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3月14日,官方发布的信息显示,新浪财经App喜娜AI助手近日已通过北京市生成式人工智能服务登记。目前,喜娜AI助手已上线两项创新功能:喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这两项功能旨在通过先进的人工智能技术,提升用户对财经资讯和上市公司公告的理解与分析效率,这标志着AI技术在信息服务领域的又一重大突破。喜娜AI摘要:快速提炼财经资讯核心要点AI时代,资讯信息迎来爆炸性增长,用户每天都要面对海量资讯,
- 模型微调:让AI更懂你的魔法棒
带上一无所知的我
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再见孙悟空_
#自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
各位在数据泥潭里打滚的勇士们,今天咱们要聊的这个话题,就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理!这玩意儿看着像脏活累活,实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机,这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤!(戴上橡胶手套准备掏数据)一、数据收集的野路子:比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图(附藏宝坐标)①正道的光:Kaggle(数据界的沃尔玛):搜
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从DeepSeek到AI工具箱:Websoft9应用托管平台赋能高校教学与科研人工智能技术的快速发展正在重塑高校的教学与科研生态。从智能教学辅助到跨学科研究,AI工具的应用场景不断扩展,而技术落地的复杂性也带来新的挑战。在这一背景下,如何将大模型能力与多样化AI工具无缝整合,构建安全、易用的科研教学环境,成为高校数字化转型的关键命题。一、高校智能化转型的三大痛点技术门槛高•AI工具部署依赖专业运维
- 聊聊关于Python与人工智能那些事
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Python与人工智能:介绍Python在人工智能方面的应用Python是一种广泛使用的编程语言,也是人工智能领域中最受欢迎的语言之一。Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。OpenAIOpenAI是一个非营利组织,旨在推动人工智能的发展并促进其对人类的利益。OpenAI通过开发人工智能技术、研究人工智能的影
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不同流量源的比例反映了网站所有者不同的管理策略和网站的发展阶段。那么,网站流量来源都有哪些?接下来小编就跟大家浅析下网站流量来源的三大途径,一起来看看吧!1、直接访问来源搜索引擎源和外部链源依赖于外部,因此通常存在较大的不确定性,如搜索引擎算法调整、业务模型调整、策略监管等,这可能会使网站的流量从每天数十万IP急剧下降到数千。对于小型商业站来说,从搜索引擎获取流量是一种更经济实惠、廉价的选择,但对
- Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法
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标题:VisualPRM:AnEffectiveProcessRewardModelforMultimodalReasoning来源:arXiv,2503.10291摘要我们引入了VisualPRM,这是一种具有8B参数的高级多模态过程奖励模型(PRM),它通过Best-of-N(BoN)评估策略提高了现有多模态大型语言模型(MLLM)在不同模型尺度和族之间的推理能力。具体来说,我们的模型提高了三
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- 【3D模型】【游戏开发】【Blender】Blender模型分享-狮头木雕附导入方法
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导入方法:[Blender]如何导入包含纹理的.blend模型文件在3D建模和渲染工作中,Blender是一款功能强大的免费开源软件。很多时候,我们需要导入.blend后缀的模型文件,同时确保纹理(textures)文件夹中的贴图能够正确加载。本文将介绍详细的导入步骤以及可能遇到的问题和解决方案。1.直接打开.blend文件如果你的.blend文件是一个完整的工程文件,包含了模型和纹理,直接打开即
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一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)引擎,旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型(LLMs)的强大生成能力和高效的信息检索系统,为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中,共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
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量子计算威胁模型分析传统公钥密码体系(RSA/ECC)的安全假设基于:大数分解问题的计算复杂度(RSA)椭圆曲线离散对数问题(ECC)有限域离散对数问题(DSA)Shor算法的时间复杂度为O((logN)^3),当量子比特数达到阈值时:2048位RSA可在8小时内破解(理论值)ECC-256的破解时间将降至多项式级别Grover算法对对称密码的影响:AES-256的有效安全性降至2^128哈希函数
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一、什么是Agent?Agent(智能体)是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体,当它与大语言模型(如通义千问QWen、GPT)结合时,形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下:大脑(LLM):负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官(工具链):通过API、传感器或数据库获取实时数据(如天气、股价)。手脚(执行器):调用外部工具完成任务(如发送邮件、控制智能家居)。记忆(
- Manus详细介绍
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第一章Manus的技术背景与核心突破初识ManusAI1.1什么是Manus?Manus是由中国团队Monica.im于2025年3月推出的全球首款通用型AI智能体(AIAgent)。其名称源自拉丁语“MensetManus”,意为“手脑并用”,强调将大模型的逻辑推理能力转化为实际生产力。与传统的对话式AI(如ChatGPT、DeepSeek)不同,Manus的核心定位是“执行型助手”,能够自主完
- 21.7 ChatGLM3-6B私有化部署实战:2小时快速搭建200 QPS高可用模型服务
少林码僧
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ChatGLM3-6B私有化部署实战:2小时快速搭建200QPS高可用模型服务ChatGLM3-6B私有化部署实战指南关键词:ChatGLM3-6B部署,私有化模型服务,性能优化,容器化部署,API服务封装1.部署环境准备与硬件规划ChatGLM3-6B私有化部署需要充分考虑算力资源与软件生态的适配性,以下是推荐配置方案:
- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
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LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo
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在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda,跑大模型会报错,提示让输入python-mbitsandbytes依然报错:CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/bitsandbytes/libbitsandbytes_cuda117.so.../lib64/libstdc++.so.6:ve
- glm-4v-9b 踩坑(4-bit量化,bitsandbytes 异常)
phynikesi
pytorchglm-4v-9b踩坑bitsandbytes异常
前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题,没有涉及对模型本身以及更多问题的分析,大家可先看问题描述,再决定是否看下去。实验平台:linux系统,RTXA4000。嫌麻烦的可以直接到文未看结论。问题描述16g显卡难以加载模型bitsandbytes异常,模型无法运行加载问题本人设备有限,引用一下别人完整加载模型的数据,大约18.9g。用16g显卡直接报OOM,用8-bit加载还是
- 大模型——模型上下文协议 (MCP)
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大模型——模型上下文协议(MCP)我一直在尝试一种新技术,通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议(MCP),将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段,但它已经具有一定的势头。我一直在尝试一种新技术,通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议(MCP),将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段,但它已经具
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硬水果糖
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引言:正则化(Regularization)是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项(PenaltyTerm),对模型的复杂度进行约束,从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合:当模型过于复杂(例如神经网络层数过多、参数过多)时,容易在训练数据上“记忆”噪声或细节,导致在测试数据上表现差。简化模型:正则化通过限制模型参数的大小或数量,迫
- 【阿里百炼大模型-使用】
y_dd
深度学习语言模型人工智能
参照阿里云百炼网址服务配置开通服务如果没有注册阿里云账号,先注册一个https://www.aliyun.com/?spm=5176.account-console-pc.console-base_top-nav.dlogo.10d24bab70FmIm,注册完毕用它登录阿里云百炼,然后开通服务(即使是免费的开元模型也需要开通)获取API-key在账户这里选择API-KEY,进入这个页面,创建一个
- 21.11 《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》
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《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》关键词:ChatGLM3-6B应用开发,Gradio界面集成,模型交互优化,Web服务容器化,多模态输入支持使用Gradio赋能ChatGLM3-6B图形化界面通过Gradio实现大模型服务的可视化交互,是生产级AI应用落地的关键环节。本节将深入解析如何构建适配ChatGLM3-6B的工业级交互界面。
- DeepSeek智能政务大脑:城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践
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DeepSeek赋能城市智慧升级:基于RAG架构的市民服务智能知识库构建全解一、需求分析与技术选型1.1市民服务场景需求市民服务智能知识库需要解决政务咨询效率低下、专业术语难理解、多轮对话能力弱等核心问题。系统需具备:自然语言理解能力(NLU)异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统,
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JVM面试八股文,整理了出来。排版不太好!目录JVM入门部分为什么要学习JVM?你了解哪些JVM产品?JVM的构成有哪几部分?JVM类加载部分你知道哪些类加载器?为什么需要多个类加载器?什么是双亲委派类加载模型?双亲委派方式加载类有什么优势、劣势?描述一下类加载时候的基本步骤是怎样的?什么情况下会触发类的加载?类加载时静态代码块一定会执行吗?如何理解类的主动加载和被动加载?为什么要自己定义类加载器
- thinkphp5模型查询数据库,查出来的字段直接修改成另外的名字
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个人随笔thinkphp5php开发
在ThinkPHP5中,如果你希望在查询数据库时将返回的字段名直接修改为其他名称,可以通过以下几种方式实现:方法1:使用field方法指定字段别名在查询时通过field方法直接为字段指定别名(使用AS关键字)。示例代码://使用Db类查询$result=Db::name('user')->field('idASuser_id,nameASfull_name')->select();//使用模型查询
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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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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.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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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-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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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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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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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- 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:
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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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
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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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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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0、 课堂练习做完
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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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- 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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