【大模型】第9页

本地运行Claude 3.7：成本与灵活性的双重优势

您可能会问：为什么要像Claude3.7这样的专有模型在本地运行，尤其是当我的数据仍需发送到Anthropic的服务器时？为什么还要费劲地将其集成到本地？其实，有两个主要原因。第一，成本。

真智AI·2025-03-22 11:46

用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总

用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel

墨绿色的摆渡人·2025-03-22 11:12

企业微信机器人与DeepSeek结合实现交互的应用案例

以下是一个结合企业微信机器人与深度求索（Deepseek）AIGC模型的交互式应用实现示例，包含完整代码及逐行注释：1.实现架构用户消息->企业微信服务器->自建服务端->DeepseekAPI->处理响应

老胖闲聊·2025-03-22 11:11

机器臂运动控制算法工程师面试

正解：已知机器臂各关节的角度（或位移），通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。

道亦无名·2025-03-22 11:11

Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进

一、BlockingQueue体系：生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为

猿享天开·2025-03-22 10:10

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互

A达峰绮·2025-03-22 10:38

业务概念模型，你必须知道的建模分析工具

这篇短文章浅谈一下“业务概念模型”，希望对大家有所帮助。什么是业务概念模型对于概念模型我们并不陌生，其本质是模型，是对某个域信息的建模，例如常见的E-R图是对数据模型的建模。

SystemEngineeringLab·2025-03-22 10:38

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

前言数据级别的多尺度模型架构上的多尺度表示FPN代码示例（PyTorch）说明其他多尺度处理方法总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校

努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf

今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。

喝不喝奶茶丫·2025-03-22 10:06

大语言模型学习路线：从入门到实战

大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

Java基础面试题学习

主要源于封装继承多态这三大特性。

PowerCloud·2025-03-22 10:03

软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲，覆盖所有考试考点

以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲，覆盖所有官方考点，分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块，帮助系统性学习和备考：一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成（CPU

DKPT·2025-03-22 10:03

设计模式-抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）结构|原理|优缺点|场景|示例

设计模式（分类）设计模式（六大原则）创建型（5种）工厂方法抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式结构型（7种）适配器模式装饰器模式代理模式外观模式桥接模式组合模式享元模式行为型（11种）策略模式模板方法模式观察者模式迭代器模式责任链模式命令模式备忘录模式状态模式访问者模式中介者模式抽象工厂模式

TsengOnce·2025-03-22 10:02

CSS动画：性能优化指南

浏览器渲染机制：理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二、性能分析实战：ChromeDevTools深度使用2.1性能问题定位四步法2.2关键指标解读三、六大核心优化策略

双囍菜菜·2025-03-22 10:01

24远景能源-动力，10月最后一周面试！【NTAKYsW】

大模型公司收实习啦，入局好机会，全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我，牛客会屏蔽邮箱日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。

2301_79125642·2025-03-22 09:59

AR眼镜——软件技术栈的必经之路

Julian.zhou·2025-03-22 09:29

Caffeine vs Guava Cache：性能巅峰对决，谁才是 Java 本地缓存之王？

本文通过算法原理、并发性能、内存管理、实战测试四大维度，彻底揭秘两者的性能差异，文末附迁移指南和选型建议！一、核心差异：算法与淘汰策略

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

一、经典方案的致命陷阱：资源浪费之谜1.1真实事故现场案例回放：某电商大促期间，缓存集群CPU飙升至90%导

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-22 09:11

钉钉发布“AI创新N次方计划”，为AI生态免除佣金、保证金和算力费用

AI时代大幕拉开，钉钉生态也进入新

·2025-03-22 09:41

光影香江聚四海，蓝陵科技扬帆数字内容新蓝海

蓝陵科技携三大创新数字解决方案惊艳亮相，与各国行业领袖共探影视工业化转型路径，开启文化科技出海新篇章。

LhcyyVSO·2025-03-22 08:46

搜广推校招面经五十四

Y1nhl·2025-03-22 08:45

搜广推校招面经五十三

Y1nhl·2025-03-22 08:15

EnerVerse：智元机器人提出首个机器人4D世界模型，在动作规划任务中达到SOTA水平

EnerVerse：智元机器人提出首个机器人4D世界模型，在动作规划任务中达到SOTA水平PNP机器人PNP机器人2025年02月10日21:04上海本文来自：公众号智元机器人https://sites.google.com

强化学习曾小健·2025-03-22 08:44

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。

qahaj·2025-03-22 08:43

【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归

其他算法模型适用的图表，咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集，表现方式，大家可以根据我给出的代码继续调整即可！那么，在

.Boss.·2025-03-22 08:08

搜广推校招面经五十五

腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型（Two-TowerModel）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。

Y1nhl·2025-03-22 07:07

普通大众航拍、娱乐、户外、创作等情况对无人机的筛选推荐

HolyStoneHS170、HubsanX4特点：价格低廉：适合预算有限或初次体验用户续航短：约5-10分钟功能简化：无专业摄像头，主打基础飞行乐趣适合场景：儿童娱乐、新手练习操控2.中端级（1000-3000元）推荐机型：大疆

yychen_java·2025-03-22 07:36

SQLMesh SCD Type 2 深度解析：时间戳与列级跟踪的实战指南

SQLMesh作为新一代数据编织平台，其支持的SCDType2模型通过valid_from和valid_to双时间戳机制，为开发者提供了灵活的历史状态管理能力。

梦想画家·2025-03-22 07:03

元数据驱动的设想

pythoncategories:python文章目录1.背景针对相似结构的表单，为了提高ui自动化编写效率，减少以减少重复工作，设想是否可以设计一个针对neoUI2.0通过元数据驱动的方式适应不同业务对象的测试框架2.设计元数据模型

吾爱乐享·2025-03-22 07:31

法律行业——合同审查与AI律师

这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾：‌传统人工服务效率瓶颈‌与‌市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求‌‌。‌

zhouyaowei1983·2025-03-22 06:27

如何加快制造业数字化转型

加速制造业数字化转型的五大战略支点制造业数字化转型已进入深水区。工信部数据显示，2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%，但全流程数字化覆盖率不足35%。

九河智造云·2025-03-22 06:23

Angular 动态加载组件与服务注入

由于TestBComponent非常大，并且使

t0_54program·2025-03-22 06:23

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

DataFormulator是一款基于大语言模型（LLM）的AI工具，旨在帮助用户通过自然语言和界

几道之旅·2025-03-22 06:51

本地部署deepseek-r1:14b 批量调用 Python调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理

这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何基于DeepSeek模型，调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理场景描述基于DeepSeek模型，实现对本地数据库的AI管理。

朴拙Python交易猿·2025-03-22 06:51

RFM案例(简要版)

一、会员价值度模型1、RFM模型介绍会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。

郜太素·2025-03-22 05:50

java面向对象基础

引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。

miehamiha·2025-03-22 05:19

如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发

作为开发者，Qianfan支持多种AI应用开发组件，包括大语言模型（LLMs）、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。

dgay_hua·2025-03-22 05:47

免费GIS工具箱：支持多种格式的模型预览及编辑，还能进行协同编辑

但GISBox却不太一样，它的切片、分发功能完全免费，能预览、编辑多种格式模型，还支持协同编辑，性价比远超同类软件，如果你想进一步了解它，不妨看看这篇文章。

GISBox·2025-03-22 05:47

OSGB编辑复杂又困难？试试这款免费GIS工具箱，高效实现场景编辑

然而，面对庞大的GIS数据，许多软件在处理、编辑和转换上都显得力不从心，尤其是对于倾斜摄影模型、地形和影像的编辑，更是成为了许多用户的棘手难题。

GISBox·2025-03-22 05:16

Ollama 本地部署

二、使用步骤1.安装OllamaWindows检验是否安装成功2.运行ollama模型库运行模型提问修改配置（可选）如果有个性化需求，需要修改默认配置：参考前言Ollama是一个易于使用的本地大模型运行框架

FuWen_Hao·2025-03-22 05:46

Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答

2.如何使用SerpAPI进行Web搜索三、实现Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答1.Code前言我需要对本地的Deepseek-r1:14b进行提问，我发现它对于实时的问题

FuWen_Hao·2025-03-22 05:45

【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型

/xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/

没枕头我咋睡觉·2025-03-22 05:14

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南

本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型（LLM）的应用中，令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。

dgay_hua·2025-03-22 05:13

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇

RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架，它支持与不同大语言模型的集成，并与langchain生态打通，能够很方便的构建评测系统。

写程序的小火箭·2025-03-22 05:13

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。

同学小张·2025-03-22 05:43

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例

人肉推土机·2025-03-22 05:42

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