作者小头像 Lv.7
更多个人资料
8168 成长值
25 关注
82 粉丝
+ 关注 私信

个人介绍

菠萝菠萝蜜，急急如律令

感兴趣或擅长的领域

自动化运维、人工智能、测试、网络技术
个人勋章
  • 活跃之星
  • 考证狂人
成长雷达
5580
1593
525
450
20

个人资料

个人介绍

菠萝菠萝蜜，急急如律令

感兴趣或擅长的领域

自动化运维、人工智能、测试、网络技术

达成规则

以上满足项可达成此勋章

  • 博客
  • 关注
  • 粉丝
  • 论坛
全部时间
全部时间
最近三天
最近一周
最近一月
  • 全部
  • MindSpore
  • CUDA
  • DeepSeek
  • 昇腾
  • DPDK
  • 监控观察
  • 网络基础
  • 流媒体
  • Firewall
  • 数据安全
  • IoT
  • 编程语言
  • 鸿蒙
  • 虚拟化
  • 鲲鹏
  • Linux
  • AI
  • 大数据-数仓
  • 网络安全
鸿蒙应用入门级开发者认证实验一
第一个实验，实现二个页面间的跳转。在做这个实验之前，我尝试查看之前记录的一个文档页面：网页一：您当前正在浏览HarmonyOS开发者3.0版本配套的开发者文档，对应API能力级别为API 8 Release。此版本文档已归档不再维护，推荐您使用HarmonyOS NEXT版本。于是点击跳转到网页二：您当前浏览的HarmonyOS 5.0.0(API 12)文档归档不再维护，推荐您使用最新版本...
开发者
作者小头像 黄生 2025-11-21 11:31:57
112
0
0
2025-11-21 11:31:57
112
0
0
float16和int16的表达实践
在完成了解析学习之后，我们来做个实践编程，代码如下：import numpy as npimport struct# int16 的范围int16_min = np.iinfo(np.int16).minint16_max = np.iinfo(np.int16).max# float16 的范围 float16_min = np.finfo(np.float16).minfloat16_...
图像处理
作者小头像 黄生 2025-11-13 16:08:42
83
0
0
2025-11-13 16:08:42
83
0
0
为什么直接比较两个浮点数是否“完全相等”是危险的？
我们从一个非常反直觉的点说起，0.1 在我们常用的十进制里，是一个有限小数，但在计算机使用的二进制里，它却是一个无限循环小数。我们来一步步拆解一下： 1. 十进制的视角（我们熟悉的）在我们的十进制世界里：0.1 表示的是 1÷101 \div 101÷10。0.5 表示的是 5÷105 \div 105÷10（也就是 1÷21 \div 21÷2）。这很直观。 2. 二进制的视角（计算机的视...
作者小头像 黄生 2025-11-13 15:52:43
113
0
0
2025-11-13 15:52:43
113
0
0
float16和int16的表达解析
为什么用同样多的比特（16位），float16 既能表示小数，其数值范围还比 int16 大得多？下面给你解读这奇怪表面的背后真相。int16 像一把刻度均匀的尺子，只能精确地量整数。float16 像一把刻度不均匀的放大镜，可以在不同区域调节精度，从而覆盖更广的范围。int16编码规则：使用 “二进制补码”。第 1 位（最高位）是 符号位：0 代表正数，1 代表负数。剩下的 15 位是 数...
作者小头像 黄生 2025-11-12 16:45:05
104
0
0
2025-11-12 16:45:05
104
0
0
Mermaid绘图问题
Mermaid作为基于文本的图表描述语言，其语法解析器需要明确区分元字符与内容字符。当节点标签包含编程语言中常见的括号、引号时，就形成了语法冲突，比如函数调用表达式（如tbe.vsigmoid(x)）。问题：Parse error on line 5... Expecting 'SQE', ... got 'PS'分析：PS 很可能代表 “Parenthesis Start” (。从直接使用...
SVG
作者小头像 黄生 2025-11-11 16:23:51
514
0
0
2025-11-11 16:23:51
514
0
0
中文编码错误：Web开发时必踩的一个“坑”
这个坑就是字符编码声明不一致或缺失的错误。两个可能的原因：根本原因：文件存储与声明不符情况A： 开发者将网页文件（如.html）用UTF-8编码保存，但却在HTML代码的<meta charset="...">标签中声明为其他编码（如GBK），或者根本没有声明。情况B： 文件本身是用其他编码（如GBK）保存的，但却错误地声明为UTF-8。直接原因：默认编码的“陷阱”当浏览器找不到明确的字符编...
开发者
作者小头像 黄生 2025-11-11 15:27:17
174
0
0
2025-11-11 15:27:17
174
0
0
模型中的混入类设计思想解析（以GenerationMixin为例）
从本质上讲，这是一种在面向对象编程中用于实现“多重继承”的代码复用模式。GenerationMixin 的核心目的，是将一个庞大而复杂的“行为”——即文本生成——封装成一个独立的、可插拔的模块。它本身并不打算被单独实例化，而是作为一项能力，“混合”到其他主体类中。我们可以通过一个比喻来理解：想象一个预训练模型（如 BertForCausalLM 或 T5ForConditionalGener...
机器翻译
作者小头像 黄生 2025-11-04 21:51:02
494
1
1
2025-11-04 21:51:02
494
1
1
Vision Transformer中的Patch概念解析
简单来说，Patch就是ViT将图像分割成的一个个小图像块。你可以把它想象成将一张完整的拼图打散成一个个小拼图块，然后模型再对这些小拼图块进行处理。 1. 核心概念：什么是Patch？在传统的卷积神经网络中，我们使用滑动窗口的卷积核来提取图像的局部特征。而ViT的思路完全不同，它借鉴了Transformer在NLP领域的成功经验。类比NLP中的Token（词元）：在NLP中，一句话会被切分成...
自然语言处理基础
作者小头像 黄生 2025-10-22 20:00:39
370
0
0
2025-10-22 20:00:39
370
0
0
自注意机制的名称来源和QKV设计
自注意机制的名称来源于其核心计算特性——它使模型能够为序列中每个元素计算一个“自我聚焦”的权重分布。这里的“自”并非指代自己与自己交互的狭义概念，而是指在同一个序列内部，所有元素之间进行的相互注意力计算。在传统的循环神经网络中，一个词的表征通常依赖于其前一个隐藏状态，信息需要按顺序传递，距离较远的词之间难以直接建立联系。而自注意机制的设计初衷，正是为了突破这一限制。它允许序列中的任意一个词，...
机器学习 网络
作者小头像 黄生 2025-10-21 22:28:22
293
0
0
2025-10-21 22:28:22
293
0
0
好文推荐：漫画 Transformer: 手把手用数学公式推导
这篇关于Transformer数学原理的解析文章提供了一个从基础数据集处理到完整模型架构的清晰推导路径，其价值在于用具体的数值计算将抽象机制可视化。作者从构建微型数据集开始，逐步演示词汇表生成、编码、位置嵌入等关键步骤，这种自底向上的方法有助于理解模型如何从原始文本中提取并组织信息。文章重点解析了自注意力机制中查询、键、值矩阵的生成与交互过程。通过维度的设定与矩阵乘法的分步演示，直观展示了注...
网络
作者小头像 黄生 2025-10-20 21:47:47
423
0
0
2025-10-20 21:47:47
423
0
0
总条数：333
10
10
20
50
100
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • ...
  • 34

上滑加载中

https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=3&rsv_bp=0&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=sed%20%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2&rsv_pq=c7db61a600035dc5&rsv_t=5e19yEsbV9N5fIvdlGRU
作者小头像
作者小头像
快速交付
+ 关注