一亩三分地
在多线程编程中，多个线程需要安全访问和修改共享数据。复杂场景通常使用锁（如 std::mutex）防止数据竞争，但在简单场景下，频繁加锁会降低性能。有没有既能保证一定性能，又能避免数据竞争的方法呢？ ...
Qwen2.5-0.5B-Instruct 是阿里云 Qwen 团队开发的 Qwen2.5 系列语言模型中的一个指令微调模型，参数规模为 0.5B，类型为因果语言模型，经过了预训练（Pretraini...
本教程介绍了 FastAPI 的基本使用，包括接口定义、数据模型、数据校验、依赖注入、中间件及接口文档。通过示例代码，展示了如何快速构建高性能 API 服务，适用于入门学习和实际开发。 GitHub：...
在 Python 中，我们会创建很多对象（如数字、列表、字典、类实例等），这些对象都需要占用一定的内存存储。当对象不再使用的时候，需要及时释放，否则就会导致程序占用的内存越来越多，当某一时刻程序没有更...
在现代 Python 开发中，随着应用对高并发、高性能的需求不断增加，传统同步编程方式在处理大量 I/O 操作时逐渐显得力不从心。异步编程通过极大提升程序的并发能力和资源利用率，成为了Web开发、微服...
LLaMA-Factory 是一个开源的大规模语言模型（LLM）训练与微调框架，它能够简化大型语言模型的微调过程，使用户能够在无需编写代码的情况下，对多种预训练模型进行定制化训练和优化。 预训练模型：...
pickle 是 Python 中用于序列化和反序列化对象的模块。序列化是将对象转换为字节流的过程，反序列化是将字节流还原为对象的过程。它常被用来： 但是，使用 Pickle 存在是一个严重的安全风险...
在传统的文本分类任务中，我们通常依赖监督学习方法，比如朴素贝叶斯、支持向量机，或者 BERT 这样的深度学习模型。但这些方法存在三个关键限制： 这种传统方法的不足之处： 简言之：基于传统的方法，一旦标...
Ollama 是一个开源的人工智能平台，它主要用于提供强大的 AI 模型接口，并帮助开发者和团队快速构建、集成和管理 AI 应用。Ollama 通过提供本地化的 AI 模型，可以帮助用户在不依赖外部 ...
std::lock 是一个 C++ 用于避免死锁的工具，用于一次性锁住多个互斥锁（std::mutex），它通过确保锁定顺序一致，避免了死锁的发生。死锁是指程序中有多个共享资源，通常情况下，多个共享资...
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称 LDA）是一种经典的统计学方法，主要用于 特征降维 和 分类问题。 它的核心思想是：寻找一个最佳的线性投影，使得投影后的数...
std::async 是 C++11 引入的一个工具函数，它主要用于在程序中创建 异步任务、延迟任务。本篇文章将通过设计的 6 个示例程序来展示如何利用 std::async 实现异步任务与延迟任务。...
在现代软件开发中，并发编程成为提升性能的关键。无论是处理大量数据、提升响应速度，还是高效利用多核 CPU，多线程编程都至关重要。在 C++ 中 通过使用 std::thread 类，我们能够轻松地创建...
主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维技术。数据降维是指将高维数据转换为低维数据的过程，同时尽可能保留原始数据的重要信息。通过降维可以： 1...
Google gRPC（Google Remote Procedure Call）是一个高性能、开源的远程过程调用框架，它允许客户端直接调用远程服务器上的方法，就像调用本地方法一样，屏蔽了网络通信的复...
冀公网安备13050302001966号
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