书生浦语大模型实战营第22页

用故事与视觉化打造“高光“统计报告：5个实战技巧

你是否有过这样的经历？花费数小时整理的数据报告，却被同事评价为"又厚又臭"？别担心，这绝不是你的错——90%的统计报告都毁在不会讲故事。本文将带你用叙事经济学+视觉设计思维，把冷冰冰的数据变成让人欲罢不能的"数据故事会"，掌握让数据开口说话的秘密。1.别让数据成了"睡美人"：唤醒它的故事基因想象你正在给董事会讲一个悬疑剧：“去年Q2销售额神秘下滑（悬念），我们像福尔摩斯一样追查线索（行动），发现竟

梦想画家·2025-03-22 07:03

SQLMesh SCD Type 2 深度解析：时间戳与列级跟踪的实战指南

SQLMesh作为新一代数据编织平台，其支持的SCDType2模型通过valid_from和valid_to双时间戳机制，为开发者提供了灵活的历史状态管理能力。

梦想画家·2025-03-22 07:03

元数据驱动的设想

pythoncategories:python文章目录1.背景针对相似结构的表单，为了提高ui自动化编写效率，减少以减少重复工作，设想是否可以设计一个针对neoUI2.0通过元数据驱动的方式适应不同业务对象的测试框架2.设计元数据模型

吾爱乐享·2025-03-22 07:31

法律行业——合同审查与AI律师

这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾：‌传统人工服务效率瓶颈‌与‌市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求‌‌。‌

zhouyaowei1983·2025-03-22 06:27

Tomcat从入门到精通：全方位深度解析与实战教程

一、Tomcat入门1.Tomcat简介ApacheTomcat，简称Tomcat，是一个开源的轻量级应用服务器，专为运行JavaServlet和JavaServerPages(JSP)技术设计。它是JavaWeb开发中最常用的Servlet容器之一，遵循JavaServlet和JavaServerPages规范，为开发者提供了一个稳定的、易于使用的部署环境。2.安装与启动安装下载最新版Tomca

墨瑾轩·2025-03-22 06:27

《Java线程池深度解析：从核心参数到饱和策略实战》

"线程池核心数设置多少合适？为什么任务队列满了会导致OOM？如何设计可降级的异步任务系统？"本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程，结合ThreadPoolExecutor源码解析核心机制，并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。一、线程池核心参数关系图解graphLRA[提交任务]-->B{核心线程是否已满?}B-->|否|C[创建核心线程执行]B-->|是|D{队列是否已满?}D-->|否

云之兕·2025-03-22 06:25

如何加快制造业数字化转型

加速制造业数字化转型的五大战略支点制造业数字化转型已进入深水区。工信部数据显示，2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%，但全流程数字化覆盖率不足35%。

九河智造云·2025-03-22 06:23

Angular 动态加载组件与服务注入

由于TestBComponent非常大，并且使

t0_54program·2025-03-22 06:23

Python实战：开发经典猜拳游戏（石头剪刀布）

目录引言：为什么选择猜拳游戏作为入门项目？第一部分：基础知识点与代码实现1.游戏逻辑与流程2.代码分步实现2.1导入必要模块2.2定义游戏规则函数2.3生成计算机选择2.4判断胜负逻辑2.5主循环与交互3.代码运行效果示例第二部分：功能扩展与优化1.添加计分系统2.支持多轮游戏与退出选择3.增加图形化界面（可选）第三部分：进一步学习方向1.深化游戏功能2.学习相关知识3.书籍与资源推荐适合人群：编

藍海琴泉·2025-03-22 06:23

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷题目描述：从三角形的顶部到底部有很多条不同的路径。对于每条路径，把路径上面的数加起来可以得到一个和，你的任务就是找到最大的和（路径上的每一步只可

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

Python函数完全解读：从零基础到高阶实战

案例：计算BMI指数三、变量作用域：理解局部与全局1.局部变量2.全局变量四、函数进阶：lambda与高阶函数1.lambda匿名函数2.高阶函数五、函数高级特性1.装饰器：增强函数功能2.递归函数六、实战案例

藍海琴泉·2025-03-22 06:52

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

DataFormulator是一款基于大语言模型（LLM）的AI工具，旨在帮助用户通过自然语言和界

几道之旅·2025-03-22 06:51

本地部署deepseek-r1:14b 批量调用 Python调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理

这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何基于DeepSeek模型，调用本地deepseek-r1:14b实现对本地数据库的AI管理场景描述基于DeepSeek模型，实现对本地数据库的AI管理。

朴拙Python交易猿·2025-03-22 06:51

RFM案例(简要版)

一、会员价值度模型1、RFM模型介绍会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。

郜太素·2025-03-22 05:50

java面向对象基础

引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。

miehamiha·2025-03-22 05:19

如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发

作为开发者，Qianfan支持多种AI应用开发组件，包括大语言模型（LLMs）、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。

dgay_hua·2025-03-22 05:47

免费GIS工具箱：支持多种格式的模型预览及编辑，还能进行协同编辑

但GISBox却不太一样，它的切片、分发功能完全免费，能预览、编辑多种格式模型，还支持协同编辑，性价比远超同类软件，如果你想进一步了解它，不妨看看这篇文章。

GISBox·2025-03-22 05:47

OSGB编辑复杂又困难？试试这款免费GIS工具箱，高效实现场景编辑

然而，面对庞大的GIS数据，许多软件在处理、编辑和转换上都显得力不从心，尤其是对于倾斜摄影模型、地形和影像的编辑，更是成为了许多用户的棘手难题。

GISBox·2025-03-22 05:16

Ollama 本地部署

二、使用步骤1.安装OllamaWindows检验是否安装成功2.运行ollama模型库运行模型提问修改配置（可选）如果有个性化需求，需要修改默认配置：参考前言Ollama是一个易于使用的本地大模型运行框架

FuWen_Hao·2025-03-22 05:46

Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答

2.如何使用SerpAPI进行Web搜索三、实现Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答1.Code前言我需要对本地的Deepseek-r1:14b进行提问，我发现它对于实时的问题

FuWen_Hao·2025-03-22 05:45

HarmonyOS NEXT开发实战教程：选择相册和拍照

今天的内容是介绍在鸿蒙开发中从相册选择照片，和调用相机拍照，并使用这两个功能实现朋友圈编辑页面。这部分内容没什么好废话的，都是固定用法，直接上代码。首先添加权限：ohos.permission.CAMERA选择相册：asyncgetAlbum(){constphotoSelectOptions=newphotoAccessHelper.PhotoSelectOptions();photoSelec

幽蓝计划·2025-03-22 05:15

【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型

/xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/

没枕头我咋睡觉·2025-03-22 05:14

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

HarmonyOS Next 企业级分布式办公应用实战：构建高效协同的办公新生态

在数字化办公浪潮汹涌的当下，企业对于高效、便捷且协同性强的办公应用需求愈发迫切。华为鸿蒙HarmonyOSNext系统凭借其先进的分布式技术，为打造创新型企业级分布式办公应用提供了坚实的基础。本文将基于实际开发经验，深入剖析如何利用HarmonyOSNext构建企业级分布式办公应用，涵盖从需求分析到系统架构搭建，再到核心功能实现以及性能优化等关键环节。一、办公应用需求与系统架构搭建（一）企业级分布

lyc233333·2025-03-22 05:43

使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南

本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型（LLM）的应用中，令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。

dgay_hua·2025-03-22 05:13

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇

RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架，它支持与不同大语言模型的集成，并与langchain生态打通，能够很方便的构建评测系统。

写程序的小火箭·2025-03-22 05:13

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注，持续学习，持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流，一起进步。

同学小张·2025-03-22 05:43

鸿蒙Next开发实战教程-使用WebSocket实现即时聊天

鸿蒙系统提供了WebSocket库，使用它可以很方面的实现即时聊天功能，今天就使用WebSocket来实现一个完整的聊天功能。首先创建一个WebSocket实例：letws=webSocket.createWebSocket()然后创建WebSocket连接，我找到一个简单的ws地址，它直接返回我们发送的消息：leturl='ws://124.222.224.186:8800'this.ws.co

幽蓝计划·2025-03-22 05:12

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例

人肉推土机·2025-03-22 05:42

7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战

人肉推土机·2025-03-22 05:12

新建react native项目都失败，创建出来的都是.xcodeproj，而不是.xcworkspace，如何解决？？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-03-22 04:41

对MCP工作流的一些个人认知

MCP是一套能实现客户端、多种服务与大模型协同工作的系统，能处理任务请求并及时反馈。

持续学习的老赵·2025-03-22 04:40

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

这两天开的是字符串专题，我准备在做题的时候用C++做一遍，再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344反转字符串题目链接：Leetcode344反转字符串这道题很简单，这才是真正的简单题voidreverseString(char*s,intsSize){intleft=0,right=sSize-

Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

从MVC实战学习网站编写（一）初识MVC

前情概要：曾是学生时代的我，初识架构是一个传说中的三层架构。这可是鼻祖啊！因为我个人认为这是第一个让我明白高内聚低耦合的一种写代码的方式。刚接触写程序统统都是把所有的东西放一起，自己找一段代码得花很长时间（哪个时候还不知道VS有F12的存在）。简单的说就是UI层（界面），BLL层（业务处理），DAL层（数据处理）。就是分工明确在不同的包里分别编译，便于管理。今天我们从MVC基础开始穿插Knocko

璞瑜无文·2025-03-22 03:30

LDAP从入门到实战：环境部署与配置指南（下）

#作者：朱雷接上篇：《LDAP从入门到实战：环境部署与配置指南（上）》链接:link文章目录2.5.添加账号2.6.停止服务2.7.使用TLS证书2.7.1.TLS证书2.7.2.TLS配置2.7.3.

磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:30

数据分析实战：Shopee虾皮网销售数据分析

一、背景目标Shopee（虾皮网）是东南亚电商平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、泰国、越南、巴西、墨西哥、哥伦比亚、智利等十余个市场，触达超10亿消费者！2023年Shopee总订单量达82亿，23年Q4总订单数同比增长46%！分析数据样本来自某爬虫系统爬取的Shopee网从2023年4月至2023年5月期间特定产品的销售数据。任务要求任务要求：从数据中获取在2023年5月上市的产品。使用问题1

harvensage·2025-03-22 03:28

从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析

这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答，强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们

bBADAS·2025-03-22 03:27

PHP 爬虫实战：爬取淘宝商品详情数据

本文将以爬取斗鱼直播数据为例，介绍php爬虫的实战应用。准备工作在开始爬虫之前，我们需要做一些准备工作。首先，需要搭建一个本地服务器环境，推荐使用WAMP、XAMPP等集成化工具，方便部署PHP环境。

EcomDataMiner·2025-03-22 03:56

GEO：在AI时代抢占DeepSeekC位？

DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案，悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是：当用户问"某个产品推荐"时，AI可能同时调用37个信源，却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。

白雪讲堂·2025-03-22 03:55

每日一题--内存池

内存池的核心原理预先分配：初始化时一次性申请一大块内存（称为“池”），避免程序运行时频繁调用malloc/new。自主管理：将大块内存划分为多个固定或可变大小的内存单元，由程序自行分配和回收。复用机制

秋凉づᐇ·2025-03-22 03:54

【PTA-数据库】《数据库原理与应用B》第二章选择题

1.关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——____C____。A.元组B.属性C.关系D.分量2____A____是一组具有相同数据类型的值的集合。

.Phoenix.·2025-03-22 03:23

《颠覆传统，用Web3.0技术手撸一个去中心化微博（含完整代码）》

传统互联网正面临三大致命伤：-用户数据被巨头垄断（某浪删帖事件频发）-单点故障导致服务瘫痪（某云宕机损失过亿）-创作者收益被平台榨取（某音抽成高达70%）**Web3.0的破局方案：**-✅数据永久存储在

煜bart·2025-03-22 03:53

Java 基础数据类型

二、基本数据类型分类Java有8种基本数据类型（如下图所示），可分为四大类（整数型，浮点型，字符型和布尔型）：8大基本数据类型具体位数、取值范围和默认值等如下表所示：数据类型

代码先锋者·2025-03-22 03:51

MCP协议

MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。

zhurui_xiaozhuzaizai·2025-03-22 03:21

使用OpenAI扩展AI文本生成功能：从基础到实际应用

核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型，其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求，开发者可以发送文本，并由模型生成合理的续写，回答或者其他类型的文本输出。代码

vaidfl·2025-03-22 03:21

【大模型系列】SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）

欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-22 02:20

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（二）基于Tsi721驱动

常用驱动介绍在RapidIO系统中，TSI721是一款常用的RapidIO交换芯片，其驱动程序和相关模块负责管理和优化数据传输，包括DMA（直接内存访问）操作。以下是您提到的各个模块的作用概述：rapidio.ko:这是RapidIO核心模块，为RapidIO子系统提供基础支持。它负责管理RapidIO设备、维护RapidIO网络拓扑结构，以及处理RapidIO协议的底层细节。rio_cm.ko:

niuTaylor·2025-03-22 02:49

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano