人工智能ieee模型华为云

如何使用LangChain流式处理工具事件

在AI开发中，实时处理和监听事件是一项关键能力，特别是在处理复杂的模型和工具链时。本文将向您展示如何使用LangChain框架流式处理自定义工具中的事件，以便更好地监控和调试模型的内部状态。
fgayif·2025-03-23 06:50

阿里云+华为云双活架构：头部企业的云端生存法则

面对单一云厂商可能带来的故障风险，越来越多的头部企业开始采用“阿里云+华为云”双活架构，以提升业务连续性，实现跨云容灾，打造更稳健的云端生存法则。什么是双活架构？
云上的阿七·2025-03-23 06:19

初识HTTP

HTTP概念:HyperTextTransferProtocol，超文本传输协议，规定了浏览器和服务器之间数据传输的规则HTTP协议特点:1.基于TCP协议:面向连接，安全2.基于请求-响应模型的:一次请求对应一次响应
思考的橙子·2025-03-23 06:45

使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码

随着人工智能技术的迅猛发展，利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。
wtsolutions·2025-03-23 06:11

GPU架构分类

一、NVIDIA的GPU架构NVIDIA是全球领先的GPU生产商，其GPU架构在图形渲染、高性能计算和人工智能等领域具有广泛应用。
大明者省·2025-03-23 06:11

Deepseek API 调用

这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥，以硅基流动为例：前往硅基流动官方网站（https://cloud.siliconflow.cn）注册账号。
哦豁灬·2025-03-23 05:08

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching，极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令：pip3installvllm#vllm==0.2.
哦豁灬·2025-03-23 05:07

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调
啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

芯片的未来发展趋势

今年年初，大多数人从未听说过生成式人工智能。现在整个世界都在竞相利用它，而这仅仅是个开始。量子计算、6G、智能基础设施等新市场领域专用处理正在加速对更快、更高效、更多数据的需求。
iccnewer·2025-03-23 04:28

spring MVC 介绍

以下是其核心概念的整理：1.MVC设计模式•Model（模型）：封装业务数据和业务逻辑（如POJO对象、Service层）。•View（视图）：负责数据展示（如JSP、Thymeleaf、HTML）。
LCY133·2025-03-23 04:58

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

在现代AI应用中，让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力，特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。
vaidfl·2025-03-23 04:25

SAP ABAP 调用 DeepSeek，API Key 存在什么地方最安全？

ChatGPT3.5刚发布不久，我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」，即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下，当用户对其回复提出质疑时，它会马上认怂，承认自己
汪子熙·2025-03-23 04:53

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案，允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务，您可以避免依赖外部API，享受更快的响应速度和更好的数据隐私。
bavDHAUO·2025-03-23 04:52

关于forward函数

定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑，定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。
oioz·2025-03-23 04:52

Kafka扩分区和分区副本重分配之后消费组会自动均衡吗？

作者：石臻臻,CSDN博客之星Top5、KafkaContributor、nacosContributor、华为云MVP,腾讯云TVP,滴滴Kafka技术专家、KnowStreamingPMC)。
石臻臻的杂货铺·2025-03-23 03:17

使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控

技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。
qahaj·2025-03-23 03:16

Python程序设计（入门）

它具有简洁、易读、易学的语法特点，被广泛应用于多个领域，包括软件开发、数据科学、人工智能、网络编程等。以下是Python的一些主要特点和优势：简单易学：Python的语法简洁明了，易于理解
xyyykx·2025-03-23 03:13

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

AzureDeltaLake和AzureDatabricks，结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据，通过DeltaLake实现Exactly-Once语义，实时欺诈检测（流数据写入DeltaLake，批处理模型实时更新
weixin_30777913·2025-03-23 03:12

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。
AI天才研究院·2025-03-23 03:41

卷积神经网络Batch Normalization的作用

2.让模型训练“少
arron8899·2025-03-23 03:11

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。
shuoac·2025-03-23 03:11

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。
Hardess-god·2025-03-23 02:10

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...
985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型

一、核心项目概览1.Manus（闭源通用AIAgent）定位：全球首个全流程自动化通用AIAgent，GAIA基准测试SOTA水平。核心能力：全流程自动化：从任务规划（如撰写报告）到执行（代码生成、表格制作）的端到端处理。智能纠错机制：基于沙箱环境的实时错误反思与调整（类似CodeAct技术）。云端依赖：需联网运行，集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性：闭源且采用邀请制，二手市场邀请码溢价至数万
天机️灵韵·2025-03-23 02:38

利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究

通过对射频电路中电磁干扰产生机制的剖析，阐述如何运用HFSS软件建立精确的射频电路模型，进行电磁兼容性仿真分析，包括近场和远场分析、信号完整性分析等。
DidYour·2025-03-23 02:38

复习JVM

b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题:双亲委派模型他出现在
LMQ6·2025-03-23 02:37

一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）

核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1GPU加速3.2.2ASIC加速3.2.3FPGA加速3.3算法优缺点GPUASICFPGA3.4算法应用领域4.数学模型和公式
AI天才研究院·2025-03-23 02:36

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。
Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

第三十一篇 数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比（1）Kimball维度建模架构（2）Inmon企业工厂架构（3）混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树
随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

一、揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里，多线程编程如同一场精彩的魔术表演，但稍有不慎，就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。
guangzhi0633·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。
魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

掌握ChatGPT写代码的秘诀：开发者的完整指南

4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例6.ChatGPT的局限性及其解决方法7.关于隐私和安全性的注意事项8.未来展望结论前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南近年来，人工智能技术取得了飞跃性的进展
酷酷的崽798·2025-03-23 02:34

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要
窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

通过解析射频电路中涉及的电磁场、热场、机械场等多物理场耦合现象，详细介绍如何运用CSTMicrowaveStudio构建多物理场联合模型，进行全面的仿真分析。
FindEveryone·2025-03-23 01:00

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新
Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613
hongkid·2025-03-23 00:54

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。
无级程序员·2025-03-23 00:53

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。
DASA13·2025-03-23 00:21

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。
秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现
2401_87555420·2025-03-22 23:48

kafka生产消息失败 ...has passed since batch creation plus linger time

背景：公司要使用华为云的kafka服务，我负责进行技术预研，后期要封装kafka组件。从华为云下载了demo，完全按照开发者文档来进行配置文件配置，但是会报以下错误。
Lichenpar·2025-03-22 23:47

C++基础系列【26】排序和查找算法

博主介绍：程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章
程序喵大人·2025-03-22 23:15

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。
古月居GYH·2025-03-22 22:43

OpenManus 架构的详细技术实现

一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型
大势下的牛马·2025-03-22 22:12

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。
Hardess-god·2025-03-22 22:10

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。
Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。
好好学习 666·2025-03-22 22:09

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且
·2025-03-22 22:24

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。
·2025-03-22 22:54

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。
天空卫士·2025-03-22 22:09
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他