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计算机网络（48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。

IT 青年·2025-01-19 10:05

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

that's boy·2025-01-19 10:35

Feign的原理及概念

1.什么是FeignFeign是Netflix开发的声明式、模板化的HTTP客户端，Feign可帮助我们更加便捷、优雅地调用HTTPAPI。

CocoaAndYy·2025-01-19 10:04

【设计模式】依赖注入（Dependency Injection, DI）

依赖注入（DependencyInjection,DI）是一种软件设计模式，用于实现对象之间的松耦合，同时提升代码的可测试性和可维护性。

艾米理·2025-01-19 10:34

深入探讨JavaScript的弱引用机制：WeakRef、WeakSet与WeakMap的应用潜力

本文将通过对WeakRef、WeakSet和WeakMap的深入解析，帮助开发者更好地理解并应用这一机制，确保高效和可维护的代码结构。

Light60·2025-01-19 10:03

Web3.0开发路线

区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

Docker部署php-fpm服务器详细教程

Docker和PHP-FPM简介Docker是一个开源的应用容器引擎，它可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，包括物理机、虚拟机、云服务等

shelby_loo·2025-01-19 09:57

LeetCode题练习与总结：反转字符串中的单词 Ⅲ -- 557

Let'stakeLeetCodecontest"输出："s'teLekatedoCteeLtsetnoc"示例2:输入：s="MrDing"输出："rMgniD"提示：1<=s.length<=5*10^4s包含可打印的

一直学习永不止步·2025-01-19 09:24

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

解锁函数的魔力：Python 中的多值传递、灵活参数与无名之美

在Python编程的世界里，函数宛如魔法的咒语，能够将复杂的任务拆解为简洁、可复用的代码块。

kdayjj966·2025-01-19 07:40

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程，并研究其在量子计算中的应用

目录基于Simulink的EPR对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在

小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

AI技术架构：从基础设施到应用

没有强大的基础设施，复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

嵌入机械手高分辨率触摸功能可实现自适应类人类抓握

24年12月来自北大、北京通智、北大武汉AI研究院和英国QueenMary大学的论文“Embeddinghigh-resolutiontouchacrossrobotichandsenablesadaptivehuman-likegrasping”。开发适应现实世界动态的机械手仍然是机器人技术和机器智能领域的一项基本挑战。尽管在复制人手运动学和控制算法方面取得了重大进展，但机器人系统仍然难以在动态

硅谷秋水·2025-01-19 06:30

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析

它具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能，在航空航天、汽车设计、石油、天然气、涡轮机设计等方面都有着广泛的应用。

深度学习服务器·2025-01-19 06:59

第二课堂笔记——大语言模型

part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问，流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中：!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。‌这里的-U参数表示如果已安装transformers库，‌则将其更新到指定的版本。‌!pipinstallstr

skna_·2025-01-19 06:26

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

第八讲 SPU密态引擎

模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算？

huang8666·2025-01-19 06:51

数据入湖的前提条件：数据标准之数据质量评估

1.1确保数据可靠性含义：数据质量直接影响分析结果和业务决策，低质量数据会导致错误的模型输出或策略失败。原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、

goTsHgo·2025-01-19 05:20

Python调用通义千问qwen2.5模型步骤

Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。

我就是全世界·2025-01-19 05:15

第三讲隐语架构

第三讲隐语架构产品层白屏黑屏两大模块通过可视化产品，降低终端用户的体验和演示成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本隐语产品SecretPad：轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote

huang8666·2025-01-19 05:14

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

一、时空地理加权回归（GTWR）模型时空地理加权回归（GTWR）模型是由美国科罗拉多州立大学的AndyLiaw、StanleyA.Fiel和MichaelE.Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法

有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

Unity 之预制体（Prefab）的解释以及用法

预制体是一种可重用的模板，可以在游戏场景中多次实例化，使开发人员能够更轻松地创建和管理大量相似的对象。

JNU freshman·2025-01-19 04:09

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度

shanks66·2025-01-19 04:38

离线免费最新超长AI视频模型！一句话即可生成120秒视频，免费开源！只需要一张照片和音频，即可生成会说话唱歌的AI视频！能自行完成整个软件项目的AI工具，以及 Llama 3 在线体验和本地安装部署

代码讲故事·2025-01-19 04:35

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

当我使用自己的电脑跑模型时，每个Epoch大概要花费54分钟左右，总共有150个Epoch...，是不是很难搞。。。

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

网络安全学习 day1

APT攻击--->高级可持续攻击；

whoami-4·2025-01-19 03:25

【cs.CV】25.1.14 arxiv更新速递

110篇—第1篇----=====Omni-RGPT:UnifyingImageandVideoRegion-levelUnderstandingviaTokenMarks关键词:计算机视觉,多模态大语言模型

hinmer·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。

好评笔记·2025-01-19 03:25

Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

大型语言模型的知识边界：综述摘要1引言2知识边界的定义3不良行为4知识边界的识别5缓解6挑战与前景7结论局限性摘要尽管大型语言模型（LLM）在其参数中存储了大量的知识，但它们在记忆和利用某些知识方面仍然存在局限性

UnknownBody·2025-01-19 03:52

投具身智能大模型还是人形机器人本体，2025年资本如何抉择？

2025年开年，国内具身智能赛道（人形机器人本体和具身智能大模型）迎来三笔融资，赛道仍旧火热，分别为：1月7日，人形机器人本体公司【傅利叶智能】完成近8亿元E轮融资；1月7日，具身智能机器人公司【智平方

Robot251·2025-01-19 03:22

Python 潮流周刊#81：在个人电脑上运行 GPT-4 级别的大模型（摘要）

以下是本期摘要：文章&教程①在个人电脑上运行GPT-4级别的大模型②PEP-768：CPython的安全外部调试接口③深入探究Cele

·2025-01-19 02:26

yt-dlp脚本下载音频可选设置代理

importyt_dlp#配置：是否使用代理use_proxy=True#设置为False可关闭代理#代理地址proxy_url='socks5://127.0.0.1:1089'URLS=['https

少陽君·2025-01-19 02:17

R语言 | vscode R plot 不弹出图形窗口，看不到图怎么办？

x=seq(0,3*pi,by=0.1)plot(x,sin(x),type="l")支持拖拽改变长

biomooc·2025-01-19 02:44

32单片机综合应用案例——基于GPS的车辆追踪器（三）（内附详细代码讲解！！！）

成功需要付出努力和汗水，没有捷径可走，但只要坚持不懈，成功一定会属于你。无论遇到多少困难和阻挠，只要心怀梦想，勇往直前，你一定能够创

不能只会打代码·2025-01-19 01:13

鸿蒙和安卓、ios的对比

总体来说，鸿蒙系统在流畅性、分布式能力和可扩展性方面表现出色，安卓系统在开放性和可定制性方面具有优势，而iOS系统在稳定性和易用性方面占优。流畅性：鸿蒙系统在流畅性方面表现优秀。

惺星·2025-01-19 01:42

恋活2 仿原神人物卡系列2全合集打包

内含恋活2仿原神角色卡系列2全合集打包共12张内含：炽沙话事人芭别尔+迪希雅+镀金女团-沙中净水+镀金女团-叶轮舞者+珐露珊+坎蒂丝+柯莱+可莉+丽莎-叶隐芳名+神里绫华-花时来信+瑶瑶。

phfxa·2025-01-19 01:39

从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用

在本文中，我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型，并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始，详细介绍每个步骤，确保即使是初学者也能轻松上手。

一个正经的AI·2025-01-19 00:35

【20.5 python中的FastAPI】

FastAPI的特点快速：极高的性能，可与

wang151038606·2025-01-19 00:01

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述：CUDA_DEVICE

wang151038606·2025-01-19 00:31

针对提高48V 配电性能的诸多思考！

主要有两种方法可以改善PDN对电源系统性能的影响：一是使用更大线缆、连接器和更厚主板电源层减少PDN电阻；二是在给定的传输功率下，提高PDN电压以减小电流，这允许使用更小的线缆、连接器和更薄的主板铜箔电源层，从而可缩减相应的尺寸

CSDN云计算·2025-01-19 00:00

神经网络初始化 (init) 介绍

2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

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