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天亮换季
人工智能算法深度学习
一.说明 在模型量化过程中,经常要使用一些工具对onnx或者量化后的模型(这里以TensorRT为例)进行推理,往往需要一些处理工具,比如:拆分或者合并onnx;修改onnx中的量算子QuantizeLinear的scale值;以及使用onnxruntime进行推理;TensorRT的序列化文件的inference;隐式量化生成量化校准表…现提供一些封装好的工具,作为记录,方便日后查阅使用"
- 【Agent实战】RAG方式+结构化prompt(CoT)+API工具结合ChatGPT4o能力Agent项目实践(货物上架位置推荐助手)
姚瑞南
RAG技术应用探索大模型落地探索及agent搭建promptchatgpt自然语言处理人工智能AIGC
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录结论效果图示1.prompt2.API工具封装3.知识库搭建4.测试用例结论成功利用ChatGPT4o版本结合RAG知识库方式,通过结构化prompt(CoT)调用API工具为用
- YOLO系列模型从v1到v10的演进
剑走偏锋o.O
YOLO目标跟踪人工智能
文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
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贫苦游商
普通人利用AI搞钱系列gpt自动化运维人工智能算法机器学习
利用GPT创建自动化工具:从构想到实现的详细指南在当前快速发展的科技时代,人工智能(AI)正在改变各行各业的工作方式。对于普通人来说,利用GPT(GenerativePre-trainedTransformer)这样的语言模型来创建自动化工具,并通过这些工具赚钱,已经成为一种切实可行的方法。本文将探讨普通人如何在中文平台上利用GPT创建自动化工具,从而实现盈利。什么是GPT?首先,我们需要了解什么
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Tometor
spark-ml机器学习算法回归数据挖掘人工智能scala
一、机器学习的整体框架(类比烹饪)假设你要做一道菜,机器学习的过程可以类比为:步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜(红烧肉/沙拉)|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜、洗菜、切菜|数据收集与预处理3.设计食谱|决定烹饪步骤和调料|选择算法和模型设计4.试做并尝味道|调整火候和调味|模型训练与调参5.最终成品|端上桌的菜|模型部署与应用二、机器学习的核心流程1.数
- RNN 实战指南:用 PyTorch 从零实现文本分类
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- 深度学习基础-onnxruntime推理模型
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以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
- 深入解析Java虚拟机(JVM):架构、内存管理与性能优化
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##引言Java虚拟机(JavaVirtualMachine,JVM)是Java生态系统的核心引擎,它不仅实现了"一次编写,到处运行"的跨平台承诺,更通过自动内存管理、即时编译等机制深刻影响着现代软件开发。截至2023年,全球超过90%的《财富》500强企业使用基于JVM的技术栈,其重要性可见一斑。##一、JVM核心架构解析###1.1类加载子系统-**双亲委派模型**:采用层级式加载机制,防止核
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在神经网络和机器学习中,过拟合(Overfitting)是指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。换句话说,模型过度学习了训练数据中的细节和噪声,导致其泛化能力(Generalization)下降,无法很好地适应新数据。过拟合的表现训练误差很低,但测试误差很高:模型在训练集上的准确率非常高,但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂:模型学习了训练数据中的噪声或不相关
- 黑色RGB是什么
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信息可视化
>好的,用户现在问的是“黑色rgb是什么”。我需要先理解用户的问题。之前用户在使用MATLAB调整网格线颜色时,可能看到了默认颜色是黑色,或者之前我提到过默认颜色是[0.150.150.15],而用户可能现在想知道黑色的RGB值具体是什么。>>首先,用户可能对RGB颜色模型不太熟悉,或者需要确认在MATLAB中如何表示纯黑色。通常,RGB颜色模型中,纯黑色是(0,0,0),但有时候在不同的软件或环
- 分布式并行策略概述
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LLM算法分布式
数据并行(DataParallelism)内容:数据并行通过将训练数据分割成多个小批次,并在多个处理单元(如GPU)上同时训练模型的副本来工作。每个副本完成自己批次的前向和反向传播计算后,梯度被汇总并同步更新到所有模型副本。优势:易于实现和扩展。可以显著减少训练时间,尤其是当模型较小,而数据集较大时。缺点:随着模型大小的增加,每个处理单元需要的内存也增加,可能受限于单个GPU的内存容量。大规模时通
- 基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四、术前预测与评估4.1数据收集与整理4.2大模型预测模型的构建4.3预测内容与指标4.4案例分析:术前预测实例展示五、术中方案制定
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——从BIM模型解析到AI智能审图的完整实现路径1.技术架构设计该软件需融合以下模块:BIM/CAD模型解析引擎(支持Revit/DWG文件一键导入)智能算量核心算法(基于规则引擎与机器学习)协同审图平台(多人实时标注与版本控制)AI辅助决策系统(材料价格预测、工程量误差检测)技术栈推荐:前端:Three.js(3D模型渲染)+React(协同界面)后端:Python(算量算法)+Java(业务逻
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AIGCText2SQL微调实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二),希望对学习大语言模型的
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开启AI开发新时代——全解析Dify开源LLM应用开发平台在人工智能迅速发展的今天,如何快速将创意转化为高效可用的应用成为开发者亟待解决的问题。Dify作为一款开源的LLM应用开发平台,以其直观的界面和强大的功能组合(包括agenticAI工作流、RAG流水线、agent能力、模型管理、可观测性等),让从原型设计到生产部署的过程变得简单而高效。本文将带你全面了解Dify的优势、核心功能、快速上手指
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本文记录另外一个例子,例子中涉及如何手动配置config,实现与Huaggingface兼容。merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果,就是tokenizer.json中,model.merges下的内容。tokenizer_config.json分词器的配置信息,定义了分词器的版本、额外添加的标记(tokens)、结构/代码和模型参数等信息,比如
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE小程序开发新时代:AI助力高效编程与创新随着移动互联网的飞速发展,小程序逐渐成为企业和个人开发者的新宠。无论是电商、社交、娱乐还是工具类应用,小程序以其轻量级、易用性和跨平台特性,迅速占领了市场。然而,对于许多开发者尤其是初学者来说,小程序开发仍然存在一定的门槛和挑战。如何在有限的时间内,快速高效地完成高质量的小程序开发?
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近年来,人工智能的发展让大语言模型(MLLM)变得越来越强大,它们可以理解和处理文字、图片、视频等多种信息,在很多领域都有很好的应用。然而,当这些模型需要理解3D(立体)场景时,仍然面临一些困难。目前的MLLM主要是用2D图片训练出来的,也就是说,它们更擅长识别平面的信息,比如照片中的人和物体。但是,现实世界是三维的(3D),仅靠2D图片训练的模型很难准确理解物体的立体关系。例如,如果只给一个普通
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在人工智能领域,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术,它通过从外部数据源中检索相关信息,来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成更为准确、上下文相关的答案。1什么是RAG检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技
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力场的选择与应用在分子动力学仿真中,力场(ForceField)是描述分子间相互作用的数学模型,它决定了分子系统中每个原子的势能和受力。选择合适的力场对于模拟结果的准确性和可靠性至关重要。不同的力场适用于不同的分子系统和研究目的,因此在开始仿真之前,需要仔细评估和选择合适的力场。力场的基本构成力场通常由以下几部分构成:键长(BondLengths):描述原子之间的键长。键角(BondAngles)
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计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务,而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。为了进一步提升YOLOv5的性能,我们在C3块的不同位置添加了EMA(ExponentialMovingAverage)注意力机制。EMA注意力机制是一种用于提升模型的感知能力和特征表达能力的技术。在YOLOv5中,我们将EMA注意力机制嵌入到C3块中,以增强这一块的特征表示能力。下面是我们改进的YOLOv
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训练大型语言模型(LLM)时,选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求(如性能优化或硬件适配)。以下是常见语言的分析和推荐:---1.Python(首选语言)优势:-生态系统丰富:主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、JAX)均以Python为主要接口,提供完整的工具链(数据处理、模型训练、评估部署)。-开发效率高:语法简洁,适合快速实验和原型开发,社区
- 豆包AI:打破智能边界,开启“人人可编程”的AI普惠时代
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在人工智能技术狂飙突进的2024年,全球AI工具用户已突破12亿,但企业AI落地率仍不足35%——高昂的开发成本、复杂的技术门槛与碎片化的场景需求,如同三重枷锁禁锢着智能革命的红利释放。当大多数AI平台还在比拼模型参数时,豆包AI以“零代码交互+多模态引擎+垂直场景精调”的创新架构,正在重塑人机协作的范式。这款由字节跳动火山引擎团队打造的智能平台,不仅让AI开发效率提升400%,更在医疗、教育、工
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
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javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那