Autoencoder自编码第116页

Databend 产品月报（2025年1月）

本地计算集群现在，您可以使用SQL命令管理本地计算集群，从而更轻松地在自托管的Databend环境中创建、扩展和提升查询性能。

·2025-02-07 17:09

使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-02-07 17:33

追洞计划 | Gitlab CI Lint API未授权 SSRF漏洞(CVE-2021-22214)

一、漏洞描述GitLab是美国GitLab公司的一款使用RubyonRails开发的、自托管的、Git（版本控制系统）项目仓库应用程序。该程序可用于查阅项目的文件内容、提交历史、Bug列表等。

Ms08067安全实验室·2025-02-07 14:44

【转】GitLab 7.2.1 升级到 7.14.3 过程中遇到的坑

转自：http://dockone.io/article/8413GitLab7.2.1升级到7.14.3过程中遇到的坑【背景】在此次升级之前，我们线上的GitLab7.2.1版本已经跑了3年之久，其中结合我们自己的

msdnchina·2025-02-07 14:43

DeepSeek 与 Qwen：模型能力对比！

DeepSeek的模型DeepSeek-R1：一款旗舰模型，通过思维链推理在推理、数学和编码方面表现出色。例如，在解决复杂数学证明题时，它能运用思维链，一步步清晰地推导，最终得出准确结论；在编程中，面

·2025-02-07 13:22

低代码开发中的创新实践

传统开发思维的局限传统开发模式遵循严格的瀑布式开发流程，从需求分析、设计、编码、测试到部署，每个阶段都按部就班进行。这种线性思维方式虽然能保证项目的规范性，但也存在诸

·2025-02-07 13:51

DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro本地部署教程

一、Janus-ProJanus-Pro是一种创新的自回归框架，其统一了多模态理解与生成任务。该框架通过将视觉编码解耦到不同的处理路径（同时仍使用单一统一的Transformer架构

·2025-02-07 13:20

Linux系统安装Nginx详解（适用于CentOS 7）

目录1.更新系统包2.安装EPEL仓库3.安装Nginx4.启动Nginx服务5.设置Nginx开机自启6.检查Nginx状态7.配置防火墙8.访问Nginx默认页面9.配置Nginx（可选）10.重启

Future_yzx·2025-02-07 12:02

深度整理总结MySQL——索引工作原理

B+树索引数据结构前言什么样的索引数据结构是好的搜索速度要求支持范围查找寻求适合查找的算法寻求合适的数据结构二叉查找树自平衡二叉树B树B+树数据结构B+与B树比较总结前言相信你在面试时，通常会被问到“什么是索引

左灯右行的爱情·2025-02-07 12:56

P11558 [ROIR 2016] 和谐数列

题目背景翻译自ROIR2016D2T4。

aqfcca·2025-02-07 11:23

408-计算机网络-零碎知识点速记

编码、表示方法等。物理层码元：可以理解为单位信息，一个码元就只携带一个信息。通常是几个比特组成。注意题目说的是码元还是比特。奈氏准则：理想低通道下极限数据传输速率=2*W（低通道带宽）*比特

猫毛已经快要掉光的小猫·2025-02-07 11:18

牛客网面试必刷TOP101-07动态规划BM69 把数字翻译成字符串

描述有一种将字母编码成数字的方式：'a'->1,'b->2',...,'z->26'。现在给一串数字，返回有多少种可能的译码结果数据范围：字符串长度满足01，'b'->2,...,'z'->26。

bingw0114·2025-02-07 10:15

Android耗电分析之Battery Historian工具使用

当设备在使用电池的时候，它可以使开发者们看到系统级和应用级事件图表，在图表时间轴上可以缩放和平移，能够直观的看到自上一次充

xiangzhihong8·2025-02-07 09:37

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

与StableDiffusion相比，JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势：架构创新优势路径分离更高效：JanusPro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突

alankuo·2025-02-07 08:32

Realtek网卡断流

此网络接口自上次初始化以来已重置50次。网卡的晶振老化了，导致了始终偏移，在网络流量高的时候，会丢包导致超时，网卡会出现硬

Victor YU223·2025-02-07 08:32

ORA-29275:部分多字节字符

selectaddrfromtest_app如果addr中有半个中文字符则会报这个异常，原因为Oracle编码问题。

heeye·2025-02-07 05:12

探秘 DeepSeek：AI 领域的创新力量

公司自2023年成立以来，便将目光聚焦于大语言模型（LLM）和相关技术的开发，致力于在人工智能领域开辟出一片新天地。

秉寒·2025-02-07 04:35

PDF转图片及拼接- ImageMagick

图片垂直拼接montage*.jpeg-tile1x-geometry+0+0-backgroundnoneoutput-long.png我是海持，AI顶尖大厂攻城狮+创业者，为梦想窒息的老少年，追求自

海持Alvin·2025-02-07 04:33

大模型参数量及其单位的概念

以下是最常见的几种BERT模型的参数量：1.BERT-Base:-Transformer的层数（即encoder的个数）:12-隐藏单元数:768-自注意力头的数量:12-参数量:约1.1亿（110M）

这个人有丶懒·2025-02-07 03:57

【时序分析】使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库

Python时间序列分析库1.时间序列分析基础2.多步时间序列预测2.1递归多步预测2.2直接多步预测2.3多输出预测3.实战：使用skforecast进行时间序列预测3.1使用skforecast进行递归自回归预测

镰刀韭菜·2025-02-07 03:27

通义灵码：AI 编码的强大助力

一、通义灵码简介通义灵码是阿里云推出的智能编码辅助工具，以通义大模型为基础，提供多种强大功能助力开发者高效编码。

简单风·2025-02-07 02:24

https是什么？和http有什么区别？

转自：https://www.pinlue.com/article/2019/04/1107/068614641110.html

思绪随想·2025-02-07 00:39

特征编码技术:onehot编码与label编码

特征编码技术:one-hot编码与label编码1.背景介绍在机器学习和数据科学领域,特征工程是一个至关重要的步骤。特征工程的目的是将原始数据转换成适合机器学习算法输入的格式。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-07 00:06

C++-Unicode字符utf8编码与码点code point值互转编码示例

#include#include#include#include/**注意这里必须用std::codecvt_utf8和std::wstring_convert,char32_t>，*含义是将utf8编码的字节字符串转化为定长

·2025-02-06 21:30

使用SSH命令行远程登录运行在CloudFoundry上的应用

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-02-06 21:27

【模板】Spfa判负环

【模板】Spfa判负环给定一个n个点m条边的有向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。请你判断图中是否存在负权回路。输入格式第一行包含整数n和m。

user_qym·2025-02-06 20:41

机考不会画图的请进！！！

☆绘制前导图先划出所有活动，将活动命名若要调整大小，选中需要调整的原件，点击工具栏中的“设置相同大小”不选定任何面板工具的情况下，单击原件可以实现自油移动，我们将它移动到大概正确的位置通过连线工具，连接各活动表示出活动之间的关系

w011109·2025-02-06 20:41

LLM知识蒸馏代码讲解及训练实验

TRLGKD代码基于trl实现的GKDTrainer，GKDTrainer继承自SFTTrainer，SFTTrainer

淡水，·2025-02-06 18:33

[学习笔记][Unity3D网络游戏实战]客户端基本网络框架

.Connet2.Close3.Send(该事件需要先实现协议类)消息事件监听列表接收数据Receive更新数据Update2.协议类个人理解结构Json协议协议格式协议文件（消息类）协议体/协议名的编码解码

DoorToZen·2025-02-06 17:24

Tauri2.x+Vite5+Pinia2电脑版仿微信聊天(源码版)

自研tauri2.0+vite5+vue3setup+pinia+element-plus客户端聊天软件，源码演示篇！

·2025-02-06 17:14

理解红黑树

简介：红黑树是一种自平衡二叉查找树，由鲁道夫·贝尔（RudolfBayer）在1972年发明，最初称为“对称二叉B树”。

因特麦克斯·2025-02-06 17:20

JSON parse error: Invalid UTF-8 start byte 0xa0 问题记录及解决方法

.猫的树·2025-02-06 14:34

导出csv（用excel打开不乱码）

//使用BufferedWriter以UTF-8编码写入输出流try(OutputStreamoutputStream=response.getOutputStream();OutputStreamWriteroutputStreamWriter

qq_29540975·2025-02-06 14:34

低代码开发是传统开发的替代，还是补充？

传统开发模式：深厚底蕴与坚固壁垒传统开发模式，历经多年发展，拥有一套严谨的流程，从需求分析、设计、编码、测试到部署，每个环节都有着严格的规范和标准。它适用于对性能、安全性和复杂性要求极高的场

·2025-02-06 13:01

快速掌握用python写并行程序

自2013年以来，处理器频率的增长速度逐渐放缓了，目前CPU的频率主要分布在34GHz。这个也是可以理解的

python2021_·2025-02-06 12:18

音视频技术科普

这三种帧的主要区别在于它们的压缩方式和相互依赖关系：I帧（帧内编码图像帧）Intracodedframes完整编码的独立帧不依赖其他帧，可独立解码数据量最大，压缩率最低，但支持随机访问I帧:即Intra-codedpicture

qq_39036953·2025-02-06 11:38

FFmpeg：多媒体处理的瑞士军刀

它由多个库和工具组成，能够处理各种音视频格式，涵盖编码、解码、转码、流处理等多种操作。无论是专业视频编辑软件，还是流媒体服务，FFmpeg都扮演着重要角色。

我码玄黄·2025-02-06 10:05

AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现

一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程：基于神经架构搜索的强化学习框架，AI可通过生成元代码模板（框架的抽象层定义）自动组合功能模块。

liron71·2025-02-06 10:35

从零开始学飞塔第一篇：飞塔防火墙基本上网配置（PPPoE拨号&固定IP上网）FortiGate Broadband internet access

1.接口部分（PPPoE上网配置）：第一步：我们进入接口选择一个接口，将其配置为上网口，接口角色一般会自

Zion_Sue·2025-02-06 07:16

C++知识回顾

指针源自：最详细的讲解C++中指针的使用方法（通俗易懂）_c++指针-CSDN博客入门：指针就是内存地址，指针变量就是用来存放内存地址编码（计算机将内存换分为一个一个的字节，然后为每一个字节分配唯一的编码

2301_76653605·2025-02-06 07:13

聊聊vscode配置settings.json知其所以然（附大量配置）

自

星野睡不醒·2025-02-06 06:39

【Block总结】PSA，极化自注意力|即插即用

TowardsHigh-qualityPixel-wiseRegression链接:arXivGitHub链接：https://github.com/DeLightCMU/PSA2.创新点该论文提出了一种新的自注意力机制

AI浩·2025-02-06 05:58

SQL注入语句中经常用到的URL编码常用

目录1.空格（Space）编码2.单引号（'）编码3.双引号（"）编码4.注释符（--或#）编码5.分号（;）编码6.等号（=）编码7.括号（()）编码8.AND/OR操作符编码例子：防范措施SQL注入攻击是通过恶意

浩浩测试一下·2025-02-06 05:23

PHP 常见安全验证方法及深度解析

PHP常见安全验证方法及深度解析一、输入过滤与验证（一）检查整数（二）检查URL二、密码安全验证（一）密码强度检查三、防止SQL注入（一）参数化查询（如使用PDO）四、防止跨站脚本攻击（XSS）（一）输出编码在

阿贾克斯的黎明·2025-02-06 04:51

深入理解 Python 编码与解码：从字符串到字节流的奥秘

深入理解Python编码与解码：从字符串到字节流的奥秘一、为什么需要编码与解码？在计算机世界中，所有的数据最终都以二进制形式存储和传输。而人类可读的文本（如“Hello,世界!”）

小彭爱学习·2025-02-06 04:50

前端大模型入门：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析

本文介绍了大规模语言模型（LLM）中的两个核心概念：Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法，帮助读者理解其基本原理和应用场景。作者｜想飞的雪糕LLM的核心是通过对语言进行建模来生成自然语言输出或理解输入,两个重要的概念在其中发挥关键作用：T

大模型玩家·2025-02-06 03:38

用deepseek制作我的第一个长视频---使用AI解决尝试新领域没有经验拖延的问题！

例：「一个普通人的365天：平凡中的微小光芒」「从焦虑到自洽：我的202X成长日记」「深圳打工人图鉴：

imblackcat·2025-02-06 02:37

大模型的底层逻辑及Transformer架构

其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。这种架构能够高效地处理序列数据，如文本。3.自

搏博·2025-02-06 02:04

openGauss- 支持SQL PATCH

openGauss-支持SQLPATCH可获得性本特性自openGauss3.1.0版本开始引入。特性简介SQLPATCH能够在避免直接修改用户业务语句的前提下对查询执行的方式做一定调整。

如清风一般·2025-02-06 02:03

哈夫曼树

哈夫曼树（HuffmanTree）是一种最优的二叉树，常用于数据压缩，如在Huffman编码中使用。它是根据字符出现的频率来构造的，频率越高的字符越靠近树的根，频率低的字符则在较深的节点上。

qq_43361844·2025-02-06 01:59

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