五维结构模型第12页

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型（如RNN、CNN等）中，信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的，模型对输入的各个部分给予相同的关注。

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人

前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）驱动的应用程序的框架。

闯江湖50年·2025-02-27 20:45

技术架构和工程架构区别

技术架构技术架构‌是对某一技术问题解决方案的结构化描述，包括组件结构及其交互关系。

atom goper·2025-02-27 19:44

【数据分析】4 商业数据分析技能模型总结

优秀的商业分析师需要具备的能力数据分析能力逻辑思维能力赢得结果能力一、数据分析能力扩展：工具链生态与进阶场景1.数据获取技术升级企业级数据源管理：数据湖架构（AWSS3/阿里云OSS）与数据仓库（Snowflake/Redshift）权限管理API自动化采集（Postman+PythonRequests模块）反爬虫策略突破（IP代理池/Selenium模拟登录）新兴数据源拓展：社交舆情数据（Twi

loyd3·2025-02-27 19:44

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

图数据在许多现实世界问题中无处不在，诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。

Jason_Orton·2025-02-27 19:44

从ECMAScript到JavaScript：前端编程的基石

目录一、什么是ECMAScript二、发展历程回顾三、核心特性解析3.1基础类型与数据结构3.2函数的进阶用法3.3对象的操作与扩展3.4类与面向对象编程3.5异步编程四、实际应用场景4.1Web前端开发

大雨淅淅·2025-02-27 19:13

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

大模型的能力边界在不断拓宽，主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上，也不再局限于算力堆叠，而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。

Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

TensorFlow基础架构

处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图

humbinal·2025-02-27 19:40

掌握命名法：提升代码可读性的关键

掌握命名法：提升代码可读性的关键命名规范的重要性命名规范是编程中的一个重要约定，它可以帮助开发者更清晰地理解代码的结构和意图。统一的命名规范可以减少代码的歧义，提高代码的可读性和可维护性。

我没想到原来他们都是一堆坏人·2025-02-27 19:38

uniapp-首页模块

:::tip操作步骤准备组件静态结构修改页面配置，隐藏默认导航栏，修改文字颜色样式适配->安全区域:::静态结构新建业务组件：src/pages/index/componets/CustomNavbar.vue

Brilliant Nemo·2025-02-27 18:07

救命！论文被知网判定AI生成？别慌！手把手教你3分钟自救

上周有个同学写"Transformer模型"

chatpaper001·2025-02-27 18:37

A100 解析：为何它成为 AI 大模型时代的首选？

前言NVIDIAA100TensorCoreGPU可针对AI、数据分析和HPC应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力更高性能的弹性数据中心。A100采用NVIDIAAmpere架构，是NVIDIA数据中心平台的引擎。A100的性能比上一代产品提升高达20倍，并可划分为七个GPU实例，以根据变化的需求进行动态调整。A100提供40GB和80GB显存两种版本，A10080GB将GPU显存增加了

PPIO派欧云·2025-02-27 18:37

使用NestJS的控制器与业务逻辑结合的入门教程

本教程将介绍如何在NestJS应用程序中结合控制器和业务逻辑，以实现灵活且可维护的代码结构。

XymkMl·2025-02-27 18:37

【创作话题】Wireshark插件开发实用技巧分享

掌握Lua的基本语法、数据结构（如表）以及如何在Lua

热爱分享的博士僧·2025-02-27 18:06

GitHub开源数字人项目汇总（2025版）

"，涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能，按技术方向分类整理的关键信息：一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能：单张图像生成全身动态数字人，支持3D高斯点云与SMPL-X模型结合

xinxiyinhe·2025-02-27 18:30

自编码器（Autoencoders）

相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。1.基本结构自编码器由两部分组成：编码器（Encoder）：将输入数据压缩为低维表示（编码）。

路野yue·2025-02-27 17:55

今天写一篇新手向，如何快速写出SpringMVC架构

MVC是一种设计模式，全称是Model-View-Controller（模型-视图-控制器），它将应用程序分成三个主要部分，彼此分工明确：Model（模型）作用：负责管理数据和业务逻辑。

小巫程序Demo日记·2025-02-27 17:55

影刀不同模块module间的变量交互调用类方法

最近在探索如何调用API大模型时，我遇到了一个有趣的问题。通常情况下，我们会创建一个文件，并在其中定义一个类方法。然后，在另一个文件中调用这个类方法。

sc0_joker·2025-02-27 17:25

数据结构之链表简介：原理、实现与应用

数据结构之链表简介：原理、实现与应用一、引言在计算机科学中，数据结构是组织和存储数据的方式，而链表是一种非常基础且重要的数据结构。链表以其动态性、灵活性和高效性，在许多编程场景中被广泛应用。

陈辰学长·2025-02-27 17:24

探索 LangChain: 架构、组件和应用

介绍每个组件及其用途：1.ModelModel组件是LangChain的核心，它抽象并提供了大语言模型（LLM）的接口。

田猿笔记·2025-02-27 17:23

Python中的指针：概念和用法解析

Python为开发者屏蔽了底层的内存管理，提供了更高级的数据结构和对象引用机制。在Python中，变量实际上是对象的引用。当我们创建一个变量时，实际上是在内存中分配了一个对象，并将变量指向该对象

起风了~~~。·2025-02-27 17:52

大数据最全大模型入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[文本分割器

分类目录：《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章：基础知识快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型

2401_84182507·2025-02-27 17:22

企业 AI 之痛：使用DeepSeek 碰壁，Folib 制品库 “救场”

概述在科技飞速发展的当下，以DeepSeek为代表的开源大模型为企业的智能化转型带来了无限可能，然而，其在应用过程中所暴露出的诸多问题，如网络安全隐患、数据与模型管理难题以及协作效率低下等，也让企业在拥抱新技术时面临着严峻挑战

·2025-02-27 17:10

大模型入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[文本分割器(2)

快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型（LLMs）基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假

2301_78399616·2025-02-27 17:21

最全面的 Markdown 语法参考手册

全面掌握Markdown：本教程详细介绍了Markdown的基本语法和扩展语法，包括标题、段落、列表、代码、链接、图片等，并提供实用技巧，助您快速上手，高效创建结构化文档。

·2025-02-27 17:09

解锁状态模式：Java 编程中的行为魔法

系列文章目录后续补充~~~文章目录一、状态模式：概念与原理二、状态模式的深度剖析（一）模式定义与核心思想（二）模式结构与角色三、状态模式的实际应用场景（一）电商系统中的订单状态管理（二）游戏开发中的角色状态管理

编程巫师·2025-02-27 16:51

LangChain：Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。MaxKB

、Agents在LangChain框架中，Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents是六大核心抽象概念，它们各自承担独特功能，相互协作以助力开发者基于大语言模型构建高效智能应用

ZhangJiQun&MXP·2025-02-27 16:21

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

用 CodeGen 告别重复开发：自动化生成数据库访问层代码

核心功能：数据库仓储层代码生成(dbrepo)在传统Web开发中，我们常常陷入以下重复劳动：模型层代码手工编写：每张数据库

·2025-02-27 16:36

pandas series 相加_Numpy和Pandas教程

-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da

weixin_39778393·2025-02-27 16:49

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer

AI天才研究院·2025-02-27 16:18

Pandas使用

文章目录安装pandas内置数据结构SeriesDataFrameSeries创建Series对象使用有序一元容器对象创建ndarray对象创建字典对象创建标量创建Series常用属性Series常用方法

Zhang_newbie·2025-02-27 16:45

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer架构。它是模型的底座，但Transformer不等于大模型，但大模型的架构可以基于Transformer；第二，GPT。

大模型猫叔·2025-02-27 16:13

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。

人肉推土机·2025-02-27 15:08

Java 统一资源定位符 URL（URL 的结构、主要功能、构造方法、解析方法、操作方法、其他方法）

java.net.URL是Java标准库中的一个类java.net.URL提供一种解析、构造、操作URL的方式java.net.URL可以通过URL访问网络资源（例如，文件、图片、网页等）二、URL的结构一个典型的

我命由我12345·2025-02-27 15:36

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2

咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

数业有道,智赢未来：派可数据 BI 助力企业数字化升级、高质量增长

创新应用阶段的核心是企业应用先进的数字技术和工具，对企业多年在全领域积累的各类数据，包括财务、业务、生产、设计、设备、工艺等结构化数据，以及非结构、半结构的日志、音、视数据，通过算法深度分析并挖掘数据的价值

派可数据·2025-02-27 15:06

【DeepSeek如何提升渗透测试的效率及防范安全漏铜，从0-1详细教】

也可上传目标系统的配置文件、日志或代码库，通过DeepSeek-R1模型分析潜在暴露面，如API密钥

生活De°咸鱼·2025-02-27 15:05

为什么企业必须拥有SAP内部顾问？10大核心价值深度解析

一、破解沟通困局：从网状结构到单点枢纽1.多对多沟通VS单点对接外部顾问模式：复制业务部门A↔顾问团队X业务部门B↔顾问团队Y业务部门C↔顾问团队Z内部顾问模式：复

EasyStudios·2025-02-27 15:35

超硬核！DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师，实操干货大放送

摘要：本文聚焦DeepSeek大语言模型在FPGA开发中的实操应用。通过搭建Python通信环境，实现与模型交互，助力FPGA工程师多方面工作。

AI_DL_CODE·2025-02-27 15:05

Shell Script 编程笔记

考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。

huangpg丶·2025-02-27 14:04

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。

彬彬侠·2025-02-27 14:34

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

深入解析 Vue 3 编译宏：揭开 `＜script setup＞` 的魔法面纱

一、编译宏的本质与设计哲学1.1什么是编译宏在Vue3的CompositionAPI生态中，编译宏（CompilerMacros）是一组特殊的语法结构，它们在代码编译阶段被Vue编译器处理，最终转换为标准的

斯~内克·2025-02-27 14:32

Java之I/O流（最详细的I/O流总结）

I/O流I/O流1、定义2、分类2.1字节流和字符流2.2输入流和输出流2.3节点流和处理流3、结构4、字节流4.1定义4.2说明4.3字节流概述4.4InputStream的常用方法4.5OutputStream

熊凯瑞·2025-02-27 14:31

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行

1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

智能算法及其模型预测·2025-02-27 14:31

十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用

一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

IT时代周刊·2025-02-27 14:00

从2D到3D：电商技术的飞跃，开启沉浸式购物之旅

一、3D技术在电商中的应用1、3D商品展示：借助3D建模技术，商家可以创建高度逼真的产品模型，消费者可以72

mirrornan·2025-02-27 14:00

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

ollama api 中 api/generate 和 api/chat 的区别

这个端点会基于输入的提示，按照模型的语言生成能力输出一段完整的内容，更侧重于单纯的文本生成任务。生成过程不依赖于上下文的历史对话信息，每次请求都