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07:52 PM · Nov 03 ,2025
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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 矩陣的跡到底有什麼意義？跡如何描述平均拉伸效應？特徵多項式中跡係數的代數與幾何意義是什麼？跡操作如何保證統計平均與座標無關？

在線性代數的理論體系中，矩陣是描述線性映射和向量空間結構的核心工具。矩陣不僅用於描述有限維空間的變換，還廣泛應用於量子力學、統計力學、羣表示理論、微分幾何以及現代計算科學。在學習矩陣時，一個看似簡單的概念——矩陣的跡——經常被提及。 初次接觸跡的人可能會認為它只是矩陣對角線元素的求和： 然而，這種表面上的簡單掩蓋了其深層的數學與物理意義。跡不僅是線性代數中的數

機器學習 , 複雜度 , 線性變換 , yyds乾貨盤點 , 特徵值 , 人工智能

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u_17072679 頭像

前端小巷子 - 前端虛擬長列表

前端虛擬長列表 當一次性渲染十萬條 DOM 節點時，瀏覽器會瞬間陷入「卡頓—白屏—崩潰」三連擊。虛擬長列表（Virtual Scroller）把「按需渲染」做到極致：只繪製可見區域並加少量緩衝，讓巨量數據在低端設備也能保持 60 FPS。 一、問題本質：渲染成本與滾動成本的矛盾 渲染成本等於節點數量乘以單個節點複雜度，滾動成本等於佈局重排乘以樣式重繪。瀏覽器單幀預算約 16

複雜度 , 重繪 , Math , 前端開發 , Javascript

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u_16213394 頭像

mob64ca12e77061 - llama運行命令

llama運行命令是一種強大的工具，能夠幫助我們更高效地進行各種計算和數據處理。在使用llama命令的過程中，我們可能會遇到一些問題。本文將通過環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、生態集成和進階指南等方面，指導大家如何成功解決“llama運行命令”的問題。 環境配置 首先，請確保你的環境已準備好。以下是適用於llama的環境配置思維導圖，幫助你直觀理解各個組件： mind

複雜度 , 數據可視化 , aigc , 數據處理

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u_16099210 頭像

數據分析大師 - 結對編程：電梯調度

電梯調度題目集1~3 — 階段性總結與覆盤 本文為三次電梯調度題目集（單類實現 → SRP分層實現 → 引入乘客實體）的階段性技術博客。內容包含：前言、設計與分析（重點分析三次“單部電梯調度”題目的提交源碼）、採坑心得（包含數據、類設計結構、流程圖與測試結果）、改進建議與階段性總結。 一、前言 本階段包括三次題目集：

複雜度 , 類圖 , 前端開發 , ide , Javascript

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 別隻盯着大模型參數了！多智能體系統才是下一代AI的“組織革命”

當下，單個大模型已經強得驚人，但許多人也開始意識到一個現實：再強的“超級大腦”，在面對開放式、路徑未知、需要多方向試探的任務時，依然會有侷限。就像一個全能員工再厲害，也不一定能單挑一個完整的創業項目。 這也是多智能體系統近期被反覆討論的原因。它不是簡單地“把多個模型拼在一起”，而是通過分工、協作、競爭和組織方式，讓 AI 之間形成真正的團隊關係，從而應對那些單一模型難以駕馭

創業公司 , 複雜度 , 服務器 , 分佈式 , 異步通信

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xixiaoyao 頭像

夕小瑤談人工智能 - 靈啓 AI 小盒子-桌面級AI Lab實測：千億大模型開箱即跑，這個小盒子有點猛

等等！馬上要進入 2026 年了，你還在和大模型部署扯皮嗎？ 尤其是個人開發者和小團隊，只是想跑個模型，為什麼要經歷九九八十一難啊？！ 配環境翻車、顯存溢出報錯、依賴衝突爆炸、模型下載失敗……這種痛感你我都懂。 所以，當一台自稱「桌面級個人 AI Lab」的小盒子端上來，宣稱開機即跑、開箱即用、千億大模型隨便懟的時候，我第一反應是：想法

複雜度 , 運維 , 人工智能 , Css , 開發者 , 前端開發 , HTML

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u_16213661 頭像

mob64ca140b0bc8 - 二進制運算-二進制的運算規則_51CTO博客

　　數學的8條運算法則是幫助我們解開各種複雜謎題的隱藏線索，可以概括為加、減、乘、除和交換律、結合律和分配律的結合而成。具體如下： 1. 加法交換律 　　公式：a+b=s 同樣b+a=s 　　解讀：當a=3、b=2，那麼3+2=5同樣2+3=5，直觀來説，假如一位兒童一頓只能吃5個餃子，無論是先吃3個，再吃2個，共5個餃子吃飽；還是先吃2個，再吃3個共5個餃子也

複雜度 , 理論基礎 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213318 頭像

mob64ca12d4da72 - ollama的中文embedding模型

在今天的數字時代，對於中文文本的高效處理越來越重要。今天，我想和大家聊一聊“ollama的中文embedding模型”，並分享一下在使用過程中遇到的問題及解決方案。這不僅是一次技術上的覆盤，也是一次理念上的總結。 背景定位 在現代應用中，中文文本的分析和處理逐漸成為許多業務場景的關鍵需求。例如，在社交媒體行業，能夠快速且準確地理解用户評論的情感傾向，將極大地提升用户體驗和交互質量

sed , 複雜度 , 監控系統 , aigc

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u_16213422 頭像

mob64ca12ee2ba5 - llama微調中output為數組json格式

在進行Llama微調的過程中，我遇到了一個比較棘手的問題——輸出結果為數組的JSON格式。在解決這一問題的過程中，我逐步梳理了環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和進階指南等幾個方面的解決方案，下面將詳細記錄這個過程。 環境配置 在開始之前，首先需要配置好環境。以下是我為Llama微調所需的依賴版本信息： 依賴項 版本

複雜度 , 虛擬環境 , aigc , 環境配置

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u_16213588 頭像

mob64ca13f96cda - dts overlay語法

一、基於度量的程序結構分析 0. 面向對象的度量指標 主要度量指標分為基本複雜度、模塊設計複雜度和圈複雜度。以下進行詳細解釋： 基本複雜度ev(G)：描述程序非結構化程度。ev(G)高的程序難以模塊化和維護。 非結構化：難以結構化的部分。此部分中，程序的質量較低，代碼維護難度較大。 模塊設計複雜度iv(G

express , 複雜度 , 雲計算 , dts overlay語法 , 雲原生 , Power

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Itstars 頭像

新茶十九 - 低代碼平台推薦用vue還是react

在低代碼平台的開發中，Vue和React都是非常主流和優秀的選擇，它們之間沒有絕對的“最好”，只有“更合適”。選擇哪一個，更多地取決於您的團隊背景、項目需求以及對平台特性的偏好。 為了幫助您快速瞭解兩者的區別，我整理了下面的對比表格： 維度 Vue (及 Vue3) React 核心概

技術棧 , 複雜度 , Vue , 前端開發 , Javascript

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mirxiong 頭像

掃地小沙彌J - 面向對象編程大作業總結

前言 本次大作業是第一個面向對象編程的實操練習，難度從中到難，層層遞進。 OOP題目集01 大部分是作為前面Java程序練習的過渡用的練習題，題目簡單，題型常見不復雜，能幫助我們學習更多方法運用於Java編程當中。 第一次電梯調度程序也是基礎的電梯類設計，初步瞭解題目的需求，為以後的迭代設計奠定基礎。 OO

複雜度 , 代碼人生 , 代碼質量 , 嵌套

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技術極客俠 - 靜態分析法三——六場預測法（含自研算法）

0.前言 寫不出來前言了，沒啥靈感。 1.正文 優點 暫無。 缺點 不會卡時間/空間了。 在 20251118 模擬賽中，T2 是一個區間 DP，複雜度是 \(O(TN^2)\)，其中 \(T=20,N=5000\)。算出來很離譜，我寫出來跑得也很慢。然後我也不會卡常。正確卡常方法應該是改變枚舉順序，然後數組訪問會變快。

卡時間 , 複雜度 , 數據結構 , 前端開發 , Javascript

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u_16213690 頭像

mob64ca1411e411 - SQL34 統計復旦用户8月練題情況

🚀 算法筆記：消息提及計數 (Count Mentions) 1. 題目邏輯核心 本題是一個典型的時間序列模擬問題。其核心挑戰在於處理事件的順序性與原子狀態更新。 核心解題策略 離線處理：預先獲取所有事件並進行全局排序，構建統一的時間線。 優先級排序 (Tie-breaking)：在同一時刻，狀態變更（下線）必須發生在行為判定（發消息）

oracle , 複雜度 , 字符串 , include , 數據庫

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 什麼是「過擬合」，如何判斷，常見的原因是什麼？為什麼深度網絡在海量數據下仍可能過擬合？為什麼高次多項式迴歸容易出現過擬合？

在機器學習中，模型性能的評估不僅依賴於訓練數據上的表現，更取決於其在未見數據上的穩定性。訓練精度的提升固然令人欣喜，但若這種提升無法轉化為對新樣本的可靠預測，則表明模型可能已經偏離了學習的核心目標——從有限數據中提取普遍規律。過擬合正是這一偏離的體現，它揭示了模型複雜性、數據量、訓練策略與泛化能力之間的微妙平衡。 過擬合是統計學習理論中模型選擇與假設空間設計中不可避免的挑戰

機器學習 , 複雜度 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 過擬合

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讓世界更美好 - 不只為了背誦：徹底吃透Redis分區，成為架構師路上的必修課

提到Redis分區（Sharding），很多人的第一反應是：“哦，就是把數據分散到多個實例，解決內存不足的問題。” 這個回答沒錯，但太淺薄了。如果你在面試中只答到這裏，那大概率會倒在後續的追問下。 今天，我們就拋開八股，深入聊一聊Redis分區的動機、實現、陷阱與最佳實踐，讓你不僅能應對面試，更能為設計高可用高可用、可擴展的系統打下堅實基礎。 一、 為什麼要分區？不僅

redis , 複雜度 , yyds乾貨盤點 , 客户端 , 數據庫

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mob64ca1416f1ef - GDEMV3 30M 分塊數據DEM拼接

分塊算法總結 　　分塊，就是一種暴力算法，不過複雜度優於暴力，是基於足夠的預處理和合理可行的維護操作進行優化時間， 　在預處理+維護的耗時上與暴力處理的耗時上找到一種平衡，於是出了這個優美的算法 　　標誌：查詢某一區間內元素種類數，查詢某一區間大於等於某一元素的數的個數（即排名 　　為了查詢大於等於C的個數，可以排序，用區間長度-C的排名就是 答案數。

機器學習 , 複雜度 , include , 人工智能 , define

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網絡安全衞士 - 推薦系統流程概覽_推薦功能流程圖

這是一個必須回答清楚、否則系統一定會走偏的問題。 結論我先給，然後分階段、分目標講清楚。 一、直接結論（不繞） 輔助銷售智能體的推薦系統： 一開始不需要算法推薦， 但長期一定會演進到“算法 + 規則”的混合體系。 而且—— 如果你一上來就做複雜算法，大概率是錯的。

複雜度 , 數據 , 推薦系統 , 前端開發 , Javascript

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芯動大師 - 無刷電機驅動工程及FOC算法

1. 無刷電機驅動原理 上方開關是 n 極，中間是控制的相，下面開關是 s 極，兩個電磁鐵共同作用轉動轉子。 工作原理 電源電路為整個系統供電 霍爾傳感器檢測無刷電機轉子的位置，產生位置信號 單片機接收位置信號，經過邏輯判斷，生成相應的控制信號 三相橋根據控制信號，將直流電源轉換為

邏輯判斷 , 複雜度 , yyds乾貨盤點 , 物聯網 , 座標變換

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lu952450497 頭像

lu952450497 - 近鄰類算法

一、什麼是最近鄰類算法 最近鄰類算法（Nearest Neighbor, NN） 的核心問題是： 在給定空間中，找到與目標樣本“距離最近”的一個或多個樣本。 形式化描述： 已知數據集：( D = {x_1, x_2, ..., x_n} ) 給定查詢點：( q ) 定義距離函數：( dist(x, q) ) 目標：

複雜度 , 搜索 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 暴力法

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u_16213397 頭像

mob64ca12e83232 - ollama 怎麼計算模型推理需要多少gpu

要解決“ollama 怎麼計算模型推理需要多少GPU”這個問題，我們首先需要明確模型推理的背景與現象。模型在進行推理時，各種參數的設置與系統的硬件資源密切相關。因此，計算推理所需的GPU數量顯得尤為重要。 在此背景下，我們可以建立數學模型來描述推理的規模。對於一個模型，假設其計算複雜度為 $C$，輸入數據的大小為 $N$，則推理所需的GPU數量可以用以下公式表示： $$ GPU_

複雜度 , System , 數據 , aigc

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