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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 【vLLM 學習】Rlhf

vLLM 是一款專為大語言模型推理加速而設計的框架，實現了KV 緩存內存幾乎零浪費，解決了內存管理瓶頸問題。 更多 vLLM 中文文檔及教程可訪問 →vllm.hyper.ai/ *在線運行 vLLM 入門教程：零基礎分步指南 源碼examples/offline_inference/rlhf.py """ 一個基於 vLLM 的 RLHF 簡單實現演示，靈感來源於 O

編程 , 機器學習 , vLLM , AI , 人工智能 , 深度學習

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u_16213689 頭像

mob64ca1411a6fc - jemete 怎麼提取head參數 jmeter提取請求的參數

Jmeter之JDBC請求參數化 Jmeter之JDBC請求參數化 在HTTPsample中，我們經常會使用參數化或者正則表達提取器(關聯)使我們的請求參數轉換

機器學習 , 取值 , 數據庫 , 人工智能 , jemete 怎麼提取head參數 , 參數化

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u_16099206 頭像

編程夢想翱翔者 - emqx壓縮包安裝安裝

Xceed Zip Compression Library 是一個高性能的 Zip 和 Unzip 數據壓縮ActiveX控件。通過它，可以創建和操作與Zip文件，也能在內存中直接壓縮/解壓數據。它設計提供高度靈活性，並且使用快速的多線程 zip 壓縮引擎。 具體功能： ActiveX 技術 ATL 3.0編寫，簡單且獨立的 COM 對象和 Activ

控件 , 機器學習 , 應用程序 , 解壓縮 , emqx壓縮包安裝安裝 , 人工智能

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - Memory Analyzer Tool 線程分析插件

Java為我們提供了三個同步工具類： CountDownLatch(閉鎖) CyclicBarrier(柵欄) Semaphore(信號量) 這幾個工具類其實説白了就是為了能夠更好控制線程之間的通訊問題。 一、CountDownLatch 1.1CountDownLatch簡介 CountDownLatch是一個同步

機器學習 , 使用説明 , 信號量 , 人工智能 , 工具類

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在生物信息學基因功能預測中的優化與應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在生物信息學基因功能預測中的優化與應用/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！而今天，我們將踏入一個全新的領域 —— 生物信息學，在這裏，Java 大數據與機器學習模型將碰撞出怎樣的火花，又將如何助力人類破解基因的奧秘？讓我們帶着滿滿的好奇，

機器學習 , spark , 基因功能 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , JAVA

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u_16213681 頭像

16213681 - windows宿主機與qemu虛擬機網卡配置

Product：VMwareWorkStation(英文版) Version：6.0.0build-45731 硬件配置：三星Q70-AV01筆記本、IntelCore2Duo(Merom)T7300(2.0G)、DDR2667(2G) 宿主機系統：MicrosoftWindowsXPProfessionalServicePa

機器學習 , ip , dns , 人工智能 , 共享上網

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u_16099263 頭像

IT狼人9號 - template類型

C語言的變量必須先聲明後使用。 由於數據類型的不同，很多相同的處理得為它們設置不同的副本。例如： int findMax(int a, int b){ return (a b) ? a : b; } double findMax(double a, double b){ return (a b) ? a

機器學習 , 實例化 , 函數模板 , template類型 , c++ , 人工智能 , 類模板

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u_16099240 頭像

陌陌香閣 - sem_open 一直返回失敗

有時我們在處理併發操作時會使用信號量做進程同步,如下一個php應用的例子 $sem_id = sem_get($id,1,0666,true); sem_acquire($sem_id); ... sem_release($sem_id); 我們release了資源,但是系統沒有真正的釋放資源 通過 [root@localho

機器學習 , awk , php , 信號量 , sem_open 一直返回失敗 , 人工智能

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u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - 長城GPU支持CUDA和TensorFlow框架

XEV研究所消息（文/德新）9月15日，長城汽車蜂巢易創揚中工廠迎來央視新聞直播探廠。 作為檸檬混動DHT變速器總成的生產製造工廠，揚中工廠首度對外介紹檸檬混動DHT變速器總成四線體生產線。 檸檬混動DHT是長城汽車完全獨立自主設計、自主研發，突破合資壁壘的混動技術。 檸檬混動DHT擁有“1-2-3”的技術特點： •1是採

機器學習 , 汽車 , 高效率 , 工作模式 , 實時監控 , 人工智能

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u_12196 頭像

footballboy - AP和modem之間的實現框架 高通

前言 容器是OOP的高級工具： 　　以低耦合低侵入的方式打通從上到下的開發通道 　　　　按部就班填充代碼邏輯實現業務功能，每層邏輯都可無縫替換 　　　　OOP將業務程序分解成各個層次的對象，通過對象聯動完成業務 　　　　無法很好地處理分散在各業務裏的通用系統需求 系統需求 　　碼農才去關係的

機器學習 , aop , 代理類 , 動態代理 , 人工智能 , AP和modem之間的實現框架 高通

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南瓜 - 從人工目檢到 AI 質檢-YOLOv8 驅動的 PCB 缺陷檢測系統【完整源碼】

從人工目檢到 AI 質檢-YOLOv8 驅動的 PCB 缺陷檢測系統【完整源碼】 一、項目背景與研究意義 在電子製造領域，PCB（Printed Circuit Board，印製電路板）缺陷檢測是保障產品質量的核心環節之一。傳統的人工目檢或規則算法存在以下問題： ❌ 效率低：人工檢測難以滿足大規模流水線需求 ❌ 一致性差：不同檢測人員經驗差異明顯 ❌ 規則泛化能力弱：傳統圖像算法難以應對

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - DeepSeek V3.2 特別版體驗

12 月 1 日，國產大模型廠商 DeepSeek 正式發佈雙模型版本 ——DeepSeek-V3.2（標準版） 與 DeepSeek-V3.2-Speciale（專業版），分別瞄準通用場景落地與頂尖技術研究需求，引發行業廣泛關注。 作為面向大眾用户的主力版本，DeepSeek-V3.2 核心優勢在於推理能力與輸出效率的極致平衡：官方數據顯示，其在公開基準測試（如 MMLU

機器學習 , 人工智能

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u_12226 頭像

小蝌蚪 - mousedown mousemove解決同時觸發

最近用Qt軟件界面，需要用到mouseMoveEvent，研究了下,發現些問題，分享一下。 在Qt中要捕捉鼠標移動事件需要重寫MouseMoveEvent，但是MouseMoveEvent為了不太耗資源在默認狀態下是要鼠標按下才能捕捉到。要想鼠標不按下時的移動也能捕捉到，需要setMouseTracking(true)。 bool mouseTracking 這

控件 , 機器學習 , 子類 , 鼠標移動 , 人工智能

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超神經HyperAI - 【TVM教程】為 Mobile GPU 自動調優卷積網絡

Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →https://tvm.hyper.ai/ 作者：Lianmin Zheng, Eddie Yan 針對特定設備的自動調優對於獲得最佳性能至關重要。本文介紹如何調優整個卷積網絡。 TVM 中 Mobile GPU 的算子實現是以 template 形式編寫的。該 te

編程 , 機器學習 , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智能識別分析系統：不是“讀心術”，卻是幫你看透數據的“火眼金睛”

提到AI智能識別分析系統，很多人會想到“高大上”的技術名詞，但其實它早藏在我們的日常生活裏——手機拍照自動識別人臉打碼、外賣平台根據你的點餐記錄推薦菜品、智能客服一聽就知道你要問“退貨”，這些背後都是它在工作。簡單説，這個系統的核心就是幫機器“看懂、聽懂”信息，再“想明白”這些信息有什麼用，最後給人或其他系統反饋。 先説説它怎麼“看懂聽懂”，也就是“識別”環節。這一步像給機器裝了“感

機器學習 , 規則引擎 , 數據 , NLP , 人工智能

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u_17607032 頭像

Python灑灑水啦 - RocketMQ 的消息堆積問題如何解決？

一、先搞懂：消息堆積的核心原因 消息堆積本質是「生產速度 消費速度」，常見誘因： 消費端：消費線程數不足、業務邏輯耗時久、消費端故障 / 重啓、消費異常重試頻繁； 生產端：突發流量（如秒殺）導致消息量暴增； 集羣端：Broker 性能瓶頸（磁盤 IO / 網絡帶寬不足）、隊列數配置不合理、消息堆積閾值未監控。 二、應急處理：快

機器學習 , 業務邏輯 , 消息處理 , 人工智能 , JAVA

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yekai_620f63e12c172 頭像

葉開 - 隱語可信數據空間MOOC第41講筆記：跨企業數據查詢隱私計算案例

筆記內容來自隱語Mooc，歡迎一起來學習。Mooc課程地址：https://www.secretflow.org.cn/community/bootcamp/2narwgw4ub8r... 詳細案例及代碼，可以查看文末的鏈接。 一、案例背景 場景描述： A公司（高科技企業）正在研發新型生物可降解材料，尚未公開或申請專利。 A希望向B公司查詢該材料是否已存在於B的歷史數據

機器學習 , 教程 , 知識 , 人工智能

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u_16099299 頭像

網絡智葉 - coremail服務器端郵件空間超過outlook一倍

同事打電話給我，説他電腦outlook2003看不了附件,即使轉發也看不了，而且似乎一整天也沒收到郵件了。 我趕到他那，打開outlook2003，讓其它同事試過幾郵件過來，咦~~能收到郵件啊，因為我看見有在收郵件，進度條還在那動着呢，可是進收件箱一看，沒發現新郵件啊，一個念頭從腦海閃過—莫非郵件規則設置出了問題，打開郵件規則一看，仔細檢查一遍，沒什麼問題啊，難道out

機器學習 , 文件系統 , 數據文件 , 文件複製 , 人工智能

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全極世界 - 大頭針AI爆火背後：音樂創作平民化與華語樂壇的算法革命

近期，由酷狗音樂阿波羅聲音實驗室打造的AI虛擬歌手“大頭針”憑藉翻唱經典歌曲在抖音等平台爆火，單月漲粉超38萬。其現象級傳播不僅展示了生成式AI在音樂領域的強大能力，更引發了關於創作門檻崩塌、版權歸屬模糊及人類歌手價值存疑的深層爭議。這場由算法掀起的風暴，究竟是音樂產業的技術革命，還是藝術價值消解的預兆？ 單月漲粉超38萬，一個名為

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 原始數據 , 迭代

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mob64ca14101b2f - 隨機效應迴歸代碼

１．邏輯迴歸相比線性迴歸，有何異同？ 區別： 線性迴歸假設響應變量服從正態分佈，邏輯迴歸假設響應變量服從伯努利分佈 線性迴歸優化的目標函數是均方差（最小二乘法)，而邏輯迴歸優化的是似然函數（交叉熵） 線性迴歸要求自變量與因變量呈線性關係，而邏輯迴歸研究的是因變量取值的概率與自變量的概率 邏輯迴歸處理的是分類問

機器學習 , 面試題目 , 線性迴歸 , 隨機效應迴歸代碼 , 二分類 , 算法 , 人工智能

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技術極客 - STM32CUBEMX I2C 配置教程

一、環境介紹 編程軟件:keil5 操作系統: MCU型號: STM32編程方式: 寄存器開發 (方便程序移植到其他單片機) IIC總線: 模擬時序更加方便移植到其他單片機，通用性更高，不分MCU；硬件時序效率更高，單每個MCU配置方法不同，依賴硬件本身支持。 目前器件： 完整的工程源碼下載地址,下載即可編

機器學習 , 嵌入式 , AT24C02 , 單片機 , stm32 , 人工智能 , IIC

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超神經HyperAI - 【TVM 教程】用 TEDD 進行可視化

Apache TVM 是一個端到端的深度學習編譯框架，適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 → https://tvm.hyper.ai/ 作者：Yongfeng Gu 本文介紹使用 TEDD（Tensor Expression Debug Display）對張量表達式進行可視化。 張量表達式使用原語進行調度，單個原語容易理解，但組合在一起時，就會變得複雜。

編程 , 機器學習 , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

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mob64ca140c75c7 - 《人工智能》機器學習 - 第1章 機器學習簡介

什麼是機器學習？ 在研究領域使計算機能在沒有明確編程的情況下自行學習解決問題的規律。更具體來説，我們可以通過機器學習訓練出模型，並用這些模型解決問題。 學習機器學習的目標？ 學會使用各種算法，表示、訓練、使用模型。 基本概念 模型 通過機器學習來解決問題，不再是使用傳統的硬編碼來編寫程序，相反

機器學習 , 數據 , 監督學習 , 前端開發 , Javascript

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mob64ca13fd559d - Empty Views Activity 開發一個簡單程序

隨着智能手機的不斷普及，Adroid、IOS APP應用越來越多，不僅方便和豐富了我們的生活，同時也讓許多企業都想在移動端分得一杯羹或者為自己的企業開發一個手機應用，但通常這些企業可能沒有自己的技術團隊，所以必須外包，但外包的費用動輒5k，甚至幾萬的費用，又讓這些企業望而卻步。所以今天小編為大家整理了一些國內外優秀的可以幫助您快速開發手機APP應用的平台和框架。 第一類：工

機器學習 , mobile , 人工智能 , 開放平台 , Web

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