低压侧MOSFET预驱动器第10页

llama3简介与国内最快体验方式

Meta公司研发并推出了MetaLlama3系列大型语言模型（LLMs），该系列包括8B和70B参数量的预训练及指令调优生成文本模型。

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

DeepSeek V3 两周使用总结

官方宣称：（1）基于自研的MoE模型和671B参数，在14.8Ttoken上进行了预训练；（2）多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

网络安全大白·2025-02-12 10:09

使用yolo11x进行物体分类

利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载：加载yolo11x.pt模型，如果这个模型在物体分类上表现不佳，可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。

欣然～·2025-02-12 10:35

2025年毕设ssm牙科诊所app论文+源码

随着信息技术的发展，牙科诊所需要一个集用户管理、牙医资源分配、护牙知识普及、坐诊信息发布、治疗预

啊诚计算机毕设·2025-02-12 06:39

关于rabbitmq的prefetch机制

消息预取机制（PrefetchMechanism）是RabbitMQ中用于控制消息传递给消费者的一种机制。它定义了在一个信道上，消费者允许的最大未确认的消息数量。

Persistence is gold·2025-02-12 02:41

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

自然语言处理（NLP）在过去几年中经历了翻天覆地的变化，而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels,PLMs）的崛起。

Evaporator Core·2025-02-11 20:23

DeepSeek迁移学习与预训练模型应用

迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习，我们可以在数据量有限的情况下，快速构建高性能的模型。

Evaporator Core·2025-02-11 19:48

Python 深度学习项目目录规范

demo或example文件夹layers自定义的层(如果有)self_loss.py比如自定义的loss层等logs日志文件夹weights/models模型权重文件夹utilspreprocessing预

灰灰灰灰灰发·2025-02-11 19:15

DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的？

DeepSeekCoder在代码生成和补全中的实现主要依赖于其强大的预训练机制和特定的训练任务设计。

百态老人·2025-02-11 10:09

什么是 SAP ES 公有云

它是一种多租户模型，预配置了所有必备的业务流程，客户可以开箱即用。ES（EssentialEdition）是SAPS/4HANACloud的一个版本，也被称为SAPERP公有云。

汪子熙·2025-02-11 09:33

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）

AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

AI知识库和全文检索的区别

1.2知识推理逻辑推理：通过知识图谱或预训练模型，AI知识库可以进行逻辑推理，回答复杂问题。多跳推理：能够从多个数据源中提取信息，综合生成答案。1.

xixingzhe2·2025-02-11 07:44

【AI学习】LLM的发展方向

Scalinglaw，以前主要集中在LLM的预训练方面。一段时间有个说法，

bylander·2025-02-11 03:47

RLHF代码解读

参考资料参考资料代码RLHF训练流程SFT 将人类打好标签的数据输入到一个预训练的模型，进行languagemodeling。

木木木马马·2025-02-11 00:25

.NET Core中的选项模式验证：确保配置安全的实践指南

选项模式验证的重要性选项模式验证可以确保从配置文件、环境变量或命令行参数中加载的配置数据满足预

墨夶·2025-02-10 23:17

DeepSeek自监督学习基础与实践

与传统的监督学习不同，自监督学习通过设计预训练任务（PretextTasks）从数据中自动生成标签，从而学习到有用的特征表示。这些特征表示可以用于下游任务（如分类、检测等），显著提升模型性能。

Evaporator Core·2025-02-10 23:43

【鸿蒙开发】第二十二章 IPC与RPC进程间通讯服务

目录1IPC与RPC通信概述2实现原理3约束与限制4使用场景5开发步骤5.1Native侧开发步骤5.2ArkTS侧开发步骤6远端状态订阅开发实例6.1使用场景6.1.1Native侧接口6.2ArkTS

鸿蒙程序媛·2025-02-10 20:26

Spring Boot 整合 RabbitMQ：手动 ACK 与 QoS 配置详解

在生产环境中，为了确保消息的可靠传递，我们通常需要配置手动确认（ManualAcknowledgment）和消息预取（QoS）。

AllenBright·2025-02-10 20:25

ESP32-S3驱动步进电机以及梯形加减速库调用

一、硬件连接说明电机与驱动器连接：42BYGH39-401A步进电机有4根引线，分别连接到驱动器（如TB6600）的电机接口上。电机引脚A+、A-、B+、B-分别连接到驱动器对应的电机接口。

LS_learner·2025-02-10 20:55

《具身智能时代：机器人具身抓取技术的前沿探索与应用综述》

自2022年GPT等大模型的爆发以来，人工智能领域以语言模型为代表的预训练模型在多个领域掀起了创新浪潮。

笑傲江湖2023·2025-02-10 13:53

MySQL核心原理1

二叉树：递归的二分查找，olog（N），自增时单边增长太长，执行效率o(N)AVL树（旋转平衡二叉树）是子节点高度差绝对值不能大于1：1.层高，预读时根据空间局部性原理会

郑心程意·2025-02-10 09:27

abb&安川伺服控制环路增益调整及惯量匹配使用技巧

伺服驱动器包括三个反馈环节：位置环、速度环、电流环。最内环（电流环）的刷新速度最快，中间环节（速度环）的刷新速度高于最外环（位置环）的刷新速度。如果不遵守此设计原则，将会造成电机运转的震动或反映不良。

北成新控伺服技术·2025-02-10 09:25

力扣LeetCode: 1845 座位预约管理系统

voidunreserve(intseatNumber)将给定编号seatNumber对应的座位变成可以预

不想编程小谭·2025-02-10 07:57

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

1.环境准备首先，确保安装了以下库：pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测（使用预训练的深度学习模型）目标检测可以使用预训练的深度学习模

小赖同学啊·2025-02-10 05:41

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

解锁DeepSeek大模Q型：超实用提示词技巧大放送

DeepSeek大模型简介DeepSeek是由深度求索(DeepSeekInc.)团队开发的大型预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及对垂直领域的深度优化而著称。

计算机学长·2025-02-09 20:04

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

背景介绍随着深度学习技术的发展，尤其是Transformer架构的成功应用，预训练语言模型如BERT、GPT等取得了

东方佑·2025-02-09 18:50

微软 LayoutLM：文档理解的强大工具

02-09近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】LayoutLM是微软开发的一款预训练模型

·2025-02-09 18:35

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止

释迦呼呼·2025-02-09 18:17

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

T5模型通过在大规模数据集上进行预训练，并使用迁移学习的方式在各种自然语言处理任务上取得了出色的性能。它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式，包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。

Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

接入deepseek构建RAG企业智能问答系统

让AI大模型“学习”业务知识的两种主要方法：微调（Fine-Tuning）：在预训练模型基础上根据特定任务和数据集调整参数。

da pai ge·2025-02-09 16:08

运动神经元病（渐冻症）如何诊断?

渐冻症也称为肌萎缩侧索硬化，是一种常见的运动神经元疾病。可以导致上、下神经元受损，主要表现为肌无力、肌肉萎缩和明显的椎管征。

2501_90506537·2025-02-09 16:36

如何使用Ollama部署大模型

它提供了一个简单而高效的接口，用于创建、运行和管理这些模型，同时还提供了一个丰富的预构建模型库，可以轻松集成到各种应用程序中。

阿雄不会写代码·2025-02-09 14:57

HarmonyOS 5.0应用开发——ContentSlot的使用

支持混合模式开发，当容器是ArkTS组件，子组件在Native侧创建时，推荐使用ContentSlot占位组件。ContentSlot只是一个语法节点，无通用属性，不参与布局和渲染，所以布

高心星·2025-02-09 10:25

混合专家模型 (MoE) 最全详细图解

在本篇博文中，我们将深入探讨MoEs的核心组件、训练方法，以及在推理过程中需要考量的各种因素简短总结混合专家模型(MoEs):与稠密模型相比，预训练速度更快与具有相同参数数量的模型相比

DFCED·2025-02-09 10:23

快速优雅解决webview_flutter不能Safari调试的问题

解决方法：其实Flutter的Webview都是Native的，看看他的源码就知道了，iOS侧就是使用的WKWebView，然后它是通过PlatformVi

GeniuswongAir·2025-02-09 10:20

DeepSeek-V3 Technical Report

token预测3基础设施3.1计算集群3.2训练框架3.2.1双管和计算通信重叠3.2.2跨节点全对全通信的高效实现3.2.3以最小的开销节省大量内存3.3FP8训练3.4推理和部署3.5硬件设计建议4预训练

UnknownBody·2025-02-09 08:35

华为支付-免密支付接入签约代扣场景开发步骤

一、预签约（服务器开发）1.开发者按照商户模型调用预直连商户预签约或服务商预签约接口获取preSignNo构建签约信息参数contractStr。

李洋-蛟龙腾飞公司·2025-02-09 01:09

即时通讯开源项目OpenIM配置离线推送全攻略

如何进行二次开发如果您需要基于OpenIM开发新特性，首先要确定是针对业务侧还是即时通讯核心逻辑。由于OpenIM系统本身已经做好了比较多的抽象，大部分聊天的功能已经具备了，不建议修改IM本身。

·2025-02-08 22:05

锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

1.2、研究现状目前，锂电池剩余寿命预

默默科研仔·2025-02-08 15:36

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型1.3.1预训练

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

GPT-4.0 新手使用教程（保姆级入门）

一、GPT-4.0简介GPT-4.0是OpenAI推出的最新版本的生成式预训练模型，较之前的版本，它在自然语言理解和生成方面有了显著提升。

玩AI的小胡子·2025-02-08 09:42

【AI原理解析】— Gemini模型

目录1.模型概述定义特点2.模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向

coolkidlan·2025-02-08 06:49

NAS（神经架构搜索）基准数据集

在NAS（神经架构搜索）任务中，基准数据集是指专门设计并提供固定的搜索空间、评价指标和预训练结果的数据集，用于公平评估和比较不同NAS算法的表现。

TAICHIFEI·2025-02-08 03:31

传统AI算法工程师转型指南：如何成功切入大模型领域赛道“

通过这个项目了解到了文本的大致编解码流程，以及一些常见的文本预训练任务（mlm等等）。在做项目的过程中，为了节省训练成本，阅读了很多peft（参数高效微调）的文献，并且实践了lor

大模型玩家·2025-02-07 17:33

如何应对ADAS/AD海量数据处理挑战？

目录一、问题背景二、内部构建或获取预组装解决方案三、总结随着软件定义汽车的发展，车辆生成的数据量也以前所未有的速度不断增加。这些数据包含广泛的信息，包括传感器数据、遥测数据、诊断数据等。

康谋自动驾驶·2025-02-07 15:50

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能DeepSeek-MoE项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-MoE项目简介DeepSeek-MoE

杭律沛Meris·2025-02-07 15:20

HarmonyOS应用开发者高级认证满分指南

1.判断题云函数打包完成后，需要到APPGalleryConnect创建对应函数的触发器才可以在端侧中调用。【错】每一个自定义组件都有自己的生命周期。

·2025-02-07 13:23

推荐频道

低压侧MOSFET预驱动器