最近群里的讨论太猛了，硝烟味很重，有的群友直接开怼：这么简单的问题都不会，那你还面试什么呀？我一看这不就是很简单的数组和切片的区别嘛。
清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？ 看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化 ，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下，减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量，从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。 你是否曾尝试过用语
API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。 每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？ 增加一个全局过滤器 获取客户端的IP 限制
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我，说他们的程序内存会偶发性暴涨，自己分析了下是非托管内存问题，让我帮忙看下怎么回事？哈哈，看到这个dump我还是非常有兴趣的，居然还有这种游戏币自助机类型的程序，下次去大玩家看看他们出币的机器后端是不是C#写的？由于dump是linux上的程序，刚好win
前言 作为深度学习的开山之作AlexNet，确实给后来的研究者们很大的启发，使用神经网络来做具体的任务，如分类任务、回归（预测）任务等，尽管AlexNet在今天看来已经有很多神经网络超越了它，但是它依然是重要的。AlexNet的作者Alex Krizhevsky首次在两块GTX 580 GPU上做神
通过本文的介绍，我们了解了腾讯云 BI 这款商业智能解决方案的基本功能和应用场景。从创建项目、连接数据源、数据表建模到页面搭建和推送功能的设置，我们通过一个互联网运营看板的案例，展示了如何快速入门并利用腾讯云 BI 进行数据分析和可视化。通过简单的数据编辑，我们可以轻松地设计报表，并实现数据的可视化...
前言 我们的API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。 我们每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具fd看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？防重放攻击就出来了。 什
由于本文章是对TinyRenderer的模仿，所以并不打算引入外部库。 那么我们第一步需要解决的就是图形输出的问题，毕竟，如果连渲染的结果都看不到，那还叫什么Renderer嘛。 由于不引入外部库，所以选择输出的图片格式应该越简单越好，各种位图就成为了我们的首选。 这里我们选择了生态较好的bmp位图
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
从一个例子开始讲吧。 假设正在调试猫分类器，然后取得了90%准确率，相当于10%错误，，开发集上做到这样，这离希望的目标还有很远。也许的队员看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一些狗分类为猫，看看这两只狗，它们看起来是有点像猫，至少乍一看是。所以也许的队友给一个建议，如何针对狗的图片优化算法。试
前言 最近在开发有关高分辨率屏幕的软件，还是做了不少尝试的，当然我们也去网上查了不少资料，但是网上的资料也很零碎，说不明白，这样的话我就做个简单的总结，希望看到这的你可以一次解决你有关不同分辨率下的所有问题。 分辨率？DPI？ 首先我们搞清楚我们现在到底面对的是什么场景。在开发高分屏的时候，实际上不
工作中难免会遇到各种各样的数据结构，较为全面的了解数组操作，对于复杂数据结构的处理会非常有用且节省时间。所以想在这里总结一下工作中常用的数组操作，都是一些非常基础的知识，大家看个乐就好~
一：背景 1. 讲故事 今天分享的dump是训练营里一位学员的，从一个啥也不会到现在分析的有模有样，真的是看他成长起来的，调试技术学会了就是真真实实自己的，话不多说，上windbg说话。 二：WinDbg 分析 1. 为什么会卡死 这位学员是从事工控大类下的视觉自动化，也是目前.NET的主战场，这个
本文主要从设计与原理方面分享优化过程中的思考，不涉及具体的代码实现。在分析过程中我会写一些当时思考的问题，在看后续答案时可以自己也先思考一下 老的限流方案 首先讲解一下原本网关限流功能的实现方案，省略其中的白名单，黑名单，令牌桶算法实现等一些细节 限流策略中包含多种策略，比如根据用户维度限流，ip维
大家好，我是Charzie。在C++编程中，i++和++i是两个常见的自增运算符，用于将变量的值增加1（有时与i+=1效果一样）。然而，虽然它们的功能看似相似，但在实际使用中却存在显著的区别。本博客将深入探讨这两个运算符在语法、语义、使用场景以及性能等方面的差异。 语法与语义 i++和++i在语法上
本文介绍在谷歌地图API（Google Maps APIs）中，设计地图样式并将设计好的样式通过JSON或URL导出的方法。 首先，进入Google Maps APIs网站。在弹出的窗口中我们可以看到，目前还可以基于谷歌云端硬盘进行地图样式设计；但原有的Google Maps APIs其实相对来说也
写在开头 面试官：“小伙子，线程池使用过吗，来聊一聊它吧！” 我：“好的，然后巴拉巴拉一顿输出之前看过的build哥线程池十八问...” 面试官满意的点了点头，紧接着问道：“那你知道如何优雅的关闭线程池吗？” 我：“知道知道，直接调用shutdownNow()方法就好了呀！” 面试官脸色一变，微怒道
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 就在去年下半年，如果你在 Google Scholar 上以 "Random Forest" 为关键词进行检索，并按时间排序： 你会看到这种方法被广泛应用于各个领域的研究，包括 GIS、
