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」 今日 215/10000 为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一 1. 超参数调优的基本概念 机器学习模型中的参数通常分为两类：模型参数和超参数。模型参数是模型通过训
众所周知,对于前端来说css是最难的了，如果你遇到了一个脑洞大奇思妙想的产品，那就更难了。 很不巧，了不起就经受过这样的痛苦，产品经理看了HarmonyOS4的发布会，脑子一热就让设计师出了一套膨胀蓬松的UI 了不起经过调研，查找了上百个样式组件库，终于找到了一款合适的样式库——clay.css c
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 上周末是 LeetCode 第 100 场双周赛，你参加了吗？这场周赛整体没有 Hard 题，但是也没有 Easy 题。第一题国服前百名里超过一半人 wa，很少见。 小彭的技术交流群 02
如果要问我Java当中最难的部分是什么？最有意思的部分是什么？最多人讨论的部分是什么？那我会毫不犹豫地说：多线程。 Java多线程说它难，也不难，就是有点绕；说它简单，也不简单，需要理解的概念很多，尤其是很多底层知识，如数据结构、操作系统的部分。 Java多线程掌握得好，不仅仅只是对Java，对任何
http://blog.itpub.net/70024922/viewspace-2927330/ 分布式系统共识算法Paxos相信大家都不陌生，它被称为最难理解的算法不是没有道理的，首先，它的发表之路就充满了坎坷。 1990年，莱斯利·兰伯特大佬写了一篇论文，举了一个城邦选举的例子来介绍Paxos
摘要：5分钟写出应用，10分钟开发大屏，新手程序员必学技能之华为云Astro，快来get。 本文分享自华为云社区《毕业季 | 程序员初入职场必备软件开发神器，华为云Astro带你开启新篇章》，作者：华为云社区精选 。 这一届初入IT职场的毕业生有多难？ 既要在“最难”就业季里过关斩将，又要面对生成式
官方代码是直接使用JDK的Deque对象，这样的代码能学到什么？熟练操作API吗？还是自己实现一个最小栈吧，用时击败100%，内存击败78%
LeetCode的hard题都很难吗？不一定，297就非常简单，随本文一起，用最基础的知识写代码，执行用时能击败98.46%，与此同时，内存消耗击败99.73%
给我们带来最直接的感受是：看似前景很美好，实质上却很卷。最应该反思和总结的是：尊重价值规律，在价值规律的原则下做事是否具备合理性，这是走的更远的基本保障，但是又很难做到。
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_23250236 LoRA 微调方法，随着大模型的出现而走红。 最近几个月，ChatGPT 等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿
前言 React是前端开发领域中最受欢迎的JavaScript库之一，但有时候在编写React应用程序时，可能陷入一些不佳的习惯和错误做法。这些不佳的习惯可能导致性能下降、代码难以维护，以及其他问题。在本文中，我们将探讨日常工作中应该避免的9个坏React习惯，并提供相关示例代码来说明这些问题以及如
摘要：跨域，对后端工程师来说，可谓既熟悉又陌生。 本文分享自华为云社区《后端老司机的跨域之旅》，作者： 勇哥java实战分享。 跨域，对后端工程师来说，可谓既熟悉又陌生。 这两个月我以架构师的角色参与一款教育产品的孵化，有了一段难忘的跨域之旅。 写这篇文章，我想分享我在跨域这个知识点的经历和思考，希
# 计算机底层的秘密读书笔记之三 ## IO部分之一 ``` 我感觉IO应该是最可能给人说明白的一个部分了. 也是我这种菜鸟改善应用性能最可能的部分了. CPU内存和cache 很难有优化的空间. 除非是开发去改垃圾代码.后者是升级硬件. 但是IO部分我感觉是有很大的优化空间的. 1.IO多路复用.
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 上周跟大家讲到小彭文章风格的问题，和一些朋友聊过以后，至少在算法题解方面确定了小彭的风格。虽然竞赛算法题的文章受众非常小，但却有很多像我一样的初学者，他们有兴趣参加但容易被题目难度和大神选
https://tieba.baidu.com/p/8297036384?pid=147031768904&cid=#147031768904 芯片，是世界一大难题，很多人难以想象电子硬件中最小巧的的元件反而拥有最高技术含量，其中蕴含的逻辑就相当于以纳米为单位修建一座城市。 芯片器件中最著名的产物是
对应于其强大的能力，大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑，而个人计算机上很难满足这一需求。因此，我们别无选择，只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LLM 推理本地化 如果我们可以在典配个人计算机上运行最先进的开源 LLM 会如何？好处简直太多了: 增
https://zhuanlan.zhihu.com/p/273829162 注：本文比较硬核但是很值得大家花心思看完，看完你一定会有所收获的 红黑树是面试中一个很经典也很有难度的知识点，网传字节跳动面试官最喜欢问这个问题。很多人会觉得这个知识点太难，不想花太多功夫去了解，也有人会认为这个数据结构在
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」 1. 引言 1.1 教程目的与读者定位 "启程"往往是最具挑战性的一步，特别是在面临众多选择时，人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基础的初学者成长为知识
## 前言 这是StarBlog系列在2023年的第二篇更新😂 这几个月都在忙，更新变得很不勤快，但是拖着不更新我的心里更慌，很久没写，要开头就变得很难😑 说回正题，之前的文章里，我们已经把博客关键的接口都开发完成了，但还少了一个最关键的「认证授权」，少了这东西，网站就跟筛子一样，谁都可以来添加
# Python学习之十七_django的入门 ## 前言 ``` Python学习了一周, 慢慢总结摸索. 自己还是有多不会的地方. 感慨这些年浪费的时间. 所有的时间都是选择大于努力. 努力最多感动自己. 生活是需要的是正确的选择. 平凡的实在人太难在一个固化的社会生存. 共勉. ``` ##
