伪分布式运行模型第17页

RAM ROM 缓存的作用

）即只读内存，特点：是一种只能读出事先所存数据的固态半导体存储器，断电不会丢失数据2类比手机的RAM和ROM分别对应电脑的内存【G级常见8G16G】和硬盘【T级1T2T】，手机RAM【内存】负责程序的运行和数据交换

一方·2025-02-22 09:47

【报错解决】vue打开界面报错Uncaught SecurityError: Failed to construct ‘WebSocket‘

问题描述：vue运行时正常，但是打开页面后报错UncaughtSecurityError:Failedtoconstruct'WebSocket':AninsecureWebSocketconnectionmaynotbeinitiatedfromapageloadedoverHTTPS

momo_via·2025-02-22 09:47

【有啥问啥】DeepSeek NSA（Native Sparse Attention）：开启高效推理与降本增效的新篇章

DeepSeekNSA（NativeSparseAttention）：开启高效推理与降本增效的新篇章在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）的浪潮中，性能与效率一直是研究者和开发者关注的焦点

有啥问啥·2025-02-22 09:46

springboot源码怎么运行二讲解怎么导入运行springboot源码

通过上一篇文章的讲解前提条件准备完成之后，进行这一篇内容，讲解如何运行SPringBoot源码，我这边本地运行的是SPringBoot版本是2.4版本的源码！

道阻且长-行则将至-行而不辍-未来可期·2025-02-22 09:46

DeepSeek 学习路线图

概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言

CarlowZJ·2025-02-22 09:14

RFID测温技术：电力设备安全监测的新利器

电力设备作为电力系统的关键核心，其运行状态直接关乎电力供应的品质。然而，电力设备长期运行过程中，受到诸如过载、接触不良以及环境因素等多重影响，极易出现温度异常攀升的状况。

RFID舜识物联网·2025-02-22 09:12

Redis 存在线程安全问题吗?为什么?

Redis在设计上不存在线程安全问题，因为其核心命令处理采用单线程模型。

HUNAG-DA-PAO·2025-02-22 09:09

Django 模型字段类型

Django模型字段类型和字段参数总结1.models.AutoField2.models.CharField3.models.BooleanField4.models.ComaSeparatedIntegerField5

大胖丫·2025-02-22 08:03

Java基础13

从代码运行的角度考虑是先有类后有对象。类是对象的模板。类与对象的关系：类是一种抽象的数据类型，它是对一类事物整体的描述/定义。但

鹿说-·2025-02-22 08:32

如何评估代理IP服务对AI大模型训练的影响

2023年某头部AI公司的内部报告显示，在分布式训练场景下，因代理IP配置不当导致的算力浪费平均达15%。工程师们往往更关注GPU型号或算法优化，却容易忽略网络链路这个隐形变量。本文将以可复现的测试方法，拆解代理IP对训练效果的三大影响维度，手把手教您建立科学的评估体系。一、影响因子的精准拆解代理IP对训练效果的影响主要体现在三个层面：‌1.数据流速波动‌当爬虫节点通过代理IP采集训练数据时，实测

·2025-02-22 08:33

Ubuntu 部署ChatGLM3-6B模型_ubuntu 23 chatglm3本地部署(1)

sudoubuntu-driversautoinstall安装anacondaanaconda官网下载安装包anaconda下载链接Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh选择正确的版本进行下载，本次选择Linux版本下载，得到Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh文件#因为我这里创建好了/root/anaconda3的目录，所以加了-

2401_83817971·2025-02-22 07:30

在Linux上创建一个Docker容器并在其中执行Python脚本

在Linux上创建一个Docker容器并在其中执行Python脚本的过程，涉及多个方面的内容，包括安装Docker、编写Dockerfile、构建镜像、运行容器等。

百锦再@新空间代码工作室·2025-02-22 07:00

rabbitMq创建队列和交换机不成功的问题(解决方案和排查问题思路)

然后启动消费者一直启动失败4.生产者的微服务配置了交换机队列和绑定key的声明,消费者直接监听了队列,没有填写配置信息开发阶段为啥没发现这个问题:1.本地idea链接开发的Rabbitmq服务器,然后运行启动和

码农脱贫·2025-02-22 07:59

深入解析 Hydra 库：灵活强大的 Python 配置管理框架

Hydra作为一个现代化的Python配置管理框架，提供了动态配置、层级合并、运行时修改等强大功能，使得配置管理更加灵活和高效。本文将

萧鼎·2025-02-22 07:59

2020年系统分析师综合知识历年真题(1-10) + 详解

【2020下系分真题第01题：绿色】01.系统结构化分析模型包括数据模型、功能模型和行为模型，这些模型的核心是()。

x2lab·2025-02-22 07:58

【deepseek】本地部署后api接口的封装

文章目录前言一、安装必要的库二、创建FastAPI应用三、运行FastAPI应用四、使用API五、客户端api调用前言本文内容包含如何将Deepseek本地模型的RAG知识库文件读取、对话选择、对话回复和历史对话封装成

Neo很努力·2025-02-22 07:27

YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型

SYC_MORE·2025-02-22 07:57

推理模型时代：大语言模型如何从对话走向深度思考？

一、对话模型和推理模型的区别概述对话模型是专门用于问答交互的语言模型，符合人类的聊天方式，返回的内容可能仅仅只是一个简短的答案，一般模型名称后面会带有「chat」字样。

深度学习机器·2025-02-22 07:56

让浏览器AI起来：基于大模型Agent的浏览器自动化工具

最近有个非常火的项目，利用大模型Agent驱动浏览器完成各种操作，如网页搜索、爬虫分析、机票酒店预定、股票监控等，号称全面替代所有在浏览器上的操作，试用方式还是比较简单的，以下将进行简单介绍。

深度学习机器·2025-02-22 07:56

RocketMQ结构介绍

消息转发模型RocketMQ主要由Producer、Broker、Consumer三部分组成，其中Producer负责生产消息，Consumer负责消费消息，Broker负责存储消息。

北漂人Java·2025-02-22 07:26

Django基础入门教程

1.5异常处理1.6文件操作1.7Python虚拟环境的使用2.Django安装和项目创建2.1安装Python和Django2.2创建Django项目和应用2.3Django项目结构解析3.Django模型

蜡笔小新星·2025-02-22 06:54

一文了解AI大模型相关知识点（含资料分享）

前言，随着人工智能技术飞速发展，AI大模型在各行各业的应用日益广泛，是助力各行业提升产业智能化水平、优化业务流程等必不可少的推力，什么是AI大模型？AI大模型行业应用落地的背景？

大模型研究院·2025-02-22 06:54

大模型性能测试全指标、计算方法及优化指南

最近一周，我参与了一些第三方大模型的性能测试，在过程中发现，对于那些对实时性和稳定性要求较高的应用场景，模型的性能指标已经成为衡量其优劣的关键。

大模型研究院·2025-02-22 06:54

SD模型微调之LoRA

本文是SD模型微调方法LoRA的详细介绍，包括数据集准备，模型微调过程，推理过程，优缺点等。

好评笔记·2025-02-22 06:22

【第13章】Stable Diffusion WebUI 动画类插件（Animatediff/Deforum）

/guoyww/animatediff/Animatediffwebui插件地址：https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff模型下载地址

聚梦小课堂·2025-02-22 06:52

【AI大模型应用开发】【RAG评估】1. 通俗易懂：深度理解RAGAS评估方法的原理与应用

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：上篇文章【AI大模型应用开发】【RAG评估】0.综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标，我们盘点了当前RAG系统评估的一些主流方法、工具和评估指标。

同学小张·2025-02-22 06:21

AI绘画Stable Diffusion｜进阶篇图片复现AnimateDiff动画插件基础教程

实际上，在AI绘画的领域中，对于SD而言，其核心秘诀在于选取一个恰当的大模型和灵活运用专业的lora包。今天，我将为大家揭示如何使用lora包来创造出具有高度真实感和质感的金克

设计师阿威·2025-02-22 06:21

RocketMQ（一）：消息中间件缘起，一览整体架构及核心组件

RocketMQ（一）：消息中间件缘起，一览整体架构及核心组件消息队列MessageQueue，简称MQ在队列的基础上，加入生产者与消费者模型，使用队列作为载体就能够组成简单的消息队列，在队列中“运输”

菜菜的后端私房菜·2025-02-22 06:50

基于 Flask 与 MySQL 构建简单的博客系统

在命令行中运行以下命令：收起bashpipinstallflaskmysql-conn

lozhyf·2025-02-22 06:49

iperf3 测试云服务性能

运行iperf3服务端：在云主机上运行以下命令以启动服务端：复制ip

查里王·2025-02-22 06:45

uniapp备注备忘录系统个人计划日程系统微信小程序设计与开发 016og

技术栈支持以下技术栈开发运行：微信开发者/hbuilderx前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持：1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs

QQ242219979·2025-02-22 05:10

哪种LLM量化方法最适合您？：GGUF、GPTQ 还是 AWQ

它是一种专为大型语言模型设计的量化方法。它允许用户在CPU上运行LLM，同时通过提供速度改进将一些层卸载到GPU。GGUF对于那些在CPU或Apple设备上运行模型的用户特别有用。在GGUF上

GordonJK·2025-02-22 05:38

深度学习-124-LangGraph之基础知识(一)基本聊天机器人和工具增强的聊天机器人

文章目录1基本使用1.1聊天模型1.2创建图1.3与ICEL交互2构建一个基本的聊天机器人2.1定义状态2.2添加节点2.3添加边(入口点)2.4添加边(终点)2.5编译图2.6调用2.7整体代码3使用工具增强聊天机器人

皮皮冰燃·2025-02-22 04:36

LLM Course系列：使用 Unsloth 高效地微调 Llama 3.1

最近发布的Llama3.1为模型提供了令人难以置信的性能水平，缩小了闭源模型和开放权重模型之间的差距。

橙狮科技·2025-02-22 04:36

大模型量化概述

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。

AI领航者·2025-02-22 04:02

一次交换机故障导致的云平台（opensatck+ceph）不可用的记录

前言发现几年前记录的一次由于交换机故障导致的云平台使用异常的问题，因为比较少见所以也整理记录一下一、细节过程用户联系说好多运行在云主机上的网页访问不了了，需要处理一下。

大新新大浩浩·2025-02-22 04:29

webpack与grunt、gulp的不同？

Grunt、Gulp是基于任务运行的工具：它们会自动执行指定的任务，就像流水线，把资源放上去然后通过不同插件进行加工，它们包含活跃的社区，丰富的插件，能方便的打造各种工作流。

__爱吃香菜·2025-02-22 04:58

webpack配置优化,让你的构建速度飞起

前言越来越多的项目使用webpack5来构建项目了，今天给大家带来最前沿的webpack5配置，让我们代码在编译/运行时性能更好~我们会从以下角度来进行优化：提升打包构建速度减少代码体积优化代码运行性能提升打包构建速度在进行打包速度优化之前

gogo2027·2025-02-22 03:25

领航-跟随型编队（六）避障问题综述

即在实现单个移动机器人路径规划问题的基础上，如何建立一个控制模型并以某种运动规则实现个

丑萌硬件媛·2025-02-22 03:47

什么是pytest.ini及如何在Pytest中应用以提升配置效率

关注开源优测不迷路大数据测试过程、策略及挑战测试框架原理，构建成功的基石在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议在自动化测试中，重要的不是工具当通过控制台运行Pytest测试时你必须记住记录输出、运行时环境变量

开源优测·2025-02-22 02:09

【CCM-SLAM论文阅读笔记】

CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示：单智能体只负责采集图像数据，运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图，由于单智能体计算资源有限，负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。

随机取名字·2025-02-22 02:07

大模型产品架构全景解读：从应用场景到技术支持的完整路径

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据，进行复杂任务的自动化，还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。

程序员丸子·2025-02-22 01:33

基于Python开发的海关报表自动识别系统的示例代码

环境准备在运行代码之前，需要安装以下库：pipinstallopencv-pythonpytesseractpandas此外，还需要安装Tess

go5463158465·2025-02-22 01:31

马斯克发布的Grok3如何,大家如何评价

根据多方证据，Grok3被广泛认为是目前地球上最聪明的AI模型，其性能在多个领域超越了现有的竞争对手，如DeepSeek、Gemini和ChatGPT等。

魔王阿卡纳兹·2025-02-22 01:30

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应

Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

常规网络安全网络架构网络安全结构体系图

点击文末小卡片，免费获取网络安全全套资料，资料在手，涨薪更快网络安全基础课程知识点（1）一、OIS七层模型图1、应用层通过人机交互来实现各种服务，用户接口，应用程序（文件传输，电子邮件，文件服务，虚拟终端

网络安全Max·2025-02-22 01:28

Docker 容器操作笔记

一、简介Docker容器是基于Docker镜像创建的运行实例。容器提供了隔离的运行环境，可以在不同的操作系统上以一致的方式运行应用程序。

π大星星️·2025-02-22 01:57

基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例

整个流程包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估。步骤1：安装必要的库在开始之前，确保你已经安装了以下库：pipinstalltensorflowlibrosanumpypandas

go5463158465·2025-02-22 01:57

ARM Cortex-M4 和 **ARM Cortex-M7* 运行freeRTOS

**是的，Cortex-M4和Cortex-M7都可以运行FreeRTOS**。

BlueBirdssh·2025-02-22 01:26

用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek

DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构，结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。

wyg_031113·2025-02-22 01:26

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