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849swupdate升级文件系统内文件与分区的差异
SwUpdate 支持两种主要的升级模式:文件系统内的文件升级和完整分区(如 eMMC 分区)的镜像刷写。它们的核心区别在于操作目标和实现机制,同时在 sw-description 文件的配置上也有显...
872303.区域和检索-数组不可变
区域和检索 - 数组不可变 给定一个整数数组 nums,处理以下类型的多个查询: 计算索引 left 和 right (包含 left 和 right)之间的...
554golang--字符串处理(runeleixing)
在 Go 语言中,rune 类型是一个非常重要的基础类型,用于处理 Unicode 字符。以下是关于 rune 类型的详细用法说明: 一、基础概念 类型定...
647开题报告——基于SpringBoot的社区居民健康管理平台的设计与实现
关于本科毕业设计(论文)开题报告的规定 为切实做好本科毕业设计(论文)的开题报告工作,保证论文质量,特作如下规定: 一、开题报告是本科毕业设计(论文)的必经过程,所有本科生在写作毕业设计(论文)之前都...
941Java面试笔记-Java基础
1 、JDK、JRE 和 JVM 是 Java 开发与运行环境中的三个核心组件,它们之间的关系和区别如下: 1. JDK (Java Development Kit) 定义...
676全新的AndroidUI框架JetpackCompose
Jetpack Compose 概述Compose API设计原则Compose 和 View 的关系Compose预览 概述 Jetpack Compose 是Android新一代UI框架...
951网络安全评估指南网络安全评价体系
🍅 点击文末小卡片 ,免费获取网络安全全套资料,资料在手,涨薪更快 网络安全协议 一. 美国可信计算机系统评价标准(TCSEC) TCSEC...
586火语言RPA--Excel读取内容
【组件功能】:读取Excel内指定位置的内容或读取整篇Sheet页内容 配置预览 配置说明 读取位置 单元格:读取指定单元格中的内容。 行:读取指定行内容...
954接口和抽象类的区别与Sort方法
文章目录 前言一、接口(Interface)1.特点 二、抽象类(Abstract Class)1.特点2.类的实现 三、接口和抽象类...
925【复现DeepSeek-R1之OpenR1实战】系列7:GRPO原理介绍、训练流
目录 4.6 GRPO训练过程4.6.1 GRPO原理4.6.2 设置参考模型4.6.3 从训练集中抽取问题4.6.4 旧策略模型生成G个输出4.6.5 对每个输出用奖励模型 RM 打分4.6.6 ...
851力扣-二叉树-235二叉搜索树的最近公共祖先
思路 重点抓住二叉搜索树的特点是有序,然后思考清楚搜索到的p和q情况 class Solution {public: TreeNode* lowestCommonAnces...
961c++进阶———继承
1.引言 在一些大的项目中,我们可能要重复定义一些类,但是很麻烦,应该怎么办呢?举个简单的例子,我要做一个全校师生统计表ÿ...
815开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调模型合并-LL
一、前言 本篇文章将使用LLaMA-Factory去合并微调后的模型权重,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。 二、术语介绍 2.1. L...
912内核数据结构用法(2)list
list 在 Linux 内核中,链表操作是通过一组宏和函数来实现的,这些操作通常用来管理和遍历链表。以下是一些常用的链表函数和宏的具体用法。 1. 定义链表节点 首先...
587【LeetCode:LCR126.斐波那契数+动态规划】
🚀 算法题 🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持,...
860RLHF的改进算法DPO原理
DPO 优点 RLHF需要先利用偏好数据来训练一个RM,然后基于强化学习来最大化奖励,而不能偏离原始模型。DPO通过奖励函数和最优策略之间的映射,受限的奖励最...
622DeepSeek、微信、硅基流动、纳米搜索、秘塔搜索……十种不同方法实现Deep
为了让大家实现 DeepSeek 使用自由,今天分享 10 个畅用 DeepSeek 的平台。 一、官方满血版:DeepSeek官网与APP 首推,肯定...
812使用PyTorch实现标准卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络(CNN)是深度学习中的重要组成部分,广泛应用于图像处理、语音识别、视频分析等任务。在这篇博客中,我们将使用 PyTorch 实现一...
657通过监督微调提升多语言大语言模型性能
引言 澳鹏助力一家全球科技公司提升其大语言模型(LLM)的性能。通过提供结构化的人工反馈形式的大语言模型训练数据,让该模型在30多种语言、70多种方言中的表现...
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