优化贴图模型

共生地球(高清3D地球卫星地图软件,堪比谷歌地球)

使用方便的卫星地图工具，功能类似谷歌地球，但是提供了许多实用功能，除了日常导航和地图查询，还可以进行户外探索，3d模型等。
北十南五·2025-01-17 17:40

flutter背景贴图的困难总结

需求：一张前景图，一张背景图。背景图可以放大缩小，可以平移。复盘一下整个烦闷之旅。困难一，保存成文件。遇到了几个十分难受的问题。现在回看是很简单，代码也没几行，可中间的思考过程是十分痛苦的，痛苦源自于，看起来很简单，可就是无法思考出来的挣扎。用canvas完成缩放，平移，这是最基本的常识。而一开始却偏偏没那么做。走上歧途的原因是，觉得canvas的大小是有前景图决定的，对前景图放大缩小，和对背景图
zjuter·2025-01-17 16:00

# RAG 框架 | 技术栈 #一文读懂Xinference架构！优秀开源项目技术栈分析

这是原文内容这是知识点解读一、概述Xinference是一个利用actor编程框架Xoscar来管理机器、设备和模型推理进程的系统。每个actor都是模型推理的基本单元，可以集成多种推理后端。
向日葵花籽儿·2025-01-17 15:25

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用
KeyPan·2025-01-17 15:23

人工智能下的MASS服务架构

人工智能下的MASS服务架构1.MaaS（ModelasaService）概述MaaS（ModelasaService，模型即服务）是一种新型的人工智能服务模式，通过将复杂的AI模型封装为标准化服务，降低了模型的开发和部署门槛
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

基于html5 canvas的引擎,基于 HTML5 Canvas 的 3D 渲染引擎构建生产管控系统

咱们制做一套本身的3D管道控制系统，运用了(http://www.hightopo.com)HT的Graph3dView组件经过对WebGL底层技术的封装，与HT其余组件同样，基于HT统一的DataModel数据模型来驱动图形显示
weixin_39760368·2025-01-17 15:51

小程序快速搭建线上预约线下陪玩伴游系统源码，打造便捷新体验

对于更复杂的需求，也可以考虑使用Java等后端开发语言，配合SpringBoot、SpringMVC等框架，提供全面的编程和配置模型。数据库：MySQL是常用的开源关系型数
·2025-01-17 15:52

Yii框架中的调试工具如何进行分析和调试应用程序

以下是一些主要的调试工具及其使用方式：一、Gii代码生成器Gii是Yii框架的代码生成器，可以自动生成Yii应用程序的代码，如模型、控制器和视图等。
ac-er8888·2025-01-17 15:48

从线索到成交，CRM系统助力销售全流程绩效分析

客户关系管理（CRM）系统通过提供销售全流程的绩效分析能力，帮助企业深入了解销售活动的各个环节，从而优化销售策略，提高销售效率和业绩。
·2025-01-17 15:51

高通AdrenoGPU简介（一）

基于块的渲染为了优化低功耗和内存带宽有限的设备的渲染，Adrenogpu使用基于平铺的渲染架构。这种渲染机制将场景
·2025-01-17 15:20

架构师-论银行数字标签系统多数据源集成的应用与实现

我参与管理和开发的软件项目旨在构建一套先进的银行数字标签系统，该系统能够整合并分析来自多渠道、多系统的客户数据，通过标签化管理和精准营销，提升客户体验，优化运营效率。
薛定谔的猫1982·2025-01-17 15:18

数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS

往期推荐数仓入门：数据分析模型、数仓建模、离线实时数仓、Lambda、Kappa、湖仓一体-CSDN博客数仓常见名词解析和名词之间的关系-CSDN博客数据仓库及数仓架构概述-CSDN博客大数据HBase
青秋.·2025-01-17 15:17

数据结构之B树详解(极简)

一、引言1）介绍数据结构的重要性在计算机科学中，数据结构是解决问题和优化性能的关键。它们是组织和存储数据的方式，直接影响着我们如何访问、检索和操作数据。
初眸࿐·2025-01-17 15:17

图论算法——最短路问题

最短路问题无权最短路简单介绍算法优化(借助队列）Dijkstra算法具有负边值的图的最短路算法无权最短路简单介绍对于无权图G（边没有权值或认为权值为1），如果G是连通的，则每个顶点之间都存在路径。
青云遮夜雨·2025-01-17 15:47

LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署

项目背景与概述LLaMA-Factory项目目标LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。
我就是全世界·2025-01-17 15:46

提示工程（Prompt Engineering）最全综述：本质、技术、最佳实践

提示工程（promptengineering），简而言之，是构建和优化输入提示以引导LLMs生成准确且富有洞察力的输出的艺术和科学。
大模型之路·2025-01-17 14:13

深入解析MySQL的EXPLAIN：指标详解与索引优化

MySQL中的EXPLAIN语句是一个强大的工具，用于分析和优化SQL查询。通过EXPLAIN，你可以了解MySQL查询优化器是如何执行你的查询的，以及是否有可以改进的地方。
·2025-01-17 14:38

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能
IT古董·2025-01-17 14:09

数仓实践：如何优雅的设计DWS层？

数据建模无疑是重中之重，如果我们把指标比作树上的果实，那么模型就好
云 祁·2025-01-17 14:37

为什么要训练最懂您企业的AI助理？

随着人工智能技术的蓬勃发展，企业级AI助理已成为提升工作效率、优化客户服务体验的重要利器。
·2025-01-17 14:31

【源码+文档+调试讲解】地区助农平台

通过整合农业资源和优化供应链管理，不仅提升了农产品的市场响应速度，还增强了农民之间的合作与交流，对实现区域经济的均衡发展和改善农民生活水平具有积极的推动作用。
橘子海全栈攻城狮·2025-01-17 14:07

有趣的科学小实验

比如制作简易的火山爆发模型。准备一些小苏打、红色食用色素、洗洁精和醋。先在一个塑料瓶里放入小苏打、红色食用色素和洗洁精，然后倒入醋。只见瓶子里立刻冒出红色的泡泡，像火山爆发一样。
·2025-01-17 14:01

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。
KeyPan·2025-01-17 13:35

安装指南：LLaMA Factory、AutoGPTQ 和 vllm

安装指南：LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm在本文中，我们将详细介绍如何安装LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm，这些工具在大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs
从零开始学习人工智能·2025-01-17 13:05

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom·2025-01-17 13:03

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常 改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-
YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

ElasticSearch(3) - 慢查询优化思路

要优化ES查询性能，可以从查询语句和表结构两个方面入。从查询语句优化角度，可以优化查询类型、合理使用fliter、限制字段返回等都是有效的方法。
川涂·2025-01-17 13:30

优化Elasticsearch搜索性能：查询调优与索引设计

在构建基于Elasticsearch的搜索解决方案时，性能优化是关键。本文将深入探讨如何通过查询调优和索引设计来优化Elasticsearch的搜索性能，从而提高用户体验和系统效率。
一勺菠萝丶·2025-01-17 12:29

es查询大文本效率_Elasticsearch 技术分析（七）： Elasticsearch 的性能优化

javajava8java开发Elasticsearch技术分析(七)：Elasticsearch的性能优化硬件选择Elasticsearch(后文简称ES)的基础是Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中
weixin_39672296·2025-01-17 12:59

好用的算法推荐工具全解析

一、引言在当今数字化时代，算法广泛应用于各个领域，从搜索引擎优化到金融风险预测，从图像识别到自然语言处理。对于算法学习者、研究者以及开发者而言，合适的算法推荐工具至关重要。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

深入探究 Vue 3 中动态组件加载与性能优化

然而，当我们开发中大型项目时，性能优化往往成为不得不面对的问题。
桂月二二·2025-01-17 12:27

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference
鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

uniapp——差量编译

差量编译（IncrementalCompilation）是一种编译优化技术，它旨在提高编译速度和效率。
modaoshi51991·2025-01-17 12:52

Python 网络爬虫进阶：动态网页爬取与反爬机制应对

因此，本篇文章将深入探讨以下进阶主题：如何处理动态加载的网页内容应对常见的反爬机制爬虫性能优化通过具体实例，我们将探讨更复杂的网络爬虫开发技巧。
m0_74824534·2025-01-17 12:21

vue中的那些事（刷新+key+v-if,v-for）

页面不刷新解决方法解决思路：解决方法：注意事项：vue3中解决方案解决思路：解决方法：注意事项：vue中key一、基本概念二、`key`的作用三、`key`的原理四、`key`的使用注意事项五、总结六、性能优化方面七
放逐者-保持本心，方可放逐·2025-01-17 11:49

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

Java并发编程：线程池优化实战指南

Java并发编程：线程池优化实战指南1.线程池的核心概念在Java并发编程中，线程池是管理线程的利器。它通过复用线程、减少线程创建和销毁的开销，显著提升了系统性能和资源利用率。
莫非技术栈·2025-01-17 11:48

其实数据分析，只是在筛选没有准备的人，写给正在求职的你们。。。

（2-3个月）第三阶段：实践项目参与（3-6个月）第四阶段：行业知识学习（持续进行）第五阶段：持续学习与提升（长期）3数据分析师如何提升自己的SQL技能深入学习SQL基础语法参与实际项目实践学习SQL优化技巧拓展
莫叫石榴姐·2025-01-17 10:07

如何学习Transformer架构

作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。
fydw_715·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

RocketMQ原理解析

下面是RocketMQ的原理解析：架构模型：RocketMQ的架构模型采用分布式、主从复制、高可用性设计，包括Broker、NameServer和Producer、Consumer等模块。其中，Br
Luxangn·2025-01-17 10:04

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。
补三补四·2025-01-17 10:02
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