Jupyter Lab Miniconda-Python3.11：構建現(xiàn)代AI開發(fā)環(huán)境的終極實踐 在數(shù)據(jù)科學和人工智能項目日益復雜的今天，一個穩(wěn)定、高效且可復現(xiàn)的開發(fā)環(huán)境，早已不再是“錦上添花”，而是決定研發(fā)效率與成果可靠性的關鍵基礎設施。你是否曾因…

Jupyter Notebook轉腳本：使用Miniconda-Python3.11批量運行實驗 在數(shù)據(jù)科學項目中，你是否經(jīng)歷過這樣的場景：一個關鍵實驗在本地能完美復現(xiàn)，換到同事機器上卻報錯“模塊找不到”？或者為了調參，不得不手動點…

手把手教你用Keil5燒錄STM32：從零開始的固件更新實戰(zhàn)你有沒有遇到過這樣的情況？代碼寫得信心滿滿，編譯也通過了，結果一點“Download”按鈕——彈窗報錯：“No target connected”或者“Flash Timeout”。那一刻&#xf…

Markdown轉PDF實戰(zhàn)：在Miniconda-Python3.11中生成專業(yè)AI報告你有沒有遇到過這種情況：花了一整天寫完一份AI實驗報告，結果導出的PDF格式錯亂、圖片丟失、公式顯示異常？更糟的是，同事在另一臺電腦上打開你的項目&#xf…

1. 引言1.1 大模型負載均衡技術背景隨著以 DeepSeek、Llama、Qwen、Mixtral 為代表的新一代大模型不斷突破參數(shù)規(guī)模瓶頸，推動模型體量向萬億級躍進，分布式訓練和推理已成為大模型開發(fā)的必然選擇。然而，大模型的訓練和推理過程面臨著前所未有的…

Anaconda配置PyTorch環(huán)境繁瑣？換用Miniconda更輕便高效 在人工智能項目開發(fā)中，你是否曾遇到這樣的場景：剛配好的 PyTorch 環(huán)境運行得好好的，結果同事拿你的代碼卻跑不起來？或者一臺服務器上多個實驗互相“打架”&#…

設所有盒子的總和為 sum 人數(shù)為n 則一定會經(jīng)過sum/n輪 并且前sum%n個人會再進行一次這道題如果最后構成了一個合法的方案 那么一定有：1.最多的人的盒子內(nèi)的個數(shù)不超過sum/n1 那么就變成了一道組合數(shù)學的問題 我們先找出所有的人的和 然后計算出上限 判斷有無人多…

在多端應用開發(fā)需求激增的當下，開發(fā)者往往需要為微信小程序、App、H5、支付寶小程序等多個平臺分別開發(fā)代碼，效率低且維護成本高。UniApp 作為一款基于 Vue.js 的跨端開發(fā)框架，以 “一套代碼，多端運行” 為核心優(yōu)勢，成…