书生·浦语大模型实战营第25页

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述：CUDA_DEVICE

wang151038606·2025-01-19 00:31

神经网络初始化 (init) 介绍

2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

七大设计原则之里氏替换原则

目录一、什么是里氏替换原则？二、里氏替换原则的应用三、不符合里氏替换原则的情况一、什么是里氏替换原则？里氏替换原则，英文叫LiskovSubstitutionPrinciple，简称LSP(老色皮，哈哈)。里氏替换原则，其实是没有我们前面，说的SRP和OCP比较见名知意一些。根据他们两个的中文名称，我们都很容易联想到他的定义。比如，单一职责原则，就是一个类或者模块只负责一个职责。而开闭原则，根据名

拙野·2025-01-18 23:25

5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用

此外，文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板，构建一个可操作的示例，让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI：

web17886480312·2025-01-18 23:52

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。

laopeng301·2025-01-18 23:20

Golang面试题四（并发编程）

目录1.Go常见的并发模型2.哪些方法安全读写共享变量3.如何排查数据竞争问题4.Go有哪些同步原语1.Mutex(互斥锁)2.RWMutex(读写互斥锁)3.Atomic3.1.使用场景3.2.整型操作

os-lee·2025-01-18 23:47

WebClient和RestTemplate的差异

WebClient和RestTemplate的差异引言RestTemplate的历史背景与适用场景WebClient的诞生背景及其优势编程模型对比错误处理机制的区别性能考量未来发展方向实际应用案例分享引言在当今互联网时代

master_chenchengg·2025-01-18 22:43

K8s组件全解析，你需要知道的一切秘密

K8s组件全解析，你需要知道的一切秘密K8s架构概览APIServer：K8s的门面担当控制平面组件详解etcd：高可用的数据存储基石工作负载管理与调度策略网络模型与服务发现机制存储编排与持久化解决方案日志监控与故障排查工具链

master_chenchengg·2025-01-18 22:42

【MySQL】深入解析“Data too long”错误：原因、解决方案与优化策略

【MySQL】深入解析“Datatoolong”错误：原因、解决方案与优化策略一、引言二、技术概述错误定义核心特性与优势三、技术细节原理分析难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六

master_chenchengg·2025-01-18 22:12

Vue 开发者的 React 实战指南：状态管理篇

本文将从Vue开发者熟悉的角度出发，详细介绍React的状态管理方案，并通过实战示例帮助你快速掌握。

·2025-01-18 22:21

超全性能调优标准制定指南，你一定不能错过！

有些性能问题是慢慢产生，到了时间就自爆更多性能问题是由访问量波动导致，如活动或公司产品用户量上升也可能一款产品上线后就半死不活，一直没有大访问量，所以还没有引发这颗定时炸弹现在假设你的系统要做一次活动，

·2025-01-18 22:50

WebSocket 客户端开发：浏览器实战

在前两篇文章中,我们深入探讨了WebSocket的基础原理和服务端开发。今天,让我们把目光转向客户端,看看如何在浏览器中构建强大的WebSocket客户端。我曾在一个实时协作项目中,通过优化WebSocket客户端的重连机制和消息队列,使得用户即使在网络不稳定的情况下也能保持良好的体验。基础架构设计一个可靠的WebSocket客户端需要考虑以下几个关键点：连接管理消息处理重连机制心跳检测错误处理让

·2025-01-18 22:19

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。

疯狂小料·2025-01-18 21:04

Next.js服务器操作：优势、局限与审慎应用

一大诟病在于潜在的紧密绑定问题。若服务器端代码嵌入组件之中，则可能导致代码库模块化程度削弱，维护成本攀升。后端逻辑的任何变动或许都将迫使前端相应更新，反之亦然。

exploration-earth·2025-01-18 21:33

Java 8新特性详解与实战

引言Java8是Java发展历程中的一个里程碑版本，它引入了众多革新性的新特性和优化，大大提升了开发者的工作效率和代码质量。本文将详细解析Java8中的关键新特性，并通过实例代码进行深入讲解。一、Lambda表达式（LambdaExpression）Lambda表达式（LambdaExpression）是Java8中引入的一个重大特性，它提供了一种更简洁的匿名函数实现方式。Lambda表达式允许将

小码快撩·2025-01-18 21:32

机器学习02-发展历史补充

02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程】+【模型优化

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

OpenSPG docker 安装教程

文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统，过程中也遇到了很多困难，在模型微调上

@comefly·2025-01-18 21:29

MySQL数据库漫谈实战课程 MySQL数据库极速实战视频教程 MySQL初阶DBA试炼教程

MySQL数据库漫谈实战课程MySQL数据库极速实战视频教程MySQL初阶DBA试炼教程===============课程目录===============├─01-Mysql-数据库简介.mp4├─02

weixin_52291433·2025-01-18 21:27

MVC设计模式简介

MVC设计模式（Model-View-Controller)是软件工程中常见的一种软件架构模式，该模式把软件系统（项目）分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller

大海知天空·2025-01-18 21:27

Python 实现七大排序算法

技术博客：github.com/yongxinz/te…本文用Python实现了插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序。先整体看一下各个算法之间的对比，然后再进行详细介绍：排序算法平均时间复杂度最好情况最坏情况空间复杂度排序方式稳定性插入排序O(n²)O(n)O(n²)O(1)In-place稳定冒泡排序O(n²)O(n)O(n²)O(1)In-place稳定选择排

weixin_30527323·2025-01-18 21:26

ollama教程——使用LangChain调用Ollama接口实现ReAct

walkskyer·2025-01-18 21:25

ChatGPT大模型极简应用开发-目录

引言要理解ChatGPT，了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务，这是一场巨大的变革。然而，人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中，你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具

uncle_ll·2025-01-18 20:55

PCL 点云随机渲染颜色

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果PCL点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址链接：PCL点云算法与项目实战案例汇总（长期更新）一、概述本文将介绍如何使用

MelaCandy·2025-01-18 20:54

设计模式之命令模式：从原理到实战，深入解析及源码应用

命令模式什么是命令模式？命令模式（CommandPattern）是一种行为设计模式，它将一个请求封装为一个对象，从而允许使用不同的请求、队列或者日志来参数化对象，并支持可撤销的操作。命令模式的核心思想是将命令的发起者和执行者解耦，从而使得命令的发起者不必关心命令是如何被执行的。命令模式的关键组成部分：命令（Command）：定义命令的接口，声明执行方法。具体命令（ConcreteCommand）：

coffee_baby·2025-01-18 20:24

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

C++设计模式---迭代器模式

1、介绍迭代器模式是⼀种行为型设计模式，是⼀种使⽤频率⾮常⾼的设计模式，在各个语⾔中都有应用，其主要⽬的是提供⼀种统⼀的⽅式来访问⼀个聚合对象中的各个元素，而不需要暴露该对象的内部表示。

xinruoqianqiu·2025-01-18 20:21

数据结构---C++版

数据表示：将数据存储在计算机（内存）中数据处理：处理数据，设计方案（算法）1.2计算机求解问题:1）问题→抽象出问题的模型→求模型的解问题——数值问题、非数值问题2）数值问题→数学方程非数值问题→数据结构

海狸_hlz·2025-01-18 20:51

数据分析思维

使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。

幽兰的天空·2025-01-18 20:49

Python中用ollama库实现连续对话

importollamadefchat_with_ollama():#初始化一个列表来存储对话历史，每个元素是一个包含用户输入和模型回复的元组history=[]whileTrue:#获取用户输入，并转换为小写

longnershot·2025-01-18 20:45

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

实战设计模式之命令模式

概述命令模式是一种行为设计模式，用于将请求封装成对象，从而使我们可以用不同的请求对客户进行参数化。简单来说，命令模式就是把一个请求转换为一个包含所有关于这个请求信息的对象。这样，就可以像传递其他对象一样传递这个请求，并且可以在适当的时间和地点执行它。命令模式主要适用于以下几种应用场景。1、需要支持撤销、重做操作的应用程序，比如：文本编辑器、绘图程序等。2、操作可以被放入队列中，并按顺序或特定条件执

希望_睿智·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优

半截诗·2025-01-18 19:06

python调用ollama库详解

0准备1）准备Ollama软件（注意：两个不是同一个东西）详见上次的文章Ollama通过gguf文件加载AI模型（补充：关于Ollama加载AI模型的补充）2）准备ollama库如果您还未安装ollama

2201_75335496·2025-01-18 19:36

【YOLOv8杂草作物目标检测】

YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。

stsdddd·2025-01-18 19:35

【大模型】Spring AI Alibaba 对接百炼平台大模型使用详解

目录一、前言二、SpringAI概述2.1springai是什么2.2SpringAI核心能力2.3SpringAI应用场景三、SpringAIAlibaba介绍3.1SpringAIAlibaba是什么3.2SpringAIAlibaba核心特点3.3SpringAIAlibaba应用场景四、SpringBoot对接SpringAIAlibaba过程4.1前置准备4.1.1获取apikey4.1

小码农叔叔·2025-01-18 19:05

思维图GOT：用大语言模型解决复杂问题

23年8月份来自瑞士和波兰的大学以及一个数据公司Cledar的大语言模型论文“GraphofThoughts:SolvingElaborateProblemswithLargeLanguageModels

硅谷秋水·2025-01-18 19:05

EL表达式与JSTL标签库详解

基础系列，该系列主要学习JavaWeb开发原生框架、Servlet、JSP、request请求对象、response响应对象、Session会话对象、Filter过滤器、EL表达式、JSTL标签库、三层开发模型等知识点

秦老师Q·2025-01-18 18:33

集成AI离线免费，全平台毫秒级快速处理！

抠图作为一种常见的图像处理操作，并不是每个小伙伴都完全掌握PS技能，对于那些复杂的抠图操作往往会显得捉襟见肘，近两年随着AI技术的进步，各类软件都和AI集合，希望通过AI快速、高效的实现某些操作；分享一款免费、离线并且内嵌AI模型的抠图工具

纪元A梦·2025-01-18 18:28

1.Spring AI 从入门到实践

SpringAI从入门到实践1.什么是SpringAI2.使用SpringBoot&SpringAI快速构建AI应用程序3.ChatClient&ChatModel简化与AI模型的交互4.SpringAIPrompt

laopeng301·2025-01-18 18:57

关于 PHP 性能优化

一般来说，性能优化可先从大的方向开始考虑，从对影响性能比较大的因素来考虑，比如现在使用PHP5.7，性能据说可以成倍提高，最后考虑的应该是PHP语法细节上。1.PHP部署环境单台服务

很青的青蛙·2025-01-18 18:27

【论文翻译】GOT-OCR论文翻译——General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model

目录通用OCR理论：通过统一的端到端模型迈向OCR-2.00摘要1引言2相关工作2.1传统OCR2.2基于LVLM的OCR3通用OCR理论3.1框架3.

机器白学·2025-01-18 18:57

Spring 开发必备：深入解析 Spring Bean 的六大作用域

SpringBean一共有六种作用域，我们可以将它们比作是不同场景下的“服务助手”。1.单例作用域（Singleton）：•就像餐厅里只有一个“领班助手”，无论顾客多少次呼唤，来的都是同一位助手。•在Spring容器中，单例作用域的Bean也只会有一个实例，无论在哪里获取，都是同一个对象。•适用于无状态的Bean，如数据库连接池等。2.原型作用域（Prototype）：•就像餐厅里每次顾客呼唤都会

码农技术栈·2025-01-18 18:56

HiveMetaException: Unknown version specified for initialization: 3.1.0（或者其他版本号）

遇到这个问题，也是很难发现的，查阅很多文章，乱七八糟，也可能是遇到的问题不相同吧，我们从以下两个方面去排查吧1.检查你的hive-site.xml和hive-env.sh，配置对就行，这个网上一大片，注意要正确

一品_人生·2025-01-18 18:25

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

文心一言是中国百度公司研发的大规模语言模型，它有超多的参数，就像一个超级大脑，特别擅长理解并生成中文内容。在聊天啊、写文章啊、答题这些任务上表现不错，对中国文化和国情有更深的理解和适应能力。

周盛欢·2025-01-18 18:54

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。

maopig·2025-01-18 17:52

随机森林分类算法原理与实验分析

这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产

ningaiiii·2025-01-18 17:52

【论文速读】| 利用大语言模型在灰盒模糊测试中生成初始种子

基本信息论文标题:HarnessingLargeLanguageModelsforSeedGenerationinGreyb0xFuzzing作者:WenxuanShi,YunhangZhang,XinyuXing,JunXu作者单位:NorthwesternUniversity,UniversityofUtah关键词:Greyb0xfuzzing,LargeLanguageModels,Seed

云起无垠·2025-01-18 17:52

第79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·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报