加性注意力模型

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

来源：@首席数智官9月19日，在2024杭州云栖大会上，阿里云CTO周靖人表示，阿里云正在围绕AI时代，树立一个AI基础设施的新标准，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系
首席数智官·2025-03-07 20:39

动态彗星流转边框按钮

引言在网页设计中，动态效果总能吸引用户的注意力。本文将介绍如何使用Canvas和Vue.js实现一个带有动态彗星流转边框的按钮。这个按钮不仅美观，而且可以根据用户的需要调整动画的速度、粗细和轨迹长度。
J丶S丶Q·2025-03-07 19:08

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据，持续优化其自动驾驶算法，使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
百态老人·2025-03-07 19:38

数据的封装和解封装

二、什么是解封装解封装：针对接收方，进行数据报头的剥离，上述的逆向过程三、发送方的数据封装TCP/IP对等模型发送
数据链路摸索者·2025-03-07 19:05

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

Python图形界面开发：PyQt与Tkinter对比分析

本篇博客将从功能、易用性、性能、社区支持、学习曲线等角度对比分析这两个库，并通过一个简单的实战项目帮助你更直观地理解它们的差异。一、PyQt与Tkinter简介1.Py
萧鼎·2025-03-07 19:01

DeepSeek掘金——Deepseek + Lakehouse 架构 赋能企业数字化转型

Deepseek+Lakehouse架构最近Deepseek这股风刮得太猛了，本周末的大事莫过于腾讯于2025年2月15日晚开始灰度测试在微信中接入DeepSeek-R1模型。
不二人生·2025-03-07 19:30

【实战】Deepseek+Heygen+剪映快速生产数字人讲解的视频内容

结合强大的AI语言模型和便捷的视频剪辑工具，我们可以轻松实现低成本、高效率的数字人讲解视频生产。本文将为大家介绍一种基于Deepseek+Heyge
kakaZhui·2025-03-07 19:00

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。
StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络
浪九天·2025-03-07 19:27

大模型企业落地：汽车行业知识大模型应用

前言在当今这个信息爆炸的时代，知识管理成为了企业提升核心竞争力的关键。特别是在汽车行业这样一个技术密集、信息量庞大的领域，如何高效管理和利用知识资源，成为了每个企业必须面对的挑战。汽车行业的知识管理痛点汽车行业作为现代工业的集大成者，其知识体系庞杂而精细。从设计知识到生产知识，从营销知识到客户服务知识，每一个环节都依赖于大量的专业信息和经验积累。然而，传统的知识管理方式面临着诸多挑战：知识分散：知
AGI大模型学习·2025-03-07 18:55

Java中getter和setter方法的作用

Java中getter和setter方法的作用在Java中，getter和setter方法是面向对象编程中实现封装的核心手段，它们的作用不仅限于访问或修改对象的属性，还为代码的灵活性、安全性和可维护性提供了重要保障
以恒1·2025-03-07 18:55

AI大模型在职业教育中的应用解决方案

人工智能（AI）作为一种前沿的科技趋势，其大模型技术通过强大的数据处理能力和学习算法，在众多行业中均展现了巨大
中年猿人·2025-03-07 18:54

主流爬虫框架scrapy的架构及原理

一、Scrapy架构概览Scrapy是一个基于Twisted异步网络框架构建的高效爬虫框架，其核心架构采用事件驱动模型，支持高并发、可扩展的网页抓取。
迷鹿鹿鹿鹿鹿·2025-03-07 18:23

《Ollama ：开启本地大模型部署新时代》：此文为AI自动生成

《Ollama：开启本地大模型部署新时代》：此文为AI自动生成走进Ollama在大模型技术迅猛发展的当下，Ollama如同一颗耀眼的新星，在众多大模型中崭露头角。
空云风语·2025-03-07 18:53

Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构

目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域
ByteCodeLabs·2025-03-07 18:22

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【ESP32接入国产大模型之豆包】

【ESP32接入国产大模型之豆包】1.豆包大模型1.1了解豆包api1.2Http接口鉴权1.3.接口参数说明1.3.1请求体(request)参数1.3.2返回(response)参数1.3.3错误响应
2345VOR·2025-03-07 18:20

【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击：中国AI底层技术的“破壁之战”

关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。当全球AI竞赛聚焦于大模型军备竞赛时，DeepSeek开源周的五连发，却将战火引向了更底层的技术战场。
shelly聊AI·2025-03-07 18:50

上汽乘用车接入豆包大模型

近日，据火山引擎官方公众号透露，上汽乘用车已接入字节豆包大模型，借助豆包大模型强大的自然理解能力，提升「用户之声」平台的反馈效率和质量，为上汽客户带来更加优质的服务体验。
凭空起惊雷·2025-03-07 17:48

安卓录屏神器-AZ Screen Recorder‌

提供前置摄像头叠加功能，可同时录制屏幕画面和真人讲解，增强视频互动性‌。‌高兼
zhslhm·2025-03-07 17:45

Spring事务失效场景与解析

在使用Spring框架进行开发时，事务管理是确保数据一致性和完整性的关键机制。然而，在某些情况下，开发者可能会遇到事务失效的问题，导致预期的事务回滚或提交行为未能如期执行。
zj6182007·2025-03-07 17:45

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

第一部分：解决的问题联邦学习（FL）在多用户协同训练模型时，因数据隐私和通信限制，用户仅与中央服务器交互。
还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

Lumoz Chain正式上线：AI 时代的新算力破局者

当加密世界将目光投向AI领域时，大多数项目仍停留在以AI为工具或应用场景的层面，试图通过集成AI模型或优化链上功能来吸引用户。
区块链小八歌·2025-03-07 17:43

量化投资与算法交易

机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
AI天才研究院·2025-03-07 17:08

企业数据挖掘平台×DeepSeek强强联合，多种应用场景适用

企业数据挖掘建模平台简单易用，可提供代码方便定制，全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员支持服务。在科技飞速发展的今天，人工智能领域的每一次突破都如同投入湖面的巨石，激起层层波澜。
泰迪智能科技01·2025-03-07 17:08

代码签名证书

可确保软件的来源可靠、未被篡改，并在用户下载或安装时提供额外的安全性。
·2025-03-07 17:50

Spring Boot 切面执行优先级配置指南

引言在SpringBoot应用开发中，切面编程（AOP）是一项强大的功能，它允许我们将横切关注点（如日志记录、事务管理、权限控制等）从业务逻辑中分离出来，以提高代码的可维护性和可扩展性。
蓝田～·2025-03-07 16:35

2025年热门国外邮箱推荐：注册、登录与购买指南

国外邮箱服务因其稳定性、隐私保护和多功能性而备受青睐。以下是选择国外邮箱的一些主要原因：隐私保护：许多国
·2025-03-07 16:18

Zookeeper01-文件存储的困境

磁盘阵列Raid条带化raid0:效率高，安全性低，磁盘率用率高radi1:安全性，效率高，磁盘利用率低radi2:纠错码模式，可以进行纠错，但是纠错需要多余的磁盘raid3:专门有一块校验盘，但是校验盘工作繁忙
aqzengkuasheng·2025-03-07 16:28

集团邮箱公司地址怎么设置？

接下来，我们将从用户权限管理、集成能力与办公协作、安全性等方面，详细解析集团邮箱的设置与优化。一、用户权限管理：高效分配与灵活控制在集团邮箱的
·2025-03-07 16:14

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB
·2025-03-07 16:14

存储降本，查询提速！时序数据库 TDengine 助力靖江特钢释放数据价值！

随着数据规模的增长，传统数据库逐渐暴露出存储效率低、查询速度慢、数据处理成本高等问题，影响了生产效率和决策的及时性。
·2025-03-07 16:13

沪深300期权交易要怎么进行加仓？

财顺小编本文主要介绍沪深300期权交易要怎么进行加仓？沪深300期权交易中进行加仓，是一个涉及风险管理、市场判断和策略执行的复杂过程。沪深300期权交易要怎么进行加仓？
小熊期权493·2025-03-07 16:26

【量化科普】Arbitrage，套利

套利的原理套利的核心在于发现并利用市场的价格不一致性。这种不一致性可能来源于信息不对称、市场分
量化投资技术·2025-03-07 16:24

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。
yzx991013·2025-03-07 16:24

万字总结！常见分布式ID解决方案（数据库、算法、开源组件）

分布式ID最低要求：erlang复制代码全局唯一：ID的全局唯一性肯定是首先要满足的高性能：分布式ID的生成速度要快，对本地资源消耗要小高可用：生成分布式ID的服务要保证可
Java爱好狂.·2025-03-07 15:50

大模型不确定性量化与提示词校准

大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。
AI天才研究院·2025-03-07 15:20

Lua为编程语言的嵌入式智能可编程Modbus主机用于Modbus和嵌入式TCP/IP设备

AiMaster300创造性的内置了Modbus虚拟机，使AiMaster300成为一个由程序员用几个
some9009·2025-03-07 15:49

带钢有害物质检测、耐候性测试及金属弯曲检测

带钢有害物质检测、耐候性测试及金属弯曲检测标准体系解析带钢作为金属加工行业的重要基础材料，其质量控制需覆盖有害物质、耐候性及力学性能三大核心检测模块。以下从检测标准、方法及行业应用维度进行系统梳理。
南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-07 15:49

前端流式输出深度解析：技术原理、实战应用与性能优化

一、流式输出的革命性意义1.1传统数据加载的痛点白屏等待：根据Google核心性能指标统计，页面加载时间超过3秒会导致53%的用户流失内存压力：单次加载10MBJSON数据会使内存占用飙升300MB+响应延迟
斯~内克·2025-03-07 15:48

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

嵌入式开发之串行数据处理

前题前面几篇文章写了关于嵌入式软件开发时，关于串行数据处理的一些相关内容，有兴趣的可以看看《嵌入式开发：软件架构、驱动开发与串行数据处理》、《嵌入式软件开发之生产关系模型》和《嵌入式开发之Modbus-RTU
dreamczf·2025-03-07 15:46

Web自动化中多浏览器并发

一、背景1、当自动化用例比较多时，执行需要很长时间，为了提高执行效率可以将用例分配到多个浏览器执行2、兼容性测试，在多个不同的浏览器上执行自动化用例，测试这些用例在不同浏览器上是否正常二、设计方案1、使用
进阶的DW·2025-03-07 15:16

web框架封装

一、po模式po模式全程pageobjectmodule，页面对象模型，ui层自动化的最佳实践。
进阶的DW·2025-03-07 15:45

请说一下你对分布式和微服务的理解

特点：分布性：节点分布在不同的物理位置。并发性：多个节点可以同时执行任务。透明性：用户无需关心系统的分布细节。容错性：部分节点故障时，系统仍能运行。优点：可扩展性：通过增加节点提升系统性能。
LiuYuHani·2025-03-07 15:56

家政服务小程序开发：提升企业竞争力的重要工具！

为了能够满足大众日常家政的需求，也催生出了家政行业数字化转型，借助家政服务小程序解决传统市场中效率低等问题，提高大众寻求家政人员的便捷性。为什么要开发家政服务小程序？1、满足消费
冠品网络科技·2025-03-07 15:25

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

AI Agent 智能体全景技术架构体系剖析

1AIAgent智能体全景技术图前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！上述这张图是AIAgent智能体平台的技术堆栈，分成多个模块，各自有不同的功能和角色。
Python程序员罗宾·2025-03-07 14:52
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