元模型第10页

计算机网络知识点全梳理（一.TCP/IP网络模型）

目录TCP/IP网络模型概述应用层什么是应用层应用层功能应用层协议传输层什么是传输层传输层功能传输层协议网络层什么是网络层网络层功能网络层协议数据链路层什么是数据链路层数据链路层功能物理层物理层的概念和功能写在前面本系列文章

hrhcode·2025-03-17 02:28

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。

AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

在软件开发过程中，测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而，软件系统的复杂性不断增加，手动编写测试用例的工作量变得异常庞大，且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例，还生成清晰直观的思维导图，整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现

因为项目对推理模型的性能有比较高的要求，因此对目前一些主流的推理模型做了对比，包括QwQ-32B、QwQ-32B-GPTQ-INT4、QwQ-32B-GPTQ-INT8、Light-R1-14B-DS进行了吞吐量的对比实验

源泉的小广场·2025-03-17 01:49

二.使用ffmpeg对原始音频数据重采样并进行AAC编码

重采样：将音频三元组【采样率采样格式通道数】之中的任何一个或者多个值改变。一.为什么要进行重采样？

djykkkkkk·2025-03-17 01:47

简单的题V

问题描述wzy给你了一个n×n的01矩阵a，你需要求一下满足ai,j=ai,k=aj,k=1的三元组(i,j,k)的个数。注：给定的矩阵一定满足ai,j=aj,i。

琴声码语·2025-03-17 01:16

【Agent】OpenManus 项目架构分析

1.项目概述OpenManus是一个基于大语言模型的智能体框架，旨在提供一个无需邀请码的创意实现平台。项目由MetaGPT社区的贡献者开发，采用Python语言实现。

非晓为骁·2025-03-17 01:15

他来了，为大模型量身定制的响应式编程范式（1） —— 从接入 DeepSeek 开始吧

今天我们要介绍一种新型的Java响应式大模型编程范式——FEL。你可能听说过langchain，那么你暂且可以把FEL看作是Java版本的langchain。

CodeCaster·2025-03-17 01:45

报表管理器- 新建数据源

可以禁用共享数据源，以防对引用该项的所有报表和模型进行处理。连接类型指定用于处理数据源中数据的数据处理扩展插件。

shawn08·2025-03-17 01:14

深入理解MVC模式：构建清晰、可维护的Web应用

它的核心思想是将应用程序分为三个层次：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），从而实现代码的分离和模块化。通过MVC模式，我们可以构建出清晰、可维护、可扩展的应用程序。

杨凯凡·2025-03-17 00:39

第7章站在对象模型的尖端3: RTTI

运行时类型识别（RTTI）允许程序员查询对象的实际类型，以及将基类的指针或引用转换为派生类的指针或引用。#include//用于typeid和dynamic_cast//基类classtype{public:virtual~type(){}//虚析构函数，确保派生类能够正确销毁virtualvoidcall()=0;//纯虚函数，使type成为抽象类};//单一函数类型classfct:publi

qq_40178082·2025-03-17 00:05

第7章站在对象模型的尖端1： Template

一、template的三个主要的讨论方向：template的声明，也就是说当你声明一个templateclass、templateclassmemberfunction等时，会发生什么事情。如何”实例化“classobject、inlinenonmember以及membertemplatefunctions。这些是”每一个编译单位都会拥有一份实例“的东西。如何”实例化“nonmember、memb

qq_40178082·2025-03-17 00:35

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。

a小胡哦·2025-03-16 23:02

《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite：15分钟实战案例解析》

一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军，在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。

煜bart·2025-03-16 23:01

一周热点：微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal

微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展，它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。

数据分析能量站·2025-03-16 22:57

MVC框架详解

目录一、背景二、MVC框架简介2.1、模型（Model）2.2、视图（View）2.3、控制器（Controller）三、Qt的MVC框架设计3.1、Qt中的模型（Model）3.2、Qt中的视图（View

大王算法·2025-03-16 22:25

小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理

引言：为什么小语言模型（SLM）是2025年的技术焦点？2025年，人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。

硅基打工人·2025-03-16 22:52

6、片元着色器之gamma校正

显示器显示片元着色器输出的颜色值是会进行如下换算：Colorscreen=Colorgamma(1)Color_{screen}=Color^{gamma}\quad(1)Colorscreen=Colorgamma

不收藏找不到我·2025-03-16 22:21

区块链和大模型的结合

大模型@区块链（4个应用）_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1mu4y1W7bY/?

hanyongyi 1531·2025-03-16 22:51

数据分析：数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等

在进行数据分析时，首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略，以及评估各种解决方案之间的优劣。

AI天才研究院·2025-03-16 21:16

Chitu：清华核弹级开源！推理引擎3倍提速+50%省卡，国产芯片告别英伟达绑架

❤️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·2025-03-16 21:15

4A架构之间的关系和集成

价值流往往就是顶端的流程，业务能力的分解往往是2~4级，对于详细的业务流程的分解往往就到了5~7级，只是原来在业务架构里面，我们没有太强调流程架构，实际上从架构的Y模型里面可以看到，在业务架构里面是有两个视角

chuixue24·2025-03-16 20:12

Solana

文章目录概要Solana的核心技术特点1.历史证明（ProofofHistory,PoH）2.混合共识机制3.低费用模型4.开发者生态5.存储模式Solanavs其他主流链的关键区别1.性能对比2.开发模型对比

倒霉男孩·2025-03-16 19:07

DG-Manba模型详解及代码复现

模型特点在DG-Manba模型的基础架构中，其独特的模型特点使其在处理序列数据时展现出卓越的性能。本节将详细介绍DG-Manba模型在架构、功能和性能方面的创新之处。

清风AI·2025-03-16 19:03

7-3 一元多项式求导分数 20

作者DS课程组设计函数求一元多项式的导数。单位浙江大学输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。注意：零多项式用00表示。

超级翼小子·2025-03-16 19:02

SD教程 : Stable Diffusion WebUI 云端部署

StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们，不用担心，我们可以租用GPU进行部署，在对比使用了多个云平台（矩池云/AutoDL/青椒云）之后，我强烈推荐揽睿星舟云平台，原因如下：•新用户注册即送无门槛3.8元优惠券

AI想象家·2025-03-16 19:31

2024前端面试题-css篇

2.对css盒模型的理解标准盒模型：content不包括padding、border、marginie盒模型：content包括padding、border、margin在不设置的情况下，默认为W3C盒模型

Adasunshine·2025-03-16 19:31

Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？

num_inference_steps：控制模型推理的步数。步数越多，生成的图像质量通常越高，但生成时间也会相应增加。

壁纸样机神器·2025-03-16 19:01

前端高级CSS用法

属性选择器：根据元

二川bro·2025-03-16 19:00

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高

清风AI·2025-03-16 19:00

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：混淆矩阵

新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API

安替-AnTi·2025-03-16 17:54

【解锁机器学习：探寻数学基石】

毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

即插即用模块--KANLinear

这是一个即插即用模块–KANLinear，使用时import这个代码文件，然后模型中的nn.Linear换成这个KANLinear即可impor

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

了解状态机

前言状态机（StateMachine）是一种数学模型，用于描述系统或程序在不同状态之间转换的行为。它由一组状态、转移条件和动作组成。一、什么是状态机？

Mcband·2025-03-16 17:18

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求

@ANONYME·2025-03-16 16:46

Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真

目录Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型

xiaoheshang_123·2025-03-16 16:45

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

LangChain大模型应用开发：LangGraph快速入门

今天给大家分享的内容是使用LangChain进行大模型应用开发中的LangGraph，那么什么是LangGraph呢？我们直接进入正题。

老赵爱学习·2025-03-16 16:40

大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘

喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统（MoE）动态路由机制：每个输入仅激活约5.5%的参数（如6710亿参数中激活370亿），显著降低计算能耗40%。模块化设计：支持金融、医疗等领域的即插即用式微调，行业适配能力

accurater·2025-03-16 16:40

第九届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组递增三元组

递增三元组题目描述给定三个整数数组A=[A1,A2,⋯AN]A=[A1,A2,⋯AN],B=[B1,B2,⋯BN]B=[B1,B2,⋯BN],C=[C1,C2,⋯CN]C=[C1,C2,⋯CN]，请你统计有多少个三元组

徽京人·2025-03-16 16:39

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

采用OllamaSharp实现.NET快速对接deepseek实现聊天、模型管理、流式响应等功能

它提供了对OllamaAPI端点的全面支持，包括聊天、模型管理、流式响应等功能，适合需要与Ollama服务进行交互的.NET开发者。

zzlyx99·2025-03-16 15:08

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