DMBOK對比知識點對比(1)

1.CDGP各章活動

章節一級

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/web/81736.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/web/81736.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/web/81736.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

css設置動態數值:clamp函數

CSS 的 clamp() 函數是一個強大的工具,用于創建響應式且范圍可控的動態值。它結合了min() 和max() 的邏輯,允許你定義一個值在最小值和最大值之間動態調整。 語法為: clamp(最小值, 首選值, 最大值); 工作原理: 當 …

數值計算與數據相關參數剖析:保障模型訓練穩定與準確

一、計算類型:以BF16為例 1.1 核心作用 BF16 是一種計算方式,它能讓模型訓練更快,還省內存。比如訓練模型時,用普通方式可能很慢,占內存也多,而 BF16 就像給模型開了 “加速鍵”,訓練起來更高…

數據庫讀寫分離解決方案

數據庫讀寫分離解決方案 一、讀寫分離核心概念 讀寫分離(Read/Write Splitting)是通過將數據庫的讀操作和寫操作分離到不同的數據庫節點來提升系統整體性能的架構模式。 核心原則:寫操作集中在主庫(Master),讀操作分散到從庫(Slave),通過數據復制保持主從一致性 二、技術實…

小白的進階之路系列之七----人工智能從初步到精通pytorch自動微分優化以及載入和保存模型

本文將介紹Pytorch的以下內容 自動微分函數 優化 模型保存和載入 好了,我們首先介紹一下關于微分的內容。 在訓練神經網絡時,最常用的算法是反向傳播算法。在該算法中,根據損失函數相對于給定參數的梯度來調整參數(模型權重)。 為了計算這些梯度,PyTorch有一個內置…

【圖像處理基石】立體匹配的經典算法有哪些?

1. 立體匹配的經典算法有哪些? 立體匹配是計算機視覺中從雙目圖像中獲取深度信息的關鍵技術,其經典算法按技術路線可分為以下幾類,每類包含若干代表性方法: 1.1 基于區域的匹配算法(Local Methods) 通過…

《Map 到底適合用哪個?HashMap、TreeMap、LinkedHashMap 對比實戰》

大家好呀!今天我們來聊聊Java中超級重要的Map集合家族 🎢。Map就像是一個神奇的魔法口袋,可以幫我們把東西(值)和標簽(鍵)一一對應存放起來。不管你是Java新手還是老司機,掌握Map都是…

TencentOSTiny

開放原子開源基金會 騰訊物聯網終端操作系統 _物聯網操作系統_物聯網OS_TencentOS tiny-騰訊云 GitHub - OpenAtomFoundation/TobudOS: 開放原子開源基金會孵化的物聯網操作系統,捐贈前為騰訊物聯網終端操作系統TencentOS Tiny 項目簡介 TencentOS Tiny 是騰訊…

使用 Selenium 進行自動化測試:入門指南

在現代軟件開發中,自動化測試已經成為不可或缺的一部分。它不僅提高了測試效率,還減少了人為錯誤的可能性。Selenium 是一個強大的開源工具,廣泛用于 Web 應用程序的自動化測試。本文將詳細介紹如何使用 Selenium 進行自動化測試,…

C54-動態開辟內存空間

1.malloc 原型&#xff1a;void* malloc(size_t size);&#xff08;位于 <stdlib.h> 頭文件中&#xff09; 作用&#xff1a;分配一塊連續的、未初始化的內存塊&#xff0c;大小為 size 字節。 返回值&#xff1a; 成功&#xff1a;返回指向分配內存首地址的 void* 指針…

ELK服務搭建-0-1搭建記錄

ELK搭建 需要準備一臺linux服務器&#xff08;最好是CentOS7&#xff09;,內存至少4G以上&#xff08;三個組件都比較占用內存&#xff09; 演示基于ElasticSearch采用的是8.5.0版本 1、 Docker安裝Elasticsearch 創建一個網絡 因為我們還需要部署kibana容器、logstash容器&am…

調參指南:如何有效優化模型訓練效果

?? 調參指南:如何有效優化模型訓練效果(深度學習實戰) 模型跑通不難,調得好才是本事。本篇文章將系統講解如何在訓練過程中有效調參,從學習率到網絡結構,從損失函數到正則化,讓你的模型效果“飛升”。 ?? 一、為什么需要調參? 初學者常常以為模型訓練完就“任務完…

laya3的2d相機與2d區域

2d相機和2d區域都繼承自Sprite。 2d相機必須作為2d區域的子節點&#xff0c;且2d相機必須勾選isMain才能正常使用。 2d區域下如果沒有主相機&#xff0c;則他和Sprite無異&#xff0c;他的主要操作皆是針對主相機。 2d相機可以調整自己的移動范圍&#xff0c;是否緊密跟隨&a…

【保姆級教程】Windows部署LibreTV+cpolar實現遠程影音庫訪問全步驟

文章目錄 前言1.關于LibreTV2.docker部署LibreTV3.簡單使用LibreTV4.安裝cpolar內網穿透5.配置ward公網地址6.配置固定公網地址總結 前言 當周末的閑暇時光來臨時&#xff0c;您是否也習慣性地癱倒在沙發上&#xff0c;渴望通過影視作品緩解一周的疲憊&#xff1f;然而在準備點…

Windows安裝Docker部署dify,接入阿里云api-key進行rag測試

一、安裝docker 1.1 傻瓜式安裝docker Get Docker | Docker Docs Docker原理&#xff08;圖解秒懂史上最全&#xff09;-CSDN博客 官網選擇好windows的安裝包下載&#xff0c;傻瓜式安裝。如果出現下面的報錯&#xff0c;說明主機沒有安裝WSL 1.2 解決辦法 安裝 WSL | Mic…

Cursor 與DeepSeek的完美契合

這兩天在看清華大學最近出的一個關于deepseek入門的官方視頻中&#xff0c;看了幾個deepseek的應用場景還是能夠感覺到它的強大之處的&#xff0c;例如根據需求生成各種markdown格式的代碼&#xff0c;再結合市面上已有的一些應用平臺生成非常好看的流程圖&#xff0c;PPT,報表…

【深度學習】13. 圖神經網絡GCN,Spatial Approach, Spectral Approach

圖神經網絡 圖結構 vs 網格結構 傳統的深度學習&#xff08;如 CNN 和 RNN&#xff09;在處理網格結構數據&#xff08;如圖像、語音、文本&#xff09;時表現良好&#xff0c;因為這些數據具有固定的空間結構。然而&#xff0c;真實世界中的很多數據并不遵循網格結構&#x…

[Python] 避免 PyPDF2 寫入 PDF 出現黑框問題:基于語言自動匹配系統字體的解決方案

在使用 Python 操作 PDF 文件時,尤其是在處理中文、日語等非拉丁字符語言時,常常會遇到一個令人頭疼的問題——文字變成“黑框”或“方塊”,這通常是由于缺少合適的字體支持所致。本文將介紹一種自動選擇系統字體的方式,結合 PyPDF2 模塊解決此類問題。 一、問題背景:黑框…

Java求職面試:從核心技術到AI與大數據的全面考核

Java求職面試&#xff1a;從核心技術到AI與大數據的全面考核 第一輪&#xff1a;基礎框架與核心技術 面試官&#xff1a;謝飛機&#xff0c;咱們先從簡單的開始。請你說說Spring Boot的啟動過程。 謝飛機&#xff1a;嗯&#xff0c;Spring Boot啟動的時候會自動掃描組件&…

Espresso 是什么

Espresso 是 Android 開發者的首選 UI 測試工具&#xff0c;是 Google 官方推出的 Android 應用 UI 測試框架&#xff0c;專為 白盒測試 設計&#xff0c;強調 速度快、API 簡潔&#xff0c;適合開發者在編寫代碼時同步進行自動化測試。它是 Android Jetpack 測試工具的一部分&…

Axios 如何通過配置實現通過接口請求下載文件

前言 今天&#xff0c;我寫了 《Nodejs 實現 Mysql 數據庫的全量備份的代碼演示》 和 《NodeJS 基于 Koa, 開發一個讀取文件&#xff0c;并返回給客戶端文件下載》 兩篇文章。在這兩篇文章中&#xff0c;我實現了數據庫的備份&#xff0c;和提供數據庫下載等接口。 但是&…