一、核心概念理解 1. 什么是Kubernetes？它解决了什么问题？ 答案： Kubernetes（K8S）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。 解决的核心问题： 服务发现与负载…

AI设计的本质，是通过机器学习与计算机视觉技术，将设计中的重复性劳动技能门槛环节转化为自动化流程，从而让创意从业者从工具操作中解放，聚焦于更具价值的策略性创意——这不是替代人类，而是放大人类创意的价值。 从技术…

一、网络模型基础 1. Kubernetes的网络模型有哪些基本要求？ 答案： Kubernetes网络模型基于以下核心原则： 所有Pod可以相互通信 不使用NAT，Pod之间可以直接通过IP通信跨节点的Pod也能直接访问简化了网络拓扑，避免端…

北京邮电大学团队提出"指导解耦先验保持机制"，将扩散模型的条件指导解耦为领域指导和控制指导两部分，通过预训练模型保持控制指导能力，用无文本UNet学习领域知识。该方法仅需领域图像数据，在人脸、动物和瓷器三个领域测…

大模型微调是在预训练模型基础上，利用少量特定领域数据继续训练，使其适应特定任务。优势包括提升任务表现、防止过拟合、降低成本和增强领域适应性。技术路线分为参数规模划分的全参微调(FPFT)和参数高效微调(PEFT)，以及训练流程划分的监督微…

本文系统综述了智能体化推理(Agentic Reasoning)范式，探讨大语言模型如何从静态推理转变为与环境持续交互的自主智能体。文章从三个维度分析：基础智能体推理(规划、工具使用)、自我演进智能体推理(通过反馈自适应)和集体多智能体推理(多智能体协作)&…

1.编译器选项 本文总结在编译器中使用的变量： 2.编译器 2.1 Mingw 和 GUN 相关部分 含义 说明-W 警告（Warning）选项前缀 所有控制警告的编译器选项都以 -W 开头。dangling-else 特定的警告名称 指代代码中可能引起歧…

HORIBA MEXA-324M：双组分汽车尾气测量仪技术说明 - 教程pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: "Consolas…