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福建省学测计算机网络大纲

若有冲突,则立即停止发送数据,但是要发送一个加强冲突的JAM(阻塞)信号,以便使网络上所有工作站都知道网上发生了冲突,然后,等待一个预定的随机时间,在总线为空闲时,再重新发送未发完的数据。宏病毒是一种寄存在文档或模板的宏中的计算机病毒。同轴电缆:由内导体、绝缘层、外屏蔽层、外部保护层组成,分为基带同轴电缆和宽带同轴电缆,又分为粗同轴电缆(AUI)和细同轴电缆(BNC),粗同轴电缆单段不超过500m

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#计算机网络#学习
适合新手 | KubeKey 部署 K8s v1.28.8 实战

本文是一篇关于使用KubeKey工具在CentOS7系统上部署原生Kubernetes(v1.28.8)集群的实战教程。文章详细介绍了从操作系统基础配置到K8s集群部署的完整流程,包括主机名设置、DNS配置、yum源优化、时间同步、防火墙关闭等准备工作。教程提供了清晰的服务器配置表格和软件版本信息,并给出了具体的命令行操作指南。作者还分享了KubeKey工具的下载方式和使用技巧,适合K8s初学者参

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#kubernetes#容器#云原生 +1
Metrics Server 完整配置安装手册

本教程详细介绍了如何在Kubernetes集群中完整配置Metrics Server。Metrics Server是Kubernetes核心组件,用于收集节点和Pod的资源使用数据,支持HPA自动扩缩容和资源监控。教程首先提供了删除现有部署的完整命令,然后展示了完整的YAML配置文件,包括ServiceAccount、ClusterRole、RoleBinding、Service和Deployme

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#云计算#云原生#k8s
[特殊字符]【联邦学习实战】用 PyTorch 从 0 搭建一个最简单的联邦学习系统(含完整代码)

本文介绍了如何用PyTorch从零搭建一个简单的联邦学习系统。主要内容包括:使用2层MLP模型进行MNIST手写数字识别;将训练数据划分为两个客户端模拟真实场景;定义本地训练函数和FedAvg参数聚合方法;实现5轮联邦主流程训练。该项目展示了联邦学习的核心思想——"数据不动,模型移动",在保护数据隐私的同时完成模型训练。文章还提供了测试准确率方法和后续改进建议,如增加客户端数量

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#pytorch
深度学习和机器学习的差异

这种端到端(End-to-End)的学习方式突破了人工特征设计的局限,ResNet在ImageNet竞赛中超越人类识别准确度就是典型案例。传统机器学习(Machine Learning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(Feature Engineering)构建模型。当算力成本持续下降而数据规模持续增长时,深度学习的应用边界将持续扩展,但其与经典机器学习的协同创

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#深度学习#机器学习#人工智能
我自己开发了大模型,和DeepSeek一样!(附源码)

建议根据实际部署环境调整进度粒度(可通过修改。参数)以获得最佳显示效果。方案一:多模式选择器。方案二:智能延时系统。

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#python
极简高效!开源大模型调试工具APILAB:一键配置,实时交互,开发者必备神器

是一款专为开发者打造的大模型API调试平台,无需复杂部署,打开即用!支持主流API接口调试,助你快速验证模型效果,提升开发效率。

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#语言模型#机器学习#深度学习 +1
开源协议指南:主流许可证核心区别解析

开源协议是数字世界的法律说明书,决定了代码的使用规则与传播边界。全球每天有超过 1 亿个开源项目在运转,但超过 35% 的开发者曾因错误选择协议引发法律纠纷。本文用通俗语言解析六大主流协议的核心差异。

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#开源协议
GitHub入门指南:从零开始掌握代码协作平台

GitHub是全球最大的代码托管平台,拥有超过1亿开发者的庞大社区。作为现代软件开发的核心工具,掌握GitHub的使用已成为程序员的必备技能。本文将从基础操作到协作流程,手把手教你快速上手这个强大的开发平台。

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#github
深度学习和机器学习的差异

这种端到端(End-to-End)的学习方式突破了人工特征设计的局限,ResNet在ImageNet竞赛中超越人类识别准确度就是典型案例。传统机器学习(Machine Learning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(Feature Engineering)构建模型。当算力成本持续下降而数据规模持续增长时,深度学习的应用边界将持续扩展,但其与经典机器学习的协同创

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#深度学习#机器学习#人工智能
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