内容模型第4页

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南：安全实践

相比Electron，Tauri2.0提供了更严格的安全模型和更完善的权限系统。本文将帮助你理解和实践Tauri的安全特性。

技术出海录·2025-01-19 23:21

机器学习的介绍

如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Spring Security(maven项目) 3.0.2.5版本中改

实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度本期目标《对上一期的内容进行一波改革，迭代》原因：写的太烂内容回顾：我们对DeleatingFilterProxy

严欣铷·2025-01-19 22:16

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

新手对于中国工业互联网2.0架构的认知

目录2.0体系架构组成部分各部分细分：为了推动工业互联网的发展，各个国家的工业互联网联盟纷纷推出了自己的工业互联网参考架构模型，用以指导相关标准体系建设及产业推进。

2301_80509398·2025-01-19 22:15

FPGA-全局时钟缓冲IBUFG BUFG IBUFGDS ODDR2

学习内容全局时钟缓冲，输入缓冲，输出缓冲开发环境xilinxspartan6、ISE14.7、modelsim10.5写在前面的话当你用ISE14.7时可能会出现如下的报错Thisdesigncontainsaglobalbufferinstance

kelinnn·2025-01-19 22:15

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。那么，什么是无监督学习和有监督学习呢？本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

TypeScript开发OFD阅读器指南

开发一个OFD阅读器需要解析OFD文件的结构，并将其内容渲染到屏幕上。本文将详细介绍如何使用TypeScript开发一个简单的OFD阅读器。

源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-19 22:40

迅为RK3588开发板实时系统编译-Preemption系统/ Xenomai系统编译-选择摄像头配置

更多内容可以关注迅为RK3

mucheni·2025-01-19 22:10

迅为RK3568开发板篇OpenHarmony配置HDF驱动控制LED-新增 topeet子系统-编写 bundle.json文件

bundle.json文件内容如下所示：下面是对各个字段的解释：1.name:"@ohos/demos"-这是组件或项目的名称，这里表示它属于OHOS（OpenHarmonyOS）生态系统下的一个名为"

mucheni·2025-01-19 22:09

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。

chiyong7717·2025-01-19 21:37

Android系统开发（十二）：电影般的质感，揭秘 SDR 与 HDR 的完美结合

随着HDR的普及，混合内容在播放设备上的表现成了一个关键话题。为什么选择这个主题？

刘争Stanley·2025-01-19 21:36

电子电气架构 —— 刷写模式：并行刷写

本文主要讲述如下内容：->1、背景信息->2、并行刷写->3、总结一、背景信息刷写，对于汽车诊断工

车载诊断技术·2025-01-19 21:36

SpringBoot + Vue 项目超简单的合并部署方案

个人博客内有更多详细内容：https

小北不想努力·2025-01-19 21:05

windows cmd命令大全

type：显示文件内容。echo：在命令行中显示文本或变量的值。set：设置或显示环境变量。path：显示或设置系统环境变量中的目录列表。

Mika-1001·2025-01-19 21:32

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

Windows CMD 常用命令

文章目录1.前言2.如何进入CMD3.常用文件与目录操作命令3.1切换盘符3.2`cd`改变目录3.3`dir`查看目录内容3.4创建、删除目录3.5创建、删除文件4.文件与内容操作4.1复制、移动文件

书生－w·2025-01-19 21:31

2025年flask儿童教育系统程序+论文可用于计算机毕业设计

系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于儿童教育系统的研究，现有研究主要集中在教育技术、教学设计、以及儿童心理学等领域。

zhihao503·2025-01-19 21:31

AI 在播客领域的应用

播客以语言交谈为主，是大语言模型AI可以大展拳脚的地方，比如播客简介，播客节目笔记（shownotes）的自动化生成，播客节目单自动化推荐等等。

姚家湾·2025-01-19 21:00

软件工程和项目管理领域 - CMMI 极简理解

CMMI概述CMMI全称为CapabilityMaturityModelIntegration，即能力成熟度模型集成CMMI是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所（SEI）开发的一套综合性管理模型CMMI

我命由我12345·2025-01-19 20:29

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

前言2024年，各大公司推出强大理解能力的多模态大模型，将引领人工智能（AI）技术创新和应用，工业场景将成为多模态大模型的最佳实践场地。

大模型扬叔·2025-01-19 20:29

RWKV-7 与 SamOut 的优势和劣势

动态状态演化RWKV-7的动态状态演化机制允许模型更灵活地更新内部状态，从而更好地捕捉长期依赖关系，并且在处理长序列时表

东方佑·2025-01-19 20:57

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。

智识小站·2025-01-19 20:23

【懒加载数据 Objective-C语言】

String，movie_zghhr，3）title：String，创业励志电影，4）options：Array，21items前三个都是String类型，最后是不是Array类型，所以我们要先建一个模型

清风清晨·2025-01-19 19:21

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

工业场景要求严谨、容错率低，核心业务场景对模型准确率的要求达到95%以上、对幻觉的容忍率为0，因此通用基础大模型的工业知识往往不足以满足工业场景的应用需求。

大模型常客·2025-01-19 19:21

Python 数据结构与算法学习

2022年秋季，笔者初次接触数据结构与算法，当时只觉得书上写的内容晦涩难懂，加之自己的怠惰，很难理解所讲解的内容。

X天地不仁·2025-01-19 19:50

网络编程（3）reactor事件驱动的机制

前言在传统的阻塞io模型中，服务器通常使用一个循环来不断监听端口是否有新的套接字连接。当有新的连接请求到来时，服务器会接受连接，并创建一个线程来处理该连接的后续读写操作。

jinbaotong·2025-01-19 19:49

《现代CSS技术应用与实践》小册完结啦！

小册内容涵盖现代CSS的基础知识、CSS嵌套及作用域、CSS布局技术与技巧、

·2025-01-19 19:59

C# 值类型和引用类型详解

存储内容：直接保存数据。复制行为：赋值时复制数据，两个变量互不影响。默认值：初始化为类型的默认值（如int为0）。不可为null（除非是可空类型，如int?）。值类型的

·2025-01-19 19:59

揭秘 Fluss 架构组件

这是Fluss系列的第四篇文章了，我们先回顾一下前面三篇文章主要说了哪些内容。

·2025-01-19 19:57

NPM 包开发与优化全面指南

·2025-01-19 19:54

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

大家好，我是大圣，今天聊一下大模型开发的几种方法。大模型开发常用方法前言人工智能的世界听起来复杂神秘，但其实它与我们的日常生活有着许多相似之处。

·2025-01-19 19:54

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

经过基础爬虫和进阶爬虫的学习，我们已经掌握了爬虫的基本原理、动态内容处理及反爬机制的应对。然而，当我们面对海量数据或需要高效爬取多个站点时，分布式爬虫和数据存储、处理能力就显得尤为重要。

Milk夜雨·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型，它们各自具有独特的特点和优势。

编程小郭·2025-01-19 18:45

亚矩阵云手机:搭建TikTok视频矩阵的高效解决方案

TikTok视频作为一种有效的营销策略，通过多个账号的矩阵协同运营，能够显著提升品牌影响力和内容传播效果。

云云321·2025-01-19 18:13

最近，大模型岗位爆了。。。

重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！宣布央企将把发展AI放在全局统筹地位上，并加快建设一批智能算力中心。这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，这个过程需要大量AI人才！！现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，央企+交互数字人将成今年一整年的趋势。除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂AI的程序员年薪已经翻到80w-96w!风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握AI大模

IT猫仔·2025-01-19 18:43

Kimi终于开源了，联手清华开源大模型推理架构Mooncake

在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。

吴脑的键客·2025-01-19 18:11

2025年01月19日Github流行趋势

项目维护者：yiranyyu,iceflame89,yaoyuanTHU,LDLINGLINGLING,tc-mb项目简介：MiniCPM-o2.6:一个适用于视觉、语音和多模态直播的GPT-4o级别模型

油泼辣子多加·2025-01-19 18:38

HarmonyOS--路由管理--组件导航 (Navigation)

3、通过组件级路由能力实现更加自然流畅的转场体验，并提供多种标题栏样式来呈现更好的标题和内容联动效果4、在不同尺寸的设备上，Navi

LLLuckyGirl~·2025-01-19 18:07

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

后端开发面试自我介绍_后端开发面试经验 - 共93条真实后端开发面试经验分享 - 职业圈...

总之一方面聊一些积极向上的内容，另外聊一些跟公司技术贴边的技术。2谈谈你的项目我就把我以前参与的

weixin_39815329·2025-01-19 17:36

linux驱动开发详解光盘,LINUX设备驱动开发详解(附光盘)

Linux设备驱动开发中涉及的理论以及多种设备驱动的框架.本书将字符设备,块设备,TTY设备,I2C设备,LCD设备,Flash设备,网络设备,音频设备,USB设备,PCI设备等复杂设备驱动的框架作为核心内容

何谨·2025-01-19 17:35

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

人形机器人的开发需要多学科、多领域的专业技能，具体如下：机械工程技能机械设计与建模：熟练掌握计算机辅助设计（CAD）软件，如SolidWorks、AutoCAD等，能够创建精确的3D模型，进行结构分析，

InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。

智识小站·2025-01-19 17:31

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。