#大模型

分布式学习笔记_04_复制模型

常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错

NzuCRAS·2025-07-12 18:35

霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例

一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空

点云SLAM·2025-07-12 18:32

npm proxy setting

npmconfigdeletehttp-proxynpmconfigdeletehttps-proxy具体设置步骤如下：1.执行npmconfig后，将看到下一行提示信息npmconfigls-ltoshowalldefaults.2.执行npmconfigls-l后，在一大长串的

kjndppl·2025-07-12 17:31

计算机网络技术

目录一.网络概述1.网络的概念2.网络发展是3.网络的四要素4.网络功能5.网络类型6.网络协议与标准7.网络中常见的概念8.网络拓补结构二.网络模型1.分层思想2.OSI七层模型3.TCP/IP五层模型

CZZDg·2025-07-12 17:29

ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音，为AI视频生成匹配音效支持50系显卡一键整合包下载

ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型，它能够让AI像专业“音效师”一样，根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。

昨日之日2006·2025-07-12 17:28

OpenWebUI(12)源码学习-后端constants.py常量定义文件

**ERROR_MESSAGES枚举类**✅默认错误模板✅认证与用户相关错误✅资源冲突与重复错误✅验证失败类错误✅权限限制类错误✅文件上传与格式错误✅模型与API错误✅请求频率与安全限制✅数据库与配置错误

青苔猿猿·2025-07-12 17:28

RocketMQ 核心特性实战详解

RocketMQ核心特性实战详解本文基于RocketMQ4.x+rocketmq-spring-boot-starter2.3.1，从零搭建，逐步讲解RocketMQ11大核心特性，每一段代码都能直接跑

愤怒的代码·2025-07-12 17:55

Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比

这种优化显著提升了模型的计算效率，同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中，这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务，或者在有限的资源下实现更高的性能。

charles666666·2025-07-12 17:54

数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验

一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化

ui设计前端开发老司机·2025-07-12 17:24

Java三年经验程序员技术栈全景指南：从前端到架构，对标阿里美团全栈要求

一、Java核心：从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解，大厂面试常考以下能力：JVM与性能调优内存模型（堆外内存、元空间）、GC算法（G1/ZGC适用场

可曾去过倒悬山·2025-07-12 17:24

传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战

然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。

2501_92473147·2025-07-12 17:53

陌讯多尺度模型实测优化

但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁：强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源：某智慧工地项目2024年Q1日志]。

·2025-07-12 17:53

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

985小水博一枚呀·2025-07-12 16:20

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？

985小水博一枚呀·2025-07-12 16:20

盲超分的核心概念

一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作

小冷爱读书·2025-07-12 16:48

LangChain中的向量数据库接口－Weaviate

洪城叮当·2025-07-12 15:16

LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？

在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 15:44

深度学习模型表征提取全解析

模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 15:14

AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话

它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。

alex100·2025-07-12 15:12

LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的

LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 14:40

什么是RFM模型

RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型，它通过三个关键维度评估用户价值，帮助企业识别最有价值的客户群体。

走过冬季·2025-07-12 14:10

Spring WebFlux 响应式编程原理与实战指南

SpringWebFlux响应式编程原理与实战指南一、技术背景与应用场景随着微服务与高并发的迅速发展，传统的阻塞式编程模型在处理大量并发请求时容易导致线程资源耗尽、响应延迟增高。

·2025-07-12 14:38

JavaScript之DOM操作与事件处理详解

JavaScript之DOM操作与事件处理详解一、DOM基础：理解文档对象模型二、DOM元素的获取与访问2.1基础获取方法2.2集合的区别与注意事项三、DOM元素的创建与修改3.1创建与插入元素3.2修改元素属性与样式

AA-代码批发V哥·2025-07-12 14:07

湫默·2025-07-12 14:07

zookeeper etcd区别

ZooKeeper与etcd的核心区别体现在设计理念、数据模型、一致性协议及适用场景等方面。‌

sun007700·2025-07-12 14:04

数据结构：导论

⚙️四，算法与算法分析⚖️（一）算法的定义及特性（二）评价算法优劣的基本标准⏱️（三）算法的时间复杂度（四）算法的空间复杂度章结一，数据结构的研究内容数据结构是计算机科学的核心基础，其研究内容可概括为三大维度

梁辰兴·2025-07-12 13:02

【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用

SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor

Jackilina_Stone·2025-07-12 13:00

游戏开发日记

如何用数据表来储存，位置坐标（XYZ）：决定了对象在世界中的摆放资源ID/图片URL：决定了使用什么模型或贴图事件ID/特效：是否触发某些事件（例如点击、交互）逻辑索引（GridIndex）：用于程序检索和映射用途这在策略类

future1412·2025-07-12 13:30

目标检测（object detection）

本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。

加油吧zkf·2025-07-12 13:29

django - admin后台管理-2-自定义模型类

注册自定义模型类若要自己定义的模型类也能在/admin后台管理界中显示和管理，需要将自己的类注册到后台管理界面注册步骤：在应用app中的admin.py中导入注册要管理的模型models类，如：from.modelsimportBook

米兔-miny·2025-07-12 13:29

android去除gps漂移代码,GPS漂移过滤算法

如果静止，则使用电子围栏；如果运动，则先过滤大速度，再过滤加速度，然后过滤距离(包括超大距离，和速度相关距离)。

扇贝君·2025-07-12 13:59

不同行业的 AI 数据安全与合规实践：7 大核心要点全解析

不同行业的AI数据安全与合规实践：7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署

观熵·2025-07-12 13:29

《Python星球日记》第35天：全栈开发（综合项目）

星球日记》，限时特价订阅中ing目录一、全栈开发概述1.全栈开发的优势2.全栈开发技能组合二、博客系统项目需求分析1.功能需求2.技术栈选择3.项目结构规划三、数据库设计1.实体关系分析2.Django模型设计四

Code_流苏·2025-07-12 12:29

【Android】安卓四大组件之广播接收器（Broadcast Receiver）：从基础到进阶

在Android开发中，广播接收器（BroadcastReceiver）是一个非常重要的组件，它能帮助应用接收来自系统或其他应用的事件通知，实现跨组件、跨应用的通信。大家可以把广播接收器想象成一个“收音机”。它的作用是监听系统或应用发出的“广播消息”，并在收到消息后执行相应的操作。（一）基础概念BroadcastReceiver用于监听系统或应用发出的广播事件，实现跨组件通信。其特点是发送方无需关

m0_59734531·2025-07-12 12:58

vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程

文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍

雷电法王·2025-07-12 12:26

模型训练与部署注意事项篇---resize

图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。

Atticus-Orion·2025-07-12 12:56

上位机知识篇---文件系统

NewTechnologyFileSystem）优势支持大文件和大分区高性能日记功能权限控制劣势兼容性差不适合嵌入式设备使用场景3.exFAT（ExtendedFileAllocationTable）优势支持大

Atticus-Orion·2025-07-12 12:26

【Android】安卓四大组件之内容提供者（ContentProvider）：从基础到进阶

一、什么是ContentProvider‌ContentProvider‌是Android四大组件之一，负责实现‌跨应用程序的数据共享与访问‌，通过统一接口封装数据存储细节，提供标准化操作方式。

m0_59734531·2025-07-12 12:55

深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包

以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。

Atticus-Orion·2025-07-12 12:55

400多个免费在线编程与计算机科学课程

从入门到精通系列，是作者通过ClassCentral的课程数据库整理的400多个免费在线课程的简介和链接（来源于ClassCentral，一个在线课程搜索引擎），根据课程难度分为入门、进阶和高阶三大类，

zhufafa·2025-07-12 12:25

计算机科学与技术

面对海量技术栈不知从何入手-**体系缺失**：难以建立完整的知识网络1.计算机基础-计算机组成原理-冯·诺依曼体系-CPU/内存/IO设备-操作系统-进程与线程-内存管理-文件系统-计算机网络-TCP/IP模型

柳依依@·2025-07-12 12:24

STM32F1单片机驱动42步进电机

我们使用的单片机是STM32F103ZET6，电机是42步进电机（额定电流是1A）、驱动是TMC2209；但是暂时使用2160这个外接驱动（注意：2160为大电流电机驱动不能长时间带动这个42电机，否则会发烫烧电机

All right 1·2025-07-12 12:54

《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读第一章

其实不然，性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系，试想一下，一段代码，如果用

v俊逸·2025-07-12 12:23

LLM-生成器判别器的实现

总结首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。

·2025-07-12 12:23

法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训，一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。

法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1：即使代理很酷，它们也不能解决所有问题-教训2：选择最适合您用例的框架-教训3：能够快速迭代不同的模型-

知识大胖·2025-07-12 11:52

AI MCP教程之什么是 MCP？利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具

介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效，让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中，会怎么样呢？

知识大胖·2025-07-12 11:51

使用 Ollama 、 DeepSeek和QWEN的模型上下文协议 (MCP) ，使用本地 LLM 教程的 MCP 服务器

简介模型上下文协议：MCP服务器据称是AI领域的下一个重大改变者，它将使AI代理变得比我们想象的更加先进。MCP或模型上下文协议由Anthropic去年发布，它可以帮助LLM连接软件并对其进行控制。