mbr转gpt分区

考研系列-数据结构第五章：树与二叉树（下）

目录前情提要：树的逻辑结构1.树的存储结构(1)双亲表示法(2)孩子表示法(3)孩子兄弟表示法(4)总结2.树、森林与二叉树的转换(1)树转二叉树(2)森林转二叉树(3)二叉树转树(4)二叉树转森林(5
Nelson_hehe·2025-02-26 19:33

有哪些开源大数据处理项目使用了大模型

**Text2SQL**：阿里发布的最新实践开源模型，其准确度超过了GPT4。4
魔王阿卡纳兹·2025-02-26 19:02

spring JdbcTemplate 在itest 开源测试管理项目中的浅层（5个使用场景）封装

；2：思路；3：代码实现；4：使用一：封装背景，在做项目的时候，用的JPA，有些复杂查询，比如报表用原生的JdbcTemplate，很不方便;传参也不方便，如果参数多；需要增加分页功能，以及结果集自动转对像等
Codes_AndyLiu·2025-02-26 18:31

ChatGPT生成的大模型竞品分析报告

2.主要竞争对手概述国内百度-文心一言（ErnieBot）阿里巴巴-M6腾讯-HunYuan华为-PanGu国外OpenAI-GPT-4Google-Bard（LaMDA）微软-AzureOpenAI（
Forbesdytto·2025-02-26 18:58

ChatGPT版本差异分析大全

1.核心功能差异多模态支持：GPT-4o支持文本、图像和音频的多模态输入与处理，适合需要结合多种媒体形式的任务（如设计、多媒体内容生成）。
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 17:26

k8s集群3主5从高可用架构（kubeadm方式安装k8s）

ntpdatetime.windows.com或部署NTP服务器网络规划：明确划分Service网段（默认10.96.0.0/12）和Pod网段（如Flannel使用10.244.0.0/16）节点初始化细节关闭Swap分区
罗sir 99·2025-02-26 16:19

百度文心大模型API保姆级教程：从入门到实战

目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型
海棠AI实验室·2025-02-26 16:44

用 ActionNode 重构技术文档助手：从原理到实践的深度解析

MetaGPT框
海棠AI实验室·2025-02-26 16:43

深入理解MySQL分区表：提升性能的利器

目录MySQL分区表概述分区表的优势分区类型RANGE分区LIST分区HASH分区KEY分区分区表的创建和管理
一休哥助手·2025-02-26 16:12

ChatGPT免费背后的技术暗战 国产数字孪生如何打造“虚实共生”新生态？

当ChatGPT搜索功能向全球免费开放，AI技术的平民化时代正式来临。在这场看似“让利”的商业策略背后，实则是全球科技话语权的重新洗牌。国产厂商如何在这场博弈中占据主动？
wlsjdszls·2025-02-26 15:08

AI快速变现之路，AI培训轻资产创业

以下是针对AI写作与文案代写的快速变现方案，结合当前技术趋势和市场需求设计，分步骤实施：一、核心变现模式深化标准化内容生产线多模型协同示例：GPT-4负责故事化长文案创作（如品牌故事）Claude处理逻辑性强的产品白皮书文心一言专攻中文网络热梗植入垂直模板库行业案例
头脑旋风·2025-02-26 15:04

RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

与传统生成模型的对比维度传统生成模型（如GPT-3）
大F的智能小课·2025-02-26 12:47

Linux常见命令汇总（2025最新版）

网络相关****五、压缩与解压****六、用户与权限****七、软件包管理****八、快捷键与技巧****九、文本处理与编辑****十、系统监控与调试****十一、计划任务与后台管理****十二、磁盘与分区管理
浪子西科·2025-02-26 12:13

Ubuntu根分区在线扩容

操作系统：Ubuntu20.04原有分区/dev/sda2大小8G，扩容后/dev/sda2大小100G1.扩容前信息系统盘为/dev/vda，共有2个分区，/dev/sda1为启动分区，/dev/sda2
这啥名啊·2025-02-26 11:11

Yolov8分割训练自己的数据集记录

二、json转txt使用labelme标注的label数据格式为json格式，但是yolov8分割使用的依旧是txt格式。需要进行转换。转换
小俊俊的博客·2025-02-26 08:21

aws DynamoDB 分区和数据分布

亚马逊DynamoDB在分区中存储数据。分区是一个表的存储分配，由固态驱动器（SSD）支持，并在AWS区域内的多个可用区自动复制。分区管理完全由DynamoDB处理，你永远不需要自己管理分区。
Go高并发架构_王工·2025-02-26 07:09

kitti数据集【图片、点云、IMU、GPS】话题发布（kitti2bag方式+python源码方式）

kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六
liiiuzy·2025-02-26 05:28

鸿蒙5.0实战案例：基于原生能力的横竖屏旋转适配

看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？✏️鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
敢嗣先锋·2025-02-26 04:50

Oracle数据库分区自动删除

每次执行删除partition_position='2'的分区，删除之后，partition_position='3'的分区会前移到partition_position为'2';CREATEORREPLACEPROCEDUREBILL_CENT_JILI.DAY_PARTITIONASv_p_namevarchar2
deadknight9·2025-02-26 04:18

AI大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

对于想要进入AI领域的新手或转
大模型RAG实战·2025-02-26 02:38

DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术

大模型落地之痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境：GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元，而工业场景往往要求响应速度<200ms。
小叔技研社·2025-02-26 02:37

探索企业级智能对话：ChatGPT + 企业数据 (C) 开源项目推荐

探索企业级智能对话：ChatGPT+企业数据(C#)开源项目推荐azure-search-openai-demo-csharpAsampleappfortheRetrieval-AugmentedGenerationpatternrunninginAzure
芮川琨Jack·2025-02-26 02:07

【Qt】13 计算器核心解析算法(中)

一、中缀转后缀中缀表达式转后缀表达式的过程类似编译过程四则运算符表达式中的括号必须匹配根据运算符优先级进行转化转换后的表达式没有括号转换后可以顺序的计算出最终结果转换过程：当前元素e为数字：输出当前元素
·2025-02-26 00:24

完全免费的 GPT-4 你还不来白嫖？开源 AI 聊天、绘图软件 AIdea 1.0.6 发布啦

限时活动即日起至2023年10月22日，GPT-4和GPT-3.5完全免费，没有任何套路，快来下载使用吧！
·2025-02-26 00:53

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

借助OpenAI的强大语言模型（如GPT-4），我们可以轻松完成这些任务，无需深厚的编程基础，也能快速上手。
山海青风·2025-02-25 23:42

无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2

这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，
nenchoumi3119·2025-02-25 23:42

【限时免费】20天拿下华为OD笔试之【不定滑窗】2023Q1A-区块链文件转储系统-200分【闭着眼睛学数理化】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

【不定滑窗】2023Q1A-区块链文件转储系统题目描述与示例题目描述区块链底层存储是一个链式文件系统，由顺序的N个文件组成，每个文件的大小不一，依次为F1,F2,…,Fn。
闭着眼睛学算法·2025-02-25 22:36

《ArkTs鸿蒙应用开发入门到实战》震感上市啦！

实战篇：真实项目案例，理论转实战，应对复杂场景。书籍特色实战项目案例：23个应用案例+4个实战项目，基于作者实战经验，稍作调整即可实战。
敏敏_4148·2025-02-25 22:35

华为OD机试 C++ - 区块链文件转储系统

区块链文件转储系统前言：本专栏将持续更新华为OD机试题目，并进行详细的分析与解答，包含完整的代码实现，希望可以帮助到正在努力的你。
steven_moda·2025-02-25 21:33

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。
煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

yolov5转onnx模型，onnx转rknn模型部署在rk3588平台上

安装python等环境，以及相关依赖库，然后克隆YOLOv5仓库的源码。#安装anaconda参考前面环境搭建教程，然后使用conda命令创建环境condacreate-nyolov5python=3.9condaactivateyolov5#拉取最新的yolov5(教程测试时是v7.0)，可以指定下版本分支#gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov
wtqpshhh·2025-02-25 21:59

AI专业知识库 | 创建

一、前言最近ChatGPT非常受欢迎，尤其是在编写代码方面，我每天都在使用。随着时间的增长，我开始对其原理产生了一些兴趣。
黎智程·2025-02-25 19:14

【2025最新】ChatGPT国内直连中文版镜像网站

1.快速导航点此立即Chat直接访问2.两者对比项目官网镜像支付手段国际支付国内支付封禁策略网站检测，可能随时封禁采用更灵活的绕过策略，不易封禁价格每月140元订阅费用+每年70元虚拟卡一个月低至19.99元随用性需要固定订阅灵活选择，满足多种需求语音功能必须下载APP才能使用暂不支持语音功能智能程度官方最新模型与官网一致，模型更新及时次数限制3小时40条请求无限制，突破任何限制3.使用教程点击文
J19109690198·2025-02-25 16:29

c++基础知识易忘易混 —— 6_函数、位运算和运算符 【复习笔记】

函数返回类型不影响函数重载3.10进制转2进制1.用要转换的10进制数除以2，得到商和余数2.再将商除以2，又得到一个商和余数3.重复上
wanjiazhongqi·2025-02-25 15:17

Chatbox AI + grok-beta大模型秒杀GPT4.0（部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统）

文章目录ChatboxAI+grok-beta大模型秒杀GPT4.0（部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统）部署流程1.官网注册账号获取API密钥2.下载ChatboxAI客户端应用3.ChatboxAI
YeatsCode·2025-02-25 14:10

【C++】内存管理，RALL原则和智能指针

1.1.1内存分区栈：自动分配和释放，存储静态局部变量、函数参数、返回值等，栈向下增长；堆：手动分配和释放，用于程序运行时动态内存
菊花古剑_·2025-02-25 11:19

跨平台多路RTSP转RTMP推送技术探讨

而大牛直播跨平台多路RTSP转RTMP转发SDK正是这样一款满足这些需求的优秀产品，本文将深入探讨其特点和优势。一、全面的平台覆盖大牛直播跨平台RTSP/RT
音视频牛哥·2025-02-25 11:18

完全免费白嫖GPT4以上的方法

在网上看到很多人问如何免费用上GPT-4。说实话，截止到今天，还能提供免费GPT-4的项目已经很少了，去年好用的一些项目陆陆续续要么收紧了使用政策，；要么迫于各种无奈停止了项目维护。
m0_73981457·2025-02-25 11:46

pytorch模型(.pt、.pth)转onnx模型(.onnx)的方法详解

1、首先你要安装依赖库：onnx和onnxruntimepipinstallonnxpipinstallonnxruntime进行安装2、pytorch模型转换到onnx模型pytorch转onnx仅仅需要一个
墨小傲·2025-02-25 10:12

.onnx模型转.rknn模型方法详解

首先安装对应的onnx和rknn相关环境将所需环境安装好以后就可以新建一个：onnx2rknn.py的文件，用于模型转换。代码：fromrknn.apiimportRKNNimportosif__name__=='__main__':platform='rk3588''''step1:createRKNNobject'''rknn=RKNN()'''step2:loadthe.onnxmodel'
墨小傲·2025-02-25 10:12

EX_25/2/22

找到第一天mystring练习，实现以下功能mystringstr="hello"mystringptr="world"str=str+ptr;str+=ptrstr[0]='H'#include#include
若荒·2025-02-25 09:39

大语言模型能否完全替代人类？——技术、能力与未来的思考

随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大语言模型（如DeepSeek、GPT系列、Grok等）的出现，人们开始探讨一个引人深思的问题：这些智能系统是否有一天能完全替代人类？
Hello kele·2025-02-25 09:07

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.
段智华·2025-02-25 09:35

14.10 Auto-GPT 记忆系统架构设计：实现智能体的长期记忆与经验复用

Auto-GPT记忆系统架构设计：实现智能体的长期记忆与经验复用关键词：Auto-GPT记忆系统、分层存储架构、向量记忆检索、经验缓存策略、记忆持久化1.记忆系统的分层架构设计三级存储架构解析：
少林码僧·2025-02-25 08:30

将DeepSeek回答输出为文件格式 - 无需代码

让DeepSeek或者ChatGPT这样的AI来生成内容已经是我们日常生活中的基本操作了，往往需要我们手动把内容复制到文本中，那么有没有办法能够直接把AI的回答自动放到我们需要的文件格式里呢？
ComPDFKit·2025-02-25 06:18

为什么要将PDF转换为CSV？CSV是Excel吗？

最佳PDF转CSV在线转换器将PDF文件转换为CSV格式时，可以使用多个实用的在线工具。以下是一些推荐的转换器：PDFReaderProPDFtoC
ComPDFKit·2025-02-25 05:41

商业角度看教师模型与学生模型的关系-ChatGPT4o作答

从商业的角度来看，知识蒸馏中教师模型（TeacherModel）和学生模型（StudentModel）之间的关系，实际上类似于一种“传帮带”的过程，即一个庞大且复杂的模型将其知识传递给一个更小、更高效的模型。这个过程不仅对模型的技术优化至关重要，还与商业运作的多个层面密切相关，特别是成本控制、效率提升、市场竞争力、和可扩展性等方面。教师模型与学生模型的关系：商业运作中的表现成本效益与资源优化教师模
部分分式·2025-02-25 04:33

机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答

机器学习的三个步骤分别是：设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架，它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。1.设置范围(DefiningtheScope)设置范围是机器学习项目中的第一步，它涉及到明确问题的类型和目标，选择合适的算法和模型结构。这个阶段的目标是确定适合当前任务的机器学习方法。关键内容：问题类型：监督学习(Sup
部分分式·2025-02-25 04:33

鸿蒙5.0实战案例：基于webView的嵌套滚动

看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？✏️鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
敢嗣先锋·2025-02-25 02:45

鸿蒙5.0实战案例：基于原生的水印添加能力

看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？✏️鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
敢嗣先锋·2025-02-25 02:45
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