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python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解 weixin_39785400 python画二维矩阵图
1、二维数组取值注：不管是二维数组，还是一维数组，数组里的数据类型要一模一样，即若是数值型，全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强数行天下人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM 深入浅出AI 自然语言处理NLP 大模型 LLM 人工智能 transformer chatgpt
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深入理解TensorFlow中的形状处理函数 SEVEN-YEARS tensorflow 人工智能 python
摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数，包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank，并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议 Katie。人工智能技术发展 ai deepseek 人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司，凭借其高效的AI模型和开源的优势，迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色，还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注，形成了一个活跃的社区生态。然而，随着AI技术
解决linux中pip速度过慢问题江城闲鹤 linux pip python
在Linux系统下，如果你发现使用pip下载Python库时速度非常慢，可以考虑以下几种方法来加速下载：使用pip的-i选项：如果你只想临时使用其他镜像，可以在安装时加上-i选项：pipinstallpackage_name-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析清风徐徐de来其他
内容概要当前，企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧，AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力，以及跨渠道的品牌一致性维护，已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱，通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践，揭示未来数字内容体验的演进方向。首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行
DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA 9命怪猫 AI ai 人工智能大模型
目录1.多头潜在注意力（MLA）2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）(1)定义“多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention,MLA）”是一种基于注意力机制的深度学习方法，旨在通过多个注意力头（Multi-HeadAttention）对潜在空间
全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！ AGI大模型老王人工智能学习大模型 AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者，本教程都将带你从入门到实践，逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义：AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型，能够处理复杂的数据和任务。应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模
Linux常见的性能优化策略这多冒昧啊 linux 服务器运维
目录1.CPU性能优化：调整进程优先级2.内存优化：禁用透明大页3.磁盘I/O优化：切换I/O调度器4.网络优化：TCP缓冲区调优5.文件句柄优化：高并发API服务器策略总结：1.CPU性能优化：调整进程优先级场景描述：某跨境电商平台在“黑色星期五”大促期间，订单处理系统（Java服务）出现响应延迟。运维团队通过pidstat-u1发现名为log_aggregator的Python日志收集进程（P
SaaS+AI工具推荐：最适合智能化转型的解决方案 saas
不论是传统软件还是SaaS，其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而，随着技术的飞速发展，SaaS正在超越传统模式，尤其是在与AI（人工智能）的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务，还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面，探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI：智能
第2节课：深度学习基础python代码 Lips611 李哥深度学习 python 深度学习神经网络
目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“
w214多媒体素材库的设计与实现栗豆包 java spring boot 后端 java spring maven
作者简介：多年一线开发工作经验，原创团队，分享技术代码帮助学生学习，独立完成自己的网站项目。代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取，记得注明来意哦~赠送计算机毕业设计600个选题excel文件，帮助大学选题。赠送开题报告模板，帮助书写开题报告。作者完整代码目录供你选择：《Springboot网站项目》400套《ssm网站项目》800套《小程序项目》300套《App项目》500套《Python网站项目
Pandas与Python数据类型对应表南希圆子 python pycharm pytorch
作为初学者，要注意pands与python数据类型是不一样的，如object数据类型对应的是Python的字符型
用python写一个聊天室程序酷爱码 Python python 服务器网络
下面是一个简单的基于Socket的Python聊天室程序示例，包括服务器端和客户端：服务器端代码：importsocketimportthreadingdefhandle_client(client,address):print(f"Newconnectionfrom{address}")whileTrue:msg=client.recv(1024).decode()ifnotmsg:breakp
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一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其
Py的Pandas：Python pandas库的详细介绍、安装和使用方法追逐程序梦想者 pandas python 数据分析
Py的Pandas：Pythonpandas库的详细介绍、安装和使用方法Pandas是一个Python的数据处理库，它提供了快速、灵活、易用且高效的数据结构来进行数据操作。在数据挖掘、数据分析等领域中，Pandas被广泛应用。本文主要介绍Pandas的安装、基本数据结构、数据读写、数据统计以及数据可视化等方面。安装在命令行中使用pip工具安装Pandas：pipinstallpandas基本数据结
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13.1多输入框fromtkinterimport*root=Tk()root.title('主窗口')root.geometry('800x400')#遍历输入框内容到列表my_entries=[]my_entries=[]defsomething():entry_list=''forentriesinmy_entries:entry_list=entry_list+str(entries.ge
DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进星辰@Sea 人工智能其他人工智能
引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中，DeepSeek作为一股不可忽视的力量，正在引领AI范式的转变，并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中，我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变，以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势，
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在使用Python和Pandas时，确保它们的版本兼容是非常重要的。以下是Python和Pandas版本的对应关系，帮助你选择合适的版本。安装示例如果你使用的是Python3.9，并希望安装与之兼容的Pandas版本，可以使用以下命令：pipinstallpandas==1.3.0#安装Pandas1.3.x版本检查当前版本你可以使用以下代码检查当前安装的Python和Pandas版本：impor
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上下文传统Python单机系统部署中，由于GIL的存在，相同进程中我们可以不用处理并发问题。但是随着业务发展需要，原有单机系统演变成分布式或多进程系统后。这将使原有的单机单进程并发控制策略失效。为了解决该问题需要引入一种跨进程、跨机器的互斥锁机制来控制共享资源的访问，这也就是分布式锁的由来。所以，分布式锁的引入是为了保障多台机器或多个进程对共享资源读写的同步，保证数据的最终一致性。分布式锁天生具有
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