中银基金吴印：在三大黄金赛道精选个股

华山论剑，大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义 Lifeng66666666 语言模型语言模型人工智能
借助DeepDiscussion程序，通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题，我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观，能力，不足。部分讨论过程：问题:人生的意义是什么？deepseek/deepseek-r1:free初始方案:针对“人生的意义是什么”这一终极问题，我的解决方案分为以下五个层次，融合东西方哲学智慧与实践心理学，并提供具体行动方向：一、
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 人工智能深度学习 deepseek 机器学习算法
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型？微调大型语言模型是指取一个已经预训练
【今日EDA行业分析】2025年3月21日知梦EDA EDA行业分析大数据人工智能半导体 EDA 行业分析
智算时代EDA行业新变局：技术突围与生态重构一、EDA产业格局剧变：技术壁垒与地缘博弈交织在半导体产业链的宏大版图中，EDA工具宛如数字时代的“工业母机”，其重要性伴随芯片复杂度的指数级攀升而愈发显著。据SEMI数据显示，2023年全球EDA市场规模成功突破200亿美元大关，中国本土市场增速更是达到了18%。然而，Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%
【测试工程师必备！】VS Code好用插件FastPytestRunner 花小田 pytest vscode
你是否还在为PythonTestExplorerforVisualStudioCode以下痛点焦头烂额？•测试扫描慢到怀疑人生，每次启动都要等待5分钟•调试时总是找不到断点入口，配置项复杂到崩溃•传统测试工具无法满足大规模测试需求•每次切换项目都要重新配置测试环境FastPytestRunner——专为测试工程师量身打造的极速测试利器来了！️实战进阶技巧：✅配置黄金法则：{"pytestRunne
C语言-排序 <三木> C/C++杂碎的知识点 c语言算法数据结构
C语言-排序冒泡排序选择排序冒泡排序两两比较，大的放后面。每比较一轮，记录交换的次数。当交换的次数为零时，则表示排序完成。chara[10]={9,5,1,2,4,7,6,8,3,0};9大于5交换59124768309大于1交换51924768309大于2交换51294768309大于4交换51249768309大于7交换51247968309大于6交换51247698309大于8交换51247
GPT-4o mini TTS：OpenAI 推出轻量级文本转语音模型！情感操控+白菜价冲击配音圈蚝油菜花每日 AI 项目与应用实例开源人工智能
❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花️“声优连夜转行送外卖！OpenAI新模型每分钟语音成本仅9分钱”大家好，我是蚝油菜花。当同行还在用机械音合成器折磨听众时，这个AI怪物已
Dify-Plus：企业级AI管理核弹！开源方案吊打SaaS，额度+密钥+鉴权系统全面集成蚝油菜花每日 AI 项目与应用实例人工智能开源开源人工智能
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如何用 Python 实现树结构不辉放弃 python 开发语言
一、树结构基础认知1.1树的四大特征层级关系：父子节点的从属关系唯一根节点：访问起点无循环：从根到叶的路径不形成环N叉分支：每个节点可有多个子节点1.2核心组件解析classTreeNode:def__init__(self,data):self.data=data#节点存储的数据self.children=[]#子节点容器（多叉树特性）defadd_child(self,node):self.c
中小制造企业必看！MES管理系统破解车间管理四大难题指南深蓝易网数字工厂制造人工智能大数据运维 devops
在制造业竞争日益激烈的今天，生产车间的低效与混乱已成为制约企业发展的关键瓶颈。计划频繁变更、异常频发、资源浪费等问题不仅导致成本攀升，更直接影响订单交付与客户信任。如何实现生产透明化、管理精细化？MES系统（制造执行系统）凭借其数据驱动与全流程协同能力，正成为企业突破困局的利器。本文将从四大核心痛点切入，深度解析MES管理系统的破局之道。痛点一：计划脱离实际，排产如同“盲人摸象”传统排产模式下，计
基于腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek的沉浸式历史文化体验系统实践 lijiek 腾讯云 microsoft 云计算
前言文化遗产数字化保护与传播是当今科技与人文交汇的重要领域。传统的数字化方法往往局限于静态展示，无法实现真正的互动体验。本文将探索一条创新路径：利用腾讯云大模型知识引擎(LKE)与DeepSeek模型构建沉浸式历史文化体验系统，实现与历史人物的"对话"、历史场景的"复原"，以及文化知识的智能传播。作为实践案例，我们以中国古代科技成就为切入点，打造了一个可交互的"古代科技馆"，让用户能够与张衡、祖冲
2025年首个！又一家智驾供应链企业成功上市，踩准感知红利风口高工智能汽车人工智能汽车
3月18日，弘景光电在深交所创业板正式挂牌上市，成为了2025年开年首家成功上市的智能汽车供应链企业。弘景光电作为一家专业从事光学镜头及摄像模组产品的研发、设计、生产和销售的高新技术企业，已深耕行业十多年，目前其产品应用领域主要包括智能汽车汽车及新兴消费两大领域，其中车载光学镜头产品主要应用于智能座舱和智能驾驶系统。在过去的几年中，弘景光电抓住车载光学镜头和新兴消费电子市场的巨大增长机会，业绩实现
「智驾普及」引发需求井喷，这一上游细分供应链严重缺货！高工智能汽车人工智能自动驾驶
2025年，车载CIS市场无疑将是智驾供应链市场最火的赛道之一。今年开年的一场智驾普及运动，不仅带来了车载摄像头市场的爆发，同时还引发摄像头模组核心元器件—车用CMOS图像传感器（CIS）芯片需求出现井喷。高工智能汽车研究院监测数据显示，2024年1-12月，中国市场(不含进出口)乘用车前装标配（含免费选装促销）NOA交付197.47万辆，同比增长162.31%。上车方案基本上都是采用多摄像头模组
使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码 wtsolutions qmt量化交易 python qmt deepseek 量化交易代码生成
随着人工智能技术的迅猛发展，利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候，deepseek给出的代码是xtquant代码，也就是miniqmt代码，并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。因此，我们需要自建一个知识库，让deepseek根据我的知识库里面的知识，去帮我生成大QMT可用的交易代码。一、建立迅投QMT的知识库建立迅投QM
Deepseek API 调用哦豁灬 LLM 深度学习生产工具 deepseek LLM API 大模型
1获取APIKey目前比较知名的提供了DeepSeek的推理服务商包括硅基流动、阿里云、腾讯云等等。这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥，以硅基流动为例：前往硅基流动官方网站（https://cloud.siliconflow.cn）注册账号。在账户管理的API密钥中点击新建API密钥并复制。安装一个本地的第三方大模型客户并配置，常见的包括Chatb
vLLM 部署大模型哦豁灬深度学习 LLM 人工智能 vLLM 大模型部署 LLM
1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching，极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令：pip3installvllm#vllm==0.2.
springboot 项目如何提高并发量 LCY133 spring后端 spring boot java 后端
提升基于SpringBoot的Web项目并发量需要从应用优化、数据库调优、缓存策略、异步处理、水平扩展等多方面综合改进。以下是具体方案和实践建议：一、应用层优化1.代码性能优化•避免阻塞操作：减少同步锁、长事务、大文件处理等耗时操作。•优化SQL查询：避免N+1查询，使用索引，减少全表扫描。•复用对象：避免频繁创建大对象（如JSON解析工具），使用线程安全对象池。2.线程池配置•调整Web服务器线
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一、Docker核心原理：像租房装修一样理解容器1.1容器vs虚拟机：合租vs买别墅虚拟机就像买别墅：每个别墅（虚拟机）自带独立地基（操作系统）、水电系统（系统资源），启动慢（分钟级）、资源占用大（GB级）[1][10]容器就像合租：大家共享小区基础设施（宿主机内核），但每个房间（容器）有自己的家具摆放（应用和依赖）。轻量（MB级）、秒级启动，还能随时搬走（迁移）[9]1.2镜像分层：乐高积木式打
使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控 qahaj 语言模型 python 人工智能
技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。同时，Argilla支持整个MLOps周期的每个步骤，从数据标注到模型监控。核心原理解析Argilla的核心优势在于其灵活的数据管理流程和强大的反馈机制。通过Argilla，开发者可以实时监控模型性能，并根据需要调整数据标注策略。这种
java毕业设计，网上商城系统爱编程的小哥 java毕设 java 课程设计 spring boot vue
️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战（附高并发与数据安全方案）一、系统架构全景基于七张效果图分析，该系统是企业级电商综合管理平台，采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus+MyBatisPlus技术栈，覆盖商品管理、订单处理、会员运营等核心场景。通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点，支持10万级商品
LLM：软件测试的颠覆性力量 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步，特别是大语言模型（LargeLanguageModels，简称LLM）的出现，软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备，正在重塑我们对
DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略一个处女座的程序猿资深文章(前沿/经验/创新)DataScience ML 数据科学数据科学的生命周期机器学习
DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结，应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时，因为涉及到博主出书中出版社要求在
深入了解盘古大模型：技术、应用与未来 Hardess-god Literature review 人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来，中国自主研发的大模型之一——盘古模型（PanGuModel）逐渐进入公众视野，凭借其强大的性能和广泛的应用前景，引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型？盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技
MySQL 8.0新特性深度解析：窗口函数与JSON数据处理的10大技巧墨瑾轩一起学学数据库【一】mysql json
关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：MySQL8.0简介嗨，亲爱的小伙伴们！欢迎来到MySQL8.0的奇妙世界，这里充满了新鲜和惊喜。MySQL8.0是一个数据库界的超级英雄，它带着一系列令人兴奋的新特性，比如窗口函数和JSON数据处理，来拯救我们的数据处理任务。1.1MySQL8.0的
HarmonyOS5开发：手把手教你用 Ark-TS UI 做一个会 “动” 的计数器：从代码到原理全解析 harmonyos-next
今天咱们用鸿蒙5的Ark-TSUI做一个简单又有趣的计数器应用。点击按钮数字就会增加，而且界面还能自动更新。通过这个案例，你能轻松理解Ark-TSUI的核心玩法。一、最终效果长什么样？打开应用，你会看到一个大按钮，上面写着“点击加1”。每次点击按钮，按钮上方的数字就会变大。比如第一次点击变成“1”，第二次变成“2”，依此类推。整个过程不需要手动刷新页面，数字会自动变化。二、完整代码长这样types
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运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析 Keep-Follow 课程设计
摘要本文聚焦于运用IC-CAP软件对射频集成电路进行全面表征与参数分析。详细阐述IC-CAP软件在该领域的功能特性，通过具体的射频集成电路案例，深入介绍使用软件进行直流参数测试、小信号S参数分析、大信号特性表征的流程与方法。探讨如何依据分析结果优化射频集成电路性能，展现软件在助力电路设计、提升产品质量方面的关键作用，为射频集成电路研发工程师提供极具价值的技术参考。关键词IC-CAP软件；射频集成电
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SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sql c windows SQL Server XP
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[置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
从出版业说起网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
document.domain 跨域问题 avords document
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关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
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Tomcat 一些技巧征客丶 java tomcat dos
以下操作都是在windows 环境下一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可；二、查看Tomcat 版本在 tomcat 安装目
【Spark七十二】Spark的日志配置 bit1129 spark
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Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序 haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。 sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
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读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 bylijinnan java 设计模式
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JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
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