本地计算机上的OracleOraDb10g_home1TNSListener 服务启动又停止了

最新推荐文章于 2025-05-20 20:34:47 发布

xiaoniu100

最新推荐文章于 2025-05-20 20:34:47 发布

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分类专栏： oracle数据库文章标签： Oracle C C++ C#

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一、问题
本地计算机上的OracleOraDb10g_home1TNSListener 服务启动又停止了

二、问题描述
Oracle:本地计算机上的OracleOraDb10g_home1TNSListener服务启动后又停止了。一些服务自动停止，如果它们没有什么可做的，例如 \”性能日志和警报 \”服务。

三、问题原因
出现情况：原来正常，IP地址变了后就不能启动

四、解决方法

C:\\oracle\\product\\10.2.0\\db_1\\NETWORK\\ADMIN\\listener.ora把这这文件里的内容改下
HOST=你的计算机名字(或者本机IP)

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xiaoniu100

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颠覆博客搭建体验：腾讯云HAI1元DeepSeek-R1模型引领智能内容革命

s13166803785的博客

03-25

在数字化转型的浪潮中，个人博客搭建正迎来前所未有的革新。腾讯云推出的HAI1元体验，基于DeepSeek-R1模型，将人工智能与内容生成技术完美融合，让博客创建从繁琐的手工编辑迈向全自动化、智能化时代。本文将带您深入了解这一前沿技术如何助力个人博客快速搭建，并展示几段以及，为您呈现一个逻辑严谨、思路超前的技术全景。

（24-1）DeepSeek中的强化学习：DeepSeek简介

码农三叔

03-02

532

DeepSeek是一家成立于2023年的中国人工智能初创公司，专注于开发高效且经济的大型语言模型。其核心技术包括多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention，MLA）和专家混合模型（Mixture-of-Experts，MoE），旨在降低训练和推理成本，同时提升模型性能。DeepSeek的模型在多个公开评测中表现出色，超越同类模型，展现出强大的应用潜力。DeepSeek，全称是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，总部位于中国杭州。

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从DeepSeek V3的MTP，解析MTP技术的前世今生

AIBigModel的博客

01-16

3062

本文对DeepSeek-V3的MTP方法，做了些详细的扩展解读。从类似工作延续的角度和细节展开角度做了下整理。好多理解都是结合个人的知识做的一些解读，不一定正确。如有错误，欢迎指正~

DeepSeek-V3：开源 AI 模型的新高度，真的火得一塌糊涂

优快云_430422的博客

01-07

1221

在大语言模型（LLM）方面，各大技术团队不断突破模型规模和性能的极限。而的发布，则为开源社区带来了新的里程碑。作为一个拥有的专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）模型，DeepSeek-V3[1] 展示了在效率、性能和训练成本方面的全面创新。DeepSeek-V3 的表现不仅在开源模型中独占鳌头，更在许多基准测试中接近甚至超过一些主流闭源模型（如 GPT-4 和 Claude）。以下是几个值得注意的性能亮点：•。

few-shot和zero-shot

Paloma_Gao的博客

12-13

2695

Meta Learning & Few-shot Learning

zero-shot, one-shot和few-shot

薰珞婷紫小亭子的博客

07-05

9699

zero-shot, one-shot和few-shot

大语言模型简史：从Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）的进化之路

yanqianglifei的专栏

02-16

1750

语言模型」是一种「人工智能系统」，旨在处理、理解和生成类似人类的语言。它们从大型数据集中学习模式和结构，使得能够产生连贯且上下文相关的文本，应用于翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等领域。

大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路

老皮的博客

02-16

993

语言模型是人工智能（AI）系统，旨在处理、理解和生成类似人类语言的内容。它们从大型数据集中学习模式和结构，能够生成连贯且与上下文相关的文本，应用领域包括翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等。

最新大模型简史整理：从Transformer到DeepSeek-R1

2201_75499313的博客

04-12

987

2401_85280106的博客

05-08

1178

2401_85375298的博客

05-05

1080

《DeepSeek R1：开源大模型的破局者》：此文为AI自动生成

zheng_ruiguo的专栏

01-26

3687

DeepSeek - R1 的横空出世，无疑是人工智能发展历程中的一座重要里程碑。它以卓越的性能、创新的技术和亲民的价格，为全球人工智能领域带来了新的活力和机遇。从技术实力来看，DeepSeek - R1 在推理能力上达到了与 OpenAI o1 相当的水平，在数学、编程、自然语言处理等多个复杂任务中展现出了令人惊叹的表现。它的思维链可视化特性，更是为我们理解模型的推理过程提供了全新的视角，让人工智能的 “思考” 不再神秘。

万字详解：AI领域新变革——DeepSeek R1的推理规模法则与纯强化学习革命

AI天才研究院

04-03

1052

本文旨在全面剖析DeepSeek技术体系，包括其核心架构、训练方法、优化策略以及在各类场景中的应用实践。DeepSeek与传统大语言模型的本质区别知识检索与生成相结合的创新方法多模态处理能力的实现机制模型效率优化的关键技术文章采用由浅入深的结构，从基础概念到核心技术，再到实际应用和未来展望。我们特别强调理论与实践的结合，通过代码示例和数学推导帮助读者建立直观理解。DeepSeek：一种新型的知识增强型大语言模型，结合了传统LLM的生成能力和主动知识检索能力知识检索器(Retriever)

DeepSeek技术突破的架构图及其核心技术

m0_60674045的博客

02-08

991

DeepSeek的架构创新（MoE+MLA）与训练技术突破（FP8+GRPO）重塑了大模型的技术路线，其开源战略与成本优势将加速AI技术的普惠化。未来，随着多模态扩展与强化学习的进一步融合，DeepSeek有望在通用人工智能（AGI）领域持续引领创新。

基于LSTM-GARCH混合模型的黄金价格波动率预测：信用降级事件冲击评估

05-19

1200

本文基于多模态数据融合与因果推理框架，本文构建黄金价格驱动因子图谱，揭示主权信用评级调整、地缘风险与货币政策预期的交互作用机制。5月19日亚市收盘，现货黄金突破3245美元/盎司关键阻力位，日内波幅达1.4%，技术面呈现典型的动量突破形态，但需警惕3250美元区域的多空博弈风险。

从代码学习深度学习 - 预训练word2vec PyTorch版

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weixin_43887510的博客

05-20

842

词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）领域中的基石技术之一。它们将词语从稀疏的、高维的独热编码（one-hot encoding）表示转换为稠密的、低维的向量表示。这些向量能够捕捉词语之间的语义和句法关系，使得相似的词在向量空间中距离更近。Word2Vec是其中一种非常流行且有效的词嵌入算法，由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出。

基于深度学习的高效图像失真校正框架总结

weixin_56337944的博客

05-16

817

本文介绍了一种基于深度学习的高效图像失真校正框架，该框架采用两阶段方法进行图像校正。第一阶段使用改进的GeoNet（EfﬁGeoNet）进行初步校正，通过模型剪枝和知识蒸馏实现轻量化；第二阶段通过图像配准优化，消除残留失真。实验表明，该方法在PSNR和SSIM指标上分别提高了10.39%和30.42%，处理速度提升了85%。该框架适用于多种失真类型，并在医疗内窥镜等实际场景中表现出色。未来研究方向包括增强全局特征提取能力和开发无需参考图像的端到端校正网络。代码和数据已开源，便于复现和进一步研究。

YOLOv7训练时4个类别只出2个类别

qq_48873240的博客

05-16

1076

在使用YOLOv7进行训练和预测时，发现模型仅能预测出两个类别（LFM和SFM），而实际应有四个类别。经过检查，特征图大小和anchors设置均与YOLOv3一致，且YOLOv3表现正常。最终发现问题可能出在detect.py中的conf-thres参数设置过高，将其从0.5调整为0.1后，问题得到解决。此外，还需注意在NMS操作时不使用classes参数，并在train.py中根据实际类别数和图片大小调整hyp['cls']和hyp['obj']的缩放比例。这些调整有助于确保模型能够正确预测所有类别。

DeepSeek-R1:8b 模型在 AnythingLLM 中能处理图片相关内容

02-15

关于 DeepSeek-R1:8b 模型在 AnythingLLM 中处理图片内容的能力，当前的信息并未直接提及该模型的具体图像处理能力[^1]。然而，在讨论复杂的机器学习框架和特定模型的功能时，通常多模态模型具备一定的图像理解与生成能力。对于 DeepSeek-R1:8b 这样的大型语言模型变体来说，如果其被设计成一个多模态版本，则可能具有如下特性： ### 图像编码器集成为了能够理解和分析输入的图像数据，DeepSeek-R1:8b 可能集成了先进的视觉变换器（Vision Transformer, ViT），用于提取图像特征并将其转换为可以与其他形式的数据一起使用的表示向量。 ```python from transformers import AutoFeatureExtractor, VisionTransformerModel feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained('deepseek-r1-8b') model = VisionTransformerModel.from_pretrained('deepseek-r1-8b') def preprocess_image(image_path): image = Image.open(image_path) inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt") return inputs inputs = preprocess_image("path_to_image.jpg") outputs = model(**inputs) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state ``` ### 跨模态融合机制通过引入跨模态注意力机制或其他类型的交互层，使得文本描述与对应的视觉信息之间建立联系，从而实现更深层次的理解以及基于图文混合输入的任务执行。 ### 应用场景示例 - **图像字幕生成**：给定一张图片作为输入，自动生成描述性的文字说明。 - **视觉问答系统**：针对给出的一张或多张照片提问，并返回准确的回答。 - **图像分类与标注**：识别上传图片中的对象类别，并为其分配合适的标签。尽管上述功能推测合理，但具体到 DeepSeek-R1:8b 是否支持这些操作还需查阅官方文档或进一步的技术披露来确认实际性能表现。