主动形状模型

携程开源的分布式apollo技术，整合springboot集成实现动态刷新配置

除此之外，还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等，帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。

2401_84584854·2025-03-12 04:10

TCP/IP原理详细解析

其设计遵循分层模型（四层或五层），各层独立工作，通过协议协同实现端到端通信。以下章节是其核心原理的逐层解析。一、TCP/IP分层模型

一个儒雅随和的男子·2025-03-12 04:10

论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位（中国）

AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway(China)发表于：journalofarchaeologicalscience，影响因子：3.030论文主要是使用空间互动模型来对秦汉时期的北方边疆直道进行定位和重建

MilkLeong·2025-03-12 04:38

鸿基智启：东土科技为具身智能时代构建确定性底座

当大语言模型掀起认知革命，具身智能正以“物理实体+自主决策”的双重属性重新定义工业、医疗、服务等领域的运行逻辑。

一RTOS一·2025-03-12 04:38

如何进行项目风险评估

其中，全面识别风险要求团队在项目启动前和实施过程中，从各个角度搜集和整理可能影响项目进度、成本、质量及目标达成的各种内外部风险；定量评估则依托数据与模型，将风险发生的概率与影响程度进行量化，从而为后续制定应对策略提供科学依据

·2025-03-12 04:20

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

本文基于rknn_model_zoo和山水无移大佬的博客和代码训练模型并部署到正点原子的ATK-DLRK3568板子测试。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

RK3568笔记六十八：Yolov11目标检测部署测试

这里不训练自己的模型了，使用官方模型测试。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

面试集锦（五）计算机网络

46124214/article/details/105859504https://blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/783036171.TCP/IP网络模型

lamlados·2025-03-12 04:07

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

在当代自然语言处理领域，拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。

shuoac·2025-03-12 04:36

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT（GenerativePre-trainedTransform

shuoac·2025-03-12 04:06

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理

技术背景介绍在AI模型开发过程中，用户的输入数据和反馈信息对模型优化至关重要。Trubrics是一个强大的LLM用户分析平台，能够帮助开发者收集、分析和管理用户的提示和反馈。

dgay_hua·2025-03-12 04:35

我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节：如何看待Java上层技术与JVM？

前言面向人群及参考书目Java及JVM简介Java发展的重大事件虚拟机与Java虚拟机JVM的整体结构Java代码执行流程JVM的架构模型JVM的生命周期JVM的发展历程从上面可以看到，这一章节的内容分量还是比较充足的

李阿昀·2025-03-12 03:31

长文本生成的“中间迷途”：当AI在信息洪流中迷失与觉醒

长文本生成的困境：当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如同拥有无限记忆的超级读者，能轻松消化整座图书馆的藏书。

步子哥·2025-03-12 03:30

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

物联网实时数据存储方案选择

优点:灵活的数据模型，易于扩展，适合

动亦定·2025-03-12 03:28

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤？

过滤设置（FilteredSetting）的目的是为了确保模型评估的公平性和合理性。

sauTCc·2025-03-12 02:51

【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】

以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括：FastAPI服务器：提供RESTfulAPI。知识图谱：使用Neo4j作为存储和查询引擎。

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

【xinference部署大模型超详细教程 gemma-it为例子】

pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.pku.edu.cn/pypi/web/simple第一步安装xinference和vLLM：vLLM是一个支持高并发的高性能大模型推理引擎

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

TCP/IP四层模型

TCP/IP网络分层模型还是先从TCP/IP协议开始讲起，一是因为它非常经典，二是因为它是目前事实上的网络通信标准，研究它的实用价值最大。

ashane1314·2025-03-12 02:48

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。

arbboter·2025-03-12 02:18

DeepSeek发展背景和前景

2.技术演进：2024年1月：发布首个大模型DeepSeekLLM，包含670亿参数，在2万亿token的数据集上训练，性能超越Llama270BBase。202

爱吃苹果的日记本·2025-03-12 02:18

8.3 GPTQ量化技术：4倍压缩大模型显存，精度零损失！

GPTQ量化技术：4倍压缩大模型显存，精度零损失！8.2GPTQ：专为GPT设计的模型量化算法一、模型量化技术背景在讨论GPTQ之前，我们需要先理解大模型部署面临的显存困境。

少林码僧·2025-03-12 01:16

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

N卡英伟达Nvidia 显卡及其计算能力（Compute Capability）表

比如：AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡V100：ValueError:ThequantizationmethodawqisnotsupportedforthecurrentGPU.Minimumcapability

Panesle·2025-03-12 01:45

第20周：Pytorch文本分类入门

目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6

Oaix Nay·2025-03-12 01:42

使用Anthropic的总结模板实现长文档摘要

本文我们将介绍如何使用Anthropic的claude-3-sonnet-20240229模板来总结长文档，该模型利用了100k的token上下文窗口，能够总结超过100页的文档。

qahaj·2025-03-12 01:12

初识LangChain的快速入门指南

文心一言初识LangChain的快速入门指南可以归纳如下：一、背景介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。

109702008·2025-03-12 00:10

Unity引擎开发：2D与3D渲染技术_虚拟现实与增强现实技术

虚拟现实与增强现实技术在上一节中，我们探讨了Unity引擎中的光照和阴影处理技术，了解了如何通过不同的光照模型和阴影算法提升游戏的视觉效果。

chenlz2007·2025-03-12 00:40

Manus开源版本（免邀请满血版）下载和使用

这篇文章介绍Manus的开源版本-OpenManus下载本文头部文件，部署开源Manus模型，免去github下载慢/连接慢的烦恼Manus开源免费满血版-OpenManus关键要点OpenManus是

知识小报童·2025-03-12 00:40

【设计模式】如何通过桥接模式解决系统扩展难题？

我们可以利用继承的方式来设计类的关系：我们可以发现有很多的类，假如我们再增加一个形状或再增加一种颜色，就需要创建更多的类。

·2025-03-12 00:45

在pytorch中的卷积操作

卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：#2.卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道进行对应位置元素的乘法，即用乘法操作“*”，得到一个与卷积核形状一样的矩阵

FY_2018·2025-03-12 00:08

llama.cpp 安装与量化（mac电脑）

llama.cpp安装与量化（mac电脑）1.创建并切换至虚拟环境2.安装llama.cpp3.安装依赖4.转换模型5.创建build目录6.生成构建文件7.编译项目8.运行量化命令9.测试量化后的模型

初七i·2025-03-12 00:32

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。

Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

【嵌入式DIY实例-Arduino篇】-最大功率点跟踪 (MPPT) 太阳能充电控制器

太阳能充电控制器文章目录最大功率点跟踪(MPPT)太阳能充电控制器1、应用介绍2、硬件准备3、太阳能充电控制器介绍4、硬件设计5、驱动代码实现1、应用介绍在这个应用中，我们将使用Arduino并结合许多主动

视觉与物联智能·2025-03-12 00:00

关于FBX模型导入Unity后，在Play场景里想要选中但报错：“NullReferenceException: Object reference not set to an insta”的解决办法。

FBX导入Unity后，本想要测试通过做一个BIM模型数字孪生场景，实现Play场景下，选择构件能展示构件属性信息。

宝宝嘟嘟打雷辣·2025-03-12 00:30

了解rust以及cargo

它的主要目标是通过所有权（ownership）模型和借用检查（borrowchecking）来防止空指针和数据竞争等常见的编程错误Cargo是Rust的包管理器和构建系统。

RustKK·2025-03-11 23:54

怎么定义世界模型，Sora/Genie/JEPA 谁是世界模型呢？（1）

说这个问题之前先看一下什么是世界模型，它的定义是什么？首先世界模型的起源是咋回事呢？

周博洋K·2025-03-11 23:52

考研复习之记忆方法

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。

herosunly·2025-03-11 23:51

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。

飞300·2025-03-11 23:19

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。

百态老人·2025-03-11 22:46

4.桥接模式

业务场景场景描述：开发一个跨平台的图形绘制系统，支持不同形状（如圆形、矩形）和不同渲染方式（如矢量渲染、栅格渲染）。抽象部分：形状（如圆形、矩形）。实现部分：渲染方式（如矢量渲染、栅格渲染）。

油盐不进的吗·2025-03-11 22:46

Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库

之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制，但知识点仅限于Deepseek内部的数据，且目前数据截止时间为2024年7月，如果我们询问一些专业性比较强的内容，则Deepseek也显得无能为力

曲幽·2025-03-11 22:15

《物联网安全特辑：从智能设备到工业控制系统的攻防博弈》

设备分层威胁模型感知层传感器数据篡改网络层无线协议劫持平台层云API滥用应用层移动APP逆向设备控制权夺取0x01固件逆向：解剖设备的灵魂固件提取三板斧方法1：OTA升级包捕获#使用Wireshark过滤

程序员没睡醒·2025-03-11 22:14

【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人

开源项目1、核心功能：该项目利用ESP32S3开发板，结合通义千问大模型，实现了一个AI语音聊天机器人。用户可以通过语音与机器人进行交互，机器人能够理解用户的语音指令并给出相应的语音回答。

驴友花雕·2025-03-11 22:44

http与https的区别

HTTPhttp是一个应用层协议，由请求和响应构成，是一个标准的客户端服务器模型。

weixin_30467087·2025-03-11 22:13

模型优化前沿趋势与行业应用实战

内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

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