2025-03-18 05:57

一文让你详细理解Qualcomm WLAN Roaming机制：连载2

1.基于PER的漫游及BSS负载元素的使用通过监控Rx/Tx的MCS速率触发漫游扫描基于数据包错误率（PER）的漫游扫描机制用于将STA（站点）从拥塞信道迁移至更优候选信道。
思考的下一页·2025-03-18 05:25

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

学习pear的Image_Graph包的一些笔记

image_graph中的对象类型及结构Posted三月31st,2007bystone5image_graph中的对象类型及结构graph----------总图形plotarea-------绘图区
stone5·2025-03-18 05:24

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

以下是常见的二次布局场景及优化方法：场景1：动态改变子元素尺寸当子元素的尺寸动态变化时（如字
·2025-03-18 05:42

34个适合机械工程及自动化专业【论文选题】

论文选题具有极其重要的意义，它直接关系到论文的质量、价值以及研究的可行性和顺利程度。选题明确了研究的具体领域和核心问题，就像给研究旅程设定了方向和目的地。例如，选择“人工智能在医疗影像诊断中的应用”这一选题，就确定了研究将聚焦于人工智能技术在医疗影像领域的应用问题，研究目标可能是提高影像诊断的准确性、效率等。清晰的方向和目标能让研究者在收集资料、设计研究方法等方面更具针对性，避免研究过程中的盲目性
大数据蟒行探索者·2025-03-18 04:47

ubuntu20.04 GPU基准测试

目前仅在一种机型尝试环境系统版本（cat/etc/issue）ubuntu20.04gpu数量及型号（lspci|grepNV|grepVGA）02:00.0VGAcompatiblecontroller
爱吃土豆的猫ttt·2025-03-18 04:11

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

Dockerfile及Docker-compose Yaml

Dockerfile一、结构：基础镜像信息维护者信息镜像操作指令容器启动时执行指令FROM指明构建的新镜像是来自于哪个基础镜像，例如：FROMcentos:6MAINTAINER指明镜像维护着及其联系方式（一般是邮箱地址），例如：MAINTAINEREdisonZhou不过，MAINTAINER并不推荐使用，更推荐使用LABEL来指定镜像作者，例如：LABELmaintainer="xxxxx.c
Darklord.W·2025-03-18 03:39

服务远程调用（RPC）架构及原理

接下来我们将深入解析RPC的核心架构、通信流程及关键特性。一、RPC架构与核心组件RPC架构分为五个核心模块，各
小小工匠·2025-03-18 03:38

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

易用性：让数据管理触手可及WinNAS的App设计以用户为中心，操作界面简洁直观，即使是技术小白也能轻松上手。通过IM聊天系统，用户可以与设备“对话”，实时获取硬盘数据
DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

MYSQL8.0数据库误删除记录恢复 MYSQL8.0数据库崩溃恢复 MYSQL8.0数据库删除表恢复

对于各类主流数据库，我们可以做最底层的数据恢复及数据修复，对于数据库的某些特定故障我们保证数据库100
caihuayuan5·2025-03-18 02:27

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词当AI模型遇到记忆瓶颈想象一下这个场景：一位开发者正在使用AI助手编写一个复杂的应用程序。他详细描述了需求，AI生成了初步代码框架。
SuperMale-zxq·2025-03-18 02:27

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。
zhz5214·2025-03-18 02:57

JavaScript基础-创建对象的三种方式

本文将介绍三种主要的创建对象的方式：对象字面量、构造函数模式以及Object.create()方法，并讨论它们的特点及适用场景。一、使用对象字面量1.简介对象字面量是最简单直接的创建对象的方法。
難釋懷·2025-03-18 02:52

下一代数据中心的节能利器 量子计算将要颠覆能效游戏规则

根据全球咨询服务机构DCD及国际能源署数据，2022年数据中心的电力消耗约为460太瓦时（TWh），占全球用电量的约2%。
Qforepost·2025-03-18 01:20

5G 网络的关键技术及对物联网发展的推动

目录一、5G网络的关键技术（一）毫米波技术（二）MassiveMIMO（大规模多输入多输出）（三）网络切片（四）边缘计算二、5G网络对物联网发展的推动（一）支持海量设备连接（二）低延迟与高可靠性通信（三）促进物联网应用创新（四）拓展物联网应用场景随着科技的飞速发展，5G网络已逐渐从概念走进现实，成为推动各行各业数字化变革的重要力量。与此同时，物联网（IoT）作为连接物理世界与数字世界的桥梁，也在不
叶间清风1998·2025-03-18 01:49

10-30 查询平均成绩最高的同学(MSSQL)

本题目要求编写SQL语句，查询平均成绩最高的同学的学号，姓名，性别，年龄及平均成绩。注意：假设以当前系统时间为2020年来计算学生年龄。提示：MSSQLServer评测SQL语句。
拿下pta500题·2025-03-18 01:49

一篇文章让你实现前端JS 、 Golang 、 Python如何接入DeepSeek大模型实现自己的AI

本文将通过三种技术栈实现与DeepSeek大模型的对话交互，提供可直接运行的代码示例及详细注释。
一只理智恩·2025-03-18 01:19

关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程

以下是关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程，整合了多个专业来源的核心要点：一、PLC选型要点生产厂家选择日系PLC（如三菱FX系列、欧姆龙CP1系列）适合独立设备或简单控制系统，性价比高。
自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与影视直播类应用开发

开发环境搭建首先，开发者需要准备以下工具和资源：操作系统：Windows10或macOS10.15及以上版本。开发工具：下载并安装最新版的DevEcoStudio，这是华为官方提供的集成开
·2025-03-18 00:04

Mac终端shell查看及修改默认python版本

首先，查看当前默认Python解释器的情况在shell中输入以下命令来查看当前python解释器的默认调用路径：whichpython输出结果（不同设备可能不同）：/usr/bin/python在shell中逐行输入下面命令，来调用python并查看python解释器和模块库包的调用路径：python3importsyssys.path输出结果：（不同设备结果不同）['/Library/Devel
进击的西西弗斯·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

以下是常见的二次布局场景及优化方法：场景1：动态改变子元素尺寸当子元素的尺寸动态变化时（如字
·2025-03-18 00:00

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

一份C#的笔试题及答案

C#笔试题一、基础知识OOP的基本概念面向对象编程的核心思想包括四个主要特性：继承、多态、封装和信息隐藏。请简述这四个特性的具体内容。值类型与引用类型的区别值类型（如int,string）在内存中直接存储数据，而引用类型（如object,ref）通过引用间接存储，指出值的位置。请举例说明两者的不同。静态与非静态关键字的作用静态和非静态关键字用于区分依赖于实例还是不依赖于实例的成员。请分别解释它们的
网际游侠·2025-03-17 23:02

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

本文提供了SFO的核心思路并提供了完整MATLAB代码及详细中文注释，以帮助读者快速理解并应用该算法
HR Zhou·2025-03-17 23:30

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

github 上拉取，修改，增加分支及提交

1.github中ssh配置1.1gitconfig--globaluser.name“你的名字”gitconfig--globaluser.email“你的邮箱”1.2生成id_rsa.pubssh-keygen-trsa-C"姓名/邮箱"1.3ssh配置将生成的id_rsa.pub中的内容拷贝到key中2.拉取项目gitclonegit@xxxx3.本地创建新分支gitcheckout-bxx
AI_央木·2025-03-17 22:54

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3，涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU（支持
海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

音频 Alsa、Framework及Android

目录1Alsa、Framework及Android1.1ALSA架构简介图11.2ALSA架构简介图21.3ALSA架构简介图31.4ALSA架构简介图41.5ALSA架构简介图51.6ALSA架构简介图
‘禹’你一起·2025-03-17 21:19
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