亮温模型相关第22页

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk})，LoRA的调整方式是：[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。

背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo

在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda，跑大模型会报错，提示让输入python-mbitsandbytes依然报错：CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3

小太阳，乐向上·2025-03-20 08:21

glm-4v-9b 踩坑（4-bit量化，bitsandbytes 异常）

前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题，没有涉及对模型本身以及更多问题的分析，大家可先看问题描述，再决定是否看下去。实验平台：linux系统，RTXA4000。

phynikesi·2025-03-20 08:50

纯血鸿蒙系统 HarmonyOS NEXT自动化测试实践

1、测试框架选择hdc：类似android系统的adb命令，提供设备信息查询，包管理，调试相关的命令@ohos.UiTest：鸿蒙sdk的一部分，类似androidsdk里的uiautomator，基于

夜阑卧听风吹雨，铁马冰河入梦来·2025-03-20 07:18

大模型——模型上下文协议 (MCP)

大模型——模型上下文协议(MCP)我一直在尝试一种新技术，通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议（MCP），将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。

不二人生·2025-03-20 07:48

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

【阿里百炼大模型-使用】

spm=5176.account-console-pc.console-base_top-nav.dlogo.10d24bab70FmIm，注册完毕用它登录阿里云百炼，然后开通服务（即使是免费的开元模型也需要开通

y_dd·2025-03-20 07:14

21.11 《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地：多模态交互+60%性能优化，手把手实现生产部署》

《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地：多模态交互+60%性能优化，手把手实现生产部署》关键词：ChatGLM3-6B应用开发，Gradio界面集成，模型交互优化，Web服务容器化，多模态输入支持使用

少林码僧·2025-03-20 07:44

推特关键词爬虫Python实现最新版（2025.2.20）

描述这篇文章主要通过关键词爬取帖子内容信息以及帖子作者主页相关信息，用户也可根据自己需要的时间段进行筛选。推特可支持筛选多种语言，我这里先展示中文和英文的。字

才华是浅浅的耐心·2025-03-20 07:43

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（19）.输运性质计算

本节将详细介绍如何使用QuantumEspresso及其相关模块进行输运性质的计算，包括设置计算参数、运行模拟以及分析结果。1.非平衡格林函数（NEGF）方法1.1.原理非平衡格林函数（NE

kkchenjj·2025-03-20 07:42

DeepSeek智能政务大脑：城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践

系统需具备：自然语言理解能力（NLU）异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统，

Coderabo·2025-03-20 07:42

JVM八股文系列一:JVM基础知识

suikasa·2025-03-20 07:41

基于Python拉取tiktok直播视频流，并将视频流切割成一定时长的视频片段

通过访问tiktok的直播间网页，从网页的script标签内部提取出关于该直播间的相关信息的JSON串，最终从JSON里提取出直播视频流的hls地址和直播间的其他信息。

sh_moranliunian·2025-03-20 07:11

JVM技术八股文

什么是双亲委派类加载模型？双亲委派方式加载类有什么优势、劣势？描述一下类加载时候的基本步骤是怎样的？什么情况下会触发类的加载？类加载时静态代码块一定会执行吗？如何理解类的主动加载和被动加载？

小麟School·2025-03-20 07:40

thinkphp5模型查询数据库，查出来的字段直接修改成另外的名字

示例代码：//使用Db类查询$result=Db::name('user')->field('idASuser_id,nameASfull_name')->select();//使用模型查询

知码客·2025-03-20 07:09

史上最全JVM面试八股文合集

简述JVM内存模型线程私有的运行时数据区:程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈。线程共享的运行时数据区:Java堆、方法区。简述程序计数器程序计数器表示当前线程所执行的字节码的行号指示器。

Java小海.·2025-03-20 07:39

华为云在工业数字化方面的优势

其诊断模型参考国际国内标准，结合多体系理论与华为自身实践，能够精准定位企业运营中的问题点，并提供针对性的解决方案。同时，华为云拥有丰富的诊断团队和案例，基于全国180余个赋能云创新中心、

九河智造云·2025-03-20 07:07

计算机专业开题报告案例19：基于spring boot的养老院信息管理系统的设计与实现

此外，南开大学、清华大学等高校也都开展了相关研究。其中就有采取建立于微信小程序平台

平姐设计·2025-03-20 06:37

deepseek具体应用场景

以下是基于证据的详细总结：金融领域DeepSeek在金融领域的应用表现突出，例如通过其大语言模型（如DeepSeekLLM67Bt）提供数学、逻辑推理等能力，帮助金融机构提升服务效率。

ahyouxiang·2025-03-20 06:06

DeepSeek 大模型落地成都高新区：科技赋能警务的创新变革

全国第一例警用DeepSeek大模型落地成都高新区，这一突破性举措在警务智能化发展进程中具有里程碑意义，为公安工作带来了全方位的革新。

AGI大模型学习·2025-03-20 06:05

五、AIGC大模型_08Agent基础知识

0、概述根据知识的生命周期分类，我们通常会采取不同的方法（微调、RAG、Agent）来将知识融入到AI中0.1长生命周期知识这类知识通常具有较高的稳定性和通用性，不会因时间的推移而轻易改变。它们是知识体系中的“基石”，在较长时间内保持有效性和价值。特点：稳定性强：如数学定理、物理公式等，这些知识经过长期验证，具有高度的确定性和普适性基础性强：往往是学习和研究其他知识的基础，例如教科书中的基础知识更

学不会lostfound·2025-03-20 06:33

SMOTE算法的改进与扩展

这样做可以增加这些关键区域的少数类样本数量，使得模型在

Java 第一深情·2025-03-20 06:33

利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南

摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。

·2025-03-20 06:41

【AI Agent教程】各种Agent开发框架都是如何实现ReAct思想的？深入源码学习一下

大家好，我是同学小张，持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。驱动大模型有很多种方式，例如纯Prompt方式、思维链方式、ReAct方式等。

同学小张·2025-03-20 05:29

五、AIGC大模型_09手动实现ReAct_Agent

，我们了解到：create_react_agent是LangGraph提供的一个预构建方法（fromlanggraph.prebuiltimportcreate_react_agent），它可以将语言模型

学不会lostfound·2025-03-20 05:59

基于STC89C52的CD4511译码显示数字设计

通过硬件电路、软件编程及原理分析，完整呈现单片机控制数码管显示的实现过程，为相关开发提供理论与实践参考。一、引言在单片机应用中，数码管显示是基础模块。

@小张要努力·2025-03-20 05:57

agent实现：通过prompt方式实现agent自定义使用

openvino_tonypihttps://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/examples/react_prompt.md（思想类似react）通过prompt形式，基本任何llm模型都可以使用来自定义

loong_XL·2025-03-20 05:27

【项目实战】—— 高并发内存池

它的原型是Google的一个开源项目tcmalloc，全称Thread-CachingMalloc，实现了高效的多线程内存管理，用于替换系统的内存分配相关函数malloc和free。

Ryan.Alaskan Malamute·2025-03-20 05:26

数据中台（二）数据中台相关技术栈

1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储：HDFS，HBase，Kudu等数据计算：MapReduce,Spark,Flink交互式查询：Impala,Presto

Yuan_CSDF·2025-03-20 05:25

DeepSeek的实际应用场景：AI技术如何赋能多领域创新

场景一：金融风控建模‌在信贷风险评估领域，传统模型存在数据维度单一、更新滞后等问题。

2501_91189350·2025-03-20 05:54

数据库管理-第303期数据库相关硬件文章汇总（20250319）

数据库管理303期2025-03-19数据库管理-第303期数据库相关硬件文章汇总（20250319）1CPU&内存2SSD3RDMA4存储5CXL6硬件采购7数据库一体机总结数据库管理-第303期数据库相关硬件文章汇总

胖头鱼的鱼缸（尹海文）·2025-03-20 05:53

python使用pip安装本地包-Python之pip使用详解|附第三方库安装总结

pip是python的第三方库管理器，可以根据所开发项目的需要，使用pip相关命令安装不同库。

weixin_37988176·2025-03-20 05:22

理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器

在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。

shuoac·2025-03-20 04:52

opencv + opengl显示摄像头视频流

依赖安装1.1.安装GLFWsudoaptinstalllibglfw3libglfw3-devlibglfw3：GLFW运行时库libglfw3-dev：GLFW开发库（用于编译）1.2.安装OpenGL相关依赖

jbjhzstsl·2025-03-20 04:20

使用LangSmith Chat Datasets微调模型

在这篇文章中，我们将探讨如何通过LangSmithChatDatasets轻松微调模型。这一过程分为三个简单的步骤：创建聊天数据集。使用LangSmithDatasetChatLoader加载示例。

scaFHIO·2025-03-20 04:49

DeepSeek爆火，背后模型竟藏着这些秘密！

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）和相关技术的企业。它成

qq_23519469·2025-03-20 04:49

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

龙胥伯·2025-03-20 04:48

Redis客户端jedis与lettuce的区别

它支持高级的Redis特性，如Sentinel、集群、流水线、自动重新连接和redis数据模型等。

风雨无阻1203·2025-03-20 03:17

自定义Retriever的实现方法

技术背景介绍在许多大语言模型（LLM）应用中，检索器（Retriever）用于从外部数据源获取信息。

vaidfl·2025-03-20 03:17

如何缓存聊天模型响应以提高效率

技术背景介绍在开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序时，API调用的成本和响应速度是需要考虑的两个重要因素。尤其是在开发过程中，重复请求相同的文本生成可能会增加额外的成本和延迟。

scaFHIO·2025-03-20 03:46

如何在一行代码中初始化各种AI模型

技术背景介绍在开发大语言模型(LLM)应用时，用户有时需要选择不同的模型提供商和具体模型。这通常需要一定的逻辑来根据用户配置初始化不同的聊天模型。

qahaj·2025-03-20 03:16

使用Tiktoken进行文本分割：优化大语言模型的输入

引言在处理大语言模型时，因其对输入的token数量有限制，文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制，我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。

bhawfgrcbtwny·2025-03-20 03:15

大模型应用编排工具Dify二开之登录Token改造

1.前言dify工作室支持在画布上直接编辑业务流程，通过调用开源大模型可以实现特定场景的业务，而且可以迅速更新发布。

Daphnis_z·2025-03-20 03:14

机器视觉工程师必须知道读码器如何选型

一、明确核心需求应用场景工业场景（产线、仓储）：需高防护等级（IP65+）、抗震动/冲击、宽温工作（-20℃~50℃）。商业场景（零售、物流）：注重扫描速度、多码兼容性（一维/二维码混合）。

视觉人机器视觉·2025-03-20 03:13

Mysql相关知识：存储引擎、sql执行流程、索引失效

文章目录MySQL存储引擎一、MySQL存储引擎概述二、常见存储引擎对比三、核心引擎详解1.InnoDB2.MyISAM四、如何选择存储引擎？五、引擎操作命令1.查看表的存储引擎2.修改表的存储引擎3.引擎与性能优化六、示例对比场景：频繁更新的订单表vs只读的产品分类表七、总结索引失效1.索引列使用函数或表达式2.隐式类型转换3.范围查询右侧的索引列失效4.模糊查询以通配符开头5.OR条件导致索引

Cachel wood·2025-03-20 02:07

链表操作：分区与回文判断

目录链表分区（Partition）功能概述代码实现要点与难点注意事项链表回文判断（PalindromeList）功能概述代码实现要点与难点注意事项总结在链表相关的算法问题中，理解链表的基本结构和操作至关重要

共享家9527·2025-03-20 02:32

文本纠错（Text Correction）

其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入：包含错误的原始文本（如“我明天要去北京，希望天汽好。”）

dundunmm·2025-03-20 02:31

Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题ImportError: cannot import name ‘initialize_tasks‘ from ‘lm_eval.task

Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题1问题背景在LLM评测的时候，要用lm_eval模型，而对于像是llama3/Mistrual等比较新的模型，较低的Transformers

neverwin6·2025-03-20 02:58

Tree of Thought Prompting（思维树提示）

TreeofThoughtPrompting（思维树提示）是一种新兴的提示工程技术，旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程，提升大型语言模型（LLM）在复杂任务中的表现。

大数据追光猿·2025-03-20 02:28

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