如何获取androidStudio依赖库的最新版本

最新推荐文章于 2025-04-03 22:28:55 发布
最新推荐文章于 2025-04-03 22:28:55 发布
阅读量517 收藏
点赞数
分类专栏： Flutter开发
如需帮助，请注明来意【qq735487435】【wx15829550992】
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27668853/article/details/109560710
版权

pubspec.yaml 文件中

dev_dependencies:
  flutter_test:
    sdk: flutter

  fish_redux: ^0.3.4
  dio: ^3.0.10
  json_annotation: ^3.1.0
  json_serializable: ^3.5.0

我想要知道最“json_annotation”库的新版本号怎么办
我的方法是，删掉冒号“：”后面的版本号，然后执行PackagesGet
就会拉取到最新版本的库。
然后把最新版本号替换到yaml文件中。

DeepSeek-R1深度报告 —— 50道相关面试题（必背） —— 深刻理解相关概念（DeepSeek-R1大模型 + 强化学习（RL）+ 推理能力）
qq_38334677的博客
01-30 2767
参考答案：CoT指在大语言模型回答问题时，显式地输出中间思维过程或推理步骤。好处：提高模型对复杂问题的准确性；使推理过程可解释，便于调试和错误分析；可以通过强化学习或监督微调，让模型更“主动”地展开推理步骤。参考答案：SFT（Supervised Fine-Tuning）是利用人工标注或高质量示例数据，在预训练模型之上进行再次训练，以让模型在特定任务或输出格式上表现更好。与预训练的区别：预训练通常使用海量无标签数据，学习通用语言特征；
网易互娱-AI Lab (游戏AI算法实习生-NLP方向) 二面面经
weixin_43646592的博客
05-26 455
网易互娱-AI Lab (游戏AI算法实习生-NLP方向) 二面面经
【AI面试】DeepSeek 高频面题全面整理（★面试必备版★）
一个程序猿的AI转型之路
02-25 3855
该仓库主要分享了数百本 AI 领域电子书：该仓库一网打尽互联网大厂NLP算法面经，算法求职必备神器：该仓库汇总了 NLP 算法工程师高频面题。
超详细的总结！大模型算法岗面试题(含DeepSeek)来了！
一个程序猿的AI转型之路
02-10 1216
​全面总结了【大模型面试】的高频面题和答案解析，答案尽量保证通俗易懂且有一定深度。适合大模型初学者和正在准备面试的小伙伴。旨在帮助AI工程师快速完成面试准备，先人一步顺利拿到高薪 Offer🎉🎉🎉目录超详细的总结！大模型算法岗面试题(含DeepSeek)来了！一、大模型进阶面💯 DeepSeek篇💯 大模型魔改篇💯 大模型压缩篇💯 分布式训练篇二、大模型微调面💯 有监督微调（SFT）篇💯 高效微调篇💯 提示学习篇💯 人类对齐训练（RLHF）篇💯 Prompt 工程篇三、大模型（LLMs）基础面。
DeepSeek-R1 面试题汇总
最新发布
weixin_43520816的博客
04-03 1297
Deepseek-r1 面试宝典原文地址：https://articles.zsxq.com/id_91kirfu15qxw.html。
DeepSeek 面试题精选
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
02-28 907
DeepSeek-V3 使用 FP8 混合精度训练框架，结合稀疏激活和优化的通信协议，显著降低显存占用和计算开销，提升训练速度。：DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3 的强化学习版本，通过纯强化学习（RL）训练，进一步提升推理能力。：模型在训练过程中通过强化学习动态调整思考时间，为复杂问题分配更多推理步骤，显著提升推理能力。：通过自监督学习初始化模型，再通过强化学习优化推理能力，进一步提升模型性能。：通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）相结合，优化模型的推理能力。
找实习碰到了 DeepSeek 大模型面试题
2401_84033492的博客
02-19 577
最近秋招发放Offer已高一段落。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。更多实战和面试交流，文末加入我们。
【NLP算法面经】字节跳动AI-LAB 算法三轮技术面分享（附面题整理）
一个程序猿的AI转型之路
02-14 744
楼主是C9末流渣硕一枚，现在已经正式确定offer要去我宇宙条了！当时为了准备面试几乎把网上头条的面经翻了个底朝天，确实很有收获，现在来发个面经攒攒人品，希望对正式批投头条的小伙伴们有帮助~先说情况：楼主报的应该是算法工程师，好像就是一个大类没有细分。当然楼主想找的方向是现在一抓一大把的地狱难度的CV岗。
【NLP算法面经】字节AI Lab -- NLP算法面经（附面题整理）
一个程序猿的AI转型之路
02-13 1579
面试的岗位是“AI Lab实习生 — 自然语言处理NLP”，一共2面技术和一面hr，这里主要说下其中的技术面试。
【NLP算法面经】NLP面试复盘 -- 阿里、腾讯、头条、paypal、快手（含面题整理）
一个程序猿的AI转型之路
02-11 1029
本人学渣一枚，春招实习有幸过了几家大厂，在此期间得到了很多帮助，也特意分享一下自己的经验，希望能帮助到有需要的人。
腾讯 - TEG(NLP算法实习生) 一面面经
weixin_43646592的博客
05-26 718
腾讯 - TEG(NLP算法实习生) 一面面经
字节跳动2020届提前批 AI Lab 三面视频面 计算机视觉算法岗
赶考书生
07-19 2045
一面 视频面（50min）2019/7/17 自我介绍 Kaggle的比赛大致介绍一下 用了哪些trick 答：循环学习率，快照融合 对分类，分割检测，视频理解哪方面比较熟悉？ 答：对分类，分割比较熟悉 那我们问一下检测方面的问题吧（我：？？？），你了解faster rcnn吗，大致介绍一下 再问一个分割检测方面的，了解nms吗，大致介绍一下 模型训练过拟合怎么办 答：数据增强，增大...
【DeepSeek全解析】最全面的问答指南，一文读懂！
热门推荐
m0_65555479的博客
01-09 2万+
DeepSeek 在国内大模型创业领域独树一帜。它出身不凡，背后有量化私募巨头幻方支持，曾因储备万张 A100 芯片引人瞩目，后凭 DeepSeek V2 开源模型引爆大模型价格战，以超低推理成本震撼行业，让大厂纷纷跟进。其成功源于深度技术创新，MLA 架构等大幅降本，打破行业常规，获国际认可。团队极具特色，成员年轻且多为本土清北应届生，从实习生到核心成员都能凭兴趣与能力崭露头角，如代达劢、朱琪豪等学术成果丰硕。
算法面试题2024-05-11
mmdsl083的博客
05-11 660
大模型面试题
DeepSeek 作为面试官 怎么提出问题
weixin_46221246的博客
02-19 410
突发奇想，想着如果deepSeek Ai 作为面试官，会怎么向面试者提出问题呢？带着疑问，打开deepSeek 输入：如果你是一个前端技术员，公司要求你面试以为进入的中高级前端开发，你会问那些问题呢？
面试笔试算法：深搜
Nemoxy的博客
11-27 735
由数字 0 组成的方阵中，有一任意形状闭合圈，闭合圈由数字 1 构成，围圈时只走上下左右 4 个方向。现要求把闭合圈内的所有空间都填写成 2。例如：6×6 的方阵 （n=6），涂色前和涂色后的方阵如下： #include <iostream> using namespace std; //预留出一圈，并将外圈连通的区域标记为2，那么剩下的为0区域则是要求区域 int n; int mmap[100][100]; int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, 0, -1, -1, 0
月薪60K*14薪！DeepSeek面试通关攻略，必看！
m0_75277660的博客
02-07 737
说起最近爆火的话题，那大家脑海中第一反应的莫过于“DeepSeek”了~春节过后，DeepSeek爆火引领AI概念股持续走强；公众号、朋友圈、视频号等平台关于“DeepSeek”的玩法分享也是层出不穷~~
面试宝典2：训练过程中用deepspeed进行优化
荣山的博客
10-23 297
Zer0-0:不使用所有类型的分片，仅使用DeepSpeed作为DDP，速度最快(显存够时使用)。Zero-1:切分优化器状态，分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下;Zero-2:切分优化器状态+梯度，分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下。首先deepspeed是一个pytorch优化库，用来加速分布式训练。Zero-3:切分优化器状态+梯度+模型参数，分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下。核心便是其Zero策略，ZeRO训练支持了完整的ZeRO Stages1,2和3.
NLP高频面试题（十六）——deepspeed原理
WeLearnNLP
03-25 766
近年来，随着深度学习模型尤其是大型语言模型（LLM）的迅猛发展，训练所需的资源与计算能力不断攀升。单个GPU或节点的资源已很难满足数百亿甚至上万亿参数模型的训练需求，这种情况下，多卡甚至多节点分布式训练技术应运而生。然而，传统的PyTorch自带的分布式训练工具在显存占用、训练效率和可扩展性上存在诸多限制。这正是Deepspeed诞生的重要背景。本文将深入探讨Deepspeed的核心技术，分析其在大型模型训练中的重要作用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值