loss值大accuracy高

计算网络信号信号强度（Java & Python& JS & C++ & C ）

题目描述网络信号经过传递会逐层衰减，且遇到阻隔物无法直接穿透，在此情况下需要计算某个位置的网络信号值。注意:网络信号可以绕过阻隔物。
lihuhelihu·2025-03-02 22:20

毕业5年月入1万+,算不算失败的程序猿/攻城狮！

但是计算机行业两级分化严重，收入高的大有人在，收入一般的同样很多，找不到工作的也不是没有。
hanzhe_xiao·2025-03-02 22:20

基于同态加密的隐私计算技术在基因序列演化分析场景的应用

然而，当前仍然有三大隐私制约数据流通与协作。
AI研究员·2025-03-02 22:19

LangChain —— 多模态大模型的 prompt template

文章目录一、如何直接将多模态数据传输给模型二、如何使用mutimodalprompts一、如何直接将多模态数据传输给模型 在这里，我们演示了如何将多模式输入直接传递给模型。对于其他的支持多模态输入的模型提供者，langchain在类中提供了内在逻辑来转化为期待的格式。 传入图像最常用的方法是将其作为字节字符串传入。这应该适用于大多数模型集成。importbase64importhttpximage
Miyazaki_Hayao·2025-03-02 21:19

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

摘要：通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。
大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

使用 SK 进行向量操作

在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）中，向量的意义在于将文本数据转换为高维向量表示，以便进行高效的相似性搜索和信息检索。具体来说，向量在RAG中
·2025-03-02 21:28

大模型入门指南：从零开始，轻松掌握AI核心概念

背景当前负责的业务正在大规模应用大模型，为了方便团队成员快速了解大模型相关的背景知识，我对相关内容进行了整理。
·2025-03-02 21:57

【大模型】RAG检索增强生成

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了信息检索（Retrieval）和生成（Generation）模型的混合型大模型架构，旨在解决传统生成模型在处理大规模外部知识时的局限性
油泼辣子多加·2025-03-02 21:47

Python神器PyVISA：5分钟搞定仪器远程控制（附实战代码）

行业应用：华为/大疆等企业已广泛用于硬件测试，个人开发者也能快速上手！
新能源汽车--三电老K·2025-03-02 21:16

前端开发常用的加密算法

以下是前端开发中常用的加密方式及其适用场景的详细说明：一、核心加密方案加密类型常用算法特点适用场景对称加密AES、DES、3DES加密解密使用相同密钥，速度快本地存储加密、HTTPBody加密非对称加密RSA、ECC公钥加密私钥解密，安全性高传输敏感数据
爱分享的程序员·2025-03-02 21:45

获取小程序自定义分包大小的 4 种方法

➔代码分析选择代码依赖分析标签页查看分包大小分布图（自动标注超限部分）上传版本时校验提交代码包时，控制台会自动显示分包大小：[分包检测]主包大小:1.2MBsubpackage1:3.5MB(超过建议值2MB
爱分享的程序员·2025-03-02 21:14

CSDN博客写作教学（四）：标题优化与SEO实战

但你是否发现：文章质量高却阅读量低？搜索排名总在竞争对手之后？专栏粉丝增长缓慢？问题可能出在标题吸引力不足与SEO策略缺失！
Code_流苏·2025-03-02 20:40

隐马尔可夫模型详解

目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型（HMM）简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题：前向-后向算法（Forward-Backward
DuHz·2025-03-02 20:10

【性能优化】uni-app小程序中swiper-item图片预加载

项目场景：在开发壁纸小程序的时候遇到这样一个场景，通过壁纸缩略图页面跳转至壁纸大图页面，需要一次载入的图片太多，这样就需要swiper里需要很多swiper-item，如此一来渲染的时候就会很消耗性能和网络带宽
Hugh106·2025-03-02 20:09

面试问题——如何解决移动端1px 边框问题？

这个看似老生常谈的话题，没想到在面试中的出现率依然这么高，着实让我有些意外。对于那些对这个问题感到棘手，不知道如何回答的小伙伴，你们可要看仔细了。
二川bro·2025-03-02 20:39

突破传统：用Polars解锁ICU医疗数据分析新范式

传统分析工具在面对这种兼具高维度、多源异构、时序性强特性的数据时，往往陷入性能瓶颈。而Polars这款基于Rust语言构建的高性能数据处理引擎，正在医疗数据分析领域掀起一场静默革命。二、Polars
芯作者·2025-03-02 20:35

全网刷屏的AI大模型进阶地图：3个月构建核心能力，淘汰90%同行

23年AI大模型技术狂飙一年后，24年AI大模型的应用已经在爆发，因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要，那么如何才能更好地掌握呢？一份AI大模型详细的学习路线就变得非常重要！
大模型入门教程·2025-03-02 20:33

昆仑通态-数据显示

我遇到一个问题，在上位机界面给设备设参数时，某一个参数的值大于一个常数时给不下去，我检查了数据类型没有问题，我在显示界面打开参数的属性设置面板，最大值设置没有问题。
创益无界·2025-03-02 20:03

C# 牵手DeepSeek：打造本地AI超能力

一、引言在人工智能飞速发展的当下，大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮，为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。
步、步、为营·2025-03-02 20:02

Windows Server 2016-Windows控制台的新增功能

控制新功能新功能为默认启用，但可以通过"属性"界面（主要是在"选项"选项卡上）或使用这些注册表项（所有表项都是HKEY_CURRENT_USER\Console下的DWORD值）打开和关闭每个新功能或恢复到以前的控制台主机
weixin_34377065·2025-03-02 19:59

算法与数据结构（二叉树中的最大路径和）

首先设计一个maxPath函数用来递归计算二叉树中一个节点的最大贡献值，具体来说，就是以该节点为根节点的子树中寻找以该节点为起点的一条路径，使得该路径上的节点值之和最大。
a_j58·2025-03-02 19:56

DeepSeek 开源狂欢周（四）DualPipe与EPLB双弹齐发，训练效率的“双引擎”加速器！

在DeepSeek开源周的第四天，DualPipe和EPLB这两项全新技术一同亮相，它们不仅为DeepSeek的低成本、高效训练大模型提供了强大支持，还为全球AI爱好者和从业者送上了两份“技术大礼包”。
OpenCSG·2025-03-02 19:56

一个Spring框架笔记

Spring框架的两大核心技术：IOCIOC：控制反转DI：依赖注入AOP面向切面编程Spring的模块划分：SpringIOCSpringAOPSpringJDBC（Spring+MyBatis）Spring
A_cot·2025-03-02 18:55

【k8s面试】超详细kubernetes面试题总结，面试必问!（附200道K8s Docker面试真题+答案详解(1)

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取！一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！
2024开发者·2025-03-02 18:54

Django模型管理器/QuerySet 常见的方法

返回值：模型对象。异常：如果找到多个对象或未找到对象，将分别抛出MultipleObjectsReturned和DoesNotExist异常。
jay丿·2025-03-02 17:49

2W8000字 LLM架构文章阅读指北

大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。
·2025-03-02 17:24

2025年，微服务架构和大模型能“玩出”什么新花样？

2025年开年，DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮，并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下，微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务，每个服务运行在自己的进程中，负责特定的业务功能。与单体架构相比，微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性，这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而，随着企业应用规模和复
·2025-03-02 17:53

2025年，微服务架构和大模型能“玩出”什么新花样？

2025年开年，DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮，并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下，微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务，每个服务运行在自己的进程中，负责特定的业务功能。与单体架构相比，微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性，这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而，随着企业应用规模和复
·2025-03-02 17:53

我在成都教人用Flutter写TDD（下）——Flutter中的TDD

为啥欧美开发者对TDD或者敏捷开发的认可度这么高？老刘在这个系列的第一篇文章里结合自己两次敏捷开发的实践做了分析。感兴趣的同学可以看这里：我在成都教人用Flutter写TD
·2025-03-02 17:52

跨域问题中获取不到响应头header中的token

前端进行验证的时候只能获取部分header中的数据而获取不到token解决方法就是在jwt生成token存入header中的时候添加header数据Access-Control-Expose-headers：值为想让前端获取的数据
HPF_99·2025-03-02 17:17

Excel中VLOOKUP 函数学习、多种函数混合使用

VLOOKUP（垂直查找）是Excel中用于在表格中查找特定值并返回对应数据的函数。它常用于在大型数据集中快速查找信息。
谁家有个大人·2025-03-02 17:46

AI数据分析：用DeepSeek做数据清洗

常见的数据问题包括：缺失值：数据中的某些字段为空。重复值：数据中存在重复记录。异常值：数据中存在明显偏离正常范围的数值。不一致性：数据
atbigapp.com·2025-03-02 17:45

【登月计划】DAY 4 中期 --《排产“阿尔法狗”大揭秘！美的如何用APS算法碾压对手》

目录四、乐高教学：APS系统核心模块与排产算法1.APS系统定位与价值2.APS核心模块拆解模块1：产能建模引擎（排产的“地基”）模块2：排产算法库（排产的“大脑”）模块3：动态响应模块（排产的“应急部队”）3.家电行业典型排产规则规则1：交货期优先（DueDateFirst）规则2：最小化换型时间（SMED优化）规则3：瓶颈资源最大化利用4.APS系统数据流（家电行业协同网络）5.APS实施避坑
泛泛不谈·2025-03-02 17:42

使用Semantic Kernel：对DeepSeek添加自定义插件

大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力，但它们通常是基于预训练的模型，其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件
归-途·2025-03-02 16:41

OpenAI API教程

通过此API能在应用程序中方便地调用OpenAI提供的大模型基础能力。OpenAI的API协议已成为LLM领域的标准。
Jachin Huang·2025-03-02 16:41

深入解析SpringMVC中Http响应的实现机制

本文将深入探讨SpringMVC中如何实现HTTP响应的返回，涵盖从控制器方法的返回值到最终生成HTTP响应的完整流程。
上官美丽·2025-03-02 16:39

Unity基础——List的用法

当数量超过容量时，这个值会自动增长。您可以设置这个值以减少容量，也可以调用trin()方法来减少容量以适合实际的元素数目。
鱼儿-1226·2025-03-02 16:38

查询orace 表属性SQL

excel很方便SELECTa.column_nameAS字段,a.data_typeAS数据类型,a.data_lengthAS长度,a.nullableAS是否为空,a.data_defaultAS默认值,
元气满满的码农·2025-03-02 16:38

SCI分区标准

SCI期刊的分区标准SCI期刊的分区主要有两种标准：‌JCR分区‌：根据期刊的影响因子（IF值）进行划分。具体来说，前5%的期刊被归为一区，前20%的期刊为二区，前50%的期刊为三区，剩下的为四区。‌
黄昏ivi·2025-03-02 16:08

JS宏案例：多项式回归

一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种，它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项（如平方项、立方项等），来捕捉数据中的非线性关系。
jackispy·2025-03-02 16:07

MYSQL实现动态替换字符串某个下标位置的值的函数

DELIMITER$$CREATEFUNCTIONreplace_in_array(input_stringVARCHAR(255),split_delimiterVARCHAR(1),numberINT,targetStrVARCHAR(255))RETURNSVARCHAR(255)BEGINDECLAREtemp_arrayVARCHAR(255)DEFAULTinput_string;DE
bilibilidicks·2025-03-02 16:06

C#内置委托(Action)(Func)

Action委托Action委托用于表示没有返回值的方法。它可以有0到16个输入参数，这些参数的类型可以不同。无参数的Action委//不支持返回值的内置委托Actionaction
HH牛码·2025-03-02 16:36

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

本地部署DeepSeek-R1大模型

本地部署DeepSeek-R1大模型的方法主要分为两种：自动部署（懒人专用）和手动部署（适合开发者）。
安琪CiCi·2025-03-02 16:03

解锁网络防御新思维：D3FEND 五大策略如何对抗 ATT&CK

D3FEND简介背景介绍2021年6月22日（美国时间），美国MITRE公司正式发布了D3FEND——一个网络安全对策知识图谱。该项目由美国国家安全局（NSA）资助，并由MITRE的国家安全工程中心（NSEC）负责管理和发布，目前版本为0.9.2-BETA-3。作为广为人知的ATT&CK框架的补充，ATT&CK聚焦于攻击者的战术和技术知识库，而长期以来，网络安全领域一直缺乏一个专门针对防御对策的系
vortex5·2025-03-02 16:02

【自学笔记】Git基础知识点总览-持续更新

Git仓库4.提交更改5.查看提交历史6.创建与合并分支7.远程仓库操作8.冲突解决示例：完整的Git工作流程总结Git基础知识点总览引言Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于有效、高速地处理从小到大的项目版本管理
Long_poem·2025-03-02 15:31

【设计模式】工厂方法模式

【设计模式】工厂方法模式前言工厂方法模式六大原则分析现实工作中的
小王不头秃·2025-03-02 15:01

大模型时代的DeepSeek突围之路：从模型部署到场景落地全解析

引言在GPT-4、Claude3等通用大模型激烈角逐的战场中，DeepSeek凭借独特的MoE、MLA、MTP等架构技术崭露头角。
zhangjiaofa·2025-03-02 15:29

家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南

家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南行业数字化转型挑战体验断层线上渠道商品认知度不足，退货率高达35-42%物流成本高企大件商品平均物流成本占比达18%，破损率超行业标准2.3倍决策周期长客户平均决策周期达
wjoang·2025-03-02 15:28

服务器基础知识科普（二）

服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
随&心·2025-03-02 15:27
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