JAVA训练nlp模型

详谈OSI七层模型和TCP/IP四层模型以及tcp与udp为什么是4层，http与https为什么是7层

一、网络模型：OSI七层vsTCP/IP四层OSI七层模型(理论参考模型):目的：提供一个标准化的理论框架，用于理解网络通信过程和各层的功能划分，促进不同厂商设备的互操作性。它是一个理想化的模型。
一个向上的运维者·2025-07-26 17:39

AJAX 与 ASP 的深入探讨

在众多技术中，AJAX（AsynchronousJavaScriptandXML）和ASP（ActiveServerPages）是两种非常流行的技术。
froginwe11·2025-07-26 17:38

主要分布在背侧海马体（dHPC）CA1区域（dCA1）的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示

这种神经机制为自然语言处理（NLP）中的深层语义分析提供了突破性的启示，尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。
金井PRATHAMA·2025-07-26 17:08

Java Thread 类基础用法详解

一、什么是线程？为什么需要多线程？在计算机编程中，线程是程序执行的最小单元。一个进程可以包含多个线程，它们共享进程的内存空间，但拥有各自的执行路径。想象一下，如果你只有一个线程处理任务，就像一个人同时只能做一件事；而多线程则像一个团队分工合作，能显著提高程序效率。多线程的应用场景非常广泛：后台任务处理（如文件下载）并发请求处理（如Web服务器）复杂计算的并行处理界面响应与后台操作分离二、Threa
共行跬步·2025-07-26 17:38

Java扫码点餐小程序源码 SaaS系统源码 微信、支付宝扫码点餐小程序源代码

《智能餐饮解决方案：基于SaaS的移动点餐系统设计与实践》摘要本文深入探讨了基于SaaS模式的智能餐饮解决方案，重点分析了扫码点餐系统的技术架构、商业模式和市场价值。不同于传统的点餐方式，这种融合了微信、支付宝等移动支付平台的解决方案，正在重塑餐饮行业的服务流程和消费体验。文章从系统设计原理、多终端适配策略、数据安全机制、商户管理功能和未来发展趋势五个维度，全面剖析了现代扫码点餐系统的核心价值。研
yuanm_qzffzq12·2025-07-26 17:08

【面试题】JavaScript基础高频面试（上）

1、简述JavaScript中map和foreach的区别？`map`和`forEach`都是JavaScript数组的迭代方法，但它们之间存在一些关键区别。
城仕·2025-07-26 17:07

【原生JS】 前端JS字符串最常用 20 道面试题总结（含详细代码解析）

原生JavaScript字符串最常用20道面试题总结（含详细代码解析）字符串是前端开发中最常见的数据类型之一，也是各大公司高频考察点。
全栈前端老曹·2025-07-26 17:36

Javascript高频面试题

系列文章目录文章目录系列文章目录前言1.JavaScript常见数据类型null和undefind区别symbol（ES6新增）、bigInt（ES10新增）2.JavaScript判断数据类型的方式3
守灯者·2025-07-26 17:05

JavaScript异步编程——async（返回Promsie）&await（后续任务包装成微任务，入微任务顺序与是否为显示Promise有关）底层原理

async/await是JavaScript中处理异步操作的语法糖，其底层基于Promise和生成器（Generator），通过暂停和恢复函数执行的机制实现异步代码的同步化书写。
·2025-07-26 17:05

RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库（ANN、FAISS、Milvus 等）

其基础是在语义嵌入（embedding）模型的支持下，将文本、图像等数据表示为高维向量，以便通过向量相似度（如余弦相似度或欧氏距离）找到内容上的邻近项。
不务正业的猿·2025-07-26 17:04

瘦腿训练

我去年一直做瘦腿训练（KEEP里面有课程），效果当时觉得没那么明显。但是今年当我穿上短裤的时候，我才发现很有效果！今年懒了，没做。然后就发现腿粗好多，我量了一下，腰围没变化的同时，大腿竟然粗了两厘米！
大树家的凡凡·2025-07-26 17:52

情绪觉察96篇2023-5-28

坐标:郑州品格：勤奋上进，张驰有度愿望:提升情绪觉察力，识别情绪身体训练：举火敬天10分钟腹式呼吸爱自己:今天休息，买了自己喜欢吃的菜，吃过饭就又休息了一会。刷会手机。
星空_c692·2025-07-26 16:14

2024年AI领域10大影响力事件

从年初开始，AI技术就以惊人的速度发展，无论是多模态模型的能力拓展，还是小型化语言模型的崛起，亦或是硬件革新与云计算技术的深度融合，都标志着这一年AI产业迈上了新的台阶。2
中國龍在廣州·2025-07-26 16:02

JVM相关面试八股

什么是双亲委派模型？
Warren98·2025-07-26 16:32

JS与Go：编程语言双星的碰撞与共生

在编程语言的璀璨星河中，JavaScript（简称JS）与Go语言凭借各自独特的魅力，成为不同领域的佼佼者。
万能小贤哥·2025-07-26 16:01

2026计算机毕设选题推荐【千次实战】【万条选题】

主要包括：Java、SSM、Python、小程序方向选题推荐。历经千次实战选出万条选题，必有一条适合你！！
·2025-07-26 16:01

无源域自适应综合研究【2】

SFUDA使预训练模型在无需访问原始训练数据的情况下，适应一个新的未标记域。迁移学习可分为三种不同的范式（i）归纳式迁移学习，其中目标任务与源任务不同，但目标域的标签是可获取的。
·2025-07-26 16:30

# JsSIP 从入门到实战：构建你的第一个 Web 电话

如果你是一名JavaScript开发者，渴望让你的Web应用拥有语音通话、视频聊天甚至即时消息的能力，那么你来对地方了。
德育处主任Pro·2025-07-26 16:29

想进大厂？LLMs 10道面试题提前看，有问有答，图文详解！

微调（Fine-tuning）LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练，使其能更好地适应目标场景的过程，其主要流程如下：数据准备：数据收集：根据目标任务收集高质量、有代表性的数据；
AI大模型-大飞·2025-07-26 16:58

机器学习篇-KNN算法实现鸢尾花模型和手写数字识别模型

一.KNN简介KNN思想K-近邻算法（KNearestNeighbor，简称KNN）。比如：根据你的“邻居”来推断出你的类别KNN算法思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别K值根据网格和交叉验证来确定样本相似性：样本都是属于一个任务数据集的。样本距离越近则越相似。利用K近邻算法预测电影类型K值的选择KNN的应用方式解决问题：分类问题、回归问
·2025-07-26 16:28

【多线程篇22】：ConcurrentHashMap的并发安全原理剖析

并发下的致命缺陷：`put`操作二、ConcurrentHashMap的安全之道(JDK1.8+)1.核心数据结构2.安全的`put`操作：分场景精细化加锁3.安全的`size()`计算：并发计数三、表格总结在Java
·2025-07-26 16:27

（1）Java基础语法 --认识Java

目录1、计算机的基础知识2、什么是编程语言3、前世今生3.1Java语言发展简史4、Java语言的体系（分支版本）5、Java语言的特性6、JDK、JRE、JVM之间的关系1、计算机的基础知识计算机的存储单位
长安-TreeHole·2025-07-26 15:27

第23期3组+弘羽丰+第一周第2次作业

【周主题】：模型法帮你解决问题片段2【主题】总分总模型让你思考更清晰，表达更有力【片段来源】《结构思考力》P30【R:阅读原文】你有一个不耐烦的上司吗？
弘羽丰·2025-07-26 15:49

无人机中的数学应用-第一章：地形测绘：构建无人机眼中的 “数字大地”

从“地图曲线”到“海拔密码”2.1.2等高线的数学表达——隐函数背后的地形语言2.1.3等高线的“秘密”：坡度计算与地形解读2.1.4等高线在无人机中的应用场景——从救援到农业的实战价值2.2数字高程模型
·2025-07-26 15:56

无人机中的数学应用-第二章：航线规划：数学驱动的路径优化

-19世纪）：几何与微积分的奠基1.2现代理论奠基期（20世纪上半叶）：算法思想的突破1.3算法爆发期（20世纪末）：从Dijkstra到A*的飞跃1.4智能优化时代（21世纪至今）：从单一算法到融合模型
无人装备硬件开发爱好者·2025-07-26 15:56

Nginx 平滑升级/回滚

一、平滑升级Nginx的平滑升级（热升级）是一种不中断服务即可更新Nginx版本的核心功能，其设计基于多进程模型和UNIX信号机制。
竹竿袅袅·2025-07-26 15:56

大模型的安全风险全解：Prompt Injection、信息泄露与幻觉问题

“大模型是聪明的，但它也可能是个会胡说八道的‘熊孩子’。”自从ChatGPT点燃LLM的星火，生成式AI就成了工具箱里的瑞士军刀——写文档、写代码、做分析、开玩笑它都行。
代码AI弗森·2025-07-26 15:25

半年转型 AI 工程师：从 Python 基础到多模态模型开发

一、梦想启航：踏上转型征程在这个瞬息万变的科技时代，AI宛如一颗璀璨夺目的新星，照亮了无数前行者的道路。我，也曾是茫茫人海中怀揣着转型梦想的一员，毅然决然地踏上了从零基础到AI工程师的艰辛征程。那是一段充满未知与挑战的时光，每一步都走得小心翼翼，却又满含着对未来的无限憧憬。起初，望着Python基础那堆积如山的知识，内心的焦虑如潮水般涌来。但梦想的力量是无穷的，它驱使着我勇敢地迈出第一步，开启了这
大力出奇迹985·2025-07-26 15:54

WebAssembly：前端性能优化的新利器

它能与JavaScript协同工作，弥补了JS在计算密集型任务中的性能短板，可将执行效率提升数倍甚至数十倍。
大力出奇迹985·2025-07-26 15:54

Java 面试必问：HashMap 的底层实现原理

本文围绕Java中HashMap的底层实现原理展开详细解析，是Java面试中的高频考点。
大力出奇迹985·2025-07-26 15:24

JavaScript 异步编程：从回调地狱到 Promise 再到 Async/Await

本文围绕JavaScript异步编程展开，详细阐述了其从回调函数陷入“回调地狱”，到Promise规范出现解决嵌套问题，再到Async/Await语法进一步简化异步代码的发展历程。
大力出奇迹985·2025-07-26 15:24

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM！以及为什么说GEMM是深度学习的核心？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM！以及为什么说GEMM是深度学习的核心？【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM！
不想努力的小土博·2025-07-26 15:54

java json utf-8_关于java：如何使JSONObject的toString()像UTF-8字符一样将UTF-8字符编码为unicode？...

在Java中(用于Android)，下面是代码行：org.json.JSONObjectarray=neworg.json.JSONObject("{"value":"aész"");System.out.println
石之龙·2025-07-26 15:21

前端基础知识HTTP系列 - 04（OSI七层模型）

一、是什么OSI（OpenSystemInterconnect）模型全称为开放式通信系统互连参考模型，是国际标准化组织(ISO)提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架OSI将计算机网络体系结构划分为七层
前端小白从0开始·2025-07-26 14:48

Netty中ByteBuf的使用

与JavaNIO的ByteBuffer相比，ByteBuf具有更多优势，如扩展性、透明零拷贝、自动容量扩展和更好的性能等。
Jooou·2025-07-26 14:18

Netty中AbstractReferenceCountedByteBuf对AtomicIntegerFieldUpdater的使用

AtomicIntegerFieldUpdater使用java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerFieldUpdater是Java并发包中一个非常强大的工具，它允许你以原子方式更新指定对象的
Jooou·2025-07-26 14:18

Netty 如何实现事件驱动

1.事件驱动模型1.1什么是事件驱动事件驱动是一种编程范式，系统通过监听和响应事件（Event）来执行操作，而不是通过轮询或阻塞等待。
Jooou·2025-07-26 14:18

低代码中的统计模型是什么？有什么作用？

低代码开发平台中的统计模型是指通过可视化配置、拖拽操作或少量代码即可应用的数据分析工具，旨在帮助技术人员及非技术人员快速实现数据描述、趋势预测和业务决策。
启效云·2025-07-26 14:17

goroutine、channel以及GMP模型的原理深度解析【万字分析】

文章目录前言一、channel的底层原理1、底层数据结构2、创建关闭3、发送接受二、goruntine的底层原理1、线程的代价2、goruntine的底层原理3、状态4、创建、运行与退出3、阻塞与唤醒三、GMP模型的概述与发展
UPUP小亮·2025-07-26 14:45

什么是Vue？为什么要学Vue？

官方解释只有一句话：Vue是一套用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，有易用、灵活、高效的特点。
郝小胖的独门秘笈·2025-07-26 14:44

潮玩AI革命：从静态收藏到智能伙伴的蜕变之路

这款搭载4G模组EC800M-CN的玩偶，通过“硬件+算法+平台”三位一体架构，实现了三大突破：情感交互革新：基于多模态情感模型，可识别用户情绪语调，开心时讲故事，低落时主动安慰，甚至能复刻动画原版音色
速易达网络·2025-07-26 13:44

Kubernetes 网络插件 Calico 深度解析与实战：从原理到性能优化

一、Calico网络架构核心原理1.1网络模型基础Calico基于纯三层IP网络模型构建，摒弃传统的O
爱熬夜的小古·2025-07-26 13:13

PyTorch中实现早停机制（EarlyStopping）附代码

1.核心目的当模型在验证集上的性能不再提升时，提前终止训练防止过拟合，节省计算资源2.实现方法监控验证集指标（如损失、准确率），设置耐心值（Patience）3.代码：classEarlyStopping
自信的小螺丝钉·2025-07-26 13:43

【已解决】YOLO11模型转wts时报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive

问题：在把训练好的新YOLO11s模型转wts文件时报错，具体信息如下图（PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentraldirectory
lxmyzzs·2025-07-26 13:42

Transformer：颠覆NLP的自注意力革命

Transformer：颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构，以下是对其的详细介绍：提出背景与应用：2017年，Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed
ZhangJiQun&MXP·2025-07-26 13:12

月薪5K的渣硕老弟，半个月拿下腾讯offer，年薪32W

前言昨晚半夜，一个学Java的老弟突然打电话告诉我他拿到了腾讯T3的offer，说实话，我有点诧异。。。
马小月啊·2025-07-26 13:55

2021-03-02

海明老师讲课延伸：演讲需要去训练的一个最重要的基本功就是要能够随时随地给对方与分享。那么就需要做好个人独一无二有新颖的个人标签，还要在演讲时关注他人的感受，关注他人的需求点，同时要学会就地取材。
瑜_3170·2025-07-26 13:21

Day 20:奇异值SVD分解

Review上一节主要学习了几种特征选择的具体方法，包含：方差筛选皮尔逊相关系数筛选lasso筛选树模型重要性SHAP重要性递归特征消除REF其目的是为了从大量的特征中选择有效的的特征，去除冗余甚至是噪声的非必要特征
·2025-07-26 13:41

Pytorch实现细节解析：Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解

文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现
lazycatlove·2025-07-26 13:41

大模型——Prompt 优化还是模型微调

Prompt优化还是模型微调在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLM）已成为众多领域的关键技术支撑。无论是在智能客服、内容创作，还是数据分析等场景中，LLM都展现出了强大的能力。
·2025-07-26 13:41
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