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Cc不爱吃洋葱
架构人工智能大语言模型大模型智能部署MaaS技术架构LLM
随着人工智能(AI)的迅速发展,MaaS(ModelasaService,模型即服务)技术架构应运而生。它通过将复杂的AI模型封装为标准化服务,降低了模型的开发和部署门槛,帮助企业快速实现业务场景的智能化升级。本文将深入解析MaaS技术架构,详细阐述其各个组成部分以及如何在实际应用中高效发挥其功能。一、使用方层:从应用接入到业务赋能MaaS技术架构的顶层是使用方层,它主要面向第三方应用,是企业与M
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在实战开发大语言模型的过程中,经常会遇到各种API-KEY的配置问题,例如GPTOpenAIKEY的配置,而且目前大部分都要求将其配置在环境变量中,下面将会讲解如何在Linux、macOS、Windows中配置,本文一文通教程。您可以使用配置环境变量的方法,避免在调用各种SDK时显式地配置API-KEY,从而降低泄漏风险。环境变量是操作系统中用于存储有关系统环境的信息的变量。您可以通过环境变量来配
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大家好,我是你的Odoo技术伙伴。在Odoo开发中,最常见的操作之一莫过于处理一组数据记录。我们使用search()方法获取一批客户,访问销售订单的所有订单行,或者对选中的多张发票进行批量操作。这背后,都离不开一个基础而又强大的设计模式——迭代器模式(IteratorPattern)。今天,我们将深入探讨这个“润物细无声”的设计模式,看看Odoo是如何将其无缝集成到ORM的记录集(Recordse
- 【人工智能】ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 辨析
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ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3辨析1.ChatGPT对比DeepSeek1.1技术相似点1.2主要差异1.3关键区别1.4如何选择1.5总结2.DeepSeek-R1对比DeepSeek-V32.1DeepSeek-R12.2DeepSeek-V32.3核心区别总结2.4如何选择3.R1和V3有什么含义3.1DeepSeekR1的"R"3.2DeepSeekV3的"
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前言Thelasttime,Ihavelearned这是星球同学,在周五晚上答疑聊天的时候对我的提问:如果简历上的项目偏算法,但是自学了一些操作系统和计网的知识,秋招的时候投递偏开发的岗位有希望吗?简历上是否也要加上相关项目?估计也是很多朋友的疑问,毕竟很多同学读研,有些老师疯狂push,要成果,发论文。要想尽快发论文,那只能“研究”人工智能、算法的一些东西了。但是众所周知,算法要求很高,不仅要求
- 设计模式之访问者模式
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目录定义结构适用场景使用示例定义访问者模式(VisitorPattern)是一种行为型设计模式,其核心思想是将数据结构与数据操作解耦,允许在不修改现有对象结构的前提下定义作用于对象元素的新操作。访问者模式有以下核心要点:1)数据结构稳定,被访问的对象结构(元素类)相对固定,不频繁变动。2)操作可扩展,新增操作只需添加新的访问者类,无需修改元素类代码,符合开闭原则。3)双分派机制,通过ac
- 【AI论文】基于图像思维的多模态推理:理论基础、方法及未来前沿
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摘要:近期,文本思维链(Chain-of-Thought,CoT)显著推动了多模态推理的进展。在这一范式下,模型在语言层面进行推理。然而,这种以文本为中心的方法将视觉信息视为静态的初始语境,从而在丰富的感知数据与离散的符号思维之间造成了根本性的“语义鸿沟”。人类认知往往超越语言的局限,将视觉作为动态的心理草图板加以利用。如今,人工智能领域也正经历着类似的演变,标志着从仅能对图像进行思考的模型向真正
- DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合:基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用:技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化:遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
- 设计模式之 迭代器模式
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迭代器模式(IteratorPattern)是一种行为型设计模式,它提供了一种顺序访问聚合对象元素的方法,而又不暴露该对象的内部表示。简单来说,迭代器模式的目的是将集合对象(例如列表、数组等)的遍历过程与集合的内部结构解耦,使得访问这些元素的方式更加灵活和通用。迭代器模式提供了一种统一的方式来遍历不同的数据集合,而不需要关心集合的具体实现。这样,客户端代码不需要知道集合的具体类型或如何存储其元素,
- 双线性配对
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双线性配对(BilinearPairing)是密码学中的一种重要数学工具,尤其在椭圆曲线密码学中应用广泛。以下从定义、性质、原理和应用等方面详细解释:1.基本定义双线性配对是一种映射关系,将两个群(通常是椭圆曲线上的加法群G1G_1G1和G2G_2G2)中的元素映射到第三个群(乘法群GTG_TGT)中,满足以下性质:•双线性性:对任意P,Q∈G1P,Q\inG_1P,Q∈G1和标量a,b∈Za,b
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1、智能体是什么?想象你有一个超级聪明的小助手,它能:自己看环境(比如看到天气、听到声音、读到数据);自己做决定(比如下雨了要关窗,电量低要去充电);自己动手干活(比如帮你订外卖、打扫房间、开车);越用越聪明(比如记住你的习惯,下次不用你提醒)。这个“小助手”就是智能体(Agent)——它是一个能自主感知、思考、行动并学习的系统,可以是软件(比如手机里的AI助手)、硬件(比如机器人),或者软硬结合
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在人工智能领域,模型上下文协议(ModelContextProtocol,简称MCP)作为一种标准化的协议,为大型语言模型(LLM)提供了丰富的上下文和工具支持。而FastMCP作为构建MCP服务器和客户端的Python框架,以其简洁的API设计、高效的开发体验以及强大的扩展能力,正逐渐成为开发者们的首选工具。一、FastMCP简介FastMCP是一个用于构建MCP服务器和客户端的Python框架
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- Python在人工智能领域的实际应用:示例代码解析
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摘要:本文将通过几个典型的人工智能应用场景,展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码,带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。正文:Python作为一门流行的编程语言,凭借其简洁的语法、丰富的库和框架,成为了人工智能(AI)领域的主流开发语言。下面,我们将通过几个示例,探讨Python在人工智能方向的实际应用。示例一:图像识别-使用OpenCV进
- 仓库机器人效率翻倍的秘密:CAN主站+Modbus TCP的网关神操作
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在自动化仓库领域,货架机器人依赖伺服系统精准定位实现货物高效存取。在此场景下,JH-CAN-TCP疆鸿智能CAN主站转ModbusTCP作为从站接西门子PLC,CAN作为主站连接伺服电机,而网关在其中发挥着关键作用。网关充当通信协议转换的桥梁。一方面,它将CAN主站与伺服电机连接。CAN总线凭借高可靠性、强实时性及多主通信等优势,能快速、稳定地向伺服电机发送指令,并实时获取电机的运行状态数据,如位
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一、Transformer的注意力机制Transformer的注意力机制是对传统序列建模方法的颠覆性创新。它通过全局并行的关联计算解决了RNN的效率与长距离依赖瓶颈,通过动态权重和多头设计增强了模型对复杂信息的捕捉能力,最终成为现代人工智能的核心技术基石。其意义不仅在于提升了模型性能,更在于提供了一种“计算关联”的通用思路,推动了人工智能向更高效、更通用的方向发展。在Transformer之前,循
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生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一,能够生成逼真的图像、音频甚至文本。然而,传统的G
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博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
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- 提示词工程在实体关系抽取中的创新
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1.5概念结构与核心要素组成在深入探讨提示词工程在实体关系抽取中的应用之前,我们需要对其概念结构与核心要素组成有一个清晰的理解。这一部分将介绍提示词工程的基本框架,以及实体关系抽取的关键技术。提示词工程的基本框架提示词工程(PromptEngineering)是指利用人工智能技术和自然语言处理方法,设计并优化用于训练语言模型的输入提示(prompt),以达到特定任务目标的过程。其核心框架包括以下几
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在软件开发与运维过程中,重复性工作总是占据大量时间和精力,有没有一款工具能让开发者从这些繁琐事务中解脱出来?火语言RPA就是这样一款专为开发者打造的开发神器,助你告别重复劳动,高效完成任务。一、开箱即用的开发环境,降低开发门槛对于开发者来说,搭建开发环境往往是一件耗时耗力的事情。火语言RPA提供了开箱即用的开发环境,无需复杂的配置和安装过程,下载安装后即可快速进入开发状态。其内置丰富的组件库,涵盖
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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This by default will select users in this order
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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