伪分布式运行模型第17页

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

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·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

微服务架构中的服务发现与负载均衡

由于微服务通常运行在动态环境中，服务的实

egzosn·2025-03-23 01:31

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

4（四） Jmeter自动化报表html生成

如何生成html测试报告如果未生成结果文件（.jtl）,可运行如下命令生成报告:jmeter-n-ttest.jmx-lresult.jtl-e-o/tmp/ResultReport参数:-n：以非GUI

夜晚打字声·2025-03-23 01:00

C语言基础与进阶学习指南（附运行效果图及术语解析）

C语言基础与进阶学习指南（附运行效果图及术语解析）目录C语言标准与编译流程CPU与内存基础C语言基础语法数据类型详解变量与内存管理运算符与表达式输入输出函数函数与内存管理指针与内存操作结构体与高级应用1

算法练习生·2025-03-23 01:59

【概念】Node.js，Express.js MongoDB Mongoose Express-Validator Async Handler

1.Node.js定义：Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行时环境，允许你在服务器端运行JavaScript代码。

一袋米扛几楼98·2025-03-23 01:28

P2P下载器项目

1.项目介绍该项目完成一个在局域网中进行附近文件共享下载功能的工具；能够进行搜索匹配局域网中运行工具的主机；获取到局域网在线主机列表；能够获取指定主机所共享的文件信息列表（指定的共享目录下的文件信息）；

我的sun&shine·2025-03-23 01:28

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

Node.js系列（2）--性能优化指南

Node.js性能优化指南⚡引言Node.js应用的性能优化是确保应用高效运行的关键。

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-23 00:23

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

一篇文章带你了解-selenium工作原理详解

Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE（7,8,9,10,11），MozillaFirefox，Safari，GoogleChrome，Opera等。

程序员笑笑·2025-03-22 23:14

Selenium工作原理详解

Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE（7,8,9,10,11），MozillaFirefox，Safari，GoogleChrome，Opera等。

天才测试猿·2025-03-22 22:13

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

【赵渝强老师】在Docker中运行达梦数据库

Docker客户端和Docker守护进程交流，而Docker的守护进程是运作Docker的核心，起着非常重要的作用（如构建、运行和分发Docker容器等）。

·2025-03-22 22:25

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

分析K8S中Node状态为`NotReady`问题

在Kubernetes（k8s）集群中，Node状态为NotReady通常意味着节点上存在某些问题，下面为你分析正常情况下节点应运行的容器以及解决NotReady状态的方法。

网络飞鸥·2025-03-22 22:09

宇宙379·2025-03-22 22:39

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

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在

Laughing-q·2025-03-22 22:38

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。

Hardess-god·2025-03-22 21:07

LLM的工具调用能力（如Function Calling）

LLM的工具调用能力（如FunctionCalling）是增强大模型实用性的核心技术，使其能够通过生成结构化指令与外部系统交互。

maxmaxma·2025-03-22 21:35

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

学习111

项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新

麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

k8s主要控制器简述（一）ReplicaSet与Deployment

回滚示例4.ReplicaSet管理示例5.自动恢复示例6.扩展和缩容示例示例一、ReplicaSetReplicaSet是Kubernetes中的一个核心控制器，用于确保指定数量的Pod副本始终处于运行状态

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-22 20:30

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。

几道之旅·2025-03-22 20:30

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM？2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？

张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？

weixin_贾·2025-03-22 20:59

SQL优化思想——不优化或许是最好的优化⓵哈哈，其实我几乎什么都没做

⓵啥没做就搞定Q：L老师，自从您为XXX平台做了SQL优化后，运行非常顺畅，您是做

梁敬彬·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。

一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

DeepSeek的崛起：2025新春国产AI模型的全球影响力

摘要在2025年新春之际，国产AI模型DeepSeek以现象级的姿态迅速崛起，凭借免费、易用及高性能的特点，吸引了全球科技界的广泛关注。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:27

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

每天分析一个开源项目：open_deep_research

它模拟了OpenAI和Gemini的DeepResearch流程，但提供了更强的自定义能力，允许用户配置模型、Prompt、报告结构

申非zz·2025-03-22 20:56

ONE Deep模型：LG AI Research的开源突破

摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型，参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估，2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型，展现出显著优势。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:26

PXE系统

（PrebootExecutionEnvironment）系统PXE（PrebootExecutionEnvironment）是一种基于网络启动的技术，可以通过网络从远程服务器加载操作系统并进行安装或运行

惟贤箬溪·2025-03-22 19:54

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

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