【UE 材质】闪电材质

自然语言模型（NLP）介绍 Liudef06 Stable Diffusion 自然语言处理人工智能
一、自然语言模型概述自然语言模型（NLP）通过模拟人类语言理解和生成能力，已成为人工智能领域的核心技术。近年来，以DeepSeek、GPT-4、Claude等为代表的模型在技术突破和应用场景上展现出显著优势。例如，DeepSeek通过强化学习提升推理能力，其混合专家架构（MoE）显著优化了计算效率‌。二、核心技术解析1.DeepSeek模型架构混合专家模型（MoE）：DeepSeek-V3采用Mo
跟我一起学Python数据处理（117/127）：高级Python环境搭建指南 lilye66 python windows 开发语言
跟我一起学Python数据处理（117/127）：高级Python环境搭建指南在Python数据处理的学习和实践中，基础的Python环境可能无法满足日益复杂的项目需求。就像我们搭建房子，简单的毛坯房能满足基本居住，但想要更舒适、功能更齐全，就需要精心装修一番。今天，我就和大家分享一下高级Python环境搭建的相关知识，希望能和大家一起在技术的道路上共同进步，让我们处理数据时更加得心应手。一、为什
2025-03-01 学习记录--C/C++-PTA 7-35 有理数均值小呀小萝卜儿学习-C/C++学习 c语言
合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️二、代码（C语言）⭐️#include//【关键】计算最大公约数（GCD）longlonggcd(longlonga,longlongb){while(b!=0){//当b不为0时循环longlongtemp=b;//临时变量存储b的值b=a%b;//计算a除以b的余数，赋值给ba=temp;//将之前存储的b的值赋值给a
费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力：矩阵运算与应用 (应用篇) 修昔底德 Python费曼学习法线性代数学习 numpy python 人工智能深度学习
第六篇：NumPy的“线性代数”之力：矩阵运算与应用(应用篇)开篇提问：考虑一个实际问题：图像的旋转。当你使用图像编辑软件旋转照片时，背后是什么在驱动图像像素的精确移动？答案是线性代数。图像可以表示为数值矩阵，而旋转、缩放、剪切等图像变换，都可以通过矩阵运算来实现。线性代数不仅是图像处理的基石，也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具，用于描述和解决多维
人工智能之数学基础：矩阵的秩每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能矩阵机器学习深度学习线性代数秩
本文重点矩阵的秩，作为矩阵理论中的一个核心概念，是连接矩阵性质与应用的重要桥梁。本文我们将学习矩阵秩的概念，通过矩阵的秩可以判断矩阵是否可逆等等，所以矩阵的秩是非常重要的一个概念。矩阵秩的概念秩定义为矩阵A的线性独立的行（或列）的最大数目。也就是说，如果把矩阵看成由行向量或列向量组成，那么矩阵的秩就是这些向量中极大线性无关组所含向量的个数。矩阵的秩定义为矩阵线性无关的行向量或者列向量的最大数量，表
通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数一小路一从0开始学习机器学习机器学习人工智能 python 后端开发语言线性代数
2.1线性代数（机器学习的核心）线性代数是机器学习的基础之一，许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。2.1.1标量、向量、矩阵1.标量（Scalar）标量是一个单独的数，例如：a=5在Python中：a=5#标量2.向量（Vector）向量是由多个数值组成的一维数组，例如：v=[2,3,5]Pytho
清华出品DeepSeek六版手册，携全套AI资料，带你闯入AI的奇妙世界 2501_90771553 pdf
清华出品DeepSeek六版手册，携全套AI资料，带你闯入AI的奇妙世界在科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已然成为引领变革的核心力量。无论是对AI充满好奇的初学者，还是在该领域深耕的专业人士，都在不断探寻着更优质、更全面的学习资源。现在，一份来自清华大学的厚礼——DeepSeek六版手册，带着全套AI资料震撼登场，将引领你走进AI的奇妙世界！DeepSeek系列手册，凭借清华大学深厚的学术底蕴
C语言学习笔记-进阶（1）深入理解指针3 John.Lewis c语言学习笔记
1.字符指针变量在指针的类型中我们知道有⼀种指针类型为字符指针char*;⼀般使用：intmain(){charch='w';char*pc=&ch;*pc='w';return0;}还有⼀种使用方式如下：intmain(){constchar*pstr="hellobit.";//这⾥是把⼀个字符串放到pstr指针变量⾥了吗？printf("%s\n",pstr);return0;}代码cons
(undone) MIT6.S081 2023 学习笔记 (Day9: LAB8 locks) shimly123456 MIT6.S081 学习笔记操作系统
url:https://pdos.csail.mit.edu/6.1810/2023/labs/lock.htmlInthislabyou’llgainexperienceinre-designingcodetoincreaseparallelism.Acommonsymptomofpoorparallelismonmulti-coremachinesishighlockcontention.Im
C语言文件操作学习笔记：从基础到实践共享家9527 c c语言数据结构算法
在C语言的知识体系中，文件操作是极为关键的一环，它赋予了程序存储和读取外部数据的能力，对于开发各类实用程序至关重要。近期，借助课程的学习，我对C语言文件操作进行了系统且深入的学习，下面将我的学习心得和收获进行分享。目录一、文件操作基础概念（一）文件类型（二）文件指针二、文件的打开与关闭三、文件的顺序读写（一）字符读写（二）文本行读写（三）格式化读写（四）二进制读写四、文件的随机读写（一）fseek
数据挖掘校招面经二 Y1nhl 搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习深度学习算法 python
得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中，a是模型的权重（或斜率），需要通过数据来学习其最优值。学习的目标是找到a的值，使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中，通常使用最小二乘法来学习a。最小二乘法的目标是最小化误差平方和（即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异）：误差平方和=
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Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用。通过Python实现的神经网络，本文介绍了深度学习的基本概念、核心算法、模型优化方法，并提供了详细的实战案例，包括数据预处理、模型训练和评估。读者将了解如何使用深度学习技术检测金融欺诈、网络
各主流厂商抓取modem log的方法终端小蛙 modem android modem
第一次来编辑CSDN，感觉各功能不太熟悉，先试试本文档主要基于自己近期的查看各厂商的MODEMlog时，积累的一些抓取modemofflinelog的经验，发出来一起学习VIVO如何抓log以下是基于VIVONEX35G版本，验证有效a.如何抓取Modemofflinelog:在拨号盘输入*#*#112#*#*->点击更多->点击Modemlog配置->选择所想要的log配置类型->退出然后，*#
Jetpack学习之 Hilt，android应用开发入门答案 m0_64604178 程序员面试移动开发 android
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机器学习校招面经二 Y1nhl 搜广推面经机器学习人工智能算法推荐算法数据挖掘搜索算法 pytorch
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《深度学习实战》第12集：大模型的未来与行业应用带娃的IT创业者深度学习实战深度学习
深度学习实战|第12集：大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展，大模型（如GPT、LLaMA、Bloom等）已经成为人工智能领域的核心驱动力。本篇博客将探讨大模型的发展趋势及其在医疗、金融、教育等行业的实际应用，并通过2个实战项目展示如何使用开源大模型构建问答系统。此外，我们还会分析大模型的前沿技术方向。图示：大模型发展历程与行业应用场景1.大模型发展历程图以下是大模型从早期到现在的关键
华为面试题及答案——机器学习(二) 麦当当MDD 题目挖掘机器学习人工智能数据库开发数据库大数据
21.如何评价分类模型的优劣?（1）模型性能指标准确率（Accuracy）：定义：正确分类的样本数与总样本数之比。适用：当各类样本的数量相对均衡时。精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用：当关注假阳性错误的成本较高时（例如垃圾邮件检测）。召回率（Recall）：定义：实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用：当关注假阴性错误的成本较高时（例如疾病检测）。
深度学习突破：LLaMA-MoE模型的高效训练策略人工智能大模型讲师培训咨询叶梓深度学习 llama 人工智能 Llama-Moe 大模型语言模型
在人工智能领域，大模型（LLM）的崛起带来了前所未有的进步，但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题，Mixture-of-Expert（MoE）模型架构应运而生，而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型，它通过将LLaMA的前馈网络（FFNs）划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门，从而显著减小模
【PCIe 总线及设备入门学习专栏 4.5 -- PCIe 中断 MSI 与 MSI-X 机制介绍】主公讲 ARM #【PCIe Bus 专栏】PCIe msi PCIe MSI-X PCIe 中断机制 MSI-X 中断机制 MSI 中断机制 PCI 中断
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顺丰科技-2024 机器学习算法面经程序员奇奇 offer分享+面试经验顺丰科技机器学习机器学习算法面经
专栏分享：计算机小伙伴秋招春招找工作的面试经验和面试的详情知识点专栏首页：软件测试开发类面经合集主要分享：测试开发类岗位在面试互联网公司时候一些真实的经验面试code学习参考请看：数据结构面试必刷100题一面：1.自我介绍2.线程和进程的区别，什么时候用多进程，什么时候用多线程（这个属于给自挖坑了）3.实习项目问题，项目目标是怎么定的，用的什么算法
基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统源码空间站11 python django 开发语言课程设计机器学习成绩预测毕业设计
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机器学习之学习笔记孤城laugh 机器学习学习笔记人工智能 python
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深度学习day1 孤城laugh 深度学习人工智能笔记学习机器学习
深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识1.**张量（Tensor）**：多维数组、多维列表2.**变量（Variable）**：用于表示程序处理的共享持久状态3.**图与函数**4.**可视化学习（TensorBoard）**：用来展
C# Serilog：日志界的超级英雄，带你玩转日志记录墨瑾轩一起学学C#【一】c#javascript 开发语言
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LeetCode - #78 子集（Top 100）网罗开发 #LeetCode #Swift 集 leetcode swift ios 算法职场和发展
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DeepSeek 全套资料pdf合集免费下载（持续更新） Java潘老师 pdf deepseek
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深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）与光同尘大道至简深度学习人工智能
此博客分析深度学习当前的主流应用领域、其受关注度的变化趋势、可能的技术替代或补充方案、产业界和学术界的不同发展方向，以及影响其受关注度变化的核心因素。报告将包括结构化分析（背景、现状、挑战、未来趋势）、数据驱动（市场趋势、论文发表量等数据支持）以及行业案例分析，以展示某些行业如何逐步减少对深度学习的依赖。背景深度学习的概念与发展历程：深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一类方法，源于
Js函数返回值 _wy_ js return
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学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
APP推广 aoyouzi APP 推广
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【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
Java开发笔记白糖_ java开发
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近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
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ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
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最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
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