两个模型第5页

2025年毕设ssm校园二手交易平台论文+源码

系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于校园二手交易平台的研究，现有成果多集中于社会综合型平台（如闲鱼、转转）的商业模式分析，或理论层面的共享经济模型探讨，而针对高校场景特殊性（如用户密度高、交易标的额小

锦程学长--毕设程序·2025-03-20 01:54

EmbodiedSAM：在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解

该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解，解决了高质量3D数据稀缺的难题，为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。

数据猎手小k·2025-03-20 01:21

奥林巴斯道Olympus DAO、奥拉丁模式、诺瓦银行、RWA模型合约解析开发

关于OlympusDAO技术合约解析的文章草稿，整体结构偏向技术向，适合有一定DeFi或区块链背景的读者。你可以根据自己的需求微调。技术帮助“Crypto100”深入理解DeFi2.0的创新机制一、引言2021年，OlympusDAO凭借其颠覆性的机制和“协议拥有流动性”（Protocol-OwnedLiquidity,POL）概念引发了DeFi世界的巨大关注。它不是一个传统意义上的稳定币项目，而

白马区块Crypto100·2025-03-20 01:49

国产信创AI IDE：开启智能编程新时代

最新接入DeepSeek-V3模型，点

InsCode AI IDE·2025-03-20 01:19

小蓝的图书馆

add操作给出两个字符串bookname,author，表示添加的图书图书名和作者；find操作给出一个字符串author，你需要输出小蓝的图书馆里这个author有多少本图书。

琴声码语·2025-03-20 00:16

gorgor在码农·2025-03-20 00:45

c51中断优先级c语言,51单片机的中断优先级及中断嵌套

中断的优先级有两个：查询优先级和执行优先级。什么是查询优级呢？我们从datasheet或书上看到的

金融四十人论坛·2025-03-20 00:15

Python 的 ORM（Object-Relational Mapping）工具浅讲

ORM：基于Core的高层抽象，将数据库表映射为Python类（模型），记录映射为对象。适用场景：需要灵活操作数

Code_Geo·2025-03-20 00:45

#Python 项目：实现功能——使用钉钉“自定义”机器人在群中发送文字消息

（目前还是新手，程序难免有废话代码，请大家耐心看__比心）第一步：创建群聊机器人，参考官方手册官方链接：自定义机器人的创建和安装-钉钉开放平台此步骤可以得到两个关键参数：Webhook（机器人的通信网址

Window Unlock·2025-03-20 00:43

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

设备树学习（二十三、番外篇-中断子系统之softirq）

http://www.wowotech.net/irq_subsystem/soft-irq.html一、前言对于中断处理而言，linux将其分成了两个部分，一个叫做中断handler（tophalf）

奔跑的小刺猬·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。

夏末之花·2025-03-20 00:42

每日一题——二叉树的直径

二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。

tt555555555555·2025-03-19 23:09

python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...

原标题：【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。

weixin_39644377·2025-03-19 23:07

python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型

我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。

YUNYA麻麻·2025-03-19 23:07

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。

kakaZhui·2025-03-19 23:04

在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件

介绍在AnsysMechanical模型中，通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。

David WangYang·2025-03-19 23:33

常见的数学统计模型

以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。

若木胡·2025-03-19 22:30

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

Kafka系列之—向Kafka 写入数据（四）

生产者1.1必选的三个属性1.1.1bootstrap.servers指定broker的地址清单，不需要包含所有的broker地址，生产者会从给定的broker里找到其它broker的信息，建议最少提供两个

葛旭朋·2025-03-19 22:57

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。

ZhShy23·2025-03-19 21:22

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者

小白学视觉·2025-03-19 21:21

分布式事务3PC解决了2PC哪些问题？

以下是3PC比2PC更好的原因及其优势的详细分析：1.二阶段提交（2PC）的问题2PC是一种经典的分布式事务协议，分为两个阶段：准备阶段（PreparePhase）：协调者向所有参与者发送准备请求。

java干货仓库·2025-03-19 21:50

CSS中的伪类与伪元素：让样式更加灵活优雅

CSS中的伪类与伪元素：让样式更加灵活优雅在CSS的世界里，伪类和伪元素是两个强大而优雅的特性，它们能让我们的样式代码更加简洁，同时提供更丰富的样式控制能力。今天，让我们深入了解这两个概念。

·2025-03-19 21:00

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。

·2025-03-19 21:28

工业镜头选型技巧——考虑应用特点（内附实例）

为了便于理解，下面将通过两个选型案例来说明。以Moritex的工业镜头为例。

51camera·2025-03-19 21:49

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单

健忘的派大星·2025-03-19 21:48

按照时间排序的分布式游标分页

有两个问题：一个就是这些记录来自于不同的存储位置，不能通过一次查询统一排序取数据，而需要分开查询读入，再汇总统一排序另一个就是在进行分页的时候，要保证当前页数据与上一页的连贯性，有点类似刷短视频的瀑布流

像云~·2025-03-19 20:47

windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）

对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。

几道之旅·2025-03-19 20:17

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令

哈拉少12·2025-03-19 20:14

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

字符串模式匹配——Brute-Force暴力查找算法以及KMP算法具象图解，超级详细！！

暴力查找算法的弊端1.2KMP算法next数组1.2.1Getnext——求next数组的函数图解Getnext函数Getnext函数总结1.2.2KMP模式匹配操作KMP匹配过程图解KMP算法总结结束语：前言这两个算法

Elnaij·2025-03-19 20:12

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。

WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检

vaidfl·2025-03-19 19:08

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。

意.远·2025-03-19 19:36

2023计算机组成原理考研知识点：哈佛结构

计算机组成原理：哈佛结构将指令和数据放在两个独立的存储器，允许在一个机器周期内同时获得指令和操作数，提高了执行速度。2023年计算机组成原理复习题示例(来源于网络，如有侵权，请联系删除)

计算机考研·2025-03-19 19:04

Python 模拟鼠标轨迹算法

一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。

a485240·2025-03-19 19:02

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

计算机毕业设计之基于Hadoop的热点新闻分析系统的设计与实现

通过调研和分析，系统拥有管理员和用户两个模块

微信bishe69·2025-03-19 18:31

计算机网络-扩展

物联网实现物物相连的互联网络，其包涵两个方面：物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上延申和扩展的网络其用户端延申和扩展到了任何物体与物体之间，使其进行信息交换和通信感知层：识别物体、采集信息。

夏旭泽·2025-03-19 18:31

计算机技术：哈佛架构

1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。

InnoLink_1024·2025-03-19 18:29

计算机网络

OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成：参考了OSI的七层模型，但简化为四层：应用层、传输层、网络层和链路层应用层：直接为应用进程提供服务，常见协议有HTTP

丸子猪的dady·2025-03-19 18:59

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath：如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出

寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

DeepSeek从入门到精通「清华团队」

「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源

YuKeeHgg·2025-03-19 18:24

Spring 基础框架-- Ruoyi 权限管理架构详解

一、权限管理整体架构若依的权限管理架构基于用户-角色-权限的RBAC模型，并扩展了数据权限控制。

dazhong2012·2025-03-19 17:23

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