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Zsantaxy
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个人介绍
前端
擅长的技术
- JavaScript
获得更多能力
通用技术能力：
-
前端开发
初级
能力说明：
基本的计算机知识与操作能力，具备Web基础知识，掌握Web的常见标准、常用浏览器的不同特性，掌握HTML与CSS的入门知识，可进行静态网页的制作与发布。
云产品技术能力：
-
Clouder
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Apsara Clouder云计算专项技能认证：云服务器ECS入门
获得于2023-02-01 17:19:16
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Apsara Clouder云计算专项技能认证：云服务器ECS入门
阿里云技能认证
详细说明
暂无更多信息
2025年03月
-
03.31 17:40:33
回答了问题
2025-03-31 17:40:33
QwQ-32B “小身材大能量”，有哪些值得关注的技术亮点？
赞32 踩0 评论0
2024年07月
-
07.01 10:20:46
发表了文章
2024-07-01 10:20:46
www
自动
2023年10月
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10.25 17:06:28
提交了问题
2023-10-25 17:06:28
2023年09月
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09.07 10:12:51回答了问题
2023-09-07 10:12:51
app点击按钮下沉
赞0 踩0 评论0
2023年06月
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06.05 11:05:20回答了问题
2023-06-05 11:05:20
乘风问答官5月排位赛开启！话题、问题双赛道，Apple 妙控键盘等你赢！
赞7 踩0 评论0
2023年05月
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05.17 18:20:04提交了问题
2023-05-17 18:20:04
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05.17 17:51:59提交了问题
2023-05-17 17:51:59
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05.17 17:05:50提交了问题
2023-05-17 17:05:50
-
回答了问题
2025-03-31
QwQ-32B “小身材大能量”，有哪些值得关注的技术亮点？
参数量平衡：320 亿参数规模，在保持较高推理精度的同时，显著降低计算资源需求，打破了 “参数规模决定性能” 的固有认知。推理速度优化：通过模型结构压缩和算法优化，如采用动态稀疏注意力机制减少冗余计算，推理速度较同类大模型提升 30% 以上。多语言支持：支持中文、英文、德语、法语、西班牙语等数十种语言，满足国际化场景需求。量化压缩技术：支持 8 - bit/4 - bit 量化，在几乎不影响精度的前提下降低显存占用，模型仅需 20GB 存储空间。多框架支持与边缘端适配：兼容 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架，可在 GPU、CPU 甚至移动端部署，适用于智能客服、IoT 设备等场景。一键部署工具：提供 Docker 镜像和 Kubernetes 部署方案，简化运维流程，降低部署难度。场景化微调支持：提供预训练基础模型及多种行业微调版本（如金融、医疗、法律），开发者可通过 LoRA（低秩适配）技术快速定制模型，降低训练成本。赞32 踩0 评论0 -
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2023-10-25
t帮忙看一下，阿里语音AI的服务器回这个错误，怎么修改？est
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2023-09-07
app点击按钮下沉
有人了解这个吗赞0 踩0 评论0 -
回答了问题
2023-06-05
乘风问答官5月排位赛开启！话题、问题双赛道，Apple 妙控键盘等你赢！
积极参与赞6 踩0 评论0 -
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2023-05-17
app点击按钮下沉
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2023-05-17
css属性last-child和last-of-type区别
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提交了问题
2023-05-17
css属性last-child未生效
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2023-03-30
display/opacity/vibility区别
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提交了问题
2023-02-20
粘性定位失效
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回答了问题
2023-01-12
社区有了这些新变化，邀你来反馈！
新年新气象赞0 踩0 评论0
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