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【AI大模型面试宝典十一】- 评估应用篇
【AI大模型面试宝典】聚焦高频考点,拆解核心原理!涵盖基础能力、对齐与效率评估,详解MMLU、C-Eval、HumanEval等基准,教你应对幻觉检测、指标设计等面试难题。代码实操+避坑指南,助你精准拿分,offer到手!点赞关注,持续更新中→ #大模型面试 #AI求职
【AI大模型面试宝典九】- 推理部署篇
【AI大模型面试宝典】聚焦推理加速核心技术:KV-Cache优化、连续批处理、投机解码、模型并行等,结合vLLM实战与面试高频题解析,帮你系统掌握得分要点,高效斩获offer!点赞关注,持续更新中~
【AI大模型面试宝典七】- 训练优化篇
【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点:从MDP、贝尔曼方程到策略梯度、Actor-Critic框架,详解价值函数、优势函数与GAE等高频概念,结合蒙特卡洛与TD方法的偏差方差权衡,助你系统掌握RL原理与面试要点,轻松应对大模型算法挑战!
【AI大模型面试宝典五】- 基础架构篇
【AI大模型面试宝典】深入解析归一化技术:LayerNorm、RMSNorm原理与应用,Pre-norm vs Post-norm对比,助力掌握大模型训练稳定与加速收敛核心要点。高频考点+实战解析,轻松拿下offer!点赞关注,持续更新~ #大模型面试 #归一化
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7天前
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监控电脑操作记录软件的LRU缓存算法及C++实现研究
本文探讨LRU缓存算法在监控电脑操作记录软件中的应用,结合其时序性与局部性特征,通过“双向链表+哈希表”实现高效数据缓存,显著提升数据访问速度与系统响应性能。
什么是“信任斜率”?为什么系统更在意变化速度
很多企业、个人困惑于“为何努力却失宠”?问题不在当下水平,而在“信任斜率”——系统评判的不是你有多好,而是是否在持续变好。趋势>现状,进步速度决定未来权重。
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7天前
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LLM API Gateway:LLM API 架构、大模型 API 聚合与 AI API 成本优化全解(2026 深度指南)
从 OpenAI 引发的 AI API Gateway 经济变革,到企业级多模型聚合架构 n1n.ai 的最佳实践。本文将深入剖析 LLM API 的技术细节(协议、鉴权、参数调优),探讨“自建网关”与“聚合服务”的优劣权衡,并提供 Python 实战代码演示如何构建高可用的多模型 Agent。
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8天前
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如何快速学习HTML和CSS
本教程专为新手设计,聚焦HTML与CSS核心知识,摒弃冗余内容。通过“学-练-做”三步法,结合VS Code工具和实战项目(如模仿百度首页),助你1-2周内快速掌握网页结构与样式,实现从入门到能用的跨越,少走弯路,高效上手。
分区是低级格式化吗
分区并非低级格式化。分区仅修改磁盘的逻辑结构(如分区表),不破坏底层数据;而低级格式化或全盘覆盖会清除扇区内容,导致数据不可恢复。两者操作层级、影响程度不同,混淆源于表象相似,实则本质迥异。正确理解有助于避免误操作和数据永久丢失。
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