全参微调

通用AI Agent的进化图谱：架构革新与安全可控的双重突破——以Manus为范本的启示

2025年3月，中国团队Monica推出的全球首款通用AIAgent——Manus，以“全链路自主执行”为核心，通过多签名系统架构和渐进式任务执行引擎，实现了从“生成建议”到“自主闭环交付任务”的范式跃迁
我也秃了·2025-03-23 03:44

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结
一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型

一、核心项目概览1.Manus（闭源通用AIAgent）定位：全球首个全流程自动化通用AIAgent，GAIA基准测试SOTA水平。
天机️灵韵·2025-03-23 02:38

复习JVM

文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题:双亲委派模型他出现在"加载"环节,根据"全限定名称
LMQ6·2025-03-23 02:37

HarmonyOS5开发：手把手教你用 Ark-TS UI 做一个会 “动” 的计数器：从代码到原理全解析

今天咱们用鸿蒙5的Ark-TSUI做一个简单又有趣的计数器应用。点击按钮数字就会增加，而且界面还能自动更新。通过这个案例，你能轻松理解Ark-TSUI的核心玩法。一、最终效果长什么样？打开应用，你会看到一个大按钮，上面写着“点击加1”。每次点击按钮，按钮上方的数字就会变大。比如第一次点击变成“1”，第二次变成“2”，依此类推。整个过程不需要手动刷新页面，数字会自动变化。二、完整代码长这样types
·2025-03-23 02:28

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

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（2）ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略
随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

比特币全节点同步加速记录（使用Bitcoin Core钱包）

1.预先下载或从别的地方拷贝区块数据而不是直接在BitcoinCore钱包中下载这方面可以参考截止到2022年8月的区块数据2.将区块头数据和区块实体数据分开存储区块头数据放到SSD中，区块实体数据放到HDD中这方面可以参考BitcoinCore节点同步加速原理和方法实验-CodeAntenna3.使用代理下载剩余的数据最好用全局代理，并且在bitcoin.conf中配置proxy可添加离自己区域
wusimpl·2025-03-23 01:32

Vue2与Vue3组件开发全维度对比实战指南

Vue2与Vue3组件开发全维度对比实战指南一、组件基础架构对比1.1组件定义方式演进Vue2OptionsAPI详解在Vue2中，组件主要通过OptionsAPI来定义。
Forever丿顾北·2025-03-23 01:02

[解决方案]word文档无法存放过长过大的visio图片

一：问题描述visio-UML画的流程图过长了，复制黏贴到word，一页无法显示全二：解决办法1.选择文档内容，工具栏“开始”——“段落”——“行距”——“单倍行距”，注意不能为固定值；2.选择“插入”
狮子再回头·2025-03-23 01:25

基于PyCATIA的工程图视图锁定工具开发实战解析

通过Python二次开发实现全视图/选定视图快速锁定、非模态交互界面及状态实时反馈功能，有效提升大型装配体工程图操作效率。文章深度解析代码架构设计、关键技术实现及工程应用价值，提供完整的开发方法论。
Python×CATIA工业智造·2025-03-23 00:24

松下空调全国售后服务指南及维修

全/天候、全/天蔬诚为您服务。维修服务网点致力于为客户摄供及时、专/业、用心的佳服务,让千万家庭/感/受/到“家”的感觉!!维修服务承/诺:1、严格按照维修及操作规
2503_90926332·2025-03-23 00:23

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

然而，网上文章很多很全，但大多晦涩难懂，今天我们来用最简单的语言谈谈它们的具体作用：1.点菜式筛选法：top_k参数英文全称：top-k中文名称：前k个具体意义：top_k参数就像是你在餐厅点菜时，服务员只给你推荐菜单上前
无级程序员·2025-03-23 00:53

Python 应用部署云端实战指南 —— AWS、Google Cloud 与 Azure 全解析

Python应用部署云端实战指南——AWS、GoogleCloud与Azure全解析在当下云计算飞速发展的时代，将Python应用部署到云平台已成为大多数开发者和企业的首选。
清水白石008·2025-03-22 23:48

OpenHarmony 开源硬件学习全指南：从入门到实战

OpenHarmony开源硬件学习全指南：从入门到实战随着万物互联时代的到来，OpenHarmony作为面向全场景的开源分布式操作系统，正逐步成为智能硬件开发的重要技术底座。
琢磨先生David·2025-03-22 21:34

拥抱健康养生，开启活力生活

多摄入富含膳食纤维的蔬果，它们如同肠道的“清道夫”，助力消化，预防疾病；全谷物食品提供持久稳定
lanlande33·2025-03-22 20:57

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

基于ThinkPHP6用户登录逻辑，结合FastAPI框架实现用户登录系统的全流程解析

基于ThinkPHP6用户登录逻辑，结合FastAPI框架实现用户登录系统的全流程解析，涵盖路由配置、数据验证、JWT令牌生成与鉴权、中间件依赖等核心环节：1.路由配置与请求处理路由定义：使用APIRouter
Wiktok·2025-03-22 19:51

[每周一更]-(第137期)：Go + Gin 实战：Docker Compose + Apache 反向代理全流程

文章目录**1.Go代码示例（`main.go`）****2.`Dockerfile`多段构建**3.构建Docker镜像**4.`docker-compose.yml`直接拉取镜像****5.运行容器****6.测试API**7、配置域名访问**DNS解析：将域名转换为IP地址****DNS寻址示例**8.错误记录访问路径ip+端口：端口可以了，但是小程序中不支持该格式，还需要配置nginx代理
ifanatic·2025-03-22 18:12

HarmonyOS Next～HarmonyOS应用开发工具之AppGallery Connect

HarmonyOS应用开发工具之AppGalleryConnect一、AppGalleryConnect概述1.1定位与核心价值AppGalleryConnect（AGC）是华为面向HarmonyOS开发者打造的全生命周期服务平台
Bruce_xiaowei·2025-03-22 18:10

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

前端小食堂 | Day17 - 前端安全の金钟罩

️今日盾牌：XSS/CSRF攻防全解析1.XSS防御の三重结界//危险操作：直接渲染未过滤内容document.getElementById('content').innerHTML=userInput
喵爪排序·2025-03-22 15:24

llama-factory 微调 Qwen2.5-3B-Instruct

0、资源链接官方readme:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/v0.9.1/README_zh.md官方文档:https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/官方推荐的知乎教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/6952876071、安装LLaMAFactorygi
coco_1998_2·2025-03-22 14:16

MiniMind

SFT数据：SFT（SupervisedFine-Tuning）数据集，用于监督式微调，可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2：这两个数
亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树
万事可爱^·2025-03-22 14:14

从零到一：Redis Cluster部署配置全流程详解，轻松搞定高可用分布式缓存！

本文将详细介绍RedisCluster的部署和配置全流程，帮助读者快速搭建一个高可用的Redis集群。1RedisCluster概述
IT成长日记·2025-03-22 14:07

关于AI OS那点事

一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发：需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行，例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。
大囚长·2025-03-22 13:34

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

计算机组成与接口16

1.0的表示方法唯一的有补码，移码，ASCII码2.可以多次编程的只读存储器是EPROM,掩膜式ROM3.8259A芯片可设置成脉冲边沿触发方式；全嵌套方式；自动中断结束方式；特殊屏蔽方式4.计算机系统中的总线按层次可以分为板级总线
落——枫·2025-03-22 12:24

Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化

文章目录一环境准备与连接方法1.安装核心依赖库2.连接字符串配置3.多模式连接验证二SQL文件调用与动态执行1.外部SQL文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转DataFrame2.批量数据写入优化四深度性能优化策略1.StarRocks服务端优化2.Python客户端优化3.混合计算策略五完整业务场景示例1:用户转化漏斗业务场景实现代码公用表表达式(
ToreanonyTang·2025-03-22 12:19

【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf

本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。
喝不喝奶茶丫·2025-03-22 10:06

Vue3 从零到全掌握：最详尽的入门指南（近万字超全内容）

一、Vue脚手架Vue3官方文档地址：https://v3.cn.vuejs.org/以前的官方脚手架@vue-cli也可以用，但这里推荐一个更轻快的脚手架Vite脚手架网址：Vite中文网方式一：vue-cli脚手架初始化Vue3项目官方文档：https://cli.vuejs.org/zh/guide/creating-a-project.html#vue-create//   查看@vue/
AA-老高(接毕设)·2025-03-22 10:32

CSS动画：性能优化指南

CSS动画性能优化指南关键词：重排重绘、硬件加速、合成层、性能分析文章目录CSS动画性能优化指南一、浏览器渲染机制：理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二
双囍菜菜·2025-03-22 10:01

Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战

内容参考至博客与Bin_Nong1.环境搭建主要依赖的库(我的版本)：torch==2.5.1unsloth==2025.2.15trl==0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1的包含cot(思考过程)的中文医疗问答数据，格式与内容如下:"Question"
LuckyAnJo·2025-03-22 08:47

MDK（Keil μVision 5）的编译过程及文件类型全解

MDK（KeilμVision5）的编译过程及文件类型全解一、编译过程MDK的编译过程主要分为预处理、编译、汇编、链接、生成可执行文件、格式转换六个阶段。
froxy·2025-03-22 07:07

装配式建筑4.0：城市发展的绿色引擎与智能未来

这一建筑模式通过智能化、绿色化、数字化技术的深度融合，重构了建筑全生命周期的生产方式，成为推动城市高质量发展的核心动力。装配式建筑4.0通过工厂化预制和现场组装，大幅提高了建设效率，缩短了工期。
资讯新鲜事·2025-03-22 07:06

字节跳动出品AI编程工具——Trae使用全解析

Trae是什么？Trae是字节跳动最近发布的一款AIIDE，对标Cursor、Windsurf、Copilot这类AI编程工具。它是国产工具，在语言和易用性上更符合国人习惯，且现阶段完全免费！Trae提供智能问答、代码自动补全以及基于Agent的AI自动编程能力，帮助开发者在项目开发中与AI灵活协作，大幅提升开发效率。想深入了解可查看官网文档：docs.trae.ai/docs/what-i安装下
码云逸栈·2025-03-22 07:33

Form表单的三种提交和http请求的三种传参方式，以及Servlet里的取取参方式

多表单多用于文件上传，因为toacat的实现机制，涉及到了将参数数据临时存储到磁盘上，取的时候只能取字节流get和post虽然在http请求里带参的位置不同但是javaSE里对于HttpServletRequest
哥谭居民0001·2025-03-22 07:02

如何加快制造业数字化转型

工信部数据显示，2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%，但全流程数字化覆盖率不足35%。
九河智造云·2025-03-22 06:23

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例
人肉推土机·2025-03-22 05:42

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts）架构，核心公式表达为：y=∑i=1nG(x
Coderabo·2025-03-22 04:41

便民服务一体化的智慧园区开源了

它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。
AI服务老曹·2025-03-22 03:52

实现物流行业数字化、智能化管理的新型模式的智慧物流开源了

它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。
AI服务老曹·2025-03-22 03:52

全流程数字化管理的智慧物流开源了

它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。
AI服务老曹·2025-03-22 03:52

降低成本、提高效率的智慧能源开源了。

愿景在最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，减少企业级应用约95%的开发成本，在强大视频算法加持下的AR使得远程培训和远程操作指导不仅仅能够实现前后场的简单互动
ai产品老杨·2025-03-22 03:21

【大模型系列】SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）

欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-22 02:20

编程自学指南：java程序设计开发，Java 对象创建的6种方式，从new到反射：Java 对象创建全解析，new关键字，反射机制，克隆（Clone），反序列化 ，工厂模式，建造者模式

编程自学指南：java程序设计开发，Java对象创建的几种方式一、课程信息学习目标掌握6种主流对象创建方式的实现方法理解每种方式的适用场景与优缺点能根据需求选择最合适的创建方式避免对象创建中的常见错误（如构造器权限问题）二、课程导入：生活中的"创建"场景类比买现成的→new关键字（最常用）复制已有物品→克隆（Clone）按图纸定制→工厂模式（复杂对象）反序列化→从文件/网络恢复对象三、主流创建方式
zl515035644·2025-03-22 02:17

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。
快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型，其核心架构设计包含以下创新：专家混合架构（MoE）采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），每个推理过程仅激活370亿参数，实现计算效率与资源利用率的突破性提升。Transformer框架增强基于改进型Transformer架构，结合多头注意力机制（MLA）与动态权重分配技术，优化了长程依
大势下的牛马·2025-03-22 00:58

技术创新、行业落地全解析！

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-03-21 23:57
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