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51CTO
NumPy 经典十例:从入门到精通
本文将通过常用案例,帮助你快速掌握 NumPy 的核心用法。每个案例都包含代码示例和详细解释,确保代码可以直接运行。
17:31
51CTO
揭开 ps 命令的神秘面纱:这 20 个实用场景让你成为进程管理高手
今天,我们将带你深入了解ps命令,通过以下几个实用例子来揭开它的秘密。这不仅能帮你更快地解决问题,还能让你的工作效率至少提高三倍。
17:31
51CTO
AI浪潮下,对DeepSeek发展的哲学新思考
2025年新春伊始,DeepSeek火爆全球,国产大模型横空出世,以“免费+易用+高性能”的组合成功破圈,震动全球科技界。
17:31
51CTO
Cisco 智能许可工具漏洞遭攻击者利用,内置后门账户曝光
攻击者利用Cisco智能许可工具未修复漏洞,注入内置后门管理员账户,远程获取权限,严重威胁企业安全,Cisco紧急修复仍难挡活跃攻击。
17:31
51CTO
SEARCH-R1: 基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
这个研究提出了一种新型强化学习(RL)框架SEARCH-R1,该框架使大型语言模型(LLM)能够实现多轮、交错的搜索与推理能力集成。不同于传统的检索增强生成(RAG)或工具使用方法,SEARCH-R1通过强化学习训练LLM自主生成查询语句,并优化其基于搜索引擎结果的推理过程。
17:31
51CTO
Tailwind CSS 的功与过,为何有人喜欢有人烦
在前端这个领域,这种乱象并不是仅存在于 Tailwind 这一个框架,而是存在于我们日常开发的方方面面。大家应该也经常有看到 两种不同框架的开发者在网络中互相 “攻伐” 的情况。
17:31
51CTO
网络安全事件响应中的五个致命陷阱与破局之道
本文深度解析了网络安全事件响应中CISO最易踩中的五大陷阱:静态预案沦为摆设、模板化推演脱离实战、跨部门信息孤岛、通信系统反成攻击跳板、手动流程延误黄金时间。
17:31
51CTO
为什么 MyBatis 源码中,没有我那种 if···else
在MyBatis的两万多行的框架源码中,使用了大量的设计模式对工程架构中的复杂场景进行解耦,这些设计模式的巧妙使用是整个框架的精华。
17:31
51CTO
为什么SFT之后感觉LLM傻了? 如何降低这种现象?
SFT的重点在于激发大模型的能力,SFT的数据量相比于预训练的数据还是太少了。如果抱着灌注领域知识而不是激发能力的想法,去做SFT的话,可能确实容易把LLM弄傻。
17:31
51CTO
万字长文:说清MCP的前世今生+RAGFlow整合应用示例
本文从复杂提示词引导模型调用工具开始,到 MCP 作为统一协议标准的变化过程以及小试牛刀的演示下在传统 RAG 基础上,针对机械加工场景结合 MCP 的一些功能延展示例。
17:31
51CTO
实战指南 | Swift 并发中的任务取消机制
这篇文章会讲清楚任务取消的原理、如何正确使用它,以及如何写出高效又优雅的代码。
17:31
51CTO
VPN 漏洞成为攻击组织的关键工具
VPN漏洞成为威胁行为者攻击组织的关键工具,勒索软件攻击与之直接相关,全球大量FortiGate设备被攻陷,数据泄露严重。
17:31
51CTO
降维打击 Navicat!Chat2DB:21K Star 的 AI 数据库管理新王者
Chat2DB以其开源、AI驱动的特点,提供了一个高效、易用的数据库管理解决方案,尤其适合需要支持多种数据库和智能化工具的用户。
17:31
51CTO
和面试官聊聊如何零重启修复 K8s 环境中的 Log4j 漏洞?
某日深夜,安全团队紧急通告:Apache Log4j 2.x存在远程代码执行漏洞(CVE-2021-44228),攻击者可通过JNDI注入攻击接管服务器。公司要求所有业务2小时内修复。然而,核心交易系统负责人反馈:“系统正在处理高并发订单,重启会导致数千万资损,必须延迟修复。”
17:31
51CTO
Blazor + WebAssembly实战:用C#干掉JavaScript!
Blazor + WebAssembly为Web开发带来了一种全新的思路,实现了前后端统一技术栈,在提高开发效率、降低学习成本和优化团队协作等方面展现出显著优势。
17:31
51CTO
GitHub Copilot竟能自动写C#单元测试?AI编程实测颠覆认知
随着人工智能技术的不断发展和完善,我们有理由相信像GitHub Copilot这样的AI编程工具将在软件开发领域发挥更为重要的作用。
17:31
51CTO
面试官:谈谈你对Reactor模型的理解?
Reactor 模型是一种实现思路(也是一种设计模式),它是通过事件驱动和非阻塞 I/O 机制,实现了高并发、高性能的网络编程。其核心思想是通过一个或多个线程监听事件,并将事件分发给相应的处理程序,从而实现高效的并发 IO 处理。
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为什么AI教师难以实现
17:31
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模型蒸馏(Distillation)案例--从DeepSeek-R1-1.5B 到 Qwen-2.5-1.5B 的模型蒸馏
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如何让低于1B参数的小型语言模型实现 100% 的准确率
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