机器学习基础概念监督学习（Supervised Learning）指通过标注数据训练模型，使其能够预测未知数据的输出。常见算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。标注数据意味着每个训练样本都有对应的正确答案。无监督学习（Unsupervised Lear…

在 Spring Boot 项目中使用 MyBatis 或 MyBatis-Plus 作为持久化框架时，你可以通过配置 Logback 来打印 SQL 日志及其结果。以下是一些具体的步骤和配置示例： 配置 Logback 以打印 MyBatis 或 MyBatis-Plus 的 SQL 日志创建或修改 Logback 配置文件&…

RLPR-Qwen2.5：零验证器实现推理能力飙升！ 【免费下载链接】RLPR-Qwen2.5-7B-Base 项目地址: https://ai.gitcode.com/OpenBMB/RLPR-Qwen2.5-7B-Base 导语：OpenBMB团队推出的RLPR-Qwen2.5-7B-Base模型，通过创新的无验证器强…

腾讯HY-MT1.5实战：民族语言与方言翻译案例解析 随着多语言交流需求的不断增长，尤其是在中国这样一个多民族、多方言并存的国家，传统通用翻译模型在处理少数民族语言和地方方言时常常力不从心。腾讯近期开源的混元翻译大模型 HY-MT1.5 正是为…

翻译一致性保障：HY-MT1.5上下文记忆机制 1. 引言：翻译模型的上下文挑战与HY-MT1.5的突破 随着全球化进程加速，跨语言交流需求激增，机器翻译已从“能翻”迈向“翻得准、翻得连贯”的新阶段。传统翻译模型在处理长文本或多轮对话时…

Keil中文注释乱码调试技巧：一位工控开发老兵的实战手记 去年夏天，我在调试一款用于光伏逆变器的STM32F4控制板时，被一个“低级”问题卡了整整两天。 不是硬件飞线没接对，也不是RTOS任务调度出错——而是 代码里的中文注释全变成…

1.8B小模型大能量：HY-MT1.5性能超越商业API实战 在AI大模型持续演进的背景下，翻译任务正从“通用化”向“专业化轻量化”方向转型。腾讯近期开源的混元翻译模型 HY-MT1.5 系列，凭借其在翻译质量、响应速度与部署灵活性上的出色表现&#xff…

用 ModbusPoll 轻松实现多设备监控：一个工程师的实战手记最近在做一个工业现场的数据采集项目，客户要求同时读取 PLC、温控仪和智能电表的状态参数。三台设备都支持 Modbus 协议，但品牌不同、寄存器定义各异，通信方式也分串口和网…