两参数模型

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。
会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

力扣Hot100刷题笔记

哈希1两数之和classSolution{publicint[]twoSum(int[]nums,inttarget){Mapmap=newHashMap>groupAnagrams(String[]strs
G兴X·2025-01-25 15:50

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。
feifeikon·2025-01-25 15:50

合并两个有序链表 链表合并 Java实现

21.合并两个有序链表21.合并两个有序链表题目来源题目分析题目难度题目标签题目限制解题思路思路：核心算法步骤迭代法代码实现代码解读性能分析复杂度结果测试用例扩展讨论优化写法其他实现总结21.合并两个有序链表题目来源
Lentr0py·2025-01-25 15:49

C语言：函数详解

C语言中我们会见到两类函数：库函数和自定义函数。2.库函数C语⾔标准中规定了C语⾔的各种语法规则，C语言本身是不提供库函数的，但我们写代码时经常会用到重
wai歪why·2025-01-25 15:49

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2
汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

每个字符最多出现两次的最长子字符串

题目如下数据范围观察数据范围发现s最长也就100也就是说O(n^2)的暴力法的时间复杂度也是可以接受的。不过本题使用不定长滑动窗口可以优化至O(n)是本人比较推荐的。那么滑动窗口是如何把时间复杂度优化成O(n)的呢？暴力法如下for(inti=0;imap;intn=s.size();if(n==0)return0;intmax1=1;intj=0;for(inti=0;i
萌の鱼·2025-01-25 15:18

leetcode_链表 21.合并两个有序链表

21.合并两个有序链表将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
MiyamiKK57·2025-01-25 15:47

【大模型】ChatGPT 创作各类高质量文案使用详解

目录一、前言二、ChatGPT文案创作的优势三、ChatGPT各类文案创作操作实战3.1ChatGPT创作产品文案3.1.1ChatGPT创作产品文案基本思路3.1.2ChatGPT创作产品文案案例一3.1.2.1操作过程3.1.3ChatGPT创作产品文案案例二3.2ChatGPT创作视频脚本3.2.1ChatGPT创作视频脚本基本思路3.2.2ChatGPT创作视频脚本案例一3.3ChatGP
小码农叔叔·2025-01-25 15:47

将不同的git 分支代码相互合并并上传到远程

以下是两种常见的方法及其详细操作步骤：方法一：将yhp分支的代码合并或变基到yhy分支，然后推送这种方法适用于您希望将yhp分支上的所有提交记录保留在yhy分支上的情况。
weixin_42113341·2025-01-25 15:14

pycharm新建python的快捷键_Pycharm超级好用的快捷键——效率之王

最重要的快捷键ctrl+shift+A:万能命令行shift两次:查看资源文件新建工程第一步操作module设置把空包分层去掉,compactemptymiddlepackage设置当前的工程是utf-
weixin_39679468·2025-01-25 15:44

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。
surfirst·2025-01-25 14:14

Rust入门实战 编写Minecraft启动器#2建立资源模型

首发于Enaium的个人博客我们需要声明几个结构体来存储游戏的资源信息，之后我们需要将json文件解析成这几个结构体，所以我们需要添加serde依赖。serde={version="1.0",features=["derive"]}资源相关asset.rsuseserde::Deserialize;usestd::collections::HashMap;#[derive(Deserialize)
·2025-01-25 14:35

Rust入门实战 编写Minecraft启动器#3解析资源配置

首发于Enaium的个人博客在上一篇文章中，我们已经建立了资源模型，接下来我们需要解析游戏的配置文件。首先我们添加serde_json依赖和model依赖。model={path="..
·2025-01-25 14:35

Swift 周报 第二十八期

目前计划每两周周一发布，欢迎志同
Swift社区·2025-01-25 14:11

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（一）

以下是对讯飞绘镜相关技术、工作原理及具体实现的详细介绍：一、核心技术讯飞绘镜的核心技术主要依托于科大讯飞的星火大模型，并结合了多种先进的AI技术，包括：1.大模型技术：基于讯飞星火大模型，为脚本生成、分镜生成等提供基础能力支持
爱研究的小牛·2025-01-25 14:11

第72期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-25 14:40

MATLAB中的abs函数及其用法

计算标量的绝对值当输入参数为标量时，abs函数直接返回该标量的绝对值。示例代码：x=-
程序编码实践周师傅·2025-01-25 14:08

基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略

量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法，它将大量的金融数据与算法相结合，以识别交易机会并执行交易。
ShAutoit·2025-01-25 14:37

浅谈 redis

主线程只有一个，还有两个副线程，用于文件和IO处理。可以集群部署，数据在各个机器上都有备份，挂了一台机器，可以从其他机器上找到数据。
BigDeng_2014·2025-01-25 13:06

python爬取自如网房源信息

p=2的p参数控制分页get请求获取单页源码--coding:utf-8--importrequestsimporttimefromrequests.exceptionsimportRequest
2401_87368790·2025-01-25 13:35

命令模式 - 命令模式的设计思想

命令模式（CommandPattern）是行为型设计模式之一，它将请求封装为对象，从而使你可以用不同的请求对客户进行参数化，并且支持请求的排队、记录日志以及撤销操作。
w(ﾟДﾟ)w吓洗宝宝了·2025-01-25 13:05

2024.3.26 腾讯魔方工作室—golang后台开发面经

题解|#将两个SELECT语句结合起来（一）#selectprod_id,quantityfromOrderItemswherequanti2024.3.26腾讯魔方工作室—golang后台开发面经全程拷打
2301_79125642·2025-01-25 13:35

9.1 GPTs 应用商店介绍：解锁定制化 AI 的无限潜能

GPTs应用商店介绍：解锁定制化AI的无限潜能引言：迈入AI应用的新时代随着OpenAI的GPT模型不断进化，GPTs应用商店的推出标志着AI定制化的一个新纪元。
少林码僧·2025-01-25 13:35

Coze，Dify，FastGPT，对比

平台介绍-FastGPT：由环界云计算公司发起，是基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统。
云连山·2025-01-25 13:04

JAVA开发中 MyBatis XML 映射文件 的作用

MyBatisXML映射文件（通常是以.xml结尾的文件，例如UserMapper.xml）是MyBatis框架的重要组成部分，主要用于定义SQL语句、结果映射关系以及参数绑定。
天之涯上上·2025-01-25 13:02

华为OD机试2024年E卷-分苹果[100分]（ Java | Python3 | C++ | C语言 | JsNode | Go ）实现100%通过率

题目描述A、B两个人把苹果分为两堆，A希望按照他的计算规则等分苹果Q，他的计算规则是按照二进制加法计算，并且不计算进位12+5=9(1100+0101=9)，B的计算规则是十进制加法，包括正常进位，B希望在满足
梅花C·2025-01-25 13:01

JavaFX 实现 Loading 效果的组件与案例详解

JavaFX中的Loading组件概述JavaFX提供了两个用于显示任务进度的核心组件：ProgressIndicator：以圆形动画的形式展示任务进度，适用于未定义进度的任务。
J老熊·2025-01-25 13:01

马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.深度金融研报准备2.核心AI函数代码讲解2.1函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处
AI量金术师·2025-01-25 13:31

Kafka 消息存储与销毁机制

的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明
AI天才研究院·2025-01-25 12:30

使用IDEA创建一个SpringBoot项目

二、使用idea创建SpringBoot项目1.使用idea的SpringInitiallizr创建项目2.初步配置3.编写简单代码及运行4.两个好玩的小东西总结一、SpringBoot是什么？
web13293720476·2025-01-25 12:00

PointNet++改进策略 ：模块改进 | OA-CNNs | ， 全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊：CVPR2024作者地址：1香港中文大学2香港大学3香港中文大学，深圳4HI
我是瓦力·2025-01-25 12:59

PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通
我是瓦力·2025-01-25 12:59

Web 应用服务器：Tomcat环境变量配置、Intellij idea配置Tomcat及运行JavaWeb项目测试

Tomcat环境变量配置首先，点击我的电脑—>属性—>高级系统设置—>环境变量(N)…，在系统变量中新建两个系统变量。变量名：CATALINA_BA
啊Q老师·2025-01-25 12:28

Zookeeper（26）Zookeeper的ZAB协议是什么？

ZAB协议详细介绍ZAB协议由两个主要部分组成：Leader选举：当Zookeeper集群启动时，或当前Le
辞暮尔尔-烟火年年·2025-01-25 12:58

ROS动态调整PID

@动态调整PIDROS提供了一个专门用于动态调整参数的功能包dynamic_reconfigure,它实现了动态配置参数的机制我们先来创建一个功能包,添加相应的一些依赖cdcatkin_ws/srccatkin_create_pkgzxcar_pidroscpprospyrosmsgdynamic_reconfigurestd_msgs1
通信小小白·2025-01-25 12:58

AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用

二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据
CJ点·2025-01-25 12:27

【2024博客之星】我的年度技术总结：Netty渡劫指南--从线程暴走到百万长连接，这一年我踩过的坑比写的代码还多

二、线程模型：从车祸现场到秋名山车神三、内存管理：从OOM拳皇到内存刺客四、协议设计：从二进制乱码到量子通信五、
码到三十五·2025-01-25 12:57

JavaEE进阶知识学习----SpringBoot高级（五）SpringBoot与消息

在消息服务中存在两个重要的概念：消息代理（messagebroker）和目的地（destination），当消息发送者发送消息以后，将由消息代理接管，消息代理保证消息传递到指定目的地消息队列主要有两种形式的目的地
四川码匠·2025-01-25 12:57

深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆

文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
皮皮冰燃·2025-01-25 12:26

MySQL专题三——MySQL函数（单行函数）

MySQL函数MySQL的内置函数分为两类：单行函数和聚合函数单行函数操作数据对象接受参数返回一个结果只对一行进行变换每行返回一个结果可以嵌套参数可以是一列或一个值单行函数分类：数值函数1.基本函数函数名函数的功能
学算法，结果相对于过程不那么重要·2025-01-25 12:26

AI大模型提示工程（prompt）从入门到精通（非常详细），看这一篇就够了！！！

在大模型领域，输入通常被称为“提示词”（prompt），它们是引导LLM（大语言模型）生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说，一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。
功城师·2025-01-25 12:56

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。
AI_小站·2025-01-25 12:55

群晖通过docker安装emby server实现硬件转码

群晖通过docker安装embyserver实现硬件转码白群晖DS918+现在套件中心安装docker和FFMPEG这两个套件。前者为了安装emby和其他很多应用，后者用来解码。
阿舒带你学编程·2025-01-25 12:54

ROS 实时修改动态参数的方法

参考HokuyoLaser动态参数设置wikiipa覆盖算法源码背景工作中需要在C++程序运行过程中，根据场景开关costmap2d的障碍物感知图层以及膨胀图层。
jucat·2025-01-25 12:23

PyQt6医疗多模态大语言模型（MLLM）实用系统框架构建初探（下.代码部分）

下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。
Allen_LVyingbo·2025-01-25 12:23

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。
eso1983·2025-01-25 12:23

4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件

（1）保护位置信息：保证锚点刚好在中间，方便以模块中心为标准进行滑动卷积，避免了位置信息发生偏移（2）padding时的对称性：保证padding时图像的两边依然对齐（3）一些历史尝试的经验，如边缘检测等
沉睡的小卡比兽·2025-01-25 11:52

P3978 [TJOI2015] 概率论

判断两棵树是否同构的伪代码如下：算法1Check(T1,T2)Require:两棵树的节点ifT1=nullorT2=nullthenreturnT1=nullandT2=nullelsereturnCheck
洛谷之蒟蒻·2025-01-25 11:22
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