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Express + MongoDB 实现 VOD 视频点播

二、数据库连接与模型定义创建models目录并在其中

yqcoder·2025-03-02 17:16

如何在VSCode中使用OpenAI

如何在VSCode中使用OpenAI：从集成到应用场景详解人工智能（AI）正在改变软件开发的方式，而OpenAI提供的强大模型可以帮助开发者提升编码效率、优化工作流并自动化繁琐任务。

WeiLai1112·2025-03-02 17:42

使用Semantic Kernel：对DeepSeek添加自定义插件

SemanticKernel介绍SemanticKernel是一个SDK，它将OpenAI、AzureOpenAI等大型语言模型与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。

归-途·2025-03-02 16:41

OpenAI API教程

通过此API能在应用程序中方便地调用OpenAI提供的大模型基础能力。OpenAI的API协议已成为LLM领域的标准。

Jachin Huang·2025-03-02 16:41

关于openAI接口的使用(个人学习总结)

文章目录背景OpenAIOpenAI的三种使用方法模型python的openai库根据文档自定义request函数http请求构成接口的响应构成自定义请求和接收函数背景在使用OpenAIAPI接口时遇到了许多问题

暗雾飘扬·2025-03-02 16:38

JS宏案例：多项式回归

一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种，它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项（如平方项、立方项等），来捕捉数据中的非线性关系。

jackispy·2025-03-02 16:07

Netty为什么性能很高?

其高性能的原因可以归结为以下几个方面：1.NIO（Non-blockingI/O）模型Netty基于JavaNIO（即非阻塞I/O）API，能够实现异步

java1234_小锋·2025-03-02 16:06

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

本地部署DeepSeek-R1大模型

本地部署DeepSeek-R1大模型的方法主要分为两种：自动部署（懒人专用）和手动部署（适合开发者）。

安琪CiCi·2025-03-02 16:03

边缘渲染架构深度解析：从CDN到边缘计算的性能跃迁

引言：重塑用户零延迟体验边界CloudflareWorkers在全球200+节点部署边缘渲染服务后，全球平均TTFB降至68ms，动态内容加载速度超本地SSR420%。

桂月二二·2025-03-02 15:01

Python和curl 如何使用OpenAI 接口访问LLM

你可以通过pip来安装它：pipinstallopenai2.设置API密钥（可选）如果访问ChatGPT需要设置密钥，如果访问本地模型不需要设置密钥！

SmallerFL·2025-03-02 15:31

大模型时代的DeepSeek突围之路：从模型部署到场景落地全解析

引言在GPT-4、Claude3等通用大模型激烈角逐的战场中，DeepSeek凭借独特的MoE、MLA、MTP等架构技术崭露头角。

zhangjiaofa·2025-03-02 15:29

家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南

35-42%物流成本高企大件商品平均物流成本占比达18%，破损率超行业标准2.3倍决策周期长客户平均决策周期达12.7天，需构建全链路交互体系核心系统技术实现一、沉浸式体验引擎3D场景化展示WebGL模型轻量化处理

wjoang·2025-03-02 15:28

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载

坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

基于阿里云PAI平台快速部署DeepSeek大模型实战指南

一、DeepSeek大模型：企业级AI应用的新标杆1.1为什么选择DeepSeek？近期，DeepSeek系列模型凭借其接近GPT-4的性能和开源策略，成为全球开发者关注的焦点。

硅基打工人·2025-03-02 14:19

Kubernetes 网络插件实现原理与典型问题全解析

Kubernetes网络模型是容器编排的核心基础，但也是运维中最复杂的部分之一。本文将深入剖析主流网络插件（CNI）的实现原理，并结合生产环境中的高频问题，提供从底层原理到实战排障的全方位指南。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-02 14:48

微信小程序开发中，wxss和wxml写完后页面不显示，可能的原因包括：

2.路径问题：检查app.json中页面引入的路径是否正确2。3.JS文件为空：确保当前wxml文件对应的js文件不为空，即使没有具体的处理逻辑，也不能没有js代码2。

IT_linux·2025-03-02 14:18

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。

uu1224·2025-03-02 14:17

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

一个py文件搞定mysql查询+Json转换+表数据提取+根据数据条件生成excel文件+打包运行一条龙

importosimportargparseimportpymssqlimportjsonimportpandasaspdfromdatetimeimportdatetimefrompandas.io.formats.excelimportExcelFormatterimportopenpyxl

小木可菜鸟测试一枚·2025-03-02 14:16

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。FP（Falsepostive,假正例）——将反类预测为正类数。TN（Truenegative,真反例）——将反类预测为反类数。FN（Falsenegative,假反例）—

不要天天开心·2025-03-02 14:45

DeepSeek在个人财务管理中的应用技巧有哪些？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-03-02 14:44

大模型生成文本控制参数:Top-k Top-p和Temperature(超级易懂,看一眼就学废)

温度（Temperature）作用：就像调节"脑洞大小"的开关。温度调低（比如0.2）：AI会变成保守派，总选最稳妥的回答（适合写说明书、正经文案）温度调高（比如1.0）：AI就变戏精，各种天马行空（适合编故事、写段子）Top-k（候选词数量）作用：每次选词时的"候选名单人数"设小值（比如10）：AI只能在10个最合适的词里挑（回答更靠谱）设大值（比如50）：AI能考虑50个可能的词（回答花样更多

Ven%·2025-03-02 14:13

python docx document 输出word 设置字体

南阳范宏云·2025-03-02 14:12

IOS基础面试题

MVC（Model-View-Controller）是一种常见的设计模式，用于组织代码Model（模型）：代表数据层，处理数据的逻辑。View（视图）：负责展示界面，显示数据。

程序员林北北·2025-03-02 13:11

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了

黄阳老师·2025-03-02 13:10

【赵渝强老师】Kafka的消费者与消费者组

消费者就是从Kafka集群消费数据的客户端，下图展示了一个消费者从主题中消费数据的模型。上图展示的是单消费者模型。单消费者模型存在一些问题。

·2025-03-02 13:17

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN

冒泡芳·2025-03-02 13:08

指数移动平均（EMA）策略

在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。

Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(

lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

LLC谐振变换器Simulink仿真模型

LLC谐振变换器Simulink仿真模型新建文件夹.zip_0项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/b109b简介本仓库提供了一个用于LLC谐振变换器的

管彩嫒Zachary·2025-03-02 13:05

Dify理论：漫话RAG

给大语言模型一个大型图书馆。大语言模型在回答问题前，不要急于回答。先去图书馆里查阅一番，再根据所获取的知识进行回答。大语言模型，由闭卷考试，变成了开卷考试。第一：减轻了大模型的幻觉。

几道之旅·2025-03-02 12:58

十一、Spring Boot：使用JWT实现用户认证深度解析

SpringBootJWT（JSONWebToken）：无状态认证在现代Web开发中，无状态认证是一种重要的安全机制，它允许服务器在不存储会话信息的情况下验证用户身份。

伯牙碎琴·2025-03-02 12:58

九、Spring Boot：自动配置原理

通过自动配置，SpringBoot能够根据项目的依赖和配置自动加载和配置Spring应用的各个部分。

伯牙碎琴·2025-03-02 12:57

SQL-o1：一种用于Text-to-SQL的自奖励启发式动态搜索方法

得益于大规模语言模型(LLMs)的应用，该领域取得了显著进展。然而，模型的可扩展性、生成空间的限制以及SQL生成过程中的连贯性问题仍然存在。

数之何·2025-03-02 12:25

大白话解释认证JWT是什么有什么用怎么用

JWT（JSONWebToken）就像一张“加密的电子通行证”，用来证明你是谁、能干什么。

心心祥蓉·2025-03-02 11:51

stars and seas·2025-03-02 11:50

【AI带来的机遇】

一、AI大模型技术革命的底层逻辑与历史机遇类比AI大模型的普及与DeepSeek等技术的突破，正形成类似互联网初期的技术红利窗口期。其核心特征表现为：技术门槛骤降、生态边界模糊、应用场景裂变。

调皮的芋头·2025-03-02 11:18

【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例

文章目录介绍原理步骤加载R包数据下载导入数据数据预处理成对相关性GLMMs标准化数据字符向量转换成因子化变量构建模型FishesAmphibiansReptilesBirdsMammals画图总结系统信息介绍广义线性混合模型

生信学习者1·2025-03-02 11:46

如何用AI写程序

、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型

Honmaple·2025-03-02 11:46

机器学习第一章绪论

通过这些数据产生模型（model）的算法，即“学习算法”（learningalgorithm）。如果说计算机科学是研究“算法”的学问，那机器学习就是研究“学习算法”的学问。

太炀·2025-03-02 11:16

Vue 系列之：基础知识

什么是MVVMMVVM（Model-View-ViewModel）一种软件设计模式，旨在将应用程序的数据模型（Model）与视图层（View）分离，并通过ViewModel来实现它们之间的通信。

程序员SKY·2025-03-02 10:13

前端架构 —— 脚手架的开发流程

/usr/bin/envnode配置package.json，添加bin属性编写脚手架代码将脚手架发布到npm使用流程安装脚手架npminstall-gyour-own-cli使用脚手架your-own-cli

mask-li·2025-03-02 10:13

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法

林聪木·2025-03-02 10:09

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

谈谈 ES 6.8 到 7.10 的功能变迁（6）- 其他

这是ES7.10相较于ES6.8新增内容的最后一篇，主要涉及算分方法和同义词加载的部分。

INFINI Labs·2025-03-02 10:07

华为战略解码-162页八大章节精读

文档详细阐述了华为在战略解码过程中如何利用BLM模型等工具，以及如何从市场洞察、业务设计等方面制定和执行战略。

智慧化智能化数字化方案·2025-03-02 10:36

JDK活化石复活：setStream()抢救指南，看完想给Applet开追悼会

——看着要传输的JSON数据，我仿佛听到硬盘在哀嚎："臣妾做不到啊！"

筱涵哥·2025-03-02 10:06

在nodejs中使用ElasticSearch（三）通过ES语义检索,实现RAG

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。

konglong127·2025-03-02 09:33

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