优化模型验证

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码

多变量回归预测模型在金融风险管理、气象预报、医疗健康等多个领域具有广泛的应用。例如，在

前程算法屋·2025-02-17 01:09

ASR技术与Whisper引擎

声学模型：声学模型通过处理编码得到的向量，将相

Catformon·2025-02-17 01:38

Python测试框架：pytest 入门

它使用assert语句来验证预期结果，让测试代码更加简洁易读。2、自动发现测试：pytest能够自动发现并执行测试文件和测试函数。它遵循命名规则（

互联网杂货铺·2025-02-17 01:37

后端使用Spring Boot框架 + 前端VUE 实现滑动模块验证码

在现在常用的登录验证码方式有很多种，但是都不可避免被攻击，但是有很多方式可以防止被攻击，从而进行维护。

ADFVBM·2025-02-17 01:06

任务1 将单表中的单个rfid增加为多个rfid

方案使用连表查询解决单独创建一个rfid的表让tool_id对应多个rfid需要优化的表1：tool_materials_stock库存管理已完成数据迁移完成原库rfid字段未删除2：tool_borrow_return

王天华帅哥·2025-02-17 01:06

chattts本地化python部署及采坑记录(2024年亲测可用)

官网：https://chattts.com/zh开源地址：https://github.com/2noise/ChatTTSChatTTS模型：https://huggingface.co/2Noise

Catformon·2025-02-17 00:05

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

活动集锦 | 英码科技积极参与行业盛会，AI赋能城市数字化转型

在当今数字经济时代，城市全域数字化转型已经成为提升城市管理效能、优化资源配置、推动经济发展的重要手段。英码科技始终致力于为企业打造高效、低成本的行业应用方案，助力企业实现数字化转型。

英码科技·2025-02-17 00:34

Spark 性能优化（四）：Cache

在Spark中，缓存是一种将计算结果存储在内存中的方式，目的是加速后续操作。当你执行迭代算法或查询时，如果多次重复使用相同的数据集，缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存，Spark可以将数据存储在内存中，这样在后续的处理阶段就能更快地访问。1.Spark缓存的关键点：缓存基本概念：通过调用.cache()对DataFrame或RDD进行缓存。默认情况下，数据会存储在内存中（RAM），

LevenBigData·2025-02-17 00:04

Amazon RDS Performance Insights优化SQL性能

1.关键SQL性能指标分析1.1执行时间总执行时间:衡量SQL语句消耗的总时间。平均执行时间:单次执行的平均耗时。最大执行时间:最长的单次执行时间,用于识别异常情况。1.2执行频率调用次数:SQL语句被执行的总次数。每秒执行次数:反映SQL的执行频率。1.3资源消耗CPU使用率:SQL执行消耗的CPU资源。I/O使用:包括读取和写入的I/O操作数。内存使用:SQL执行过程中的内存消耗。1.4等待事

ivwdcwso·2025-02-17 00:33

Mooncake：kimi后端推理服务的架构设计

背景服务端面临的问题随着大模型技术越来越强，很多应用都是以Maas（ModelasaService)的方式对外提供服务，服务端的能力受模型的能力约束。对于C端应用来

风生水气·2025-02-17 00:03

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型：推理速度飙升28倍

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

蚝油菜花·2025-02-17 00:32

【大模型实战】零门槛入门AgentScope多智能体游戏开发：和Agent玩飞花令

1.项目起因最近，阿里开源了一款全新的多智能体协同的Multi-Agent应用框架-AgentScope，早先的单智能体还只能完成对话类等一些简单的应用，通过调用外部API（如搜索绘画配音等）也只是拓展了单智能体的能力边界。如果能够调用多个智能体，并做好多个智能体之间的协同配合，就能够打造出内容和样式更加丰富的应用。中国古典诗词中的经典游戏（如飞花令尾字接龙即景联诗九宫格）等，非常考验选手的知识储

南七小僧·2025-02-17 00:02

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。

清风AI·2025-02-17 00:02

MongoDB入门与实践

MongoDB是一个NoSQL数据库，它采用文档模型来存储数据，具有高性能、易扩展、灵活的特点。以下是MongoDB的入门指南和一些基本的实践示例，帮助你开始使用MongoDB。

风中凌乱的猿·2025-02-16 23:31

AI驱动的药物设计的优势表现在哪些方面

AI驱动药物发现：通过高通量筛选、虚拟药物设计和预测模型，大幅缩短研发周期。案例：Exscientia利用AI平台在12个月内设计出了一种抗癌药物候选分子，而传统方法通常需要4-5年。

小宝哥Code·2025-02-16 23:30

Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程

为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。

宋13810279720·2025-02-16 23:29

服务器 CPU 消耗过高是什么原因？

服务器管理员必须谨慎选择满足服务器需求的CPU，平衡性能、功耗和成本，必须确保服务器的硬件和软件得到优化，以充分利用CPU的功能。总之，服务器与其CPU之间的关系至关重要，服务器管理员在设计和管理

恒创科技HK·2025-02-16 23:59

高效高并发调度架构

常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基

之群害马·2025-02-16 23:59

英码科技基于昇腾算力实现DeepSeek离线部署

DeepSeek-R1模型以其创新架构和高效能技术迅速成为行业焦点。如果能够在边缘进行离线部署，不仅能发挥DeepSeek大模型的效果，还能确保数据处理的安全性和可控性。

英码科技·2025-02-16 23:58

【一文读懂】HTTP与Websocket协议

HTTP是一个应用层协议，位于OSI模型的第七层，通常通过TCP（传输控制协议）进行通信。HTTP是无状态的、面向请求/响应的协议，意思是每

Bl_a_ck·2025-02-16 23:57

95%人都不知道的，或许是最全DeepSeek 提示词合集、使用技巧与代码实现全攻略【建议收藏】

一、引言DeepSeek作为一款强大的AI大语言模型工具，凭借其高效、灵活的特点，受到了众多开发者和用户的青睐。

大F的智能小课·2025-02-16 23:26

【vLLM 学习】安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-02-16 23:25

基于Unity引擎的日志管理模块深度技术分析

本文将以GameFramework.Logging命名空间下的LogController类为研究对象（原YouYou.LoggerManager），从架构设计、实现机制、性能优化等多个维度进行深入剖析，

晴空了无痕·2025-02-16 22:53

C++优选算法五位运算

位运算在处理低级别数据、优化性能、实现加密算法等方面非常有用。以下是这些操作的详细介绍：位与（BitwiseAND,&）：对应位都为1时，结果位才为1，否则为0。示例：5&

gkdpjj·2025-02-16 22:23

揭秘DeepSeek代码改写提示词：从低效代码到工业级优化的AI魔法

揭秘DeepSeek代码改写提示词：从低效代码到工业级优化的AI魔法引言：代码改写——AI时代的"编程外科手术"在软件工程领域，代码改写（CodeRefactoring）既是基本功也是高阶技能。

老六哥_AI助理指南·2025-02-16 22:21

基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现

摘要本文详细介绍了一个基于大语言模型(LLM)的智能运维Agent系统的设计与实现。该系统采用多Agent协同的架构，通过事件驱动的方式实现了自动化运维流程。

LLM教程·2025-02-16 22:51

python后端调用Deep Seek API

python后端调用DeepSeekAPI需要依次下载●Ollama●DeepseekR1LLM模型●嵌入模型nomic-embed-text/bge-m3●AnythingLLM参考教程：DeepseekR1

YY_oot·2025-02-16 22:20

JVM内存模型与Java线程内存模型的区别

文章目录JVM内存模型与Java线程内存模型的区别JVM内存模型1.程序计数器（ProgramCounterRegister）2.Java虚拟机栈（JavaVirtualMachineStacks）3.

我心向阳iu·2025-02-16 22:49

.Net 7 新编译器 ILC 简析

一.CLR的主要功能：1.构建内存模型，比如MethodTable,EECla

dotNET跨平台·2025-02-16 22:18

doris:查询缓存

概念介绍SQLCache是Doris提供的一种查询优化机制，可以显著提升查询性能。它通过缓存查询结果来减少重复计算，适用于数据更新频率较低的场景。

向阳1218·2025-02-16 22:17

【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型（LLM）之肩：物理概念理解的总结性评估

摘要：我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题：大型语言模型（LLM）真的理解它们所说的话吗？这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。

东临碣石82·2025-02-16 21:16

JVM内存区域以及内存分配策略

在虚拟机的概念模型里，字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、跳转、循坏、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依

NPU_Li Meng·2025-02-16 21:46

LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）

chenweiPhD·2025-02-16 21:15

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

DeepSeek 如何获取数据库中的表信息（表名和字段名称）

问题背景在测试或开发过程中，了解数据库的表结构（包括表名和字段名称）是非常重要的一环，尤其是当我们需要测试数据库相关的功能或验证数据时。然而，手动查看数据库结构可能耗时且容易出错。

Python测试之道·2025-02-16 21:10

宋红康 MySQL高级篇学习笔记

解析器进行解析：检查sql合不合语法优化器：对sql语句进行逻辑优化，看是否使用索引，生成执行计划。存贮引擎：myisam,innodb去执行上述计划当然返回的时候也会在缓存一下结果。

偷偷儿·2025-02-16 21:40

OpenEuler22.03 LTS SP3 系统优化

OpenEuler22.03LTSSP3系统优化1、关闭selinuxsetenforce0sed-i"s#SELINUX=enforcing#SELINUX=disabled#g"/etc/selinux

运维小弟| srebro.cn·2025-02-16 21:09

私有AI对话系统实战：基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学（可共享访问）

引言：为什么选择本地部署大模型？在数据隐私日益重要的今天，云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。

Developer-YC·2025-02-16 21:36

使用Wiki.js配置LDAP认证的编程学习

LDAP（轻量级目录访问协议）是一种常用的用于身份验证和授权的协议，它可以让我们将用户凭据存储在中央目录服务器上，以便在不同的应用程序中进行身份验证。

飘逸徜徉在自由的云端·2025-02-16 20:04

deepseek本地部署指南（解决下载速度慢）

很多人都照着网上的教程去下载，但是网上的下载Ollama模型都下载不了，所以我打算写一篇不同的deepseek本地部署指南。

灶龙·2025-02-16 20:04

理论一、大模型—概念

一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

一、大模型微调的前沿技术与应用

大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型（如GPT、BERT、T5等）的广泛应用，大模型微调（Fine-Tuning,FT）成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。