元胞传输模型

IP地址怎么加密https访问？

HTTPS作为一种通过计算机网络进行安全通信的传输协议，它是在HTTP上建立的SSL/TLS加密层，并对传输数据进行加密。许多网站和在线服务已经转向HTTPS，以确保数据传输的安全性和隐私性。
william082012·2025-03-22 18:09

破界融合！北京首家AI+新材料全流程智能实验室落地沙河高教园

北京首家AI+新材料全流程智能实验室落地沙河高教园3月21日上午，沙河高教园区AI+新材料合成校企联合实验室揭牌仪式在新元科技园区成功举办。
·2025-03-22 18:51

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。
·2025-03-22 18:50

阿里云证书选型以及各证书之间区别

1、DVSSL证书是只验证网站域名所有权的简易型（Class1级）SSL证书，可10分钟快速颁发，能起到加密传输的作用，但无法向用户证明网站的真实身份。
运维白菜鹏·2025-03-22 18:39

【GNSS原理】【差分定位】Chapter.4 GNSS定位技术分析——DGPS原理[2025年3月]

原理一、引言二、差分定位（DGPS）1.位置差分2.伪距差分GPS单差伪距GPS双差伪距3.载波相位平滑后的伪距差分4.载波相位差分GPS单差载波相位GPS双差载波相位一、引言对于伪距单点定位来说，信号在传输过程中会受到多种误差的影响
牵星术小白·2025-03-22 17:37

python 标准库之 functools 模块

，有点像给函数穿上了“参数防护服”；reduce能对一个序列进行累积计算，就好比是一个勤劳的小会计，按顺序把序列里的数加起来或者做其他运算；wraps主要用于装饰器，它能帮助装饰器函数保留被装饰函数的元信息
36度道·2025-03-22 17:07

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果
Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

GeoTrust SSL证书有哪些种类？怎么申请？

SSL证书作为一种数字证书，通过加密技术为网站与浏览器之间的数据传输提供安全保障。
william082012·2025-03-22 17:33

软件工程简答题整理

软件工程考试简答题整理瀑布模型是软件工程中应用最广泛的过程模型，试述采用瀑布模型进行软件开发的基本过程，该过程有何特点？
~进无止境~·2025-03-22 17:03

OSI七层模型

OSI七层模型传输过程当你在微信上发送一句“你吃了吗”时，这条消息会经历一个从你的手机到接收者手机的复杂旅程。这个过程涉及到网络通信中的七层模型，即OSI（开放系统互连）模型。
_洛_神·2025-03-22 17:02

服务器中防火墙的重要性

服务器作为重要的网络设备，需要承担存储、处理和传输大量数据信息，所以服务器经常被恶意软件和网络攻击者视为主要目标，企业为了能够保护服务器不受各种网络威胁的影响，安装防火墙是最为基本的一种安全保护措施。
wanhengidc·2025-03-22 17:32

常见的应用对应的传输层协议和端口号

常见的应用对应的传输层协议和端口号如下：服务端口号协议http80TCPhttps443TCPFTP21（控制）TCP20（数据）TCPTFTP69UDPTelent23TCPSSH22TCPSMTP25TCPPOP3110TCPSNMP161UDPNTP123UDPDNS53TCP
数据链路摸索者·2025-03-22 16:30

大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源
爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

软件工程简答

通用过程模型的定义内容通⽤过程框架定义了5种框架活动——沟通、策划、建模、构建以及部署。⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制
Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

【架构设计】前置知识

通过Go学习并发模型（Gorouti
GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载
私人珍藏库·2025-03-22 16:27

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。
AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

Python异步编程：从基础到高级

Python的异步编程模型（基于asyncio）为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务，而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能，还能简化并发代码的复杂性。
CarlowZJ·2025-03-22 15:54

国内高防加速CDN内容分发服务详细接入教程

以下是其主要功能与接入步骤：核心功能：免费SSL证书：支持一键申请SSL证书，确保数据传输安全。Web攻击防护：集成WAF防火墙，防御SQL注入、XSS等常见攻击。
网友阿贵·2025-03-22 15:53

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现简介本项目实现了一个基于Linux的多进程并发服务器框架，采用进程池技术提高服务器并发处理能力，主要用于文件传输服务。
名誉寒冰·2025-03-22 15:52

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。
三花AI·2025-03-22 15:49

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。
Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响
音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。
哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05
小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。
亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。
万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。
Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化
一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：
百态老人·2025-03-22 14:39

easyswoole学习记录

的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型
司江龙·2025-03-22 14:39

Kafka 的消息压缩机制：优化存储与传输的利器

目录Kafka的消息压缩机制：优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态（
阿贾克斯的黎明·2025-03-22 14:07

Django系列教程（15）——上传文件

目录Django文件上传需要考虑的重要事项Django文件上传的3种常见方式项目创建与设置创建模型URLConf配置使用一般表单上传文件使用ModelForm上传文件Django文件上传需要考虑的重要事项文件或图片一般通过表单进行
l软件定制开发工作室·2025-03-22 14:05

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

第二阶段：奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。
u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。
蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

网络安全-黑客攻击

一些监测网络中计算机漏洞的工具，包括嗅探应用软件，能在计算机内部或通过网络来捕捉传输过程中的密码等数据信息。社会工
刘林锋blog·2025-03-22 13:56

高效利用AI处理大型编程任务

一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块（如用户认证、支付接口、数据存储），每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内（如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码
大囚长·2025-03-22 13:55

滴滴2024年四季度财报：订单同比增长14.8% GTV增至1032亿元

延续前三季度的增长趋势，四季度，滴滴包括中国出行和国际业务在内的核心平台交易量达42.66亿单，同比增长14.8%，同期核心平台GTV（交易总额）达1032亿元，同比增长14.5%。
互联网江湖·2025-03-22 12:24

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。
大囚长·2025-03-22 12:23

ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）

RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑：通过量化指标（Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort
天瑜创客·2025-03-22 12:23

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型
苏雨流丰·2025-03-22 12:20

GPU计算的历史与CUDA编程入门

本文将探讨GPU计算的发展史，重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献，以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。
己见明·2025-03-22 12:49

稳定运行的以Microsoft Azure Cosmos DB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

提高以MicrosoftAzureCosmosDB为数据源和目标的ETL性能，通常涉及数据库配置、查询优化、并发执行、数据传输优化和使用CosmosDB特性等多个方面。
weixin_30777913·2025-03-22 12:19

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField
AI天才研究院·2025-03-22 12:18

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）
学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真

由于这是一个复杂的系统，我们需要逐步分解问题并构建模型。1.系统描述假设我们有一个液压系统，其电机通过某种方式（例如泵）控制液压缸。目标是设计一个控制器，使得液压缸的位置或速度能够跟踪期望的轨迹。
matlabgoodboy·2025-03-22 11:48

基于交替方向乘法（ADMM）的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究（Matlab代码实现）

回顾见：基于交替方向乘法（ADMM）的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究（Python代码实现）摘要本文研究了峰值平均功率比(
创新优化代码学习·2025-03-22 11:47

本地运行Claude 3.7：成本与灵活性的双重优势

您可能会问：为什么要像Claude3.7这样的专有模型在本地运行，尤其是当我的数据仍需发送到Anthropic的服务器时？为什么还要费劲地将其集成到本地？其实，有两个主要原因。第一，成本。
真智AI·2025-03-22 11:46
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