概率矩阵分解模型 PMF

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C#---LINQ什么是LINQFluentSyntax和SQL-LikeQueryLINQOperations什么是LINQLINQ的全称为LanguageIntegratedQuery,为各种查询(包括对象查询，数据库查询，XML查询)提供了统一模型.LINQ源于SQL，但比SQL更加强大，更加灵活.LINQ可以用类似于SQL的形式对C#Collection中的对象进行查询LINQ可以在代码中
2025年渗透测试面试题总结-某长亭-安全开发工程师（题目+回答）独行soc 2025年渗透测试面试指南面试职场和发展安全红蓝攻防 web安全 python java
网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录长亭-安全开发工程师一、Nmap扫描方式与TCP握手阶段对应关系1.1基础扫描类型与原理1.2高级扫描技术扩展1.3云环境与IPv6扩展二、进程/线程/协程应用场景2.1核心概念与资源模型2.2现代架构演进2.3安全与调试考量三、浏览器多窗口/标签进程模型3.1架构设
什么是AI大模型?常见的AI大模型有哪些? AI产品经理人工智能机器学习深度学习自然语言处理 gpt
什么是AI大模型？在人工智能领域，"AI大模型"的官方概念通常指的是具有大量参数的机器学习模型，这些模型能够捕捉和学习数据中的复杂模式。参数是模型中的变量，它们在训练过程中不断调整，以便模型能够更准确地进行预测或分类任务。AI大模型通常具有以下特点：高参数量：AI大模型含有数百万甚至数十亿的参数，这使得它们能够学习和记忆大量信息。深度学习架构：它们通常基于深度学习架构，如卷积神经网络（CNNs）用
基于Transformer的足球比赛事件分析模型：NMSTPP预测模型的创新与应用 2401_89356683 transformer 深度学习人工智能
前言足球作为全球极具影响力的运动和重要产业，其数据分析在现代足球中扮演着关键角色。在这篇博客中，我们将深入探讨一种创新的ransformer-BasedNeuralMarkedSpatioTemporalPointProcess(NMSTPP)模型，研究该模型如何为足球比赛事件分析带来新的视角和方法。研究背景与动机足球比赛中，球员控球时间有限，平均每场仅3分钟，因此如何高效利用控球时间成为关键。过
Redis 源码硬核解析系列专题 - 第五篇：事件驱动模型与网络层不出名的架构师 redis 数据库缓存
1.引言Redis的高性能很大程度上依赖其事件驱动模型和高效的网络层实现。基于单线程的事件循环，Redis能够处理大量并发连接而无需多线程开销。本篇将深入剖析Redis的事件循环框架（ae.c）和网络处理机制（networking.c），揭示其如何实现高并发。2.事件驱动模型概览Redis的事件循环基于ae.c，支持两种事件：文件事件（FileEvent）：处理客户端socket的读写。时间事件（
通过程序调用Deepseek本地大模型 yuanlaile deepseek 调用Deepseek本地大模型
通过程序调用Deepseek本地大模型，以下分别对Python调用、Nodejs调用、Curl调用进行讲解。DeepSeekR1本地部署DeepSeekApi接口调用DeepSeekRAG知识库工作流系列教程Pyton调用https://pypi.org/project/ollama/pipinstallollamafromollamaimportClientclient=Client(host=
《Python实战进阶》第38集：机器学习模型优化与调参——Grid Search 与 Hyperopt 带娃的IT创业者 Python实战进阶 python 机器学习开发语言
第38集：机器学习模型优化与调参——GridSearch与Hyperopt摘要在机器学习项目中，超参数的设置对模型性能至关重要。本集聚焦于如何通过网格搜索（GridSearch）和Hyperopt这两种超参数优化方法，提升模型的性能。我们将从理论入手，介绍超参数搜索的核心概念，并通过两个对比实战案例展示如何使用这两种方法优化支持向量机（SVM）和XGBoost模型。最后，我们还将探讨自动化调参工具
《Python实战进阶》第39集：模型部署——TensorFlow Serving 与 ONNX 带娃的IT创业者 Python实战进阶 python tensorflow neo4j
第39集：模型部署——TensorFlowServing与ONNX摘要在机器学习项目中，训练好的模型需要被部署到生产环境中才能发挥实际价值。本集聚焦于如何将模型高效地部署到生产环境，涵盖TensorFlowServing和ONNX两种主流工具的使用方法。我们将从理论入手，介绍模型部署的核心概念，并通过实战案例展示如何使用TensorFlowServing部署图像分类模型，以及如何利用ONNX实现跨
Ollama接口系统详解摇光65535 人工智能大模型工具折腾不休人工智能大模型部署 ollama 大语言模型
Ollama接口系统详解1.Ollama接口的访问方式1.1GET方法访问1.2POST方法访问2.模型管理2.1创建模型2.1.1上传模型2.1.2用Modelfile创建模型2.2列举已创建模型2.3列举当前运行模型2.4展示模型详情2.5删除模型3.模型推理3.1流式接口3.2非流式接口3.3系统指令覆盖3.4传入上下文3.5生成可复现回答4.文本嵌入参考链接Ollama是一个专为本地机器设
AigcPanel 定义模型接入示例项目上线啦 aigcpanel - server - demo 前端
亲爱的开发者们，振奋人心的消息来啦！经过精心筹备与开发，AigcPanel定义模型接入示例项目——aigcpanel-server-demo正式上线！这一项目的推出，将为广大对AIGC领域满怀热忱的开发者们，开辟全新的探索路径，提供便捷高效的开发工具。一、项目亮点大揭秘（一）简洁清晰的接入流程aigcpanel-server-demo最大的优势之一，就是拥有极为简洁明了的模型接入流程。即便你是初次
AI 时代 Java 程序员必备技术栈：从基础重构到智能开发的全维升级琢磨先生David java Springboot
一、AI时代的技术范式变革在AI技术渗透率突破37%的2025年，Java开发者面临着前所未有的职业挑战与机遇。根据GitHubCopilot的年度报告，其代码补全功能已覆盖全球62%的开发场景，传统编码模式正在被颠覆。本文将从技术栈重构、AI融合开发、云原生架构、大模型应用四个维度，系统解析Java程序员的能力升级路径。二、核心基础的智能化重构1.语言特性的深度演进Java17的密封类、模式匹配
探索 Unity 中的图标世界阿贾克斯的黎明游戏开发 unity
目录探索Unity中的图标世界资源类型图标模型图标纹理图标动画图标脚本图标预制体图标场景视图图标游戏对象图标编辑器界面图标工具栏图标层级视图图标在Unity的项目开发过程中，我们每天都会与各种各样的图标打交道。这些图标不仅是可视化的标识，还能帮助我们快速识别和管理项目资源。今天，就让我们深入了解一下Unity中丰富多样的图标。资源类型图标模型图标通用模型图标：通常呈现为一个简单的几何形状，比如立方
永磁同步电机无速度算法--基于宽频带同步基频提取滤波器的滑模观测器 Neil motor 算法
一、原理介绍当电机运行至中高速阶段时，反电动势能被观测器准确估计，因此基于电机模型的反电动势法成为无位置控制系统的不二之选。而SMO由于对电机参数变化不敏感，鲁棒性高，结构简单等优点被广泛应用。在实际应用中，无位置控制系统中的开关频率受时间延迟、系统惯性以及数字离散化等的限制，不能满足控制函数可无限开关的条件，因此，状态变量只能在稳定点来回小幅度运动，而不能收敛在平衡点处，因此导致滑模观测器的抖振
【概率论】分布函数的定义与应用：从直观到数学形式 HP-Succinum 概率论概率论
目录1.分布函数的直观引入1.1从一个例子出发1.2累积分布与分布函数2.分布函数的定义2.1数学定义2.2分布函数的图像3.分布函数的性质4.离散型与连续型分布函数4.1离散型分布函数4.2连续型分布函数5.应用与计算5.1由分布函数计算概率5.2分布函数求导6.总结与展望分布函数（CumulativeDistributionFunction,CDF）是概率论与数理统计中的核心概念，它用一个函数
机器学习中使用Seaborn绘制KDE核密度估计曲线闵少搞AI 人工智能机器学习人工智能算法
核密度估计图(KDE)核密度估计（KDE）图，一种可视化技术，提供连续变量概率密度的详细视图。在本文中，我们将使用IrisDataset和KDEPlot来可视化数据集。在机器学习中，核密度估计（KDE）不仅用于可视化数据分布，还被用作一种非参数方法来估计数据的概率密度函数。这在特征工程、异常检测、生成模型等领域中有重要应用。核密度估计在机器学习中的应用特征工程：通过KDE可以理解特征的分布情况，从
Java多线程与高并发专题——什么是 Java 内存模型？黄雪超 Java并发编程 java 开发语言并发编程
引入本文我们回顾并拓展一下JMM的相关内容，在阅读前，最好先看一下前面的如下文章：线程安全问题与性能问题JMM保障原子性保障可见性和有序性JMM是什么JMM是规范JMM是和多线程相关的一组规范，需要各个JVM的实现来遵守JMM规范，以便于开发者可以利用这些规范，更方便地开发多线程程序。这样一来，即便同一个程序在不同的虚拟机上运行，得到的程序结果也是一致的。如果没有JMM内存模型来规范，那么很可能在
SVM算法练习 dedsec0x 支持向量机算法机器学习
目录一、前言二、使用libSVM②libsvm实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、参考文章一、前言libSVM简介LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较
Ultralytics 框架中Predictor类解析浩瀚之水_csdn #深度学习基础知识深度学习目标检测 YOLO目标检测专栏目标跟踪人工智能计算机视觉
以下是关于Ultralytics框架中Predictor类的作用、参数及使用指南的详细说明，帮助您高效完成目标检测、分割等任务的推理流程：一、Predictor类的核心作用Predictor类是Ultralytics推理流程的核心模块，负责以下功能：模型加载与配置自动加载预训练模型（.pt、.onnx、.engine等格式），并根据任务类型（检测/分割/姿态）初始化对应的网络头。输入数据处理支持多
Playwright + MCP：用AI对话重新定义浏览器自动化，效率提升300%！测试工程师成长之路测试工程师成长之路人工智能 Playwright 自动化测试
一、引言：自动化测试的“瓶颈”与MCP的革新传统自动化测试依赖开发者手动编写脚本，不仅耗时且容易因页面动态变化失效。例如，一个简单的登录流程可能需要开发者手动定位元素、处理等待逻辑，甚至反复调试超时问题。而MCP（ModelContextProtocol）协议的出现，让工具与大语言模型（LLM）的协作成为可能——通过自然语言描述需求，即可自动完成浏览器操作。以Playwright为例，结合MCP协
揭秘AI自动化框架Browser-use（三）：Browser-use控制浏览器的核心机制松哥_ai自动化人工智能自动化 unity
1.概述在Browser-use框架中，核心任务是使大模型能够像人类一样操作浏览器。本文深入探讨大模型如何实际控制浏览器，重点解析从模型输出到浏览器动作执行的完整流程。上一篇(公众号首发)-Browser-useAI自动化框架深度解析（二）：提示词构造机制2.系统架构与数据流Browser-use采用标准的Agent-Environment交互范式，以闭环反馈机制实现大模型与浏览器的交互：┌───
多层感知机（MLP）全面指南 MobiCetus 强化学习开发语言 java 算法 c++python eclipse github
多层感知机（MLP）是一种人工神经网络，由多个神经元层组成。MLP中的神经元通常使用非线性激活函数，使得网络能够学习数据中的复杂模式。MLP在机器学习中非常重要，因为它能够学习数据中的非线性关系，使其成为分类、回归和模式识别等任务中的强大模型。神经网络基础神经网络或人工神经网络是机器学习中的基本工具，支持着许多最先进的算法和应用，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器人技术等领域。一个神经网络由
介绍FRAMES：一个统一的检索增强生成评估框架 ZHOU_CAMP llm_benchmark 人工智能
引言大型语言模型（LLMs）在认知任务上取得了显著进步，检索增强生成（RAG）技术成为提升模型性能的重要方法。然而，现有的评估方法往往孤立地测试模型的检索能力、事实性和推理能力，无法全面反映模型在真实场景中的表现。为了解决这一问题，谷歌DeepMind和哈佛大学的研究团队提出了FRAMES（Factuality,Retrieval,AndreasoningMEasurementSet），这是一个高
（4）绪论三：归纳偏好在下_诸葛《机器学习》算法机器学习数据挖掘
通过学习得到的一个模型对应了假设空间的一个假设（这是上节假设空间的内容）归纳偏好或偏好：机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好（对于一个新西瓜来说：让一个训练好的模型来判断它为好瓜还是坏瓜？可以根据某种特征判断它为好瓜，也可以根据另外一种特征判断它为坏瓜，归纳偏好就是看哪一个特征更为重要，从而根据比例将新西瓜进行分类）如果没要偏好，说明两种特征都一样重要，这时模型对新西瓜的预测，时而判断它是
又要弯道超车了，DeepSeek复现狂潮：开源的力量与大模型的未来有个人神神叨叨开源人工智能 ai Deepseek
DeepSeek的崛起DeepSeek以其低成本、高性能的特点在全球范围内引发了复现狂潮。这一现象被看作是开源对闭源的一次胜利，可能对美国的AI霸权构成威胁。DeepSeek的成功不仅在于其技术上的突破，更在于其开源策略，使得全球的研究者和开发者都能够参与到这一技术的复现和改进中来。关键项目：DeepSeek-R1与OpenR1DeepSeek-R1开源项目DeepSeek-R1是DeepSeek
【Cursor】介绍有个人神神叨叨人工智能 ide
定义Cursor是一个集成了先进大型语言模型（LLM）如GPT-4、Claude3.5的代码编辑器，可以理解为在VSCode中集成了AI辅助编程助手。它通过自然语言理解和代码生成技术，帮助开发者更高效地编写和理解代码。核心概念LLM（LargeLanguageModels）：大型语言模型，如GPT-4和Claude3.5，用于理解和生成代码。自然语言编程：使用自然语言与编程环境交互，简化代码生成过
一文读懂「Transformer」算法模型朱晓霞AI transformer 深度学习人工智能
前面讲到过chatgpt的知识，提到了chatgpt的实现原理包含了transformer内容，所有非常有必要来补充一下这部分的内容。资料：一文读懂「Attention」注意力机制一、什么是Transformer？Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型，现在比较火热的Bert也是基于Transformer。Transformer模型使用了Self-Atten
MATLAB之数据分析图系列：从二维到三维（直接套用）技术干货贩卖机科研攻坚栈：技术论文写作从 0 到 1 全栈实战指南 matlab 数据分析算法
MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化功能，成为科研、工程领域的标配工具。本文提供从基础二维图形到复杂三维模型的即用代码块，涵盖数据标注、多图排版、动态演示等核心技巧所有代码均经过MATLAB2023a实测，替换数据即可生成专业级图表。”一、二维图形1.带误差带的折线图%数据准备 x= 1:10; y=rand(1,10)*5; err= 0.2 +rand(1,10)*0.5; %绘制误差折线图
conda 清除 tarballs 减少磁盘占用、 conda rename 重命名环境、conda create -n qwen --clone 当前环境墨理学AI 环境搭建一文读懂 conda conda环境管理
版权:本文由【墨理学AI】原创首发、各位读者大大、敬请查阅、感谢三连声明:作为全网AI领域干货最多的博主之一，❤️不负光阴不负卿❤️文章目录condaclean--tarballscondarename重命名环境condacreate-nqwen--clone某个环境condaremove删除环境建立huggingface模型下载路径的软链接❤️欢迎和墨理一起学AIcondaclean--tarb
大语言模型（LLM）应用开篇 | RAG方法论概述 | 构建知识库探索在下_诸葛 LLM应用语言模型人工智能机器学习
大型语言模型应用开篇|RAG技术|构建知识库探索1、大语言模型（LLM）应用开篇2、RAG技术2.1基于RAG实现知识库问答系统的基本步骤2.2RAG与其他技术的关系与区别1、大语言模型（LLM）应用开篇现在是2025年，DeepSeek凭借卓越的技术实力脱颖而出，Agent（智能体）工作流和专业垂直领域大模型的微调成为了最热门的研究方向之一。大语言模型的幻觉（hallucination）
LiblibAI 接入阿里通义大模型，推出 10 秒 AI 视频生成功能自不量力的A同学人工智能
国内最大AI图像创作平台LiblibAI近日接入了阿里通义系列大模型，并推出了10秒AI视频生成功能。该功能基于万相最新开源模型打造，包括文生视频和图生视频功能，可根据用户提示词或上传的图片生成10秒视频。根据最新数据，万相2.1（wan2.1）在huggingface及魔搭社区的总下载量已超200万，在github的star数超8.7k。此外，LiblibAI基于qwen-turbo打造了提示词
Spring4.1新特性——Spring MVC增强 jinnianshilongnian spring 4.1
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
mysql 性能查询优化 annan211 java sql 优化 mysql 应用服务器
1 时间到底花在哪了？ mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务，这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段，这其中包含了大量为了检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。在完成这些任务的时候，查询需要在不同的地方花费时间，包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
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删除Hiberfil.sys ：使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可： http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html 类似的还有pagefile.sys msconfig 配置启动项 shutdown 定时关机 ipconfig 查看网络配置 ipconfig /flushdns
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ZooKeeper cugfy zookeeper
Zookeeper是一个高性能，分布式的，开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能，分布式应用可以基于它实现更高级的服务，比如同步，配置管理，集群管理，名空间。它被设计为易于编程，使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上，提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是高有效和可靠的协同工作系统，Zookeeper能够用来lea
网络爬虫的乱码处理随意而生爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意，这里不仅是中文乱码，还包括一些如日文、韩文、俄文、藏文之类的乱码处理，因为他们的解决方式是一致的，故在此统一说明。网络爬虫，有两种选择，一是选择nutch、hetriex，二是自写爬虫，两者在处理乱码时，原理是一致的，但前者处理乱码时，要看懂源码后进行修改才可以，所以要废劲一些；而后者更自由方便，可以在编码处理
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成都软件园实习那些话 aijuans 成都软件园实习
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检测是否安装了FTP [root@localhost ~]# rpm -q vsftpd 如果未安装：package vsftpd is not installed 安装了则显示：vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息安装FTP 运行yum install vsftpd命令，如[root@localhost ~]# yum install vsf
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注：本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。在MongoDB中，一个集合（collection）在概念上就类似我们SQL数据库中的表（Table），这个集合包含了一系列文档（document）。一个DBObject对象表示我们想添加到集合（collection）中的一个文档（document），MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id，这个id在
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为了说明问题，看个简单的代码， import org.apache.zookeeper.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ThreadLocal
【Scala十二】Scala核心六：Trait bit1129 scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
weblogic version 10.3破解 ronin47 weblogic
版本：WebLogic Server 10.3 说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogic Server 域(Domain）目录例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain 1.为了保证操作安全，备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
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今天看到群友发的一个问题：写一个小程序打印第n个斐波那契数。自己试了下，搞了好久。。。基础要加强了。 &nbs
读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; interface IVisitor { //第二次分派，Visitor调用Element void visitConcret
MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式 cherishLC matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包，可以使用GPU。主页： http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 教程： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html 注意：需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet： http
ZK Timeout再讨论 chenchao051 zookeeper timeout hbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题，但是又出现了一个问题，我把min和max都设置成了180000，但是仍然出现了以下的异常信息： Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
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Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例 dcj3sjt126com yii
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第五章常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端 jinnianshilongnian nginx lua
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直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss，session expire等异常，在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的，如果要基于wather实现发布/订阅模式，还要自己包装一下，将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能，比如分布式锁，leader选举
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Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器 vipbooks oracle sql 编程活动 Access
时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后

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