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#算法

从 100 万到 1.6 万:LoRA 如何让微调参数缩减 98%

ETL 小当家

LoRA 全称是 Low-Rank Adaptation(低秩适配),是一种用于微调大型预训练模型的技术。简单来说,它是一种让你用很少的资源和数据,就能"教会"...

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传统监控设备升级智能分析终端:实时互动-物联版如何实现高效转型?

gavin1024

随着人工智能与物联网技术的深度融合,传统监控设备正从“被动记录”向“主动预警”演进。然而,对于设备制造商或方案商而言,如何以最低成本、最快速度完成智能化升级,同...

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设备视频摘要与自然语言搜索如何选?实时互动-物联版以AI能力破局

gavin1024

随着物联网设备数量激增,海量视频数据的高效处理成为行业痛点。传统方案需人工回放检索,耗时且易遗漏关键信息。2026年,支持视频摘要与自然语言搜索的智能方案成为刚...

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Coding day 18

Peach T

对于时针,要对输入的h进行%12,把时间控制在"一圈"之内。同理,分针的" 一圈"即1h,我们只需要关心分针在当前的一个小时转的度数。

1900

智能摄像头AI分析平台怎么选?实时互动-物联版为何成为行业首选

gavin1024

随着人工智能与物联网技术的深度融合,智能摄像头已从单纯的安全监控工具升级为具备行为识别、风险预警、多端交互能力的AI分析平台。面对市场上纷繁复杂的解决方案,如何...

1500

企业微信ipad协议的回调安全机制与加解密实现

用户11843786

企业微信协议接口在企业级集成中,面临最严峻的挑战之一便是数据传输安全。尤其在ipad端,设备移动性强、网络环境复杂,协议层必须提供高强度的身份验证与内容加密机制...

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【算法基础篇】(五十九)巴什博弈 (Bash Game) 超详解:从原理到实战,搞定经典取石子问题

_OP_CHEN

在正式讲解巴什博弈之前,我们先快速梳理博弈论中几个核心概念,这是理解所有博弈模型的前提,尤其是公平组合游戏(ICG) 的定义,巴什博弈正是典型的...

7310

【算法基础篇】(五十八)线性代数之高斯消元法从原理到实战:手撕模板 + 洛谷真题全解

_OP_CHEN

要理解高斯消元法,首先要建立线性方程组和矩阵之间的联系,将方程组转化为矩阵形式是高斯消元的第一步,也是核心前提。

9510

【算法基础篇】(五十七)线性代数之矩阵乘法从入门到实战:手撕模板 + 真题详解

_OP_CHEN

在正式学习矩阵乘法前,我们首先要搞清楚什么是矩阵,以及算法中常用的特殊矩阵有哪些。这些基础概念是后续所有运算的前提,理解透彻才能避免后续踩坑。

11610

【算法基础篇】(五十五)卡特兰数封神之路:从括号匹配到二叉树构造,组合数学的万能钥匙!

_OP_CHEN

卡特兰数是一组满足特定递推关系的整数序列,记为Cn​(n≥0),其中第 n 项表示 n 个 “操作对” 对应的合法方案数。

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企业微信ipad协议的消息同步机制与本地缓存策略

用户11843786

在移动办公场景中,企业微信ipad协议的核心挑战之一是如何在弱网环境下保障消息可靠同步与快速访问。本文从协议交互与数据存储两个维度,分析企业微信协议接口的设计思...

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Coding day 17

Peach T

具体思想与HDU 2049类似(见coding 13),属于M个数错排的思路。分别递推C和D,累加位置对的数的个数,从(n +1) / 2 到 n即可

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Coding day 16

Peach T

假设 dp[i][j] 表示长度为 i 时,处于状态 j 的方案数。当我们增加第 i+1 个字符时,可以选择填入 A, B, C, 或 D:

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当 Agent 成为主角,视觉研究者该怎么办?

CoovallyAIHub

它没有体现在排行榜上,也没有写在 SOTA 的红字里,但你一旦意识到,就很难再忽视。

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突破认知边界!中科院等提出MIRROR框架:AI鉴伪从此有了“真实之镜”

CoovallyAIHub

当AI画作已能以假乱真,人类如何守住现实边界?新一代检测框架通过建模“真实本身”实现超人级鉴别能力。

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54. vLLM 核心模块逐文件:model_runner.py

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-21 来源平台:GitHub 摘要: 本文深入解析vLLM核心模块model_runner.py,揭示其...

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企业微信ipad协议的技术实现与应用探讨

用户11843786

企业微信作为企业级通信工具,其协议接口在多种设备端均有相应实现,其中ipad端协议因其移动办公场景的适配性而受到关注。本文将从技术角度解析企业微信ipad协议的...

11410

Transformer 详解:为什么它能统治整个 AI 领域?

ETL 小当家

在 Transformer 出现之前,处理文本的主流方法是 RNN 及其改进版 LSTM。它们有几个比较头疼的问题。

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