学习

石像鬼₧魂石

HexStrike-AI人工智能渗透测试学习（Metasploitable2 192.168.1.4）完整流程总结打开 Kali 终端，执行以下命令（确保路径正确，基于之前的目录结构）：bash运行激活后可执行 pip list，确认已安装 nmap 相关依赖；若提示工具缺失，执行 apt install 工具名（如 apt install nmap）。

MusicPlayer2(本地音乐播放器)MusicPlayer2是一款集音乐播放、歌词显示、格式转换等众多功能于一身的音频播放软件。支持歌词显示、歌词卡拉OK样式显示、歌词在线下载、歌词编辑、歌曲标签识别、专辑封面显示、专辑封面在线下载、频谱分析、音效设置、任务栏缩略图按钮、主题颜色、格式转换等功能。

Ai-Agent学习历程—— 阶段1——环境的选择、Pydantic基座、Jupyter Notebook的使用💡 基于Gemini 和 Bilibili 的辅助，我对阶段一已经有了一个完整的理解，现在我们将进入阶段一的学习，这一章还是为了准备，所谓完事开头难，当我们计划好之后，如何开始学习，从哪一个方向进行切入是重中之重，不然很可能会浪费时间。

杰米不放弃

AI大模型应用开发学习-26【20251227】👉课程主题：《项目实战：AI搜索类应用》《项目实战：AI搜索类应用》 ✅ AI搜索类应用

执笔论英雄

【RL】Megatron使学习forward_backward_func返回值好的，这是一个非常好的问题，因为它直接触及了这部分代码的数据结构核心。我们来详细解释 keys = losses_reduced[0]["keys"] 这行代码。

幺零九零零

压测学习-JMeter压测主流-JMeter接口类型：Restful：HTTP传输JSONWebservice:HTTP传输XML

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自监督学习在无标签数据中的潜力释放在人工智能与机器学习领域，数据是驱动模型性能提升的核心要素。传统监督学习依赖大量人工标注数据构建输入与标签之间的映射关系，在图像分类、自然语言处理等任务中取得了显著成就。然而，人工标注过程存在成本高、周期长、覆盖范围有限等固有缺陷，尤其在医疗影像、自动驾驶、工业检测等专业领域，高质量标注数据的获取更是难上加难。与此形成鲜明对比的是，互联网、传感器、物联网设备等每天都在产生海量无标签数据，这些数据中蕴含着丰富的潜在信息，却因缺乏有效利用手段而被闲置。

软件技术NINI

JavaScript性能优化实战指南当然可以！以下是《JavaScript 性能优化实战》的完整指南，涵盖从基础到进阶的实用技巧、真实场景案例和可落地的最佳实践。无论你是前端开发新手还是资深工程师，都能从中找到提升性能的关键点。

多模态大模型LoRA微调实战：从零构建企业级图文检索系统摘要：本文将撕开多模态大模型微调的技术面纱，从零手写CLIP模型的LoRA适配方案，构建支持亿级图片、毫秒级检索的企业级跨模态检索系统。不同于简单调用huggingface库，我们将深入解析Triplet Loss梯度策略、难负样本动态挖掘、图文特征空间对齐等核心机制。完整代码涵盖数据构造、双塔LoRA注入、混合精度训练等模块，实测在Product10M数据集上Recall@1达0.891，微调显存占用降低73%，并提供TensorRT+ONNX推理优化方案。

健身房预约|基于springboot + vue健身房预约小程序系统(源码+数据库+文档)健身房预约小程序目录基于springboot + vue健身房预约小程序系统一、前言二、系统功能演示三、技术选型

comsol学习-碱性电解槽堆中的分流-电化学，水解电槽，碱性碱性电解槽（单体）：一种利用电能将水（H₂O）分解成氢气（H₂）和氧气（O₂）的电化学装置。碱性电解槽堆：工业上大规模生产氢气（绿氢）的核心设备，将数十甚至上百个独立的电解槽单元通过双极板在物理和电学上串联起来，形成一个“堆”。

[Linux]学习笔记系列 -- [fs]kernfstitle: kernfs categories:kernfs (Kernel File System) 是一个为了解决在实现伪文件系统（pseudo filesystem）时遇到的内部复杂性和锁竞争问题而被创造出来的内核核心框架。它的诞生主要源于其前身及主要用户——sysfs——所暴露出的设计缺陷：

学习笔记——IO多路复用技术IO多路复用（I/O Multiplexing）是单线程或单进程同时监测多个文件描述符是否可以执行IO操作的能力。

学习FPGA（八）快速傅里叶变换傅里叶变换能通过将信号的时域变换到信号的频域，因为在频域中，系统的响应就等于信号与系统传函的频域上相乘（时域上是卷积），相比于直接在时域里做卷积，先进行傅里叶变换，再在频域上相乘，最后通过逆傅里叶变换反变换回来的步骤看似更长更复杂，但在工程技术上却相对容易实现。

褪色的博客

强化学习入门：价值学习——从“试错”到“预判”的飞跃本次讲解目标：理解什么是价值学习？为什么它比“盲目试错”更高效？如何用数学描述“一个状态值多少钱”？上次在强化学习基础概念讲解中，我们搭建了强化学习的“世界观”：智能体（Agent）在环境（Environment）中不断感知状态 s s s → 选择动作 a a a → 获得奖励 r r r → 进入新状态 s ′ s' s′，循环往复；

[Linux]学习笔记系列 -- [fs]inodetitle: inode categories:https://github.com/wdfk-prog/linux-study

ue 蓝图动画学习笔记目录预览动画：方法一、在「人物蓝图（Character / Actor BP）」里直接预览（最常用）方法 2：人物蓝图中预览 AnimBP

Java-多线程一、为什么要学多线程？这3个理由够不够！在这个追求高性能的时代，单线程程序早已满足不了业务需求。试想一下：你的接口需要处理上万级并发请求，单线程串行执行直接卡死；你的数据批量处理任务跑了半天没结果，资源利用率低到离谱。

手揽回忆怎么睡

Streamlit学习笔记NumPy Python 处理数字和数组的“基础工具”。它让Python能高效处理大量数字（比如一堆数字组成的表格或矩阵），支持快速数学计算、随机数生成等。数据分析几乎都从它开始，因为速度快、功能强。 Pandas 专门处理表格数据的“Excel 神器”。它能轻松读取 CSV、Excel 文件，清洗脏数据（去掉缺失值、重复行）、过滤、汇总、合并表格等。核心是“DataFrame”这个结构，像超级强大的电子表格，但用代码操作。 Altair 功能：通过“数据→encode→mark”语法声明式画图；自动输出

Java-IO笔记Java IO 是后端开发的基础核心模块，也是面试高频考点与生产环境故障的重灾区。本文从字节流与字符流的核心区别、NIO 零拷贝原理、常见性能优化方案三个维度，拆解 Java IO 的底层逻辑与实战技巧，帮你彻底摆脱 “只会用 API，不懂原理” 的尴尬。