农业模型

使用DeepSeek-R1和Ollama构建RAG系统以进行本地部署

使用DeepSeek-R1和Ollama构建RAG系统以进行本地部署我们将探讨如何使用DeepSeekR1（一种针对结构化任务优化的开源推理模型）和Ollama（一种用于在本地运行LLM的框架）构建功能齐全的
·2025-02-07 02:10

网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级

1月20日，DeepSeek震撼发布DeepSeek-R1，这款推理大模型在数学、编程及逻辑推理等多个领域展现出了与OpenAI顶尖模型比肩的实力，同时实现了API调用成本90%-95%的大幅缩减，无疑为科技界投下了一颗开年
·2025-02-07 02:10

基于Simulink的直流电动机（DC Motor）仿真建模

1.直流电动机模型直流电动机的数学模型可以表示为：电气部分：V=R⋅i+L⋅didt+Ke⋅ωV=R⋅i+L⋅dtdi+Ke⋅ω机械部分：J⋅dωdt+B⋅ω=Kt⋅i−TlJ⋅dtdω+B⋅ω=Kt⋅
xiaoheshang_123·2025-02-07 01:15

百度智能云上架DeepSeek R1/V3，上线首日超1.5万家客户调用

2月3日百度智能云宣布DeepSeek-R1和DeepSeek-V3模型上架百度智能云千帆平台，并宣布提供行业领先的超低推理价格。模型上线首日，已有超1.5万家客户通过千帆平台进行模型调用。
·2025-02-07 01:37

Oracle期末复习1

（3.0分）A、数据库系统B、文件系统C、人工管理D、数据项管理我的答案：A2数据库的概念模型独立于()。
冰雨下的桐树·2025-02-07 00:10

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

Stable Diffusion使用样例实践（二）

其中采用StableDiffusionwebui项目，模型为C站模型。需要模型的可以私我。细节上可以多训练几次，得到满意的为准。
Allen-Steven·2025-02-07 00:38

《人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力》

#随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，特别是在人工智能迅速发展的时代，程序员面临着前所未有的挑战与机遇。
柚乐·2025-02-06 23:03

计算机网络基本架构知识点

1.网络体系结构模型：-OSI七层模型：-物理层：是网络通信的基础层，负责在物理介质上传输比特流。
柚乐·2025-02-06 23:33

DeepSeek R1和V3区别

DeepSeekR1和V3是深度求索（DeepSeek）推出的两款大模型，尽管基于相似的技术框架（如混合专家架构MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。
@Rocky·2025-02-06 23:02

SDN基本概念

SDN基本概念SDN的概念与体系结构背景传统网络数据控制与转发传统网络结构体系传统网络缺点SDN概述SDN网络体系架构SDN架构下的接口SDN基本原理OpenFlow的思想和功能OpenFLow网络交换模型
南岸青栀*·2025-02-06 23:32

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法
ZShiJ·2025-02-06 23:01

大模型RAG优化方案_融合bm25和语义检索

写在前面检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种将检索(Retrieval)和生成(Generation)相结合的技术，它利用检索到的相关信息来增强大型语言模型
kakaZhui·2025-02-06 23:31

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。
我就是全世界·2025-02-06 22:24

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM

然而，LLMs是一个黑箱模型，往往缺乏捕获和获得事实知识。相反，知识图谱，例如维基百科等，是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提
笨cc·2025-02-06 22:23

[论文笔记] Deepseek技术报告

1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习（RL）提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，旨在探索在不依赖大规模监督微调（SFT）的情况下，模型如何自我进化并形成强大的推理能力。
心心喵·2025-02-06 22:53

【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习：理论、方法与实践

微调（Fine-Tuning）2.3领域适应（DomainAdaptation）第三章迁移学习的应用实例3.1医疗影像分析3.2文本分类3.3工业故障检测第四章迁移学习的未来发展与挑战4.1领域差异与模型适
E绵绵·2025-02-06 22:52

项目管理三要素解读

项目管理三要素的核心是时间、成本、质量，三者构成“铁三角”模型，缺一不可。其中，时间管理是项目成功的基础，成本控制决定资源分配效率，质量保障则是交付成果的核心竞争力。
·2025-02-06 21:03

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数（LossFunction）4.优化算法（Optimization）5.反向传播（Backpropagation）6.正则化与调优三、进阶模型
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数（LossFunction）定义重要性常见设置6.正则化（Regularization）定义重要性常见设置7.网络架构（Net
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

JVM的详细讲解

学习目标GC分代回收回收器实现类加载内存模型性能调优  那什么是GC，GC里面的回收分类有哪些？怎么实现，还有什么内存模型里面还有什么东西？怎么调优性能？
上官花雨·2025-02-06 21:20

使用SSH命令行远程登录运行在CloudFoundry上的应用

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-02-06 21:27

运维和云计算机,云计算和 AWS 概述（一）

#云计算基础##概念一种基於互联网技术以服务的方式提供客戶可扩展和IT弹性能力的计算模式*灵活性AWS让企业能够使用他们所熟悉的编程模型、操作系统、数据库和架构。
taziku_co·2025-02-06 21:49

PyQt6/PySide6 的 QTableView 类

QTableView通常与QAbstractItemModel的子类（如QStandardItemModel或自定义模型）一起使用，以提供数据源。
燃灯工作室·2025-02-06 21:18

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。这种机制通过动态分配权重，突出重要特征，抑制无关信息，从而提高图像识别的准确性和效率。
清风AI·2025-02-06 21:47

利用Docker简化机器学习应用程序的部署和可扩展性

利用Docker的强大功能：简化部署解决方案，确保可扩展性，并简化机器学习模型的持续集成/持续交付（CI/CD）流程。
荆州克莱·2025-02-06 20:44

解决众多问题，强力卸载，做到彻底清理

像maya专注动画制作、Revit在建筑信息模型领域大显身手、Inventor擅长机械设计，这些功能强大的软件，安装时却状况百出，要么安装失败，要么根本装不上去，好不容易安装失败了，想要彻底卸载干净，更是难如登天
开开心心就好·2025-02-06 20:42

LDA主题分析—情感分析案例

以下是一个针对投诉内容进行情感分析的完整案例，包含数据准备、模型训练、情感分析以及结果展示的过程。案例：投诉内容情感分析步骤1：数据准备首先，我们准备一份包含用户投诉内容的数据集。
rubyw·2025-02-06 20:41

驱动的三种IO模型

阻塞IO概述：例如读取硬件数据时，如果硬件数据没有准备好，此时进程阻塞在read()函数位置直到硬件数据就绪，通过read()函数读取硬件数据，程序向下执行，进程阻塞等待数据时处于休眠态。阻塞IO特点：最常用，简单，但效率最低的。常见一些read，write等函数。非阻塞IO概述：例如读取硬件数据时，不管硬件数据有没有准备好，此时进程都不会阻塞在read()函数位置，而是继续往下执行。如果想要获取
丢丢丢丢丢丢~·2025-02-06 19:39

Gemini 2.0 全面来袭：谷歌能否借此重夺AI王座？

不再纠结于AI模型选择！chatTools平台汇集了o1、GPT4o、DeepSeek、Claude和Gemini等多个领先的AI模型，一站式体验各种AI功能。马上开始你的AI探索之旅！
that's boy·2025-02-06 19:39

高效抽取PDF文件打造RAG，从LlamaParse转向PymuPDF4llm

PymuPDF4llm：大型语言模型的高效PDF数据处理利器。PymuPDF4llm是专为大型语言模型设计的强大工具，能够将杂乱的PDF数据整理得井井有条，为你的AI项目提供有力支持。
小天才学习机打游戏·2025-02-06 19:38

从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及 DeepSeek 探索

从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及DeepSeek探索适用人群：对人工智能感兴趣、想从基础概念入手的同学；有一点编程基础但尚不了解大模型与GPT技术原理的程序员；想追踪AI热点并寻找实战参考的学习者
hjy1821·2025-02-06 19:37

大模型RAG应用开发之PDF解析工具对比

一汇总类型名称地址OCR提取表格内容保留文本顺序提取图片保存成md格式其他特性传统PDF解析库pymupdfhttps://github.com/pymupdf/PyMuPDF❌✔️✔️✔️❌●表格提取●自定义字体传统PDF解析库pdfminerhttps://github.com/pdfminer/pdfminer.six❌❌✔️❌❌●版面分析传统PDF解析库pdfplumberhttps://
大模型应用·2025-02-06 19:06

基于Simulink的无传感器控制（Sensorless Control）永磁同步电动机（PMSM）建模

目录基于Simulink的无传感器控制（SensorlessControl）永磁同步电动机（PMSM）建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建
小蘑菇二号·2025-02-06 19:36

二、Java并发编程之ReentrantLock、Java内存模型

B站黑马课程文章目录4.AQS4.1锁的活跃性死锁哲学家就餐问题活锁饥饿4.2AQS4.3ReentrantLockReentrantLock原理ReentrantLock基础ReentrantLock解决哲学家就餐4.4同步模式之顺序控制固定顺序*交替输出5.共享模式之内存5.1可见性volatile可见性vs原子性5.2终止模式之两阶段终止模式5.3同步模式之犹豫模式5.4有序性指令重排序优化
wxygf·2025-02-06 19:03

T1:实现mnist手写数字识别

0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前：目标1.知道如何配置环境2.跑通模型
哈维羊·2025-02-06 19:33

LLM知识蒸馏代码讲解及训练实验

LLM知识蒸馏代码讲解及训练实验知识蒸馏简单讲即使用大规模参数的模型对小规模参数模型进行蒸馏，且不是简单的只使用答案，是需要两个模型的logprob进行交互的，故两个模型的vocabsize必须是一样的
淡水，·2025-02-06 18:33

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型1.背景介绍1.1PM2.5概述PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,主要来源于燃煤、机动车尾气排放和工业生产等。
AI天才研究院·2025-02-06 18:31

DeepSeek与OpenAI：谁是AI领域的更优选择？

尽管OpenAI凭借其强大的GPT系列模型在全球范围内获得了广泛的认可，但DeepSeek凭借其独特的技术优势和创新理念，正在逐渐成为许多企业和开发者的新选择。
gs80140·2025-02-06 18:28

【大模型LLM面试合集】训练数据_数据格式

对于大语言模型的训练中，SFT（SupervisedFine-Tuning）的数据集格式可以采用以下方式：输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落。
X.AI666·2025-02-06 18:28

Java 大数据模型部署与运维：生产环境的挑战与应对（43）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：
青云交·2025-02-06 18:57

【MySQL】基础 - 概述

2、数据库管理系统（DBMS）操纵和管理数据库的大型软件3、SQL操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库统一标准二、MySQL数据库1、关系型数据库（RDBMS）（1）概念建立在关系型模型基础上
CH3_CH2_CHO·2025-02-06 17:55

Deepseek-r1、o3-Mini 和 Qwen 2.5 MAX，谁才是你的菜？

OpenAI急于捍卫市场地位，于周五推出O3Mini，这明显是在回应DeepSeek的R1模型。这下它终于坐不住了，发布了新推理模型系列o3-mini。
·2025-02-06 17:21

大型推理模型 （LRM） 的比较 OpenAI DeepSeek R1 Gemini 2.0

大型推理模型（LRM）的比较OpenAIDeepSeekR1Gemini2.0阅读时长：25分钟发布时间：2025-02-06近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容
·2025-02-06 17:20

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

这种不均衡会导致模型偏向于高频样本（低中奖倍数的），而忽略低频样本（高中奖倍数的）。以下是SMOTE过采样和损失函数加权的具体实现方法：1.SMOTE过采样SMOTE（SyntheticMinori
zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

茶思屋直播|构建多元共生的生态空间：TinyEngine生态的融合之道

适用于多场景的低代码平台开发，如：资源编排、服务端渲染、模型驱动、移动端、大屏端、页面编排等。
·2025-02-06 17:15

设计模式-观察者模式

消息队列（MQ），一种能实现生产者到消费者单向通信的通信模型，这也是现在常用的主流中间件。
养歌·2025-02-06 17:53

java中的mapper是什么_java中entity层、dao层、service层、mapper层、util层、controller层具体含义以及表现...

entity层A：entity就是属性类，通常定义在model层里面，相当于MVC的M层，属于数据模型层B：一般得实体类对应一个数据表，其中的属性定义数据表中的字段，实体类的字段数量>=数据库表中需要操作的字段数量
南城游子·2025-02-06 17:51

Deepseek-r1、o3-Mini 和 Qwen 2.5 MAX，谁才是你的菜？

OpenAI急于捍卫市场地位，于周五推出O3Mini，这明显是在回应DeepSeek的R1模型。这下它终于坐不住了，发布了新推理模型系列o3-mini。
·2025-02-06 17:11

Python用langchain、OpenAI大语言模型LLM情感分析AAPL股票新闻数据及提示工程优化应用

p=39614本文主要探讨了如何利用大语言模型（LLMs）进行股票分析。
·2025-02-06 17:10
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