全脸模型第29页

鸿蒙初学者学习手册(HarmonyOSNext_API14)_UIContext（@ohos.arkui.UIContext (UIContext)）

前言Context是鸿蒙中及其重要的Api包括了非常多的接口和功能，而且在官方文档中也是优先推荐使用Context中的接口在Stage模型中基本介绍1.UI实例与窗口的一一关联在Stage模型中，WindowStage

余多多_zZ·2025-03-15 22:03

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

一、制造业智能化生产案例1.长安汽车南京工厂通过部署AI驱动的柔性制造系统，工厂可在5分钟内切换生产不同型号的电动汽车底盘，并利用数字孪生技术实时模拟生产变量，将设备停机时间大幅缩短。AI算法结合历史订单数据、供应链状态等参数，自主生成最优生产计划，实现生产效率与灵活性的双重提升。2.隆基乐叶光伏制造首创基于图像特征的实时AI精准追溯技术，每18秒完成12个电池串异常识别，解决传统追溯准确率低的问

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日

技术突破OpenAI发布GPT-4.5：OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5，语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强，幻觉问题大幅减少，计算效率较GPT-4提升超10倍，已逐步向用户开放试用。

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

《今日AI-人工智能-编程日报》-源于2025年3月11日

Manus的成功引发了开源复现潮，DeepSeek模型已被整合到OWL项目中，并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例

一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。

小枫小疯·2025-03-15 21:57

MMD模型及动作一键完美导入UE5-Blender方案（三）

1、下载并安装blender_mmd_tools插件1、下载并安装Blender，Blender，下载Blender3.6，下载太新的版本可能会跟blender_mmd_tools不匹配2、github下载blender_mmd_tools：https://github.com/UuuNyaa/blender_mmd_tools/3、Edit->Preference->Addons->Instal

tangfuling1991·2025-03-15 21:26

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

第三十个问题-讲讲Agent、MCP、OpenAI Responses API

1.Agent（智能体）136定义与核心功能Agent是什么：能够自主执行复杂任务的智能实体，通常基于大语言模型（LLM）构建，配备指令和工具，可独立完成多步骤任务（如网络搜索、文件处理、自动化操作等）

释迦呼呼·2025-03-15 21:54

【前端拓展】Canvas性能革命！WebGPU + WebAssembly混合渲染方案深度解析

（如SPH流体）难以在单线程中实现技术选型对比：graphLRA[计算密集型任务]-->B[WebAssembly]C[图形渲染任务]-->D[WebGPU]B-->E[共享内存]D-->E️环境搭建全流程

爱上大树的小猪·2025-03-15 21:24

大模型在招聘场景下的应用

大模型在招聘场景下的应用具有广泛的可能性。一、简历自动化筛选与匹配应用：大模型能够自动分析大量简历，根据职位要求筛选出合适的候选人，并按匹配度排序。

IT猫仔·2025-03-15 21:23

DeepSeek多语言智能创作引擎解析

该系统依托动态路由机制，将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合，使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。

智能计算研究中心·2025-03-15 20:22

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG）

如何递归分割文本递归分割(recursively)，这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落（然后是句子，再然后是单词）在一起，因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割：根据字符列表。块大小如何衡量：根据字符数量。下面我们

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

iOS OC使用正则表达式去除特殊符号并加粗文本，适用于接入AI大模型的流模式数据的文字处理

在接入AI大模型后，返回的字符串会带有特殊字符用于做文字处理，下面代码简单进行了文字处理展示。2、代码实现1、NSString+Markdown.h#importNS_ASSUME_N

MrZWCui·2025-03-15 20:21

通义千问：阿里巴巴的AI大模型深度解析

通义千问：阿里巴巴的AI大模型深度解析在人工智能（AI）技术日新月异的今天，大型语言模型作为其中的佼佼者，正逐步改变着我们的生活与工作方式。

俊星学长·2025-03-15 20:20

【模拟面试】计算机考研复试集训（第二天）

文章目录前言一、专业面试1、OSI参考模型和TCP/IP模型的主要区别是什么？简述各层功能2、什么是瀑布模型？其优缺点是什么？3、什么是递归？使用时需注意什么？

Albert Edison·2025-03-15 20:20

人大预算联网监督系统

人大财政预算联网监督是建立和完善中国特色社会主义预算审查监督制度的有益探索，是贯彻实施预算法，加强对政府全口径预算决算审查监督，推动实施全面规范、公开透明预算制度的客观需要，是对人大预算审查监督工作的创新发展

·2025-03-15 20:41

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。

赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

小白零基础学数学建模系列-Day1-数学建模入门介绍与案例实践

1.2数学建模的重要性二、常见的数学建模方法概述2.1线性模型和案例2.1.1特点2.1.2应用2.1.3问题2.1.4模型2.1.5数学表达式2.1.6求解算法2.2非线性模型和案例2.2.1特点2.2.2

川川菜鸟·2025-03-15 20:17

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。

ghx3110·2025-03-15 19:16

谷歌Gemini 3大模型发布，AI领域再掀波澜！

而近期，谷歌发布的Gemini3大模型，无疑是其中最为耀眼的存在，它在AI领域激起的波澜，迅速蔓延至全球科技圈，引发了广泛关注与热烈讨论。随着AI技术的迅猛发展，我们已经见证了众多令人惊叹的创新成果。

广拓科技·2025-03-15 19:14

大语言模型的潜力是否被高估

关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。

dev.null·2025-03-15 19:12

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

论零信任架构在现代网络安全中的变革性作用

通过分析传统网络安全模型的局限性，阐述ZTA的核心原则、技术组件及实践应用，揭示其在应对复杂多变的网络威胁时，如何重塑安全理念与防护模式，为保障组织数字资产安全提供前瞻性的策略与方法。

烁月_o9·2025-03-15 18:07

ollama+qwq小试牛刀

序本文主要演示一下ollama运行QwQ-32B模型步骤pullollamapullqwqpullingmanifestpullingc62ccde5630c...100%▕██████████████

·2025-03-15 18:07

18、企业级服务-JMS

JMS支持两种主要的消息模型：点对点（Point-to-Point，

跟着汪老师学编程·2025-03-15 18:02

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。

大模型老炮·2025-03-15 17:28

国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“？谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶：速度快60倍，上下文还长16倍！

谷歌向所有人发布了Gemini2.0——迄今为止谷歌“功能最强大”的人工智能模型套件。

Bryan Ding·2025-03-15 17:57

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。

shengchao0920·2025-03-15 17:27

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘

最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。

江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。

步子哥·2025-03-15 16:51

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

Spring Boot应用首次请求性能优化实战：从数据库连接池到JVM调优

目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的

一休哥助手·2025-03-15 16:18

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。

（initial）·2025-03-15 16:17

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习中的梯度下降是什么意思？

通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。

yuanpan·2025-03-15 15:45

基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现

方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行）上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎）轻量级模型架构

rockmelodies·2025-03-15 15:10

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

语言类开源大模型1.Llama系列开发者：Meta发布时间：2024年7月参数量：8B、70B、405B特点：Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。