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阿里雲大數據AI - 基於PAI-ChatLearn的GSPO強化學習實踐

引言 近期,阿里通義千問團隊創新性提出了 GSPO 算法,PAI-ChatLearn 框架第一時間支持並復現了GSPO的強化學習訓練過程,本文將介紹在 PAI 平台復現 GSPO 的最佳實踐。 GSPO 算法介紹 強化學習(Reinforcement Learning, RL)是拓展語言模型、增加其深度推理與問題求解能力的關鍵技術範式。為了持續拓展 RL,首要前提是確保穩定、魯棒的訓練過程。現有的

大數據處理 , 強化學習 , 最佳實踐 , 人工智能 , 模型

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SRETALK - 夜鶯開源監控,模板函數一覽

本文介紹夜鶯開源項目(Nightingale)的模板函數,夜鶯內置了很多模板函數,可以對告警事件做一些渲染調整,方便 On-call 人員根據告警事件處理告警。 本文大綱: 夜鶯開源項目簡介 夜鶯模板函數用途場景 夜鶯模板函數分類 附加查詢函數 格式化函數 字符串處理函數 時間處理函數 數學運算函數 數據處理函數 夜鶯項目簡介 夜鶯監控(Nightingale)是一款側重告

監控 , 告警

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亞馬遜雲開發者 - 通過自動化工具實現亞馬遜雲上資源標籤管理

背景 在雲計算日新月異的時代,企業對亞馬遜雲科技資源的使用正在呈現指數級增長。從最初的幾十個資源擴展到數百甚至上萬個,有效管理這些雲資源已成為企業 IT 運營中的關鍵挑戰。亞馬遜雲科技資源標籤(Tags)作為一種元數據機制,已發展成為現代雲資源管理策略的基石。 📢限時插播:Amazon Q Developer 來幫你做應用啦! 🌟10分鐘幫你構建智能番茄鍾應用,1小時搞定新功能拓展

亞馬遜雲科技 , 自動化 , 人工智能

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安逐悲 - 計算機是如何識別&執行代碼的

計算機是如何識別代碼的 這個問題要展開的話蠻複雜的,展開到幾萬幾十萬字都可以。但針對題主的問題可以有個更具體精確的回答方式。因為我也不是 CS 科班出身,也才大二,就幾個關鍵的節點説一下我的理解。可能有些錯漏,權當小導論看看得了,有錯誤敬請指出。 大致過程 我的理解中,整個過程大致可以分為兩段: 代碼到機器碼的過程 機器碼被 CPU 執行 其中階段 1 是編譯原理的領域,階段 2 是計組的

計算機組成 , 知識 , 計算機科學 , 計算機 , 編譯原理

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煩惱的沙發 - 2025 年構建現代全棧應用程序的 8 個前沿項目

從本地環境到雲端部署,用它們武裝你的開發 工作流 ,告別重複與繁瑣。 構建一個現代全棧應用挺麻煩的。為新項目搭建本地環境,在 docker 和各類配置折騰半天,終端卻依然飄紅。而從本地環境、數據庫、用户認證,再到部署上線,一長串的任務清單就足以讓人頭皮發麻。 但是優秀的軟件可以讓我們事半功倍,因為它們都是不斷進化,專為解決真實世界的開發難題而生。 在本文中,我將為你介紹 8 個足以改變你全棧開發方

全棧 , 開發工具 , 後端 , 前端

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龍蜥社區 - 龍蜥開發者説:一位開源貢獻者的國產操作系統“鑄魂”歷程 | 第 33 期

「龍蜥開發者説」第33 期來了!開發者與開源社區相輔相成,相互成就,這些個人在龍蜥社區的使用心得、實踐總結和技術成長經歷都是寶貴的,我們希望在這裏讓更多人看見技術的力量。 本期故事,我們邀請了龍蜥社區開發者吳梓萱來分享「開源貢獻者的國產操作系統“鑄魂”歷程」。歡迎閲讀上期故事《我的龍蜥開源之旅》。開發者説系長期活動,對於積極投稿、多次分享的童鞋,我們還有神秘大禮鼓勵!誠邀開發者們分享真實體驗,以文

操作系統 , 開源 , 開發者

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愛笑的滷蛋_bQaZWx - 三分鐘實現H5頁面國內主流機型自動跳轉app下載頁

Uniapp實現全機型自動跳轉:基於OneLink統一鏈接的智能下載引導組件 在UNI-APP中藉助小米、華為、OPPO、vivo四大廠商聯合推出的OneLink統一鏈接服務,打造無縫應用下載體驗 移動端下載的痛點與統一解決方案 在移動端H5頁面中引導用户下載APP時,開發者常面臨一個核心問題:​如何讓不同設備用户都能一鍵跳轉到正確的應用商店?​​ iOS用户需要跳轉App Store,而安卓用户

教程 , uni-app , 前端

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肥皂泡 - js沒有原型鏈的對象

一次偶然操作,處理http接口返回的數據時,判斷這個對象是否有某個key,用了hasOwnProperty const { data } = await getDataFromAjax() console.log(data.hasOwnProperty('key1')) 結果報錯,data.hasOwnProperty undefined 這個錯誤解決不是重點,用in和Object.hasOwn都

原型 , Javascript

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Leojx - Redis 熱點 key 治理

Redis 的“熱點 key”問題指的是某些 key 被頻繁訪問(讀或寫),導致服務器負載不均衡甚至性能瓶頸。在高併發系統中,這是常見的性能隱患之一。 一、熱點 Key 的危害 單點瓶頸:某個 key 被高頻訪問,導致 Redis CPU 飆升,QPS 降低。 緩存擊穿:熱點 key 失效後瞬間大量請求落到數據庫,可能造成雪崩。 負載不均:集羣中某節點因為熱點 key 負載過高。 延遲

redis , 熱點 , redis集羣 , 緩存設計

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OpenBayes - OpenBayes 一週速覽丨李沐團隊開源語音大模型Higgs Audio V2,擴展多語言對話等功能

公共資源速遞This Weekly Snapshots ! 5 個公共數據集: B3DB 生物基準數據集 PolyMath 數學推理數據集 SongEval 音樂評估數據集 MegaScience 科學推理數據集 WebInstruct-verified 多領域推理數據集 4 個公共模型: gpt-oss-20b gpt-oss-120b Qwen3-30B-A3B-Inst

llm , 圖像識別 , 數學 , 自然語言處理 , chatgpt

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vistart - C/C++編譯系統完全指南:從源代碼到跨平台分發

目錄 概述 編譯流程基礎 C++語言演進與特性 鏈接機制深度解析 平台差異與實現 跨語言交互(FFI) 構建系統與工具鏈 庫的設計與分發 性能優化技術 未來發展趨勢 一、概述 C/C++作為系統編程的基石,其編譯過程涉及從源代碼到機器碼的複雜轉換。本指南全面覆蓋編譯原理、平台差異、工具鏈使用、跨語言交互等核心主題,為系統級開發提供完整參考。 為什麼理解編譯過程很重要?

跨平台 , 編譯 , c++ , ffi , c

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soroqer - Goroutine 的創建與調度:從 GPM 模型到 go 關鍵字的底層邏輯

併發,對於每個語言來説都是最重要的一部分。Goroutine 採用 m:n 模型,是一種輕量化的多線程處理。 一、為什麼需要 Goroutine ? 在理解 Goroutine 之前,我們先回顧一下的傳統併發模型。在多數編程語言(如 Java、C++)中,併發主要依賴「線程」(Thread)實現。但線程存在兩個問題: 創建成本高:每個線程需要佔用獨立的棧空間(通常幾 MB),操作系統需要為線

goroutine , gmp

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SmalBox - 【渲染流水線】[應用階段]-[渲染命令隊列]以UnityURP為例

應用階段最後是CPU向GPU提交需要渲染的數據。通常數據會被複制到顯存中,然後設置渲染參數,最後調用渲染接口。PC中是這樣的,但是移動設備一般沒有單獨的顯存。使用內存為GPU服務。他們使用同一內存地址。除非要讀/寫這段內存內容才會複製出一份調整CPU和GPU之間協作。 【從UnityURP開始探索遊戲渲染】專欄-直達 渲染狀態: 一連串開關或方法,以及方法的地址指向(階段中的各種可配置的

渲染 , unity , 前端

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軟件部長 - 告別代碼開發!JVS低代碼的表單引擎如何實現數據閉環

JVS低代碼輕應用快速開發採用所見即所得的配置思路,表單是低代碼中最基礎的業務配置引擎之一,快速的通過表單配置實現數據輸入、數據存儲,數據展示。那麼在輕應用下直接點開菜單打開的表單,錄入數據提交到數據模型,後續我們使用或查看數據也是可以快速通過配置實現。 場景説明 例:問卷調查,普通用户在應用目錄下點擊菜單打開問卷表單填寫數據,管理用户拿到數據再做後續處理 操作配置 如下圖,先在演示應用下直接建表

表單 , 低代碼 , 私有化部署 , 低代碼開發平台

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程序員阿偉 - 《TypeScript搭建的認知橋樑:遊戲化學習應用的深層架構》

在教育形態不斷演化的進程中,遊戲化學習的價值早已超越了形式上的創新,成為重構知識傳遞路徑的關鍵支點。TypeScript以其獨特的類型系統與架構彈性,為這種融合提供了恰到好處的技術土壤——它既能承載遊戲世界的複雜規則網絡,又能守護知識體系的內在邏輯,讓關卡的推進與認知的深化形成不可分割的整體。這種架構的精妙之處,在於它不只是技術層面的實現方案,更是對學習本質的理解與轉譯,使每個遊戲元素都成為知識傳

遊戲

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程序員阿偉 - 《原型鏈的柔性骨架:JavaScript面向對象架 構的動態設計與演化邏輯》

原型鏈從未以顯性的代碼結構存在,卻像一套隱形的骨架,支撐着對象間的能力傳遞與行為共享。這種以原型為核心的設計哲學,不同於傳統面嚮對象語言中“類”的剛性約束,它賦予代碼一種類似生物進化的彈性——允許系統在運行中生長、變異,通過鏈條的重組實現功能的自然迭代。理解這套骨架的構造原理,不僅是掌握JavaScript深層邏輯的關鍵,更是構建可適應、低耦合架構的前提。 每個JavaScript對象誕生時,都會

開發

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楚知行 - opencv 4.7.0編譯報錯記錄

概述 這個博客,記錄了我遇到的一種opencv編譯報錯,解決的過程,希望這個博客,給遇到類似報錯的大夥,一些啓發。 我遇到這個protobuf相關的報錯的原因,是在windows下,使用vcpkg安裝了protobuf4.2的版本,導致了這個報錯。 如果大夥自行編譯opencv,我個人的經驗是, 1 如果使用vcpkg全局安裝了protobuf高版本的庫(比如4.2),建議可以臨時卸載

c++ , opencv

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阿里云云原生 - 一鍵上雲不是夢!Apache Dubbo 發佈微服務集羣部署與全新控制枱

作者:鍾堅、陳才、劉軍 Apache Dubbo 最新發布的雲原生重磅升級,為開發者和運維團隊帶來了一鍵部署微服務集羣與全新控制枱的雙重能力,極大提升微服務全生命週期管理體驗。 01 一鍵部署微服務集羣,快速上雲更簡單 Dubbo 本次升級為雲原生場景提供了更靈活的部署方式,開發者和企業用户可根據場景選擇最優方案: dubboctl 命令行提升本地開發部署體驗 對於本地開發場景,通過 dubboc

dubbo , 雲原生

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ShirleyYD - 百度智能雲千帆大模型平台賦能文曲智閲:讓作文批改邁入智能高效新時代

在小初高語文教學的日常裏,作文批改始終是壓在教師肩上的重擔 —— 堆積如山的作文本、逐字逐句的批註、重複繁瑣的反饋,不僅耗費教師大量精力,更難做到每篇作文都被全面、個性化地剖析。而當文曲智閲牽手百度智能雲千帆大模型平台後,這一教育痛點被徹底重構,為作文批改領域帶來了從 “低效重複” 到 “智能精準” 的顛覆性變革。 從 “教師埋首作業本” 到 “AI 深度伴學”:技術重構 批改場景傳統作文批改的困

百度

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傲視眾生的香蕉_bvX78Q - 騰訊 WeKnora 深度解析:大模型時代文檔理解與檢索的技術突破

在信息爆炸的數字化時代,企業與科研機構每天都要面對海量的 PDF、Word、圖片等多格式文檔,如何從中快速提取有效信息並實現精準檢索,成為制約工作效率的關鍵瓶頸。騰訊近期開源的文檔理解與檢索框架 WeKnora,基於大語言模型(LLM)構建了一套端到端的智能處理方案,通過模塊化設計與多模態融合技術,重新定義了文檔知識管理的技術標準。​ 一、架構設計:五維協同的模塊化流水線​ 完整呈現數據準備與索

騰訊 , 人工智能 , 開源

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歐凱 - Selenium打開瀏覽器及接管瀏覽器

1.使用Selenium打開瀏覽器 下載好Chrome驅動,如果訪問不了外網,可以從這裏下載,有各種新老版本及瀏覽器,有win\mac\linux適配的包以及無頭模式的包 使用python執行下列文件內容 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webd

chrome-web-driver , selenium

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軟件部長 - 低代碼表單引擎,配置化獲取默認值的解決方法

在數字化轉型的浪潮中,企業經常會面臨數據錄入效率低、跨部門協作不暢、業務人員反覆填寫重複信息導致操作疲勞等痛點,傳統表單工具僵化的配置方式讓個性化需求難以滿足。 在低代碼開發中,可以通過表單組件(獲取默認值)的默認值預設、動態函數公式調用等幫助企業快速構建適應業務變化的表單體系。無論是自動填充用户部門信息、關聯崗位角色權限,還是通過公式計算生成業務日期,都能降低表單使用成本,提升數據採集效率

表單 , 低代碼 , 低代碼開發平台

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瑞0908 - response返回中文亂碼

返回響應中文是亂碼 可以通過下面代碼解決 response.encoding = 'utf-8' # 確保編碼為UTF-8

亂碼 , requests , 爬蟲

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胡蘿蔔抱緊兔子 - 如何實現企業文件的共享、協作?

企業的成功往往不取決於單個天才的力量,而取決於組織內部的深度協作和有效溝通。而實現這一目標的一個關鍵要素便是在團隊中建立高效、安全的文件共享與協作機制。然而,如何在紛繁複雜的工具選擇和多樣的需求中找到適合的解決方案,仍然是大多數企業面臨的核心挑戰。 企業文件共享面臨的挑戰 在企業內部實現文件共享與協作,乍看似乎是一個非常基礎的問題,但往往在實際落地時卻困難重重。究其背後,企業的需求往往是多方面的

團隊協作工具 , 文件共享平台 , 團隊協作

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