交错推理强化学习方法提升医疗大语言模型推理能力的深度分析 医疗大语言模型中的交错推理强化学习方法通过将复杂医疗推理过程分解为动态动作序列，结合强化学习优化策略选择。该方法将传统RL从最终答案优化转向过程优化，设计了评估推理步骤质量的中间奖励函数（包括正确性、信息增益、策略多样性等维度），并采用PPO等算法训练策略选择能力。相比通用模型，医疗大语言模型面临专业性、不确定性、长链推理等特殊挑战，该方法通过模拟临床医生的交替推理模式（如假设生成/验证、多角度分析、知识检索整合等），显著提升了模型在复杂医疗问题上的表现。核心创新在于将RL奖励机制应用于推理中间过程，引导模

阅读 919

42赞

收藏 25
Parasoft C++Test软件单元测试_常见问题及处理 本篇文章将针对使用C++Test进行软件单元测试的常见问题进行介绍。

阅读 319

5赞

收藏 1
【MySQL】MVCC与Read View 【MySQL】MVCC与Read View

阅读 1.0k

15赞

收藏 16
【Bug】定时任务中 Jpa Save 方法失效 在多数据源配置的项目中，定时任务内调用 JPA 的 save 方法无效，但通过 Controller 调用正常

阅读 857

3赞

收藏 6
NLP学习路线图（十八）：Word2Vec (CBOW & Skip-gram) Word2Vec是自然语言处理领域的里程碑式技术，通过CBOW（上下文预测中心词）和Skip-gram（中心词预测上下文）两种架构，将单词映射为稠密向量。其核心思想是"分布式假设"——相似上下文的词应有相近的向量表示。关键技术包括层次Softmax和负采样来优化训练效率。虽然存在静态表示、一词多义处理不足等局限，但Word2Vec开创了语义向量化的先河，为后续嵌入技术奠定了基础，至今仍是NLP领域的重要基石。

阅读 1.1k

17赞

收藏 11
Spring Boot 启动流程深度解析：从源码到实践 本文深入解析了Spring Boot的启动流程，从源码层面剖析了其核心机制。启动入口从@SpringBootApplication注解的main方法开始，通过SpringApplication.run()方法执行初始化，推断应用类型并加载初始器和监听器。run()方法的核心逻辑包括：准备环境、创建上下文、刷新上下文、发布启动事件等关键步骤。Spring Boot通过事件机制在不同启动阶段发布事件，允许开发者介入。文章通过详细代码示例展示了SpringApplication初始化、环境准备和上下文创建等核心流

阅读 1.5k

16赞

收藏 6
Android 之 kotlin 语言学习笔记二（编码样式） 对于其余非 ASCII 字符，要么使用实际的 Unicode 字符（例如 ∞），要么使用等效的 Unicode 转义字符（例如 \u221e）。建议不要对任何位置的可输出字符使用 Unicode 转义字符，强烈建议不要在字符串字面量和注释之外使用 Unicode 转义字符。对于任何具有特殊转义序列（\b、\n、\r、\t、'、"、\ 和 $）的字符，将使用该序列，而不是相应的 Unicode 转义字符（例如 \u000a）。某行在以下“类似运算符”的符号处换行时，换行符将在该。除了行终止符序列之外，

阅读 1.1k

10赞

收藏 6
Spring MVC MVC是一种思想，Spring MVC是Spring 把MVC这种思想进行了实现。

阅读 767

15赞

收藏 5
pytest中的元类思想与实战应用 本文探讨了Python元类与pytest测试框架的关联，揭示了pytest设计中暗含的元类思想。首先介绍了元类基础概念及其在类创建阶段的控制能力，然后概述了pytest框架的简洁特性和强大功能。核心部分展示了pytest如何通过命名约定、插件系统、测试夹具管理和参数化校验等机制，体现了类似元类的设计理念。最后通过电商测试实例，对比传统写法与结合元类思想的优化方案，展现了如何利用pytest钩子和自定义元类来规范测试结构、自动添加日志记录等功能，实现更高效的测试开发。

阅读 768

21赞

收藏 19
物联网工程毕业设计课题实践指南 A[摄像头] --> B[图像处理]B --> C[流量分析]C --> D[交通控制]D --> E[信息发布]

阅读 1.9k

38赞

收藏 18
Xamarin劝退之踩坑笔记 Xamarin劝退之踩坑笔记

阅读 620

4赞

收藏 10
sqlite3的封装 使用异步函数，想要控制并发数量时，不要不要不要使用 数组对象 的 forEach方法，用for循环就没问题。

阅读 296

2赞

收藏 0
Xamarin入门笔记（Xamarin已经被MAUI取代） Xamarin入门笔记（Xamarin已经被MAUI取代）

阅读 689

19赞

收藏 5
支持向量机（SVM）：解锁数据分类与回归的强大工具 支持向量机（SVM）是一种非常灵活和强大的机器学习算法，能够有效解决多种类型的问题，尤其在分类和回归任务中表现出色。通过核技巧，SVM 可以处理复杂的非线性关系，同时通过特征选择和降维技术，它还可以简化模型结构，提高泛化能力。虽然 SVM 在计算复杂度和核函数选择上存在一些局限性，但它的优势使其在许多领域中仍然是一个不可或缺的工具。无论是在医学诊断、图像识别、房价预测还是网络安全等领域，SVM 都能够提供高效的解决方案。

阅读 1.0k

17赞

收藏 16
解锁 AI 大语言模型的“知识宝藏”：知识库的奥秘与优化之道 在当今数字化时代，AI 大语言模型正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。而知识库作为其核心组成部分，犹如一座深藏不露的“知识宝藏”，为模型的高效运行和精准输出提供了坚实支撑。本文将深入剖析知识库在 AI 大语言模型中的关键作用，从信息检索的精准性到知识深度与广度的拓展，再到回答一致性的保障，全方位展现其独特价值。同时，我们将分享一系列实用技巧，帮助读者构建高质量的知识库，包括精心挑选数据来源、定期更新维护以及优化数据结构与索引等策略。通过这些方法，AI 大语言模型将能够更好地发挥其强大功能，为用户提

阅读 730

15赞

收藏 16
黑马Java面试笔记之框架篇（Spring、SpringMvc、Springboot） AOP称为面向切面编程，用于将那些与业务无关，但却对多个对象产生影响的公共行为和逻辑，抽取并封装为一个可重用的模块，这个模块被命名为“切面”（Aspect），减少系统中的重复代码，降低了模块间的耦合度，同时提高了系统的可维护性。以下详细说明一下AOP的使用场景有三种事务失效的场景异常捕获处理抛出检查异常非public方法Spring中事务失效的场景有以下几种：1.异常捕获处理，自己处理了异常，没有抛出，解决方法是手动抛出2.抛出检查异常，配置rollbackFor属性为Exception。

阅读 959

20赞

收藏 12
Spring Boot中保存前端上传的图片 根据实际需求选择本地存储或云存储方案，并注意做好文件类型校验和安全防护措施。

阅读 513

16赞

收藏 9
作者推荐
Android系统攻城狮
《Android系统多媒体进阶实战》一书作者
关注
web3.0前沿技术研究者
欢迎讨论区块链前沿技术和web3的发展： 电报：https://t.me/blckchainfans
关注
业余草
TA很懒，还没有添加简介
关注
理想不闪火
研究开放环境下的深度学习算法、生成模型推理加速和医学图像。 欢迎订阅专栏！
关注
Java知音_
欢迎微信搜索【Java知音】关注我的公众号，号内回复“后端面试”，送你一份精心准备的Java面试题（提纲+解析），Java知音每天推送精选好文，已经有十几万开发者关注，欢迎加入我们，共同交流，纠错
关注
dog250
TA很懒，还没有添加简介
关注
谷哥的小弟
历任研发工程师，技术组长，项目经理；曾于2016年、2020年两度荣获优快云年度十大博客之星。 十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。 然而，对于技术的探索和追求从未停歇。 坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！
关注
zhangphil
zhangphil@live.com
关注
小雷FansUnion
懂商业的技术合伙人。个人微信：FansUnion 微信订阅号：XiaoLeiFansUnion。
关注
FLy_鹏程万里
国内网络安全研究员，专注于Web渗透、移动安全、代码审计、应急响应、内网渗透、区块链安全、云安全等研究方向，擅长渗透测试、红蓝对抗、内网渗透、云安全、区块链安全。
关注