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兼一书虫 - 一日千里 文章133标签191分类9 首页 文章 归档 分类 标签 gitbook版 common deep learning python snooby flowus 娱乐 音乐 追番 相册 视频 统计图 网盘 私月盘 共享盘 导航 留言板 友链 关于兼一书虫 搜索 首页 文章 归档 分类 标签 gitbook版 common deep learning python snooby flowus 娱乐 音乐 追番 相册 视频 统计图 网盘 私月盘 共享盘 导航 留言板 友链 关于兼一书虫 java python deep-learning common math algorithm english entertainment machine-learning 更多五险一金发表于2025-11-12|更新于2025-12-16|common|区块链是的，TRON 只是众多公链（Public Blockchain）中的一个。公链本质上是对外开放、任何人都可以读写数据或参与共识的区块链。除了 TRON，还有很多其他类型和用途的公链。可以按几类来理解： 1️⃣ 按共识机制分类 PoW（Proof of Work，工作量证明） 比特币（Bitcoin） 莱特币（Litecoin） PoS（Proof of Stake，权益证明） 以太坊 2.0（Ethereum） Cardano（ADA） DPoS（Delegated Proof of Stake，委托权益证明） TRON（TRX） EOS 其他混合共识 Algorand、NEO 等 2️⃣ 按生态用途分类 智能合约平台 以太坊（Ethereum） TRON（TRX） Binance Smart Chain（BSC） Solana Avalanche 数字货币支付/储值 比特币（BTC） 莱特币（LTC） Monero（XMR） 隐私币 Monero（XMR） Zcash（ZEC） 3️⃣ 按代币标准分类 Ethereum 系列 ERC-20：代币 ...web框架学习记录发表于2025-09-27|更新于2025-12-16|python|python•django[TOC] django 个人包装练习的项目 runoob - jango 教程 django官方文档 1️⃣ 框架概述 Django 是一个用 Python 编写的开源 Web 框架。 它遵循 MVC/MVT 架构模式（Model-View-Template）。 目标是快速开发、安全可靠、可扩展的 Web 应用。 官方网站：https://www.djangoproject.com/ 2️⃣ 主要特点 快速开发：内置管理后台（Admin）、ORM 映射数据库，免写大量 SQL、内置表单、认证、会话、缓存支持 安全性高：自动防止 SQL 注入、防止跨站脚本 (XSS)、防止跨站请求伪造 (CSRF)、提供用户认证和权限管理 可扩展性强：支持插件和第三方库、模块化设计，项目可拆分为多个 App、可与 REST API、GraphQL 等接口集成 丰富的生态：有 Django REST Framework（DRF）支持 API 开发、Django Channels 支持 WebSocket、支持 Celery 异步任务队列 3️⃣ 架构模式：MVT（Model-View-Tem ...五险一金发表于2025-07-19|更新于2025-12-16|common|五险一金•医保•公积金 五险一金（基于人社信息） 五险一金概览表 险种/项目 谁缴费 缴费比例（示例） 用途/领取条件 养老保险 单位+个人 单位≈16%，个人8% 退休且累计≥15年→按月领养老金 医疗保险 单位+个人 单位≈6%，个人2%+大病互助 医保卡看病买药；缴满年限享终生医保 失业保险 单位+个人 单位≈2%，个人≈1% 非自愿失业+缴满1年→领失业金+代缴医保 工伤保险 单位 0.2%-1.9%（按行业） 工伤后报销治疗费、伤残津贴等 生育保险 单位 ≤1% 女职工报销生育费用+津贴；部分地区男方可领陪产假津贴 住房公积金 单位+个人 各5%-12%（同比例） 买房可贷款，租房/装修/离职可提取 缴纳规定（在职情况）法律要求 五险强制参保：单位须在入职30日内办理 公积金强制缴存：与五险一样 缴费方式（举例） 险种 单位缴费 个人缴费 说明 养老 16% 8% 单位部分进统筹账户，个人进个人账户 医疗 6% 2%+大病统筹 单位部分进统筹基金，个人进个人账户 失业 2% 1% 失业后可领取失业金 工伤、生育 全由单位缴纳 ...股票基本知识点发表于2025-03-10|更新于2025-12-16|common|股票基本知识点•tushare•国家统计局 基本概念金融术语 回撤(Drawdown):是一个重要的风险指标，用于衡量投资组合或资产价格从最高点下跌到最低点的幅度 它反映了投资者可能面临的最大损失，以及投资组合在不利市场条件下的抗风险能力 赔率和胜率: xxx 年化收益: 假设投资在T天内的收益为R，则年化收益率R年化可以通过以下公式计算： R_{年化} = (1+R)^{\frac{365}{T}} - 1其中： R是投资的实际收益（以小数表示，例如 10% 的收益表示为 0.10） T是投资期限（以天数表示） 365 是一年的天数 例子：假设你在 90 天内获得了一个 5% 的投资收益，那么年化收益率计算如下： R_{年化} = (1+0.05)^{\frac{365}{90}} - 1 R_{年化} = (1.05)^{4.0556} - 1 \approx 0.2194 或 21.94\%这意味着，如果按照相同的收益水平持续投资一年，你将获得大约 21.94% 的年化收益率 股票（Stocks）：股票是公司的所有权证券，代表对公司一部分所有权，购买股票意味着成为公司的股东，并有权分享公司的利润 投资组合 ...昇腾部署deepseek教程发表于2025-02-25|更新于2025-12-16|deep-learning|deepseek部署 DeepSeek 简介DeepSeek-R1 是一款参数规模达671B的大型语言模型，在近期破圈并广为人知，其满血版部署对硬件要求极高 昇腾 910B NPU 凭借64GB 显存/卡的遥遥领先特性，结合华为自研的MindIE框架，可支持多机多卡分布式推理 昇腾910B部署DeepSeek-R1 【全网最全】昇腾 910B 部署满血版 DeepSeek-R1实用教程+踩坑记录 华为官方部署deepseek-r1教程 本章基于昇腾社区官方文档、知乎技术文章及开发者实践经验，系统梳理从环境准备到服务化测试的全流程，助力高效部署 软硬件要求硬件配置基础配置： bf16：至少4台Atlas 800I A2（8*64G）服务器，每台配置8张昇腾910B卡（共32卡，显存总量≥2TB） W8A8量化：若使用W8A8量化权重，可缩减至2台服务器 以下是华为官方给出的其他版本模型的部署资源最低要求及推理性能，供参考 昇腾一体机推荐配置：DeepSeek V3/R1及蒸馏模型推理服务部署推荐配置 模型名称 参数 产品 配置 系统吞吐 (Token/s) 多用户并发数 (路) Dee ...deepseek专题发表于2025-02-05|更新于2025-12-16|deep-learning|deepseek deepseek资讯 一篇文章，让你秒懂 DeepSeek 推理模型差异！ deepseek官方prompt示例 hg-DeepSeek-V3 Deepseek开源了从1.5B-671B的一系列模型。包括在Deepseek-v3基础上训练的Deepseek-R1，和只依赖RL训练的中间模型R1-zero。以及一系列基于Qwen和Llama模型，从Deepseek-R1蒸馏得到的小模型。这些模型在输出格式和输出质量上相比之前的开源模型（如Qwen团队的QwQ-32B）有显著改进。蒸馏模型包括基于Qwen2.5-math的1.5B和7B模型，基于Qwen2.5的14B和32B模型，基于Llama3系列的8B和70B模型。基本包括了目前稠密模型除3B级别外的所有主流尺寸。Deepseek-R1基本达到了OpenAI o1的水平，并且在部分领域领先。API成本低，并且模型权重开源。 模型Benchmark对比 以下Benchmark来自Deepseek-R1的官方技术报告，总的来说： DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：基于Qwen2.5-math-1.5B训 ...celery学习记录发表于2025-01-30|更新于2025-12-16|python|python•celery•分布式[TOC] Celery 中文手册 Celery配置及使用 一文读懂 Python 分布式任务队列 celery celery 爬坑 基本概念Celery 是一个分布式任务队列，用于处理实时任务。这些任务可以在分布式系统中的多个 worker 上并发执行，使其非常适合于处理需要高并发和异步任务的应用程序，如 Web 服务、数据处理任务等。以下是 Celery 的基本介绍和使用指南： Celery 的基本概念 任务（Task）： Celery 的基本单位，是需要执行的函数或方法。任务可以是Python函数，经过装饰器转换后可以被 Celery 调度执行 队列（Queue）： 使用消息队列来分发任务。常用的消息代理包括 RabbitMQ 和 Redis Worker： Celery 的 worker 是负责执行队列中任务的进程。可以在多台机器上运行多个 worker，以提高并发能力 Broker（消息代理）： 负责传递任务消息，是 Celery 和 worker 之间的中介。常用的 broker 有 Redis 和 RabbitMQ Backend（结果存储）： 可选组件，用 ...实战：数据优化、多GPU加速与数值稳定性的最佳实践发表于2024-12-11|更新于2025-12-16|deep-learning|深度学习•数据并行处理•数据加载优化•DeepSpeed多卡训练•NaN检测修复•TorchProfile•Huggingface 概述等待… 实战dataset优化GPU使用率优化deepspeed多卡训练其他问题Nan识别与处理调优经验尽量复用已有的tensor 不要重复new出tensor 24年演讲材料发表于2024-03-24|更新于2025-12-16|entertainment|演讲材料 dc90f1df3b60080d2eb3dcafc02479661652d995cd5fc1f090a144fd679c247774a5c4ecd69ff755cf05b6ae4a0888eab659e2d40f81ce43d648f47840491387d53d7a2393c320527aff0303297756880e13d9f36a06dbae0dd698fc47aa7f7a074221c2f0d263aea5e801383dab6eb2e4e3be8aad10c69411c18a3a0c716a42094c5df822b3991b66c1e59cba9fdf04d1763f611dfc622385cd754c330392cc391ecd8153b7e70e3ae9976468cc2f6b0a6713f4e0a3894d08cccc42270b8a0260df3f4c4d8c0cb65b01566535eef7612b9c49c69d7ec139831e5757c5200e72d74323ce99278d8820298984394ecf89f994f861d33c398f7 ...pytorch学习_进阶知识发表于2024-02-20|更新于2025-12-16|deep-learning|pytorch pytorch中文文档 Tensortorch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵 Torch定义了10种CPU tensor类型和GPU tensor类型： Data type dtype CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.float32 or torch.float torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.float64 or torch.double torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit floating point [1] torch.float16 or torch.half torch.HalfTensor torch.cuda.HalfTensor 16-bit floating point [2] torch.bfloat16 torch.BFloat16Tensor torch.cuda.BFloat ...1234567891011…14narutohyc挑战时没有失败放弃时才是失败文章133标签191分类9Follow Me 公告🌿在学习过程中积累的知识、思考和洞察力达到了一个临界点，会有种豁然开朗的感觉🍃它更像是一个意外的奖励，而不是每个学习过程中必然发生的事情🍒推荐一个教师网站(可能还是新手，不过一定会不断进步的)：访问Snooby网站🌴最新评论正在加载中... 分类 algorithm8common12deep-learning22english7entertainment5java40machine-learning3math9python27 标签位运算acm动态规划图论算法树算法算法贪心算法递推和递归阿里云服务器五险一金医保公积金区块链kafka图像分割算法UNet深度学习图神经网络数据并行处理数据加载优化DeepSpeed多卡训练NaN检测修复TorchProfileHuggingface模型压缩简单句并列句名词性从句演讲材料祈使句作文赏析锻炼厦门方特旅游豚妞机器学习高斯分布python枚举pandasnumpypipe包管道PEP增强提案多线程性能优化系统监控psutil时间监控cProfile内存监控tracemallocanacondajupyter notebookcelery分布式排序算法linux指令githubgitbookemoji表情markdwon语法latex公式网站资讯文章数目 :133已运行时间 :本站总字数 :621.6k本站访客数 :本站总访问量 :最后更新时间 :©2022 - 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