计算机技术

2026年计算机技术、信息工程与机器学习国际会议（CIML 2026）2026 International Conference on Computer Technology, Information Engineering, and Machine Learning

搞科研的小刘选手

【北京师范大学主办】第三届信息化教育与计算机技术国际学术会议（IECA 2026）第三届信息化教育与计算机技术国际学术会议（IECA 2026）2026 3rdInternational Conference on Informatics Education and Computer Technology Applications

计算系统安全速成之机器级编程【2】控制权传递：跳转至过程代码起始处，最后返回到调用点。数据传递：传递参数，最后返回值。内存管理：在执行期间分配内存，返回时释放内存。

【大数据技术实战】流式计算 Flink~生产错误实战解析实时数据处理已成为企业构建竞争优势的核心能力。从电商平台的实时库存同步、金融系统的实时风控预警，到物联网设备的实时状态监控，流处理技术支撑着越来越多的关键业务场景。Apache Flink 作为当前流处理领域的 “事实标准”，凭借其低延迟（毫秒级）、高吞吐（百万级 / 秒）、 Exactly-Once 语义保障以及丰富的 API 生态（DataStream/Table API/SQL），成为企业级实时数据平台的首选框架。

【计算机网络架构】环型架构简介在计算机网络的广袤领域中，网络拓扑结构宛如构建网络大厦的基石，其选择对整个系统的性能、可靠性及可扩展性起着决定性作用。常见的网络拓扑结构多样，如星型、总线型、树型和环型等，它们各自凭借独特的特性，在不同的应用场景中绽放光彩。其中，环型架构（Ring Network Architecture）以其别具一格的数据传输方式和出色的稳定性，在特定领域牢牢占据着关键地位。

计算机技术、互联网与 IT 前沿：量子计算、Web3.0 等趋势洞察及行业应用在当今数字化时代，计算机技术、互联网和 IT 行业正以前所未有的速度蓬勃发展，深刻地改变着我们的生活、工作和社会结构。从智能手机的便捷应用到云计算的强大支持，从大数据的深度挖掘到人工智能的智慧赋能，这些技术相互交织、相互促进，共同构建了一个充满无限可能的数字世界。本文将深入探讨计算机技术、互联网和 IT 领域的最新趋势、关键技术以及它们对未来的深远影响。

计算机组成原理核心剖析：CPU、存储、I/O 与总线系统全解在当今数字化时代，计算机已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机到超级计算机，从智能家居到自动驾驶汽车。然而，你是否曾好奇过，这些功能强大的设备内部究竟是如何工作的？是什么让计算机能够执行各种复杂的任务？计算机组成原理正是解答这些问题的关键所在。它揭示了计算机硬件系统的内部结构、工作原理以及各部件之间的相互关系，是我们理解计算机本质的基石。本文将带你深入探索计算机组成原理的核心概念，从 CPU 的奥秘到存储系统的层次结构，再到输入输出设备的协同工作，为你呈现一个完整的计算机硬件世界。

训练神经网络的批量标准化（使用 PyTorch）构建神经网络是一门艺术，而非一个结果固定的过程。你无法预知最终能否得到有效的模型，而且有很多因素可能导致你的机器学习项目失败。

深度学习-python猫狗识别tensorflow2.0猫狗识别的数据集依旧可以从Kaggle上下载，数据集下载链接： https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

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解码 Web Service：从技术原理到应用场景的深度剖析Web Service 是一种基于网络的、分布式的计算技术，它允许不同的应用程序之间通过网络进行通信和交互。以下是关于 Web Service 的详细介绍：

实践教程｜Transformer Decoder-Only 模型批量生成 Trick导读本文给出了一个用单Transformer decoder（ GPT）模型进行批量生成时的解决方法。

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基于Transformer的图像处理预训练模型本文介绍一篇发表在CVPR 2021上的文章，该文章提出了一种基于Transformer的图像处理预训练模型，可以在较小的数据集上进行微调后，直接应用到具体的图像处理任务（如去噪，超分，去雨等）。

2024年中国金融大模型产业发展洞察报告（附完整PDF下载）本报告从金融大模型的技术发展背景入手，详细介绍了大模型的结构特征、优势能力，并结合行业卓越者的评选结果，展现了行业内的领先企业和他们的成功案例。报告进一步探讨了金融大模型产业的未来趋势，包括市场趋势前瞻、产品结构建设、技术能力迭代以及未来场景应用，为行业参与者提供战略决策的参考。此外，报告还收录了行业专家的见解，为读者带来第一手的行业洞察。整体而言，本报告是理解中国金融大模型产业发展不可多得的资料，适合金融科技领域的决策者、从业者及投资者阅读。

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【TVM 教程】使用 Tensorize 来利用硬件内联函数Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 → https://tvm.hyper.ai/

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大语言模型在序列推荐中的应用序列推荐技术通过分析用户的过往交互历史，能够有效挖掘出用户可能感兴趣的项目，对于提升各类应用的服务质量具有重要作用。近期，大语言模型（LLMs）的发展在应对复杂的推荐问题上展现出了显著的优势。不过，这种方法也面临一些挑战。本篇文章将重点探讨两项将大语言模型应用于序列推荐领域的相关研究。

AI时代：成为产品经理的核心路径今天我们来看看成为AI产品经理的几个阶段。首先看入行前的心理认知。笔者建议读者不要盲目崇拜AI，同时也绝不能因为迷茫而轻视AI。比如，很多人认为AI很快就要改变我们的生活，在不久的将来我们将不再需要人工驾驶汽车，汽车可以自动驾驶，因此可以不学车了；很多人还认为在不久的将来也许不需要上网去社交，因为出现了AI生成的男女朋友。笔者觉得要实现以上两个场景至少还需要15年以上的时间。

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大语言模型(LLM)快速理解自2022年，ChatGPT发布之后，大语言模型（Large Language Model），简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始，先来整体理解一下大语言模型。

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Ovis: 多模态大语言模型的结构化嵌入对齐论文题目： Ovis: Structural Embedding Alignment for Multimodal Large Language Model

转行AI产品经理，第二步怎么走之前写了一篇文章《转行AI产品经理，第一步怎么走》，好多小伙伴私信我，和我聊了一些细节，我感觉有必要再聊一聊，转行AI产品经理，第二步怎么走。