两个模型第13页

如何创建自定义聊天模型类

在当今的AI开发中，聊天模型成为了一个非常重要的领域。本文将介绍如何使用LangChain的抽象来创建一个自定义的聊天模型，旨在帮助你轻松地将自己的语言模型集成到现有的LangChain程序中。

srudfktuffk·2025-01-22 05:15

大模型的部署方法三：使用Xinference部署

Xinference是一个分布式推理框架，它支持一键部署各种模型，包括大型语言模型（LLMs）。

大模型微调部署·2025-01-22 05:15

Zerox：AI驱动的万能OCR工具，精准识别复杂布局并输出Markdown格式，支持PDF、DOCX、图片等多种文件格式

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！

蚝油菜花·2025-01-22 04:14

深入探秘 Java 网络编程：从基础到多线程服务器的全方位指南

网络编程涉及在两个或多个设备之间通过网络进行通信，这对于构建分布式系统、客户端-服务器应用程序、以及互联网服务至关重要。

2的n次方_·2025-01-22 04:09

【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统

多模态AI（MultimodalAI）通过结合多种数据源（如文本、图像、音频等）来提升模型的智能和表现，适用于多样化的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。

2的n次方_·2025-01-22 04:09

2.6 聚焦：Word Embedding

与传统的基于词频的词袋模型（Bag-of-Words）相比，WordEmbedding能够捕捉到词语之间更深层的语义和上下文信息。1.词嵌入的定义与作用WordEmbeddin

少林码僧·2025-01-22 04:39

Python OpenAI 库开发指南：从入门到实战精通

它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术，正在深刻改变各行各业。作为Python开发者，我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API，成为了提升个人竞争力的关键。

senger_lcc·2025-01-22 04:39

LLama 架构一览

LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化：为什么大模型llama选RMSNorm，而不是其他？

Debroon·2025-01-22 04:08

程序员如何培养技术领导力？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-01-22 03:35

模型部署工具01：Docker || 用Docker打包模型 Build Once Run Anywhere

Docker是一个开源的容器化平台，可以让开发者和运维人员轻松构建、发布和运行应用程序。Docker的核心概念是通过容器技术隔离应用及其依赖项，使得软件在不同的环境中运行时具有一致性。无论是开发环境、测试环境，还是生产环境，Docker都能够提供高效、可靠的解决方案。在本教程中，我们将详细介绍Docker的核心概念、安装方法，以及如何使用Docker进行容器化操作。Docker是什么？为什么值得学

Tiandaren·2025-01-22 03:05

mysql+binlog+查看+加密,mysql查看binlog日志

二进制有两个最重要的使用场景:其一：MySQLReplication在Master端开启binlog，Mster把它

疯疯疯狂的野兔·2025-01-22 03:34

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。

清风AI·2025-01-22 03:32

Python学习——装饰器（一）：两个简单例子

例一计时器#创建一个装饰器，用于计算函数执行时间importtimedeftime_this(func):defwrapper(*args,**kwargs):start_time=time.time()result=func(*args,**kwargs)end_time=time.time()execution_time=end_time-start_timeprint(f"Execution

爬虫俗手小马达·2025-01-22 03:01

2025 年成为 AI 独立开发者的 3 个步骤

2025年成为AI独立开发者的3个步骤每天拆解一个AI应用或模型功能选择一个热门的AI应用或开源模型（如ChatGPT、MidJourney、Whisper），深度体验其核心功能，分析背后的技术实现。

程序员陆通·2025-01-22 03:00

人工智能之数学基础：一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组

极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中，如果存在一个向量组，它满足以下两个条件：一是它本身是线性无关的；二是向量空间中的任何包含它的向量组，如果仍然保持线性无

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-22 02:59

求两个字符串的最长公共子序列

packagecom.cjh.dp;publicclassdp3{publicstaticvoidmain(String[]args){//求两个字符串的最长公共子序列intl=method("abcxyz

未来的JAVA高级开发工程师·2025-01-22 02:29

强大的骚操作，9种不同的方法帮助你提高国内访问Github的速度

1.GitHub镜像访问这里提供两个最常用的镜像地址：https://github.com.cnpmjs.orghttps://hub.fastgit.org也就是说上面的镜像就是一个克隆版的Github

程序员大伟·2025-01-22 02:59

2024金三银四必备：Java后端开发面试总结【25个技术专题】

20、TreeMap（可排序）21、请用两个队列模拟堆栈结构？22、Map中的key和value可以为null？

2401_89790869·2025-01-22 02:27

用JavaScript实现找不同小游戏

目录倒计时的实现找不同实现对canvas的初始化实现画布的分割,父盒子>子盒子>canvas找不同逻辑的判断实现图片的导入DOM节点的监听声明两个需要监听的节点禁用页面点击事件的函数DOM监听实现勋章分数增加和生命的减少减命逻辑死亡响应

算是难了·2025-01-22 02:25

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。

网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

C++: Dtrees:load(constg String& filepath, const String& nodeName)中nodeName参数含义

1.nodeName的作用当你保存模型时，整个决策树会被序列化到一个XML或YAML文件中。nodeName是加载时指定的一个逻辑路径，用于从文件中找到某个节点或子结构，而不是存储在文件中的字段。

湫兮之风·2025-01-22 02:25

1月更新 | 国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站攻略合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT

·2025-01-22 02:58

合并两个img栅格影像——arcgis

合并两个img格式栅格数据时，有时会被边缘的黑框覆盖，采用以下方法可解决此问题：因黑色背景的rgb值为0，0，0，在两个影像重合部位的像素选max（最大值）可避免提取黑色背景。

yngsqq·2025-01-22 02:54

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型

通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

月之暗面今日发布k1.5多模态思考模型

月之暗面k1.5多模态思考模型的问世一、月之暗面k1.5多模态思考模型介绍2025年1月20日，月之暗面发布了k1.5多模态思考模型。

百态老人·2025-01-22 01:51

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）

disgare·2025-01-22 01:48

transformer模型代码

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[

地瓜不是呱·2025-01-22 01:17

Springboot——整合SpringSecurity

SpringSecurity3.1引入依赖3.2创建SecurityConfig配置文件3.3重写UserDetailsService参考文献一、核心概念SpringSecurity的核心包括认证和授权两个部分

发量堪忧的小伙子·2025-01-22 01:47

用Python实现概率语言模型（2-元语法模型）

首先构造一个语料库，由6句话组成，每句话3个字。corpus='她很香她很菜她很好他很菜他很好菜很好'.split()构造一个字典，存储一元的字数Count1={}遍历语料库，把每个字出现的次数存储在字典中。forsentenceincorpus:forwordinsentence:ifwordinCount1:Count1[word]+=1#如果word在字典中存在else:Count1[wor

peanutwang·2025-01-22 01:16

字符串的大小比较

一、题目两个字符串a、b可以比较大小，比较规则是按各个对应字符的Unicode(Unicode)编码，编码大的一个为大。

小白—人工智能·2025-01-22 00:09

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy

Ace_bb·2025-01-22 00:08

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来，Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果，例如文本分类、问答系统、文本摘要

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

使用缓存保存验证码进行登录校验

我们需要建立两个拦截器：RefreshTokenInterceptor+LoginInterceptor，它们分别拦截全部路径和拦截需要登录的路径：首先我们需要将这个token从前端进行获取，随后在Redis

记得开心一点嘛·2025-01-22 00:37

Kafka消息轨迹方案设计与实现

1、Kafka消息处理模型在设计追踪方案前，我们需要先理解Kafka的消息处理模型。一条消息

小马不敲代码·2025-01-22 00:06

Python编程练习题及解析（49题）

2.计算两个数的和题目：计算两个数a和b的和。解析：a=5b=3print(a+b)3.判断奇偶性题目：判断一个数是否为偶数。

Selina .a·2025-01-21 23:35

Maxwell软件使用问题——旧版本打开新版本（The partner project name of the link cannot be empty）

问题：使用AnsysElectronics2019R1打开2022R1运行maxwell模型是出现了下面问题解决方法：参考链接：(https://bbs.simol.cn/thread-200781-1

加点油。。。。·2025-01-21 23:04

小结：直连路由配置检验

以下是配置两个接口的示例：内

flying robot·2025-01-21 23:34

服务化架构 IM 系统之红包功能设计与实现

在前面的文章（见《基于需求分析模型来结构化剖析IM系统》）中，我们曾分析过，“红包”属于扩展功能需求，“消息”属于基础功能需求，红包功能的实现需要基于消息功能的实现。

棕生·2025-01-21 23:03

计算机网络03（传输层工作原理，TCP/UDP协议）

流量控制5.差错控制三：UDP协议1、UDP介绍2、UDP常用领域四：TCP和UDP的对比1、应用方面及服务端口2、整体对比一：介绍传输层1.作用：传输层是整个网络体系结构中的关键层次之一，主要负责向两个主机中进程之间的通信提供服务

~须尽欢·2025-01-21 23:30

Java 驱动大数据流处理：Storm 与 Flink 入门（大数据）

ApacheStorm和ApacheFlink是两个用于处理大规模数据流的开源框架，它们都支持用Java编写的应用程序。下面将简要介绍这两个框架，并提供一些入门指导。

用心去追梦·2025-01-21 22:28

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学

用心去追梦·2025-01-21 22:58

当父级元素设置了flex 布局，两个子元素都设置了flex :1, 但是当子元素放不下的时候会溢出父元素怎么解决（css 样式问题）

一、问题遇到个样式问题，当父级元素设置了flex布局，两个子元素都设置了flex:1,但是当子元素放不下的时候会溢出父元素怎么解决（拖拽浏览器使页面变小）二、解决方法.father{min-height

IT 牛马·2025-01-21 22:25

用Python 实现简易多人聊天软件（类似于QQ原型）

一、设计思路：通过引入socket模块，threading模块，生成服务器端和客户端代码，分别打包成两个EXE文件，将服务器EXE运行于服务器端（可以在阿里云申请试用的云服务器）实现简单的多人聊天室功能

kouweizhu·2025-01-21 22:25

深度学习中超参数

超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的，而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数，需要事先设置。

fengbingchun·2025-01-21 22:54

二分查找（Java版）

1，确定查找范围：在有序数组中，设定两个指

爱学Java·2025-01-21 22:23

求两个字符串的最长公共字串(dp)

importcom.sun.swing.internal.plaf.basic.resources.basic;publicclassDp2{publicstaticvoidmain(String[]args){//求两个字符串的最长公共子串

未来的JAVA高级开发工程师·2025-01-21 22:22

1月更新｜国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT

·2025-01-21 22:21

1月更新 | 国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站攻略整理