模型 中枢2023 09

1.change to directory cd /media/munication/59A4D5FD759E1997 2.mount R2023a_Doc_Linux.iso sudo mount -o loop R2023a_Doc_Linux.iso cdrom/ 3. change to d ......

2023-06-17：说一说redis中渐进式rehash？ 答案2023-06-17： 在Redis中，如果哈希表的数组一直保持不变，就会增加哈希冲突的可能性，从而降低检索效率。为了解决这个问题，Redis会对数组进行扩容，通常是将数组大小扩大为原来的两倍。然而，这个扩容过程会引起元素在哈希桶中的 ......

一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......

响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......

1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......

2023-06-17《计算方法》- 陈丽娟 - 插值法（二）Matlab计算方法插值法埃尔米特插值分段低次插值三次样条插值 一、埃尔米特插值 埃尔米特插值即是找到一个插值函数, 使得不仅在节点上与原函数值相同，且还要求与原函数在节点处有相同的一阶(n阶)导数。下面是该问题的数学表达： 对于节点, 寻 ......

去年写过新加坡 NOI 2022 的题解，当时感觉那套题还挺有趣的……但数据结构题怎么这么多。 脱离文化课苦海之后发现 2023 的题也有了，所以就有了这篇题解。 和去年一样 E 只翻译了题面而没有题解，因为 E 是个交互，最近暂时没有练习交互题的打算。而且我估计我也不会做。 ## 题面 注：所有题 ......

动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......

# C++通讯录管理系统[2023-06-17] 通讯录管理系统 手机通讯录中的联系人的信息既可以存储在手机中，也可以存储在手机卡中，也可以同时存储在两个位置上（每个位置上的存储容量为1000，即手机卡中或手机上最多只能存储1000个联系人）。存储在手机中的联系人的信息只包含用户名和电话号码两项信息 ......

流量分析 1.计算流量包文件的SHA256值是？[答案：字母小写][★☆☆☆☆] 结果为2d689add281b477c82b18af8ab857ef5be6badf253db1c1923528dd73b3d61a9 2.流量包长度在“640-1279”之间的的数据包总共有多少？[答案：100][★ ......

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......

## 原题链接 #### B: [Codeforces Round 691 (Div. 1) - A](https://codeforces.com/contest/1458/problem/A) ## B. Row GCD - 1600 ### 题目大意 给定两列大正数 $a_1,\dots, a ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......

[toc] 6. 文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术，并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] 19. 对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用 随着人工智能技术的不断发展，对话系统作为其中的一个重要应用领域，已经被广泛应用于人机交互、智能客服、智能助手等领域。而其中，大型语言模型作为对话系统的重要组成部分，在对话系统中发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍大型语言模型在对 ......

[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......

[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......

[toc] 随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人的工作效率，还可以提高模型的性能和准确度，为工业自动化领域带来巨大的变革和发展空间。本文将介绍大模型与工业机器人的结合技术原理、实现步骤和应用场景，并分析优化和改进的必要性。 # ......

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......

[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......

[toc] 编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要： 本文将介绍Java编译器的并发编程模型，并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤，并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......

架构设计的本质是为了设计出一个满足业务需求、可维护、可扩展、可靠、安全的软件系统，并且在设计过程中考虑到可用性、性能和可测试性等重要特性。架构设计是软件开发中非常重要的一个环节，能够影响整个软件系统的质量和可维护性，要做好架构设计，要注意不要违反一些重要的设计原则。常见的架构设计原则如有：单一职责原 ......

2023-06-16《计算方法》- 陈丽娟 - 插值法（一）Matlab计算方法插值法本章给出了一些基本的插值法理论和算法，附带解决部分习题。 一、拉格朗日插值 为了直观，这里部分符号和书中不一致，但是得到的形式更优美。 1. 一次拉格朗日插值 在给定区间上，已知, , 一次拉格朗日插值要求插值函数 ......

学考结束了！ 上一篇博客因为做题断断续续的，题解没写全就先不发。 **398 ABC304G Max of Medians** 二分答案，判定与 [P5592 美德的讲坛](https://www.luogu.com.cn/problem/P5592) 类似，做一个 trie 上的二维 dp，复杂度 ......

10.数据库备份恢复 1.MySQL逻辑备份与恢复 1.1数据库完整备份与恢复 1.2数据库增量备份与恢复 2.MySQL物理备份与恢复 2.1数据库完整备份与恢复 2.2数据库增量备份与恢复 2.3数据库差异备份与恢复 3.简单命令进⾏物理备份 4.⽣产备份思路与实战 通常数据库备份 databa ......

09.数据库⽇志管理 1.错误⽇志 2.查询⽇志 3.慢查询⽇志 4.⼆进制⽇志 0. ⽇志作⽤ 1. 排查故障 2. 性能优化 3. 安全审计 4. 统计分析 5. 数据备份与恢复 1. mysql⽇志管理 2.错误⽇志 MySQL的错误⽇志 error log 记录 mysqld 服务进程启动/ ......

# C++通讯录管理系统[2023-06-16] 通讯录管理系统 手机通讯录中的联系人的信息既可以存储在手机中，也可以存储在手机卡中，也可以同时存储在两个位置上（假设每个位置上的存储容量为1000，即手机卡中或手机上最多只能存储1000个联系人）。存储在手机中的联系人的信息只包含姓名和电话号码两项信 ......