PHP调用spark模型第2页

xgboost原理

阅读XGBoost与BoostedTree基学习器：CART每个叶子节点上面有一个分数不够厉害，所以找一个更强的模型treeensemble对每个样本的预测结果是每棵树预测分数的和目标函数采用boosting

茶尽·2025-07-29 18:30

window 显示驱动开发-Direct3D 呈现性能改进（四）

调用资源创建、映射和取消映射函数的行为更改对于WDDM1.3及更高版本驱动程序实现的这些函数，Direct3D运行时为映射默认方案提供一组受限的输入值。

程序员王马·2025-07-29 17:32

Seata与DTF框架在微服务中的选型对比

核心架构与工作原理Seata：采用经典的分布式事务模型，支持AT（自动补偿）、TCC（Try-Confirm-Cancel）、SAGA和XA四种模式。AT模式通过全局锁实现数据

策划加强小乔·2025-07-29 17:01

构建基于Android Studio开发天气预报应用

AndroidStudio开发天气预报应用需要完成API调用、UI设计、数据解析等步骤。以下是基于OpenWeatherMapAPI的实现方法，包含关键代码片段和详细说明。

策划加强小乔·2025-07-29 17:31

开发避坑短篇(7)：Vue+window.print()打印实践

解决办法使用浏览器原生APIwindow.print()，这是最简单直接的方式，通过调用window.print()方法触发浏览器打印功能‌。

帧栈·2025-07-29 17:29

统一过程模型（Unified Process Model）的四个阶段中，需求分析和架构演进主要在精化阶段（Elaboration Phase）完成

统一过程模型（UnifiedProcessModel）的四个阶段中，需求分析和架构演进主要在精化阶段（ElaborationPhase）完成。

Bol5261·2025-07-29 16:28

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机

·2025-07-29 16:27

yolo 目标检测600类目标

1.模型架构调整类别适配：将YOLO输出层的类别节点数调整为600（如YOLOv5的detect.yaml中修改nc=600），并更新类别名称映射表（classes.txt）。

大霸王龙·2025-07-29 16:26

从0到1学PHP（二）：PHP 基本语法：构建代码的基石

目录一、PHP标记与注释1.1PHP的起始和结束标记1.2单行注释和多行注释二、变量与数据类型2.1变量的定义、命名规则和使用方法2.2数据类型详解2.3数据类型的转换三、运算符与表达式3.1各类运算符的使用

奔跑吧邓邓子·2025-07-29 16:26

【20190316】《超级运营人》第2课《转化率》学习复盘+作业！

说到产品运营，需要把握产品和运营两个方向，产品包括萌芽期、成长期、成熟期和衰退期四个周期，而运营是与用户联系的，运营有金三角模型，包括产品、用户和渠道三个方面，最终实现产品的盈利和转化。

艾宏的阳光部落·2025-07-29 16:48

Android CameraX 使用指南：简化相机开发

前言在Android开发中，相机功能一直是比较复杂的部分，需要处理不同设备的兼容性、生命周期管理以及复杂的API调用。

安卓开发者·2025-07-29 16:24

我的ThinkPHP5框架开发22讲：从入门到实践的探索之旅

我的ThinkPHP5框架开发22讲：从入门到实践的探索之旅在编程的世界里，框架就像是一座座灯塔，照亮着开发者前行的道路。

a1237567892·2025-07-29 16:54

环境艺术设计必学的“3D建模与渲染软件”指南

一、核心建模软件建模是将设计构思转化为三维模型的关键步骤。以下两款软件在环艺设计中应用最为广泛：

·2025-07-29 16:54

2025年7月技术问答第1期

网格大师是一款能够解决实景三维模型空间参考、原点

大势智慧·2025-07-29 16:53

开启 PHP 初阶之旅：解锁高效入门之道

在当今动态网页开发领域，PHP作为一门久经沙场的服务器端脚本语言，以其强大功能与广泛适用性，持续吸引着无数初学者踏入编程殿堂。

API_Zevin·2025-07-29 15:23

面试宝典

1.引用变量考点引用变量定义：用不同的名字访问同一个变量内容cow机制遍历时的引用处理unset只会取消引用，不会销毁内存空间php中对象默认是引用传递，若需要复制，则需要使用clone2.常量及数据类型

phpdi·2025-07-29 15:52

从0到1学PHP（一）：PHP 基础入门：开启后端开发之旅

目录一、PHP简介与发展历程1.1PHP定义与特点1.2在后端开发中的地位1.3发展阶段及重要版本更新二、PHP开发环境搭建2.1Windows系统下搭建步骤2.2Mac系统下搭建方法及常用工具2.3适合初学者的集成开发环境三

·2025-07-29 15:20

Ubuntu lamp

Ubuntulamp前言在Ubuntu安装lamp架构我们了解到lamp是完整的架构我们前面了解到了集合了Linux系统apacheMySQL和PHP语言的完整架构我们前面说了Centos7中编译安装lamp

会飞的灰大狼·2025-07-29 15:49

从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者）

内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，

荣华富贵8·2025-07-29 15:47

基于监听和基于回调的事件处理机制

基于监听的事件处理机制流程模型图文字描述：事件监听机制中由事件源，事件，事件监听器三类对象组成处理流程如下:Step1:为某个事件源(组件)设置一个监听器,用于监听用户操作Step2:用户的操作,触发了事件源的监听器

下雨天不带伞boy·2025-07-29 15:49

BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY

8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致，研究表明，即使最初校准良好的大型语言模型

樱花的浪漫·2025-07-29 15:16

Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models

2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型（LLMs）（Anthropic,2023;OpenAI

樱花的浪漫·2025-07-29 15:16

模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化

一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活，转换为低精度（如FP16、INT8、甚至更低位宽）的数值表示，从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时，加速推理运算

由数入道·2025-07-29 14:14

基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类（例如，诊断肺炎）

1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部，图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起，如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰（痰液可能呈脓性）、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变，即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能，呈现为高密度影。胸腔积

·2025-07-29 14:44

Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals

UncoveringBiasinLargeVision-LanguageModelsatScalewithCounterfactuals-ACLAnthologyhttps://aclanthology.org/2025.naacl-long.305/1.概述最近，大型视觉-语言模型

樱花的浪漫·2025-07-29 14:43

图解系统的学习笔记--硬件结构

可以读取只带上任意格子的字符，也可以把字符写入到纸带的格子读写头上的部件-存储单元、控制单元、运算单元存储单元用于存放数据控制单元用于识别字符是数据还是指令、以及控制程序的流程等预算单元用于执行运算指令冯诺依曼模型计算机

什么蜜桃绵绵冰·2025-07-29 14:43

LLaMA-Factory微调教程1：LLaMA-Factory安装及使用

文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti（16G显存）python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision

Cachel wood·2025-07-29 14:12

Hive使用必知必会系列

一、Hive的几种数据模型内部表(Table将数据保存到Hive自己的数据仓库目录中：/usr/hive/warehouse)外部表(ExternalTable相对于内部表，数据不在自己的数据仓库中，只保存数据的元信息

王知无(import_bigdata)·2025-07-29 14:11

算力驱动新质生产力：应用实践与发展路径

当前算力发展呈现多维突破态势：在基础架构层面，异构计算与模型压缩技术推动硬件资源利用率提升；在应用场景端，工业互联网算力优化生产流程，智能安防算力实现毫秒级风险响应；在系统协同方面，算力调度机制与能效优化策略形成动态平衡网络

智能计算研究中心·2025-07-29 14:41

Hive详解

一：Hive的历史价值1，Hive是Hadoop上的KillerApplication，Hive是Hadoop上的数据仓库，Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用；而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎

·2025-07-29 14:40

C++-coroutines协程协程之间相互切换

那么被返回的句柄会立即恢复，即调用返回coroutine_handle的resume()方法查看如下例子：#include#include#include//前向声明structTask;//一个简单的

mrbone11·2025-07-29 14:40

智慧建筑：科技引领房地产与建筑业的未来

RedPhoenix45·2025-07-29 13:37

智慧施工：AI技术赋能建筑安全监测新纪元

开发AI智能应用，就下载InsCodeAIIDE，一键接入DeepSeek-R1满血版大模型！智慧施工：AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中，施工安全始终是核心关注点之一。

·2025-07-29 13:07

如何从模型返回结构化数据

with_structured_output()方法支持此方法的模型ProviderToolcallingStructuredoutputJSONmodeLocalMultimodalPackageChatAnthropic

努力学习agent·2025-07-29 13:05

yolo检测常见指标

下面用通俗的语言详细解释核心指标：一、基础：判断“预测框是否有效”——IoU（交并比）目标检测的核心是“预测框”（模型输出的矩形框）是否准确覆盖“真实框”（人工标注的物体位置）。

bigdata从入门到放弃·2025-07-29 13:04

Langchain学习笔记(十)：文档加载与处理详解

前言在构建基于大语言模型的应用时，文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG（检索增强生成）系统，还是进行知识库问答，我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。

·2025-07-29 12:28

AGI和AIGC傻傻分不清楚，一篇文章告诉你如何分辨！

·2025-07-29 12:58

java callable 详解_详解Java Callable接口实现多线程的方式

无论我们以怎样的形式实现多线程，都需要调用Thread类中的start方法去向操作系统请求io，cup等资源。

想法臃肿·2025-07-29 12:56

网络安全第14集

在javascript中也存在变量和函数，存在可控变量和函数就有可能存在在漏洞，js开发的web应用和php、java开发的区别是，js能看得到的源代码，php看不到，但是风险就是未授权访问、配置信息泄露

不灭锦鲤·2025-07-29 11:55

【调试Bug】网络在训练中输出NaN

调试过程：1.查看模型权重更新前后的值print("更新前权重信息:")print(f"权重均值:{fc2.weight.mean().item()ifnottorch.isnan(fc2.weight.mean

·2025-07-29 11:54

为什么inet_ntoa会返回错误的IP地址？

目录1、调用inet_addr和inet_ntoa实现整型IP与点式字符串之间的转换1.1、调用inet_addr将点式字符串IP转换成整型IP1.2、调用inet_ntoa将整型IP转换成点式字符串IP2

dvlinker·2025-07-29 11:53

小程序开发的金融小程序安全保障：小程序领域的重要课题

我们将详细介绍金融小程序安全防护的核心技术原理，包括加密算法、安全通信协议、风险识别模型等，并通过实

AI 小程序开发2020·2025-07-29 11:21

一对多/多对一RIA

【概念/关键词名称】一对多、多对一【分类】[x]wow突破点[x]知识连接点[x]探索点【R:原文】【多对一：多模型思维】*所谓科学的方法主要体现为“可复现”。

李健Brian·2025-07-29 11:50

常见的Bug管理工具有哪些？（如JIRA、Bugzilla、禅道等）

部署：需自建服务器（PHP+MySQL）。T

海姐软件测试·2025-07-29 11:20

基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果

1.引言随着人工智能技术的加速演进，AI大模型如雨后春笋般纷纷涌现，

罗伯特之技术屋·2025-07-29 11:50

BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索

在基于生成式人工智能的应用开发中，通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤，因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息（或选择合适的工具）以给出用户最符合预期的回答

·2025-07-29 11:47

django 按照外键排序

定义模型首先，确保你的模型已经正确定义了ForeignKey关系。例如，我们有两个模型：User和Order，其中Order模型通过外键关联到User模型。fromdjango.dbimportm

计算机辅助工程·2025-07-29 10:16

Python函数全攻略：参数传递、作用域LEGB及高阶特性详解

一、函数定义与调用基础<aname="1-定义与调用"></a>1.1基本语法与self使用def关

·2025-07-29 10:44

AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B：小身板扛大旗，AI界的轻骑兵

第一章：小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了？

TGITCIC·2025-07-29 10:14

构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践

人工智能应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术凭借着结合大型语言模型（LLMs）的生成能力和信息检索系统的独特优势，成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。

charles666666·2025-07-29 10:43

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