深度解析:机器学习如何助力GPT-5实现语言理解的飞跃
文章目录
- 文章前言
- 机器学习在GPT-5中的具体应用
- 模型训练与优化
- 机器翻译与跨语言交流:
- 情感分析与问答系统:
- 集成机器学习功能:
- 文本生成
- 语言理解
- 任务适应
- 机器学习对GPT-5性能的影响
- 存在的挑战及解决方案
- 技术细节与示例
文章前言
GPT-5是OpenAI公司开发的一种先进的自然语言处理模型,它是GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列的最新成员。GPT-5代表了当前自然语言处理领域的最前沿技术,通过深度学习和机器学习技术,GPT-5能够在海量文本数据上进行预训练,学习并理解人类语言的复杂性和多样性。GPT-5拥有庞大的模型规模和超强的生成能力,能够生成连贯、流畅且富含信息的文本,广泛应用于文本生成、问答系统、机器翻译、文本摘要等自然语言处理任务中。GPT-5的出现不仅推动了人工智能技术的发展,也为各行各业带来了革命性的变革。
机器学习在GPT-5中发挥着至关重要的作用,为GPT-5赋予了强大的文本生成和语言理解能力。以下将详细解释机器学习在GPT-5中的应用、对性能的影响、存在的挑战及解决方案,并提供相关的技术细节和示例。
机器学习在GPT-5中的具体应用
模型训练与优化
- GPT-5采用了大规模的预训练数据,通过机器学习算法进行训练,使模型能够学习到人类语言的复杂性和多样性。
- GPT-5的模型规模预计将达到近百万亿参数的级别,远超GPT-4的10万亿参数,这得益于机器学习算法在处理大规模数据时的效率。
- GPT-5通过机器学习不断优化模型参数,使预测结果尽可能接近真实文本,从而提升模型的准确性和泛化能力。
示例伪代码:
# 假设我们有一个预训练模型GPT5Model和一个训练数据集train_data # 初始化GPT-5模型
gpt5_model = GPT5Model() # 定义损失函数和优化器
loss_function = ... # 具体的损失函数,如交叉熵损失
optimizer = ... # 具体的优化器,如Adam优化器 # 训练循环
for epoch in range(num_epochs): for batch in train_data: # 前向传播 outputs = gpt5_model(batch) # 计算损失 loss = loss_function(outputs, batch['targets']) # 反向传播和优化 loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() # 保存训练好的模型
gpt5_model.save('gpt5_trained_model.pth')
机器翻译与跨语言交流:
- GPT-5具备强大的机器翻译能力,能够实现多种语言间的互译,为跨语言交流提供便利。
- 机器学习算法使得GPT-5在翻译过程中能够准确捕捉语言的语义和上下文信息,确保翻译结果的准确性和流畅性。
示例伪代码:
# 假设我们有一个加载好的GPT-5翻译模型gpt5_translator # 加载GPT-5翻译模型
gpt5_translator = load_translator('gpt5_translator_model.pth') # 输入待翻译的文本和源语言、目标语言
source_text = "你好,世界!"
source_lang = 'zh'
target_lang = 'en' # 使用GPT-5翻译模型进行翻译
translated_text = gpt5_translator.translate(source_text, source_lang, target_lang) # 打印翻译结果
print(translated_text)
情感分析与问答系统:
- GPT-5可以应用于情感分析任务,通过机器学习算法识别文本中的情感倾向和情绪表达。
- 在问答系统方面,GPT-5可以理解用户的问题或需求,并给出相应的回答或建议。这种能力同样依赖于机器学习算法对语言理解和处理的能力。
示例伪代码:
# 假设我们有一个加载好的GPT-5情感分析模型gpt5_sentiment_analyzer和一个问答模型gpt5_qa_model # 加载情感分析模型
gpt5_sentiment_analyzer = load_model('gpt5_sentiment_analyzer_model.pth') # 输入待分析的文本
text_to_analyze = "这部电影太棒了!" # 使用GPT-5情感分析模型进行分析
sentiment = gpt5_sentiment_analyzer.analyze_sentiment(text_to_analyze) # 打印情感分析结果
print(sentiment) # 输出可能是 "positive" 或其他情感标签 # 加载问答模型
gpt5_qa_model = load_model('gpt5_qa_model.pth') # 输入问题和上下文
question = "这部电影的导演是谁?"
context = "这部电影是由张艺谋执导的..." # 使用GPT-5问答模型回答问题
answer = gpt5_qa_model.answer_question(question, context) # 打印回答结果
print(answer)
集成机器学习功能:
- GPT-5集成了机器学习功能,使得AI能够从用户的反馈和数据中不断学习和改进,提供更好的服务。
- 用户可以给GPT-5提供正面或负面的评价,或者指定一些优化目标或约束条件,让GPT-5根据这些信息来调整自己的行为和输出。
文本生成
GPT-5通过机器学习技术,特别是深度学习中的自然语言处理(NLP)技术,能够生成高质量的文本内容。它可以根据输入的文本或主题,自动编写文章、新闻、小说等,具有与人类相似的写作风格和语言表达能力。
示例代码:
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch # 加载模型和分词器
model_name = "gpt2-medium" # 假设我们使用GPT-2的medium版本作为示例
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) # 输入文本
input_text = "今天天气真好,"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') # 生成文本
generated = model.generate(input_ids, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id) # 将生成的ID转换为文本
output_text = tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)
语言理解
GPT-5还能够理解并解释自然语言文本的含义。它可以通过学习大量的文本数据,掌握语言的语法、语义和上下文信息,从而实现对文本内容的深入理解。
示例代码:
# 假设我们有一个预训练的GPT模型和一个分类头
# (注意:GPT本身不直接用于分类,但我们可以添加额外的层) # ...(加载模型和分词器的代码与上面相同)... # 假设的文本分类函数(这里只是一个示意,GPT本身不提供分类功能)
def classify_text(text, model, tokenizer, classifier_head): input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt') with torch.no_grad(): gpt_output = model(input_ids)[0] # 获取GPT模型的最后一层输出 # 假设classifier_head是一个预训练的分类头模型 class_logits = classifier_head(gpt_output[:, 0, :]) # 取第一个token的输出进行分类 predicted_class = torch.argmax(class_logits, dim=-1).item() return predicted_class # 示例文本
text_to_classify = "我喜欢看电影"
predicted_class = classify_text(text_to_classify, model, tokenizer, classifier_head)
print(f"预测的类别是:{predicted_class}")
任务适应
GPT-5具备自适应学习能力,能够根据不同的任务需求调整自身的参数和模型结构。这使得GPT-5能够应用于各种自然语言处理任务,如问答系统、情感分析、机器翻译等。
示例代码:
from transformers import Trainer, TrainingArguments
from your_custom_dataset import YourCustomDataset # 假设你有一个自定义的数据集类 # ...(加载模型和分词器的代码与上面相同)... # 定义训练参数
training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', # 输出目录 num_train_epochs=3, # 训练轮次 per_device_train_batch_size=16, # 批量大小 warmup_steps=500, # 学习率预热步数 weight_decay=0.01, # 权重衰减 logging_dir='./logs', # TensorBoard日志目录 logging_steps=10,
) # 加载数据集
train_dataset = YourCustomDataset(tokenizer=tokenizer, mode='train')
eval_dataset = YourCustomDataset(tokenizer=tokenizer, mode='eval') # 初始化Trainer
trainer = Trainer( model=model, # 模型 args=training_args, # 训练参数 train_dataset=train_dataset, # 训练数据集 eval_dataset=eval_dataset, # 评估数据集 # ... 其他可选参数 ...
) # 开始训练
trainer.train()
机器学习对GPT-5性能的影响
机器学习对GPT-5性能的影响是多方面的,从提升模型的准确性、泛化能力,到优化计算效率等方面都起到了关键作用。以下是详细的分析:
-
提升准确性:
- GPT-5通过大量的文本数据训练,能够学习到更多的语言知识和模式,从而提升其生成文本和理解语言的准确性。
- 斯坦福大学的研究发现,虽然使用AI生成的数据训练模型会导致性能下降,即所谓的“模型自噬障碍”(MAD),但这是因为模型未能得到“新鲜的数据”,即人类标注的数据。这强调了真实数据在提升模型准确性中的重要性。
- GPT-5的训练数据预计将达到近百万亿参数的级别,远超GPT-4的10万亿参数,这将使GPT-5能够处理更复杂的任务,生成更精确和流畅的文本。
-
提高泛化能力:
- GPT-5经过充分的机器学习训练,能够处理各种复杂的自然语言场景,具备较强的泛化能力。它的多模态能力将支持视频、音频等其他媒体形式的输入和输出,进一步扩大了其应用场景。GPT-5的更新还包括长期记忆和增强上下文意识,这将使模型能够处理需要长期记忆和连贯性的任务,如写长篇小说或进行深入对话,进一步提高了其泛化能力。
-
优化计算效率:
- GPT-5采用了先进的分布式计算技术和轻量级模型,这些技术能够在保持高性能的同时,降低对计算资源的需求,提高计算效率。尽管GPT-5的算力集群更庞大,训练成本更高,但通过这些优化技术,可以在一定程度上缓解成本问题。
-
数据依赖与解决方案:
- GPT-5的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。为了解决这个问题,需要采用高质量、多样化的训练数据,并对数据进行预处理和过滤。
- 牛津、剑桥等机构的研究人员发现,如果在训练时大量使用AI内容,会引发模型崩溃。因此,为模型的训练准备由人类生产的真实数据变得尤为重要。
-
挑战与未来方向:
- 数据安全和隐私问题是GPT-5面临的重要挑战之一。由于GPT-5需要大量的数据进行训练和优化,因此确保数据的安全性和隐私性至关重要。
- 偏见和误导问题也是GPT-5需要解决的问题。GPT-5生成的内容受训练数据的影响,如果这些数据中存在偏见或误导,那么生成的内容也可能存在类似问题。
- 未来的研究将探索如何更好地利用机器学习技术来提升GPT-5的性能,并解决上述挑战。例如,通过改进数据预处理和过滤技术来提高数据质量,或者通过引入新的算法和技术来减少偏见和误导问题。
存在的挑战及解决方案
数据依赖:GPT-5的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。如果训练数据存在偏见或误导信息,将会影响GPT-5生成文本的质量。为了解决这个问题,需要采用高质量、多样化的训练数据,并对数据进行预处理和过滤。
计算资源:GPT-5的训练和推理过程需要大量的计算资源。为了解决这个问题,可以采用分布式计算、并行计算等技术手段,提高模型的训练和推理速度。
版权问题:GPT-5生成的文本可能存在版权问题。为了避免这种情况的发生,需要在使用GPT-5时遵守相关的法律法规和伦理标准,确保生成的内容不侵犯他人的知识产权。
技术细节与示例
GPT-5采用了Transformer架构作为其基础模型,该架构由多个自注意力机制和全连接层组成。通过堆叠多个Transformer层,GPT-5能够学习到更深层次的语言特征。以下是一个简化的GPT-5模型架构示意图(注意,由于GPT-5的复杂性,这里仅展示一个概念性的示例):
Input -> [ Embedding Layer ] -> [ Transformer Layer 1 ] -> ... -> [ Transformer Layer N ] -> [ Output Layer ]
其中,Embedding Layer用于将输入文本转换为模型可以处理的向量表示;Transformer Layer是模型的核心部分,负责学习文本中的语言特征;Output Layer则根据任务需求输出相应的结果。
由于GPT-5的复杂性和专业性,直接提供代码示例可能不太合适。但读者可以通过查阅相关的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)和NLP库(如Hugging Face的Transformers库)来了解如何构建和训练类似的模型。这些框架和库提供了丰富的API和工具,可以帮助读者更好地理解机器学习在GPT-5中的应用和实现过程。
–
相关文章:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b8b4ea1be9eb4c06b2be6d7e8c814beb.png)
深度解析:机器学习如何助力GPT-5实现语言理解的飞跃
文章目录 文章前言机器学习在GPT-5中的具体应用模型训练与优化机器翻译与跨语言交流:情感分析与问答系统:集成机器学习功能:文本生成语言理解任务适应 机器学习对GPT-5性能的影响存在的挑战及解决方案技术细节与示例 文章前言 GPT-5是OpenAI公…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1d83976af3574f9fa53e2165ea28f446.png)
Springcloud-消息总线-Bus
1.消息总线在微服务中的应用 BUS- 消息总线-将消息变更发送给所有的服务节点。 在微服务架构的系统中,通常我们会使用消息代理来构建一个Topic,让所有 服务节点监听这个主题,当生产者向topic中发送变更时,这个主题产生的消息会被…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
js 接收回调函数 转换为promise
下面是一个示例代码,展示如何编写一个接收回调函数并将其转换为 Promise 的 JavaScript 函数: // 定义一个接收回调函数并转换为 Promise 的函数 function convertCallbackToPromise(callbackFunction) {// 返回一个新的 Promise 对象return new Promis…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2269388ca0b341d6b54899163a10e13c.png)
Python 面试【★★★】
欢迎莅临我的博客 💝💝💝,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:「stormsha的主页」…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/3fa7072ca06c4b47bc033e12af9b3a7f.png)
计算机网络(物理层)
物理层 物理层最核心的工作内容就是解决比特流在线路上传输的问题 基本概念 何为物理层?笼统的讲,就是传输比特流的。 可以着重看一下物理层主要任务的特性 传输媒体 传输媒体举例: 引导型传输媒体 引导型传输媒体指的是信号通过某种…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/421519cac39c4d2b83dd7badb2683c6c.png#pic_center)
OpenGL-ES 学习(6)---- 立方体绘制
目录 立方体绘制基本原理立方体的顶点坐标和绘制顺序立方体颜色和着色器实现效果和参考代码 立方体绘制基本原理 一个立方体是由8个顶点组成,共6个面,所以绘制立方体本质上就是绘制这6个面共12个三角形 顶点的坐标体系如下图所示,三维坐标…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4bf973a0ad2348cf93728c551a6224d0.png)
《数据结构与算法基础 by王卓老师》学习笔记——类C语言有关操作补充
1.元素类型说明 2.数组定义 3.C语言的内存动态分配 4..C中的参数传递 5.传值方式 6.传地址方式 例子...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/cd137335378c45e4a7300d4c8953cf95.png)
高频面试题基本总结回顾2(含笔试高频算法整理)
干货分享,感谢您的阅读! (暂存篇---后续会删除,完整版和持续更新见高频面试题基本总结回顾(含笔试高频算法整理)) 备注:引用请标注出处,同时存在的问题请在相关博客留言…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
《深入浅出MySQL:数据库开发、优化与管理维护(第3版)》
深入浅出MySQL sql执行流程第一步:通过连接器进行连接第二步:解析器解析 SQL第三步:执行SQL 行记录存储格式行溢出日志数据库三大范式第一范式第二范式第三范式 索引索引分类B树索引BTree vs Hash需要索引1、字段需要频繁的查询操作2、字段用…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/add8742b9c6113400ffd354571ba479c.jpeg)
VBA技术资料MF171:创建指定工作表数的工作簿
我给VBA的定义:VBA是个人小型自动化处理的有效工具。利用好了,可以大大提高自己的工作效率,而且可以提高数据的准确度。“VBA语言専攻”提供的教程一共九套,分为初级、中级、高级三大部分,教程是对VBA的系统讲解&#…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/76a831be86f94d7991cb58fec4389bab.png)
【效率提升】新一代效率工具平台utools
下载地址:utools uTools这款软件,是一款功能强大且高度可定制的效率神器,使用快捷键alt space(空格) 随时调用,支持调用系统应用、用户安装应用和市场插件等。 utools可以调用系统设置和内置应用,这样可以方便快捷的…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/30f69d502cb64500b208bd18a850ad85.png)
Jmeter插件管理器,websocket协议,Jmeter连接数据库,测试报告的查看
目录 1、Jmeter插件管理器 1、Jmeter插件管理器用处:Jmeter发展并产生大量优秀的插件,比如取样器、性能监控的插件工具等。但要安装这些优秀的插件,需要先安装插件管理器。 2、插件的下载,从Availabale Plugins中选择ÿ…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Android中ViewModel+LiveData+DataBinding的配合使用(kotlin)
Android 中 ViewModel、LiveData 和 Data Binding 的配合使用(Kotlin) 摘要 本文将介绍如何在 Android 开发中结合使用 ViewModel、LiveData 和 Data Binding 进行数据绑定和状态更新。我们将详细探讨这三者之间的关系,并展示如何在 Kotlin…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Elasticsearch 避免常见查询错误和陷阱
Elasticsearch 作为一款强大的搜索引擎和分析工具,已经被广泛应用于各种场景中。然而,在使用 Elasticsearch 进行查询时,如果不注意一些常见的错误和陷阱,可能会导致查询效率低下、结果不准确甚至系统性能下降。本文旨在总结一些常…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9cb99ce1ad5a49ee98d6c34122612e31.png)
【PyQt】20-QTimer(动态显示时间、定时关闭)
QTimer 前言一、QTimer介绍二、动态时间展示2.1 代码2.2 运行结果 三、定时关闭3.1 介绍他的两种用法1、使用函数或Lambda表达式2、带有定时器类型(高级) 3.2 代码3.3 运行结果 总结 前言 好久没学习了。 一、QTimer介绍 pyqt里面的多线程可以有两种实…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0e6a0131894a459dbe1360640d63a9ed.png)
[深度学习] 自编码器Autoencoder
自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习算法,主要用于数据的降维、特征提取和数据重建。自编码器由两个主要部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。其基本思想是将输入数据映射…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
模型微调、智能体、知识库之间的区别
使用开源模型微调和使用知识库与智能体(agent)的区别主要体现在工作原理、应用场景和实现目标上。以下是对这三者的详细对比: 开源模型微调 定义: 微调是对预训练模型(例如BERT、GPT等)进行额外训练&…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/906cfc30aec74f6d81346d3977608435.png)
七日世界Once Human跳ping、延迟高、丢包怎么办?
七日世界是一款开放世界为轴点的生存射击游戏,玩家将进入一个荒诞、荒芜的末日世界,在这里与好友一起对抗可怖的怪物和神秘物质星尘的入侵,给这个星球留下最后的希望,共筑一片安全的领地。不过有部分玩家在游玩七日世界的时候&…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1c59282f741046a49d301bc71227dc3f.png)
机器人控制系列教程之关节空间运动控制器搭建(1)
机器人位置控制类型 机器人位置控制分为两种类型: 关节空间运动控制—在这种情况下,机器人的位置输入被指定为一组关节角度或位置的向量,这被称为机器人的关节配置,记作q。控制器跟踪一个参考配置,记作 q r e f q_{re…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/eb773c12c6fa44a6b6c814f5924676a6.png)
[linux]sed命令基础入门详解
sed是一种流编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”,接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c1ba7f0dd90d44659b66d088a8313bc1.png)
Charles抓包工具系列文章(一)-- Compose 拼接http请求
一、背景 众所周知,Charles是一款抓包工具,当然是http协议,不支持tcp。(如果你想要抓tcp包,请转而使用wireshark,在讲述websocket的相关技术有梳理过wireshark抓包) 话说回来,char…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/cfc0e0b377c2df0c40f802afcc1708d1.png)
OLMo:真正完全开源的大模型
最近,又有一家机构AI2(Allen Institute for AI)开源了一个LLM:OLMo,它的英文全称就叫Open Language Model。相比之前开源的大模型,OLMo的独特之处是完全开源,除了训练的模型,OLMo还开…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e8ccbfcded284b6b86225f585a9da64a.png)
51单片机STC89C52RC——12.1 数据存储芯片AT24C02
目的/效果 利用存储芯片AT24C02存储数据,LCD1602显示存储的数据。 一,STC单片机模块 二,AT24C02存储芯片 2.1 介绍 AT24C02是一个2K位串行CMOS E2PROM,内部含有256个8位字节,采用先进CMOS技术实质上减少了器件的功…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
融入云端的心跳:在Spring Cloud应用中集成Eureka Client
融入云端的心跳:在Spring Cloud应用中集成Eureka Client 引言 在微服务架构中,服务发现是一个关键组件,它允许服务实例之间相互发现并通信。Netflix Eureka是Spring Cloud体系中广泛使用的服务发现框架。Eureka提供了一个服务注册中心&…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8f6cd15d77dd4613af169a60b608f88b.png)
CocosCreator构建IOS的wwise教程
CocosCreator构建IOS教程 添加wwise教程: 1.添加include 2.添加SoundEngine 3.添加Profile-iphoneos下面lib下面的.a 4.导入js调用C++的文件 5.导入这些文件 6.初始化ios绝对路径和TTS语音合成对象 6.获得根目录绝对路径,加载pck需要找到绝对路径。怎么找绝对路径? #impor…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
掌握 SQL Server 中的 FLOOR 函数:数据舍入的艺术
掌握 SQL Server 中的 FLOOR 函数:数据舍入的艺术 引言 在数据分析和处理中,我们经常需要对数值进行精确控制,比如将数值舍入到特定的精度。SQL Server 提供了多种数学函数,其中 FLOOR 函数就是用来执行向上舍入操作的强大工具。…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/584348bab4f4c084d45f0c22b0659724.webp?x-oss-process=image/format,png)
【折腾笔记】兰空图床使用Redis做缓存
前言 最近发现我部署在群晖NAS上的兰空图床程序在高并发的情况下会导致图片加载缓慢或出现图片加载失败的情况,于是我查阅了官方文档资料并进行了一系列的测试,发现兰空图床如果开启了原图保护功能,会非常的吃CPU的性能,尤其是在…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
【Ubuntu】如何用指令设置静态IP
这里介绍的是利用netplan 的配置文件一般在 /etc/netplan/ 目录下,文件名类似 01-network-manager-all.yaml。 用 nano/ vim 编辑器打开配置文件: sudo nano /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml # 替换成你的文件名修改配置文件 network:versi…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/56720b5512f0447d9a533c7e44c68b77.gif)
mechanize - 自动化与HTTP web服务器的交互操作
1、前言 随着自动化测试的普及与落地推广,出现了众多知名的自动化测试工具,如Selenium 、Robot Framework、Playwright等。本文将介绍一款在Python环境下的mechanize库,这个库能够模拟浏览器行为,支持发送HTTP请求、解析HTML页面和…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
【Android】保留elevation层级效果,舍弃阴影效果
关于elevation属性 elevation是高度,海拔的意思 该属性可以设置View在父容器中的层级,即z属性 当view的elevation高于其它view时,它将显示在最上方,并产生阴影效果 关闭阴影效果 view的高度阴影,通过outlineProvi…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c475667ff48d4004a330b487717df95d.png)
Java新手启航:Windows下JDK安装,开启编程之旅
你是不是对编程充满好奇,想要迈入Java的世界,却不知道从何开始?别担心,每一个Java大师都是从安装JDK开始的,而今天,我将手把手教你如何轻松完成JDK的安装,让你迈出编程之旅的第一步! 接下来&am…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/709028d65c5104d0c221d19636007926.png)
c++指针和引用之高难度(二)习题讲解
1.【单选题】 int a[4] { 1001,1002,1003,1004 }; int* p{ &a[1] }; p[1] ? A 1001 B 1002 C 1003 解析:这道题考察了指针和数组可以混用。p 指向了 数组 a[0] 的地址,也就是 1002 的地址,此时 *p p[0]…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/29590f740101411e9530d65659c3de26.png)
UNIAPP编译到微信小程序时,会多一层以组件命名的标签
UNIAPP编译到微信小程序时,会多一层以组件命名的标签 解决方案 可以配置virtualHost来配置 export default {options: {virtualHost: true} }...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1ea8272ad53f49e2a375a8808a3e4e46.png)
工业自动化控制中心
目录 一 设计原型 二 后台源码 一 设计原型 二 后台源码 using System; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms;namespace 工业自动化控制中心 {public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}pri…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
【Git】GitIgnore不生效
这里可能有两种原因,一个没有刷新Git缓存,二是Git忽略规则有问题 更新Git缓存 git rm -r --cached . git add . git commit -m "modify git ignore rule"Ignore规则 检查下忽略文件的目录表示是否正确 XXX忽略任意目录下名为XXX的文件 …...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
面向对象,常用类,集合,异常,JDBC,mysql数据库内容的复习,
1,面向对象 面向对象与面向过程对比 面向过程:关注过程,适合解决简单直接的问题,代码结构以函数为单位,如C语言。 面向对象:关注类,适合解决复杂问题更加适合解决复杂的项目中的问题等等&…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/05640822d55e44d3b61b215254312ba8.png)
HTML5+JavaScript单词游戏
HTML5 JavaScript单词游戏 数据字典格式:每行一个 单词 ,单词和解释用空格分隔,如 a art.一(个);每一(个) ability n.能力;能耐,本领 able a.有能力的;出色的 baby n.婴儿;孩子…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/83b781d562cb4dbd90604fec56e40dbe.png)
Windows 中的 Hosts 文件是什么?如何找到并修改它?
什么是 Hosts 文件 Hosts 文件是一个纯文本文件,存在于几乎所有的操作系统中,用于将主机名映射到 IP 地址。在域名系统(DNS)尚未普及之前,Hosts 文件是计算机网络中唯一用于主机名解析的方式。随着网络规模的扩大和 D…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e472780734c64d4fae680d26ec29310f.png)
详细分析Oracle中的tnsnames.ora基本知识 以及 PLSQL如何连接(附Demo)
目录 1. tnsnames.ora2. Demo3. 实战 1. tnsnames.ora Oracle 数据库网络配置文件,用于配置客户端与数据库服务器之间的连接 定义网络服务名称,客户端可以使用这些名称连接到数据库实例 基本的路径如下: Windows: ORACLE_HOME\network\ad…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
[深度学习] 图神经网络GNN
图神经网络(Graph Neural Network, GNN)是一类用于处理图结构数据的深度学习模型。图是一种重要的数据结构,广泛应用于社交网络、分子化学、推荐系统、交通网络等领域。GNN的出现使得能够有效地在图结构数据上进行学习和推理。以下是GNN的详细…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
MATLAB中添加 Git 子模块
目录 更新子模块 对子模块使用提取和合并 使用推送将更改发送到子模块存储库 要重用其他存储库中的代码,可以指定 Git™ 子模块。 要将外部 Git 存储库克隆为子模块,请执行以下操作: 在 MATLAB 当前文件夹浏览器中点击右键,然…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8c05d65fe9814eb28236da91839dfb22.jpeg#pic_center)
24级中国科学技术大学843信号与系统考研分数线,中科大843初复试科目,参考书,大纲,真题,苏医工生医电子信息与通信工程。
(上岸难度:★★★★☆,考试大纲、真题、经验帖等考研资讯和资源加群960507167/博睿泽电子信息通信考研咨询:34342183) 一、专业目录及考情分析 说明: ①复试成绩:满分100分。上机满分50分,面试满分150分,复试成绩(上机…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
深入剖析C语言中volatile与register关键字的实战应用与底层原理
引言 C语言以其贴近硬件的特性,赋予了开发者强大的底层控制能力。在众多关键字中,"volatile" 和 "register" 是两个具有特殊意义的关键字,它们直接影响着编译器对程序语句的处理逻辑,从而影响程序的正确性和…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/057fc9378ba54b14b9949761d62ac9d9.png)
vue开发网站--关于window.print()调取打印
1.vue点击按钮调取打印 点击按钮: 调取打印该页面: <div click"clickDown()">下载</div>methods: {//下载-调取打印clickDown() {window.print()}, }<style>/* 点击打印的样式 */media print {.clickDown {display: no…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
OJ-选座位
题目描述 要考试了,小明需要去图书馆挑选一个座位来复习。小明需要找到一个位置,这个位置应距离任何已经落座的人尽可能的远(即与最近的人的距离尽可能的大)。 图书馆的座位为一个N*M的矩阵,N表示总的排数࿰…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/442acc4017624439b2339d37d8865d13.png)
【子串】3. 无重复的最长子串
3. 无重复的最长子串 难度:中等难度 力扣地址:https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/description/ 题目看起来简单,刷起来有好几个坑,特此记录一下,解法比官网的更加简单&…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Scrapy中爬虫优化技巧分享
scrapy是一个非常有用的python爬虫框架,它可以帮助我们轻松地从不同的网站上获取数据。同时,scrapy也有越来越多的用户在使用它来爬取数据,因此,在使用scrapy的过程中,我们需要考虑如何优化我们的爬虫,以便…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6d500f165e6b61f5b60ecd1cc1198ae0.png)
自然语言处理-BERT处理框架-transformer
目录 1.介绍 2.Transformer 2.1 引言 2.2 传统RNN网络的问题 2.3 整体架构 2.4 Attention 2.5 Self-Attention如何计算 3.multi-headed机制 4. BERT训练方法 1.介绍 BERT:当前主流的解决框架,一站式搞定NLP任务。(解决一个NLP任务时的考虑…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
Kafka~消息系列问题解决:消费顺序问题解决、消息丢失问题优化(不能保证100%)
消息消费顺序问题 使用消息队列的过程中经常有业务场景需要严格保证消息的消费顺序,比如我们同时发了 2 个消息,这 2 个消息对应的操作分别对应的数据库操作是: 用户等级升级。根据用户等级下的订单价格 假如这两条消息的消费顺序不一样造…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
如何确保日常安全运维中的数据加密符合等保2.0标准?
等保2.0标准下的数据加密要求 等保2.0标准是中国信息安全等级保护制度的升级版,它对信息系统的安全保护提出了更为严格的要求。在日常安全运维中,确保数据加密符合等保2.0标准,主要涉及以下几个方面: 数据加密技术的选择ÿ…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/864fbe08c4a146ba9b8d272a39043dee.png)
基于java+springboot+vue实现的图书商城管理系统(文末源码+Lw)283
摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本图书商城管理系统就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2545faa407bb261c1cbe0e9c2f4a60c2.gif)
理解 REST API 和 GraphQL 的区别
你可能听说过 GraphQL,但对它与 REST 的区别还不完全确定。今天我们将介绍 REST 和 GraphQL 的一些基本原理,以及它们的不同使用场景。 GraphQL 作为 REST API 的替代品越来越受欢迎,不过它不一定是完全的“替代品”。 根据你的使用情景&am…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e9065c6165ff443f9b077ce10c536af0.png)
LLM - 神经网络的训练过程
1. 对于回归问题,用损失函数来计算预测值和真实值的差异,一种常用的公式是如下图所示(Mean Square Error),如果损失函数的值越小说明神经网络学习越准确,所以神经网络训练目标是减小损失函数的值, 2. 对于分类问题&…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a150376456074387868c3f43d67e8dbd.png)
【开源合规】开源许可证基础知识与风险场景引入
文章目录 什么是开源许可证(License)?开源许可证有什么用?开源许可证分类开源许可证分类及描述公共代码 (Public Domain)CC0无License宽松型许可证 (Permissive)MITApache 2.0BSD弱互惠型许可证 (Weak Copyleft)LGPLMPLEPL互惠型许可证 (Reciprocal)GPLEUPL强互惠许可证 (Str…...
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/27dbe3872c4741338f728b281369b79b.png)
Python函数缺省参数的 “ 坑 ” (与C++对比学习)
我们都知道Python函数的缺省参数可以降低我们调用函数的成本,但是一般我们的缺省参数都是不可变对象,如果是可变对象,我们对其多次调用会发生什么呢? def func(arr[]):arr.append(Hello)print(arr)func() func() func() 这貌似…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2ab2d7d8c5b0f4aa9a9c2859d638832c.png)
GSR解读 | 7月7日起,所有新车出海欧洲将强制配备这些ADAS功能!
今年以来,“出海”“卷到海外去”成为大大小小车企活动中的高频词。在国内卷无可卷的主机厂们逐渐将战火烧到海外,而欧洲则成为大部分车厂的出海第一站,如蔚来、极氪、小鹏都在欧洲建立了本地团队或子公司。 中国车企出海欧洲在高歌猛进的同…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
低姿态魅力:丰田雅力士AIRBFT气动避震改装秀
丰田雅力士,一款以其灵巧与动感著称的小车,当它搭载了AIRBFT气动避震系统后,车身姿态得以进一步降低,展现出了前所未有的低姿态魅力。低至地面的车身,不仅在视觉上给人以强烈的冲击感,更在行驶中提供了更低的风阻,提升了车辆的稳定性和操控性。AIRBFT气动避震系统以其卓…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
新时代硬汉之争!全面对比解析深蓝G318与方程豹豹5
即便日常被困于钢筋混凝土的钢铁丛林,但谁又没有一颗向往诗和远方的心呢?尤其是随着新能源车的崛起,在户外带电,能让生活品质更上一个台阶。当然,诗和远方固然重要,日常的柴米油盐也同样重要,选车时,咱们在关注户外通过能力的同时,也得关注日常用车的体验。今天的对比…...
![](https://aliypic.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/Uploadfiles/20240604/2024060414565025.001.png)
“翼”起降本盈运增效!欧曼星翼PRO自动挡中卡引领区域集散运输发展新趋势
在当前运输行业中,随着运价偏低、燃料价格偏高等因素影响,卡友对性价比更高的运输装备需求越发迫切。这一情况不止在重卡领域备受关注,在中卡行业里也成为卡友的心头大事!积极响应行业发展趋势,欧曼以重卡平台+自动挡双重赋能打造的欧曼星翼PRO自动挡中卡即将上市,深度契合用户…...
![](https://www.ngui.cc/images/no-images.jpg)
嘉兴燃气09908与嘉兴管网公司订立天然气供应框架协议
智通财经APP讯,嘉兴燃气发布公告,于2024年5月23日,该公司(作为供应商)与嘉兴管网公司作为(作为买方)订立天然气供应框架协议。根据天然气供应框架协议,嘉兴管网公司与该公司可不时就该公司于2024年5月23日至2027年3月31日期间向嘉兴管网公司供应天然气订立最终协议,惟须遵…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6f02739ba34c46baaafcf04304d1c921.png)
jmeter多用户并发登录教程
有时候为了模拟更真实的场景,在项目中需要多用户登录操作,大致参考如下 jmx脚本:百度网盘链接 提取码:0000 一: 单用户登录 先使用1个用户登录(先把1个请求调试通过) 发送一个登录请求&…...
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/3ea2d756a0874095830cd365b7f4714e.png)
python从0开始学习(十二)
目录 前言 1、字符串的常用操作 2、字符串的格式化 2.1 格式化字符串的详细格式(针对format形式) 编辑 总结 前言 上一篇文章我们讲解了两道关于组合数据类型的题目,本篇文章我们将学习新的章节,学习字符串及正则表达式。 …...