交互式多模型第6页

第八讲 SPU密态引擎

模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算？

huang8666·2025-01-19 06:51

数据入湖的前提条件：数据标准之数据质量评估

1.1确保数据可靠性含义：数据质量直接影响分析结果和业务决策，低质量数据会导致错误的模型输出或策略失败。原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、

goTsHgo·2025-01-19 05:20

F#语言的软件工程

1.F#语言概述F#是由微软开发的一种多范式编程语言，主要用于.NET平台。它结合了功能性编程、面向对象编程以及命令式编程的优点，允许开发者用

C++小厨神·2025-01-19 05:46

Python调用通义千问qwen2.5模型步骤

Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。

我就是全世界·2025-01-19 05:15

第三讲隐语架构

第三讲隐语架构产品层白屏黑屏两大模块通过可视化产品，降低终端用户的体验和演示成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本隐语产品SecretPad：轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote：Notebook形式交互式建模多节点一站式管理和交互运行状态跟踪算法层

huang8666·2025-01-19 05:14

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

一、时空地理加权回归（GTWR）模型时空地理加权回归（GTWR）模型是由美国科罗拉多州立大学的AndyLiaw、StanleyA.Fiel和MichaelE.Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法

有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度

shanks66·2025-01-19 04:38

离线免费最新超长AI视频模型！一句话即可生成120秒视频，免费开源！只需要一张照片和音频，即可生成会说话唱歌的AI视频！能自行完成整个软件项目的AI工具，以及 Llama 3 在线体验和本地安装部署

代码讲故事·2025-01-19 04:35

自学[vue+SpringCloud]-002-配置本机java环境

文章目录前言一、本机电脑java环境配置1.mac电脑1.1安装JDK1.2查找JDK的安装路径1.3配置`JAVA_HOME`环境变量1.4加载配置文件1.5验证配置1.6多JDK版本切换（可选）2.

搬砖天才、·2025-01-19 04:31

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

当我使用自己的电脑跑模型时，每个Epoch大概要花费54分钟左右，总共有150个Epoch...，是不是很难搞。。。

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

【cs.CV】25.1.14 arxiv更新速递

110篇—第1篇----=====Omni-RGPT:UnifyingImageandVideoRegion-levelUnderstandingviaTokenMarks关键词:计算机视觉,多模态大语言模型

hinmer·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。

好评笔记·2025-01-19 03:25

Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

大型语言模型的知识边界：综述摘要1引言2知识边界的定义3不良行为4知识边界的识别5缓解6挑战与前景7结论局限性摘要尽管大型语言模型（LLM）在其参数中存储了大量的知识，但它们在记忆和利用某些知识方面仍然存在局限性

UnknownBody·2025-01-19 03:52

华为OD机试E卷 - 通过软盘拷贝文件（Java & Python& JS & C++ & C ）

科学家想要尽可能多地将计算机中的信息拷贝到软盘中，做到软盘中文件内容总大小最大。已知该软盘容量为1474560字

算法大师·2025-01-19 03:22

投具身智能大模型还是人形机器人本体，2025年资本如何抉择？

2025年开年，国内具身智能赛道（人形机器人本体和具身智能大模型）迎来三笔融资，赛道仍旧火热，分别为：1月7日，人形机器人本体公司【傅利叶智能】完成近8亿元E轮融资；1月7日，具身智能机器人公司【智平方

Robot251·2025-01-19 03:22

Python 潮流周刊#81：在个人电脑上运行 GPT-4 级别的大模型（摘要）

以下是本期摘要：文章&教程①在个人电脑上运行GPT-4级别的大模型②PEP-768：CPython的安全外部调试接口③深入探究Cele

·2025-01-19 02:26

华为OD机试E卷 --通过软盘拷贝文件--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++）

科学家想要尽可能多地将计算机中的信息拷贝到软盘中，做到软盘中文件内

飞码创造者·2025-01-19 02:17

从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用

在本文中，我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型，并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始，详细介绍每个步骤，确保即使是初学者也能轻松上手。

一个正经的AI·2025-01-19 00:35

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

HarmonyOS 与 iOS：架构与优势的深度剖析

它们代表了两种不同的发展方向：前者以分布式架构和多终端融合为核心，后者则以精细化的用户体验和封闭的生态系统见长。以下将通过多个维度剖析它们的本质区别与各自的优势。

汪子熙·2025-01-19 00:27

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

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

QT Web UI设计与实现

1.1Qt_Web框架基础1.1.1Qt_Web框架基础Qt_Web框架基础Qt_Web框架基础引言,跨平台UI开发的利器在当前软件开发领域中，跨平台应用的需求日益增长，这不仅限于操作系统之间的兼容性，更多的是对多终端设备

QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-18 22:44

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

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

前言MediaCrawler是最近冲上Github热搜的开源多社交平台爬虫。虽然现在已删库，但还好我眼疾手快，有幸还Fork了一份，乘着周末，简单分析了下小红书平台的相关代码。

·2025-01-18 22:46

多学习别人的思路，形成自己的思路，高薪工作奔你而来！

后一篇链接在这接上一章请先看解读序列化抽象类第一部分（这是一个链接）目录接上一章请先看解读序列化抽象类第一部分2.Java序列化实现类JavaSerializer(1)JavaSerializationStream类代码实际例子1：序列化(2)JavaDeserializationStream代码实际例子2：反序列化Spark源码下类图在学习过程中，抓住主要问题，请思考问题为什么Kryo序列化更加

小白的大数据历程·2025-01-18 22:07

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

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

用C++实现一个基于模板的观察者设计模式

观察者模式定义观察者模式（ObserverPattern）是一种行为型设计模式，用于定义对象间的一对多依赖关系，使得当一个对象状态发生变化时，其所有依赖它的对象都会收到通知并自动更新。

CoderIsArt·2025-01-18 21:30

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

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

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

观察者模式

观察者模式（ObserverPattern）正是为解决这类问题而诞生的，它提供了一种对象间的一对多依赖关系，当一个对象状态改变时，所有依赖它的对象都会得到通知并自动更新。

咖啡の猫·2025-01-18 20:54

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

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)

快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

C++实现设计模式---中介者模式 (Mediator)

希望解耦多

计算机小混子·2025-01-18 19:36

【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

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