php魔鬼训练课训练第一阶段第15页

数据结构：二维数组（2D Arrays）

第一阶段：内存连续，列固定，行固定→推导出方式①第二阶段：每行独立、列可能不同（不规则矩阵）→推导出方式②第三阶段：行数和列数都是运行时才知道的→推导出方式③什么是二维数组？

95号闪电麦坤·2025-07-04 22:27

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是由Google于2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型，属于大型语言模型

jerwey·2025-07-04 20:47

大语言模型（LLM）按架构分类

编码器同时捕捉上下文所有位置的依赖关系#伪代码示例：BERT的MLM任务masked_input="The[MASK]satonthemat"output=encoder(masked_input)#预测[MASK]="cat"预训练任务

jerwey·2025-07-04 20:46

基于SpringBoot+Vue+大学校园图书管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)

领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP

阿勇学长·2025-07-04 19:44

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）

微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习（DRL）在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果

·2025-07-04 19:41

使用 Ollama 部署 Deepseek

与传统部署方法的主要区别特性传统部署方法（之前的文章）Ollama方法部署复杂度高（需要手动设置环境、依赖和量化）低（简化的命令行界面）技术要求需要Python和机器学习库知识基本命令行知识即可灵活性高度可定制（训练参数

想知道哇·2025-07-04 19:10

第G1周：生成对抗网络（GAN）入门

本文为365天深度学习训练营原作者：K同学啊基础任务：1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码，并跑通代码进阶任务：调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks

·2025-07-04 19:39

YOLOv11安全检测项目_人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部目标检测

核心要素组件配置说明模型架构YOLOv10vsYOLOv11双模型对比数据集[SF)检测类别人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部训练参数•迭代周期：100epochs

qq1309399183·2025-07-04 18:36

网络编程学习路线图

网络编程学习路线图第一阶段：理解整体架构（1-2周）1.核心概念理解你的项目采用了经典的Reactor模式，这是高并发网络编程的标准架构：//整体架构层次应用层(HttpServer)↓传输层(TcpServer

weixin_47868976·2025-07-04 17:31

AI大模型定义与应用概述

AI大模型，也成为基础模型或大规模预训练模型，指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。常见类型大型语言模型：这是目前最主流和成熟的大模型类型。

水云桐程序员·2025-07-04 17:26

php 魔术常量、魔术函数和 $_SERVER变量

魔术常量__FILE__$_SERVER['SCRIPT_FILENAME']反映的是当前执行程序的绝对路径及文件名；__FILE__反映的是原始文件（被包含文件）的绝对路径及文件名。__LINE____CLASS____FUNCTION____METHOD__魔术函数__autoLoad()__clone()__toString()__GET()__SET()__CALL()//当对象访问不存在

戴国进·2025-07-04 16:49

人工智能训练知识学习-TTS（智能语音合成）

人机对话——TTS（TextToSpeech）概念：TTS技术，即文本转语音技术，是一种将文字内容转换为语音输出的技术。它通过计算机程序和算法，将文本信息转化为自然流畅的语音信号，让用户能够听到文字内容，而无需手动阅读。（即将文本转换为语音输出）TTS技术的工作原理（一）文本预处理当TTS系统接收到一段文本输入时，首先会对文本进行预处理。这包括分词、词性标注、语义理解等操作。例如，在中文文本中，系

笨鸟笃行·2025-07-04 15:42

DeepSpeed zero1，zero2，zero3和FSDP区别详解

1.基本概念DeepSpeedZeROZeRO是由MicrosoftDeepSpeed团队开发的一种内存优化技术，旨在通过分片模型状态来训练超大模型，减少每个GPU的内存占用，同时避免传统模型并行（如张量并行或流水线并行

ALGORITHM LOL·2025-07-04 14:07

python+django/flask+springboot的招聘求职系统

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

QQ1963288475·2025-07-04 14:06

靶机 New 复盘

打点目录扫描gobusterdir-u$URL-w/usr/share/seclists/Discovery/Web-Content/raft-large-words.txt-k-t30-xphp,html

Bulestar_xx·2025-07-04 14:36

小学期前端三件套学习（更新中）

第一阶段HTML基础结构页面标题页面内容常用内容标签文本类标签•~：标题（h1每个页面建议只用一次）•：段落•：行内文本容器•：加粗强调•：斜体强调媒体类标签•：图片（alt属性必须写）•：音频•：视频下拉框请选择选项

·2025-07-04 14:35

渗透靶机 Doctor 复盘

Web-Content/raft-large-words.txt得到一些目录信息，看了一下没发现什么框架看不出什么看一下源码是否存在敏感信息硬编码，太多了，似乎没有开发者控制台全局搜索敏感字段或者路由http://phpapi

·2025-07-04 14:04

3、PHP基础语法入门指南

PHP基础语法入门指南1.引言PHP作为一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，因其简单易学和强大的功能，成为了许多开发者构建动态网站的首选。

职场老油条170·2025-07-04 13:59

PHP基本语法（基础篇）

PHP脚本可以放在服务器上执行，然后将纯HTML结果发送回浏览器PHP是一门弱类型语句1、php标记PHP脚本可以放在文档的任何位置，以结束：php文件默认文件扩展名“.php”PHP文件通常包含HTML

·2025-07-04 13:27

PHP语法基础篇(八)：超全局变量

超全局变量是在PHP4.1.0中引入的，并且是内置变量，可以在所有作用域中始终可用。PHP中的许多预定义变量都是"超全局的"，这意味着它们在一个脚本的全部作用域中都可用。

zorro_z·2025-07-04 13:56

计算机导论与计算机组成原理关系,计算机组成原理

课程编号:ZYB08003课程性质:专业必修课学时数:54学时(其中授课学时，课堂实验学时，讨论学时，自学学时)学分:3学分适用专业:计算机科学与技术课程的主要任务本课程的作用是通过课堂理论学习和实际操作训练

·2025-07-04 12:21

Day44

1.预训练概念：在大规模数据上训练模型学习通用知识，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN

·2025-07-04 12:19

【PHP开发900个实用技巧】404.OAuth2.0实现：API授权的完整流程与安全配置

从0到1用PHP手撸OAuth2.0防护盾：详解授权码模式、令牌安全、刷新轮转与7大防御屏障，让你的API固若金汤。

·2025-07-04 11:12

百度文心大模型 4.5 系列全面开源英特尔同步支持端侧部署

，百度如期兑现2月14日的预告，正式开源文心大模型4.5（ERNIE4.5）系列，涵盖10款不同参数规模的模型，包括470亿参数混合专家（MoE）模型、30亿参数MoE模型及3亿参数稠密型模型，实现预训练权重与推理代码的完全开放

·2025-07-04 10:08

百度文心大模型4.5系列正式开源，开源会给百度带来什么？

其次，从成本分摊与创新激励的角度来看，开源能有效降低百度在模型后训练、部署等环节的边际成本，

·2025-07-04 10:38

【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案

传统机器学习模型参数规模相对较小，往往针对特定任务进行设计和训练，需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大，通过在

大模型知识·2025-07-04 10:37

大规模预训练语言模型的参数高效微调

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大规模预训练语言模型（PLMs）在特定下游任务上的微调和存储成本极高，这限制了它们在实际应用中的可行性。

·2025-07-04 10:37

SAM 图像分割算法计算物体表面积

参考：https://enpeicv.com/forum.php?

loong_XL·2025-07-04 10:36

LLaVA-1.5:强大的多模态大模型（包含论文代码详解）

它是一个端到端训练的大型多模态模型，结合了视觉编码器和语言模型，用于通用的视觉和语言理解。微软研究院、威斯康星大学的研究人员在LLaVA基础之上，继续开源了LLaVA-1.5版本。

Sherlock Ma·2025-07-04 10:36

Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读

尽管SAM在训练时使用了11亿个掩码，其掩码预测质量在许多情况下仍不理想，尤其是对于结构复杂的目标。

qq_41627642·2025-07-04 10:35

代码随想录算法训练营第二十二天|LeetCode 77 组合，LeetCode 216 组合总和 III，LeetCode 450 删除二叉搜索树中的节点

1.LeetCode77组合题目链接：77.组合classSolution:defcombine(self,n:int,k:int)->List[List[int]]:defbacktracking(n,k,startIndex,path,result):iflen(path)==k:result.append(path[:])returnforiinrange(startIndex,n-(k-l

二师兄呀1001·2025-07-04 09:28

破译AI黑箱：如何用20行Python理解ChatGPT？

文章目录一、核心概念：大模型本质二、代码逐行解析（以线性回归为例）三、关键概念详解四、与大模型的本质联系五、大模型训练核心思想六、如何扩展成真实大模型七、总结：AI训练的本质一、核心概念：大模型本质大模型

Ven%·2025-07-04 08:56

laravel无法运行php,Laravel：php artisan服务无法启动

目前运行ubuntu7，使用composer和laravel两者似乎都正确安装：当我在终端输入'phpartisanserve'和'phpartisanserve--port：8000'时，我收到此错误

常一二·2025-07-04 08:25

如何使用 PyTorch Lightning 保存和加载检查点

2.检查点有哪些内容3.如何保存检查点4.如何加载检查点5.保存超参数6.nn.Module的检查点7.禁用checkpointing8.恢复训练状态1.什么是检查点(checkpoint)？

喝过期的拉菲·2025-07-04 08:54

使用Ray实现的分布式PyTorch Lightning训练

使用Ray实现的分布式PyTorchLightning训练ray_lightningPytorchLightningDistributedAcceleratorsusingRay项目地址:https:/

刘瑛蓉·2025-07-04 08:53

【PHP】增量式垃圾回收

增量式垃圾回收（IncrementalGarbageCollection,IGC）是一种分阶段、逐步进行垃圾回收的技术，旨在减少全量垃圾回收带来的性能开销。与传统的全量垃圾回收相比，增量式垃圾回收将垃圾回收的任务分解为多个小步骤，并在多个周期中执行，而不是一次性地执行所有回收任务。在增量式垃圾回收中，整个回收过程被划分为多个较小的“增量”阶段，每个阶段执行一小部分工作。这样做的好处是，垃圾回收的执

gskyi·2025-07-04 08:22

Laravel 创建自定义的 artisan make 命令自动生成xxxService.php 文件

复制新建太过繁琐，然后写了个artisan命令来自动生成1、phpartisanmake:commandMakeService2、app\Console\Commands目录下生成了MakeService.php

镜花水月·始解·2025-07-04 08:19

poi java 缩进段落的方法

代码示例‌：javaCopyCodeXWPFParagraphparagraph=document.

·2025-07-04 07:48

Laravel - Artisan命令

在本教程中，我们会用到以下Artisan命令，你也可以使用phpartisanlist来查看所有可用的Artisan命令。

·2025-07-04 07:45

mlflow案例

4.教程和示例4.1训练、服务和评估线性回归模型地址：Tutorial—MLflow2.4.1documentation本教程展示了如何使用MLflow端到端执行以下操作：（1）训练线性回归模型（2）将训练模型的代码打包为可重复使用和可复制的模型格式

·2025-07-04 07:43

pythonflow_MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）

这篇教程展示了如何：训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集，主要用于根据红酒的PH值，酸度

weixin_39872334·2025-07-04 07:13

2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++）

·2025-07-04 06:40

ElasticCTR：一键部署的分布式CTR预估解决方案

该方案融合了百度业务场景下持续打磨的高精度CTR模型、飞桨开源框架的大规模分布式训练能力、工业级稀疏参数弹性调度服务，帮助用户在Kubernetes环境中一键完成推荐系统部署，具备高性能、工业级部署、端到端体验的特点

萧桔格Wilbur·2025-07-04 06:09

机器学习-三大SOTA Boosting算法总结和调优

参考书籍：《机器学习公式推导和代码实现》书籍页码：P197～205简介除了深度学习适用的文本、图像、语音、视频等非结构化数据，对于训练样本较少的结构化数据，Boosting算法仍是第一选择。

小新学习屋·2025-07-04 05:02

Qwen3 Embedding 结构-加载-训练看透模型设计哲学

看透一个顶级AI句向量模型的设计秘密，从文件结构到加载原理，再到其背后的训练哲学。

·2025-07-04 04:25

Python数据结构之 Big O

学习课程：【Udemy高分付费课程】Python数据结构与算法-终极Python编码面试和计算机科学训练营在Python中，BigO表示法用于描述算法的时间复杂度，即算法运行时间与输入大小之间的关系；或空间复杂度

ぃ曦晔°·2025-07-04 03:53

人脸识别接口&sdk，两张人脸相似度比对

人工智能时代，人脸识别技术正在被广泛应用于金融支付、安防监控、身份验证等多个领域，基于深度学习算法于海量样本训练，人脸识别接口以高精度、低延迟的特性出现在大众视野，成为开发者和企业用户集成人脸识别功能的首要选择之一

·2025-07-04 02:15

Hadoop入门案例WordCount

核心思想原始文件为hadoop.txt，内容如下：hello,javahello,java,linux,hadoophadoop,java,linuxhello,java,linuxlinux,c,javac,php

码喵喵·2025-07-04 01:42

【AI Infra】基础学习汇总篇

系列综述：目的：本系列是个人整理为了学习训练框架优化的，整理期间苛求每个知识点，平衡理解简易度与深入程度。

逆羽飘扬·2025-07-04 01:41

BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解（实现图像文本混合检索），包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析

.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：包含四个模型及数据集，数据集未开源，四个模型可以分别下载：其中，BGE-VL-base/Large是基于CLIP训练的模型

令令小宁·2025-07-04 01:09

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