书生·浦语大模型实战营

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展，大模型（LargeAIModels）在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。
wit_@·2025-01-19 16:51

计算机技术：冯·诺伊曼架构

冯·诺伊曼架构（VonNeumannArchitecture）是由著名数学家和计算机科学家约翰·冯·诺伊曼（JohnvonNeumann）在20世纪40年代提出的一种计算机设计模型。
InnoLink_1024·2025-01-19 16:51

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

C++ 面向对象（八股总结）

面向对象三大特征——封装、继承、多态封装把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。
fadtes·2025-01-19 16:48

golang学习笔记08——如何调用阿里oss sdk实现访问对象存储？

推荐学习文档golang应用级os框架，欢迎stargolang应用级os框架使用案例，欢迎star案例：基于golang开发的一款超有个性的旅游计划app经历golang实战大纲golang优秀开发常用开源库汇总想学习更多
GoppViper·2025-01-19 16:17

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。
Blair Long·2025-01-19 15:14

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐
雏Carnation·2025-01-19 15:42

新书速览|鸿蒙之光HarmonyOS NEXT原生应用开发入门

《鸿蒙之光HarmonyOSNEXT原生应用开发入门》1本书内容《鸿蒙之光HarmonyOSNEXT原生应用开发入门》以HarmonyOSNEXT版本为核心，从基础知识到实战案例，引领读者逐步探索“纯血鸿蒙
全栈开发圈·2025-01-19 15:11

一文读懂数据仓库构建流程（超详细）

1、数仓构建整体流程数仓构建核心图：我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分，只要我们将前期的数据调研，各种数仓模型设计好，剩下
嗨皮一会吧·2025-01-19 15:41

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？
小小小小祥·2025-01-19 15:40

openai的代理框架中国版swarmforchinese，又简单又实用而且是趋势

各种概念，概念生涩难懂，与大模型用自然对话非常简洁相反而驰有没有一种非常简单又实用的框架有openAI开源的swarm但是默认用的openai的接口。
Ai君臣·2025-01-19 14:07

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

【学习总结|DAY031】后端Web实战(员工管理)三

一、删除员工功能实现（一）需求分析删除单条员工数据可视为特殊的批量删除，开发一个接口即可满足删除员工的功能需求，该接口需实现根据ID删除单个员工信息以及根据ID批量删除员工信息。（二）代码实现Controller层：提供两种接收请求参数的方式。通过集合接收参数的代码如下：@DeleteMappingpublicResultdelete(@RequestParamListids){log.info(
123yhy传奇·2025-01-19 14:04

【学习总结|DAY028】后端Web实战(部门管理)

在Web后端开发领域，构建高效、规范且功能完备的系统是核心目标。本文将围绕Tlias智能学习辅助系统的后端开发展开，详细阐述从开发准备工作到各部门管理功能实现，以及日志技术应用的全过程，为开发者提供全面的实践参考。一、开发准备（一）开发模式与规范前后端分离开发已成为主流趋势。在这种模式下，前端项目和后端项目的开发、部署相互独立。其开发流程包括需求分析、接口设计、前后端并行开发、测试以及联调等环节。
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY029】后端Web实战(员工管理)一：多表操作与查询优化

在Web后端开发中，员工管理模块是企业级应用的重要组成部分。本文将深入探讨Tlias系统员工管理模块的开发过程，重点聚焦于多表关系处理、多表查询实现以及员工列表查询的优化，为开发者提供全面的技术参考。一、多表关系剖析（一）一对多关系（以部门与员工为例）在实际业务场景中，一个部门通常会包含多个员工，这就形成了典型的一对多关系。在数据库设计层面，我们通过在员工表（emp）中添加外键dept_id来关联
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY030】后端Web实战(员工管理)二：新增员工、事务管理与文件上传

在Web后端开发领域，实现复杂业务功能是开发者的核心任务之一。本文将围绕Tlias系统的员工管理模块，详细介绍新增员工、事务管理以及文件上传功能的开发过程，通过实际代码示例帮助读者深入理解相关技术要点。一、新增员工功能实现新增员工功能涉及员工基本信息和工作经历信息的存储。在数据库设计上，使用emp表存储员工基本信息，emp_expr表存储员工工作经历信息。（一）需求与接口设计接口用于添加员工信息，
123yhy传奇·2025-01-19 14:33

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构引言在AI模型的构建与部署中，无服务架构（ServerlessArchitecture）正逐渐成为开发者的首选方案。
afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

MySQL无限极分类表设计：实战项目中的高效解决方案

在许多实战项目中，如电商系统、内容管理系统等，我们常常需要处理具有层级关系的数据，例如商品分类、文章栏目等。
MissYou-Coding·2025-01-19 13:00

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。
亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1、网络安全体系概述1.1、网络安全体系概念网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定
jnprlxc·2025-01-19 13:58

什么是微服务?你明白了吗

微服务：拆开你的大蛋糕，做个小甜点如果你在开发中曾经遇到过“单体应用”这个词，那么你一定知道它就像一个巨大的蛋糕，所有的功能、代码和数据都被堆在一起。
百味人生一壶酒·2025-01-19 13:56

多功能水印添加工具

功能特点1.多语言支持水印管家支持多种语言，包括中文简体、英语、德语、法语、意大利语、日语等，满足不同用户的语言需求。
風落·2025-01-19 13:25

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList
qq742234984·2025-01-19 13:24

Node.js+Express 开发之Cookie、Session 使用详解

session是存放在服务器端的，可以存储无限大的数据，但大量的sessi
MINO吖·2025-01-19 12:23

django笔记

路由刚创建出来的项目分为两级：第一级：项目文件夹manage.py第二级是我们的关键：settings项目的总配置文件urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController，是模型
幸福诗歌·2025-01-19 12:20

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

Python 毕业设计怎样选题？500 到 Python 毕业设计题目推荐

全网粉丝30W+,Csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌前言文章首发地址地址选择一个合适的Python毕业设计题目，是一个重要的决策，它将影响你未来几个月的工作
程序员徐师兄·2025-01-19 11:18

ChatGPT原理及其应用场景

其工作原理可以从以下几个方面进行解析：GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技
编程小郭·2025-01-19 11:47

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python学习之-Pydantic详解

在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。
夏天Aileft·2025-01-19 11:11

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。
耿礼勇·2025-01-19 11:40

SpringBoot的AOP-入门

SpringBoot另一大特性：AOP，右上角的粉色是业务需求：希望获知各个业务方法的耗时指定方法需要：包名、类名（接口名）、方法名最前面那个（*）星号表示是返回值任意类名（*）表示类名任意方法名（*）
violin-wang·2025-01-19 10:09

ill,contain,cover,none,scale-down 区别

scale-down:保持原有尺寸比例,如果容器尺寸大
懒大王、·2025-01-19 10:08

计算机网络 （48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。
IT 青年·2025-01-19 10:05

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

这款最新的AI模型不仅在性能上实现了质的飞跃，还采用了开源策略，为广大开发者提供了更广阔的探索空间。
that's boy·2025-01-19 10:35

Web3.0开发路线

区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机
king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

Nginx与PHP-FPM部署实战教程

Nginx与PHP-FPM部署实战教程nginx-php-fpmRunningCloudNativeLaravel/PHPappwithnginx+php-fpm8.2/8.1/8.0/7.4/7.3acrossamd64
毕瑜旭Edwin·2025-01-19 10:31

零基础玩转Python GUI：Tkinter 从入门到实战

Tkinter是Python的标准GUI（图形用户界面）库，适合初学者用来创建简单的桌面应用程序。下面我将通过通俗易懂的语言和实例，系统地介绍Tkinter。1.什么是Tkinter？Tkinter是Python自带的GUI库，基于Tcl/Tk工具包。它简单易用，适合快速开发桌面应用程序。通过Tkinter，你可以创建窗口、按钮、文本框等控件，并与用户交互。2.安装TkinterTkinter是P
54newbie·2025-01-19 10:30

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。1.2强化学习：智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。
微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。
KeyPan·2025-01-19 08:49

python的总结与心得词云设计理念_Python词云展示十九大报告

十九大召开已过去近一个月，我国社会主要矛盾已经转变，中国特色社会主义进入了新时代，中国人民实现了从站起来，富起来到强起来，我们国家已经走近世界舞台的中央。国家强盛，民族自豪，为了中国梦，戮力前行。
weixin_39633054·2025-01-19 08:17

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

Zookeeper 数据迁移实战：基础环境搭建与高效迁移方案全览

文章目录一、Zookeeper数据迁移简介二、迁移zookeeper数据基础环境三、利用快照迁移zookeeper数据1、Node1最新的zk快照文件和日志文件2、将被迁移方node2的zookeeper的集群全部stop3、将源node1集群数据和日志拷贝到指定目录下4、验证优先启动拷贝的数据、日志的zookeeper节点，四、利用开源工具zkcopy进行在线同步数据1、下载官方开源工具2、同步
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09
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