内外网知识大揭秘

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类，降维强化学习（ReinforcementLearn
MengWoods·2025-01-30 01:01

Prompt提示词完整案例：让chatGPT成为“书单推荐”的高手

在互联网上，那些在各自领域表现卓越的人士也乐于分享自己的阅读清单，以此展示他们的专业素养和知识深度。
老六哥_AI助理指南·2025-01-30 01:00

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3
zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

【转】protoc-go-inject-tag 作用

时间:2022-03-01本文章向大家介绍【转】protoc-go-inject-tag作用，主要包括【转】protoc-go-inject-tag作用使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，
暮的秋歌·2025-01-30 00:56

初学者指南：借助 LangChain 构建 LLM 驱动的应用程序！

作为一名对技术充满热情的软件工程师，我热衷于分享和传播IT技术，致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新。欢迎关注我，微信公
·2025-01-29 23:24

鸿蒙HarmonyOS 5.0开发：典型场景开发-创建应用静态快捷方式

往期鸿蒙全套实战文章必看：（文中附带鸿蒙全栈学习资料）鸿蒙开发核心知识点，看这篇文章就够了最新版！
炫酷盖茨猫先生·2025-01-29 23:48

21环形数组中最大贡献值

小S希望找到一对下标，使得它们的贡献值尽可能大。环形数组的特点是最左和最右的元素也是相邻的。你需要帮助她找到最大贡献值。
liberty030706·2025-01-29 23:17

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置，我们需要引入位置编码（PositionalEncoding）。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding（旋转式嵌入）位置编码方法，并对比传统的Transformer位置编码方案，分析其设计与实现的优势。1.传
kakaZhui·2025-01-29 23:17

Photoshop脚本编程简介

所有的这一切仅仅需要你有一点点关于JavaScript的基本知识，这对于我们中的一些网页设计师往往都是具备的。我很多年前就知
清枫草塘·2025-01-29 23:46

JavaScript系列（49）--游戏引擎实现详解

游戏引擎基础概念小知识：游戏引擎是一个为游戏开发提供核心功能的框架，它通常包括渲染系统、物理引擎、音频系统、输入处理、资源管理等模块。通过合理的架构设计，这些模块可以协同工作，为游戏开发提供强
ᅟᅠ        ‌‍‎‏ 一进制·2025-01-29 22:45

【计算机视觉】目标跟踪应用

然而，使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制，主要原因如下：1.实时性问题频繁检测开销大：目标检测通常需要对每一帧的整个图像
油泼辣子多加·2025-01-29 22:14

计算机基础知识经典问答题,计算机基础知识问答题及答案一

计算机基础知识试题及答案(一)一、选择题(1)第四代计算机的主要逻辑元件采用的是A)晶体管B)小规模集成电路C)电子管D)大规模和超大规模集成电路(2)下列叙述中，错误的是A)把数据从内存传输到硬盘叫写盘
剑胆书心·2025-01-29 22:12

Mooncake：面向大语言模型服务的以 KVCache 为中心的架构

摘要Mooncake是Kimi的服务平台，Kimi是由MoonshotAI提供的领先的LLM服务。它采用以KVCache为中心的分解架构，将预填充和解码集群分离。它还利用GPU集群未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的分解缓存。Mooncake的核心是其以KVCache为中心的调度器，它在满足延迟相关的服务水平目标(SLO)的同时，平衡了最大化整体有效吞吐量。与假设所有请求
步子哥·2025-01-29 22:42

Deepseek爆火背后的多Token技术预测

近年来，大语言模型（LLMs）的发展如火如荼，它们在聊天机器人、文档生成、代码编写等领域大放异彩。然而，随着模型规模的增加，生成效率也成为了一大瓶颈。
明哲AI·2025-01-29 22:41

均方误差（MSE）揭秘：预测模型的“真面目”

前言在这个充满数据的世界里，我们需要各种方式来衡量一个模型的表现，尤其在回归问题中，均方误差（MSE）是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探，默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。今天，让我们一起进入均方误差的世界，看看它是如何用简单却有效的方式，帮助我们准确评估模型的预测能力。简介均方误差（MSE，MeanSquaredError）是衡量预测值与实际值之间差异的常见指标。在回归问题中
星际编程喵·2025-01-29 22:39

必会知识点（持续更新中......）

目录普半径相对误差误差传播与微分近似据有效数字位数求近似值普半径某矩阵的谱半径定义为该矩阵的所有特征值的绝对值的最大值。eg：已知某矩阵的特征值为2，-9，则相应的谱半径为（C）A、2B、-2C、9D、-9解析：特征值的绝对值分别为：2的绝对值是2-9的绝对值是9因此，这些特征值的绝对值中最大的一个是9。所以，相应的谱半径为9。答案是C。相对误差相对误差的传播假设XXX的相对误差为ϵX\epsil
努力的小诚·2025-01-29 22:38

Qt编写的Simulink仿真界面小程序

通过该工程，用户可以实现一个闭环控制回路的仿真，涉及到的知识包括绘图、数字仿真、item、view、scene等项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit
郝真漪Melanie·2025-01-29 21:07

进阶之路：从传统编程到AI大模型与Prompt驱动的爬虫技术

随着人工智能技术的发展，LLM大模型的出现为爬虫技术带来了新的思路。与传统的编程模式不同，使用AI大模型+prompt可以显著提高程序员的编程效率。
大模型老炮·2025-01-29 21:04

Python数据分析与可视化的基础知识

一、数据分析库在数据分析中，有许多常用的数据分析库可以帮助我们进行数据处理、探索和可视化。以下是几个常见的数据分析库和它们的功能：1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库，提供了多维数组对象和各种计算功能，用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。2.pandaspandas是基于NumPy的数据处理和分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，如Series和D
YC\_·2025-01-29 21:04

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理（一）

一、前言在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型不断迭代升级，为各种复杂任务的处理提供了强大的支持。LangGraph作为一种创新的架构，其链式处理机制为充分发挥LLMs的潜力提供了新的途径。
开源技术探险家·2025-01-29 21:33

无限极分类原理与实现

前言无限极分类是我很久前学到知识，今天在做一个项目时，发现对其概念有点模糊，所以今天就来说说无限极分类。首先来说说什么是无限极分类。
子不语_wj·2025-01-29 21:58

国科大-算法中的最优化方法-林

第二大题给了4个题目，让判断是属于哪种规划（
手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

【DeepSeek】大模型强化学习训练GRPO算法，你学会了吗？

如果你还不知道GRPO，你可以先看这篇帖子：【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？看了论文跟没看一样？做两道题练练！曾经最痛恨的应试教育，却能让你深深记住这知识点。
FF-Studio·2025-01-29 21:56

【算法学习之路】4.简单数论（2）

简单数论（2）前言二.快速幂1.什么是快速幂2.前置知识2.1进制转化2.2短除法2.3普通转换法3.快速幂3.1原理3.2代码4.拓展4.1模运算法则4.2题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完
零零时·2025-01-29 20:23

linux GPMC驱动调试笔记

考试周一直复习没有更博，突然发现这个月已然过去了一大半。
NearXDU·2025-01-29 20:22

DeepSeek简介

DeepSeek是由中国顶尖AI团队深度求索（DeepSeekInc.）自主研发的通用大语言模型体系，其研发始于2023年，致力于突破认知智能的边界。
RobinDevNotes·2025-01-29 20:52

9.1 LangChain深度解析：大模型应用开发的“万能胶水”与核心架构设计

LangChain深度解析：大模型应用开发的“万能胶水”与核心架构设计关键词：LangChain教程、大模型应用开发、AI开发框架、LangChain核心模块、智能体开发一、LangChain是什么？
少林码僧·2025-01-29 20:52

java程序设计论文_【程序设计论文】Java程序设计教学思考(共3469字)

关键词:Java程序设计;教学现状;整改措施;教学内容;研究Java程序设计，不仅有助于学生全面掌握Java程序设计的理论知识和专业技能，还有助于培养学生解决实际问题的能力。
缘尽天野·2025-01-29 20:50

4che3 scu发送超时设置_【SpringBoot WEB系列】SSE 服务器发送事件详解

SpringBootWEB系列】SSE服务器发送事件详解SSE全称ServerSentEvent，直译一下就是服务器发送事件，一般的项目开发中，用到的机会不多，可能很多小伙伴不太清楚这个东西，到底是干啥的，有啥用本文主要知识点如下
墨墨猪·2025-01-29 20:50

c语言实现动态字符串,C语言怎么实现可变长度字符串

0917:22提问者北墓南笙2021-02-0904:15比如C#写了个配置文件不管多长都声明一个string变量用StreamReader下的方法载入进入貌似C语言没这样的懒方法那该怎么做呢最佳答案二级知识专家一个狠有粪量的人
腻子防水涂装设备厂家·2025-01-29 19:42

mysql 单表 并发_mysql怎么支撑百万级并发-对于同一个表，MySQL支持多少个并发操作...

需要大量的内存，线程缓存命中率的下降，以及创建破坏线程的性能的提高——这个问题并不是特别大，重点是底层的mysql来瞬间处理这几百个
weixin_39878991·2025-01-29 19:41

linux下mysql将表导出_linux下mysql导出数据表命令

下面由学习啦小编为大家整理了linux下mysql导出数据表命令的相关知识，希望对大家有帮助!
大嘴福妮·2025-01-29 19:41

C++11 for区间遍历:vector几种遍历方式

example:#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vectornum{3,7,1,7,9};//修改你正在迭代的容器的值，或者你想避免拷贝大的对象
小桥流水人家_·2025-01-29 18:08

Redis部署方式全解析：优缺点大对比

Redis部署方式全解析：优缺点大对比一、引言Redis作为一款高性能的内存数据库，在分布式系统、缓存、消息队列等众多场景中都有着广泛的应用。
恩爸编程·2025-01-29 18:34

大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用

1.大模型部署工具llama.cpp大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。
大模型柳儿·2025-01-29 18:03

为什么提到各种本地化部署模型软件时总要提到 llama.cpp?

尽管名字里有“cpp”，它实际上指的是基于C++开发的一整套工具，用于高效地在本地运行大语言模型（LLM）。
风雅GW·2025-01-29 18:00

[如何在LangChain中实现安全集成：最佳实践与应对策略]

这些集成使开发人员能够创建结合LLM（大语言模型）强大功能和外部资源交互的多样化应用。然而，安全问题不容忽视。本文将深入探讨在LangChain应用中实现安全集成的最佳实践，并
dsndnwfk·2025-01-29 17:56

图数据库比较 Graph Database Comparison Chart

出处：http://objectivity.com/INFINITEGRAPH大图地址：http://objectivity.com/sites/default/files/infinite-graph
Babyfacer·2025-01-29 17:54

【AI简历】速创猫AI简历API接入|10分钟带你手把手接入自己的项目中去

大模型技术正深度重塑人力资源行业生态，作为AI驱动的智能招聘解决方案专家，速创猫正式开放大模型API接入服务。
itLeeyw573·2025-01-29 17:52

初步认识C语言-个人学习

在这个系列中，我将按照以下目录逐步深入学习C语言：什么是C语言第一个C语言程序数据类型变量，常量字符串+转义字符+注释选择语句循环语句函数数组希望通过这些记录，不仅能帮助自己巩固知识，也能给正在学习C语言的小伙伴们一些参考
Aphelios380·2025-01-29 17:22

DeepSeek：通用人工智能的技术前沿与创新突破

公司以“探索智能本质，实现AGI造福人类”为使命，致力于突破大模型技术的边界，推动AI从专用向通用演进。
热爱分享的博士僧·2025-01-29 17:52

docker desktop使用ollama在GPU上运行deepseek r1大模型

一、安装docker安装WSL打开HyperV可以参考：用Docker快速安装软件_哔哩哔哩_bilibili二、拉取ollama镜像在powershell中运行如下命令，即可拉取最新版本的ollama镜像：dockerpullollama/ollama如果需要指定版本，可以用如下命令：#CPU或NvidiaGPU下载ollama0.3.0dockerpullollama/ollama:0.3.0
yimenren·2025-01-29 17:20

python一个函数调用另一个函数里面的值_Python学习笔记（10）-函数之函数定义、调用、参数、返回值、嵌套...

升级或修改某一个功能时只更新相应函数即可）2、方便代码重复使用（不需要多次重复编写代码只需多次调用即可）函数定义的格式：def函数名():代码块如定义一个打印名片函数：注意：1、函数名命名规则与变量命名规则一致，但一般不使用大驼峰命名方式
weixin_39631689·2025-01-29 17:48

Springboot实现多数据源整合的两种方式

其实这段时间也一直没有闲着，一个是在梳理之前的文章知识和资源，用于搭建技术圈子，另外一个就是在思考自己的一个输出方向，社区发展得很迅速，热榜各种各类的文章都有，深思熟虑后，还是坚持文章在精不在多，质量标准更加重要
咸猪手呆呆·2025-01-29 16:14

如何从零开始训练大模型（预训练方向）

1.背景根据scalinglaw，模型越大，高质量数据越多，效果越好。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。跟规模相对接近的2b、7b模型比，得分比qwen2b高，和qwen7b比有的高有的低。这个是minicpm的详细技术文档：https://shengd
AI小白熊·2025-01-29 16:43

如何用Python训练一个AI模型（超详细教程）非常详细收藏我这一篇就够了！

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！一、AI的基本概念1.什么是AI模型？AI模型是通过训练得到的一种程序，能够利用海
程序员二飞·2025-01-29 15:42

C语言基础知识：exit()函数

函数名:exit()所在头文件：stdlib.h功能:关闭所有文件，终止正在执行的进程。exit(1)表示异常退出.这个1是返回给操作系统的。exit(x)（x不为0）都表示异常退出exit(0)表示正常退出exit()的参数会被传递给一些操作系统，包括UNIX,Linux,和MSDOS，以供其他程序使用。stdlib.h:voidexit(intStatus);参数:status//程序退出的返
MAX在码字·2025-01-29 15:42

面经1——长沙某小厂

抱着积攒面试经验的心态，没怎么准备就去了，面试官没怎么问八股，主要针对我的简历问了我技术相关的知识，下面我将面试官问的问题总结一下，供自己后面含泪复习，有兴趣的小伙伴也可以一起学习。
阳光阿盖尔·2025-01-29 15:39

中国BI步入增长大周期，腾讯云ChatBI加速AI+BI融合

过去十年，大数据技术的快速发展，让数据消费前进一大步，数据价值得到一定程度的挖掘与释放，真正开启了“用数”的大时代。
大数据在线·2025-01-29 15:09

[c语言日寄]assert函数功能详解

从基础语法到复杂算法，题目涉及的知识点全面覆盖，助力你系统提升。无论你是初学者，还是进阶开发者，这里都能满足你的需求！
siy2333·2025-01-29 15:07
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