华大单片机教程第28页

笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？

一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景：1个token≈1个单词或标点符号。示例：句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"]，共4个token。中文场景：1个token≈1个汉字或词语。示例：短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"]，共4个token；若

瞬间动力·2025-03-01 09:08

LangChain 核心概念与架构详解

简介LangChain是一个强大的框架，专注于构建基于大语言模型(LLM)的应用。本文将深入介绍LangChain的核心架构、关键组件以及其特性。

dgay_hua·2025-03-01 09:05

php序列化与反序列化

用途：语法示例：反序列化漏洞利用前提条件一些绕过策略绕过__wakeup函数绕过正则匹配绕过相等逻辑判断利用大S的ascll码绕过反序列化字符逃逸高级反序列化phar反序列化什么是PHAR文件？

lally.·2025-03-01 09:04

Python语法糖教程第2天—Python装饰器深度解析与高阶应用指南

Python语法糖教程第2天—Python装饰器深度解析与高阶应用指南一、装饰器本质揭秘1.1装饰器的运行时序defdecorator(func):print("装饰器初始化阶段")defwrapper

Bruce_xiaowei·2025-03-01 08:33

借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG

幻觉是在处理大型语言模型（LLMs）时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本，但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源，如提供事实信息的数据库或知识图谱。矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作，知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和依赖关系。对于LLM中的幻觉问题，知识图谱是一个比向量数据库更好的解决方案。知识图谱为L

爱吃牛油果的璐璐·2025-03-01 08:32

Win7局域网打印机共享设置（详细图文教程）

https://jingyan.baidu.com/article/60ccbceb05c04164cbb1974c.html

小雨滴答滴答·2025-03-01 08:02

c++STL常用容器之Map/Multimap容器——全面总结（附案例解析）（十九）map按value值进行比较以及仿函数更改默认排序规则

这里有C++STL——全面总结详细教程（附案例解析）（持续更新中）目录map/multimap容器map基本概念map构造和赋值map大小和交换map插入和删除map查找和统计map容器排序仿函数更改默认排序规则和

磊磊cpp·2025-03-01 08:29

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的

一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标，将大语言

大模型玩家·2025-03-01 08:28

android java opencv_OpenCV On Android最佳环境配置指南(Eclipse篇)

简介本教程是经过本人多次踩坑，并参考网上众多OpenCVOnAndroid的配置教程总结而来，尽希望能帮助学习移动图像处理的朋友们少走弯路。

yuhang555·2025-03-01 07:54

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

python-个人笔记

入门python运行Python简单教程Python综述python是什么Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

尘叶风凌·2025-03-01 07:23

golang下载安装图文教程（Linux环境）

Go官网下载地址：Allreleases-TheGoProgrammingLanguageGo官方镜像站（推荐）：Allreleases-TheGoProgrammingLanguage1.下载源码包点击链接进入官网，选择Linux的安装包下载2.上传Linux解压将下载好的源码包上传到Linux服务器，上传到任意路径，接着将其解压到/usr/local目录目录下，指令如下：sudotar-zxv

吸嘎嘎能手·2025-03-01 07:23

Android NDK打包封装教程与优化技巧

关于NDK打包封装的问题。首先，用户可能不太清楚NDK的基本概念，所以我应该先解释NDK是什么以及它的作用。然后，用户可能想知道如何在Android项目中使用NDK，所以需要分步骤说明配置过程，包括安装NDK、配置CMake或ndk-build，创建JNI接口，编写C/C++代码，编译和打包。接下来，用户可能对打包封装的具体细节感兴趣，比如如何将生成的so库集成到APK中，是否需要处理不同的ABI

缘来的精彩·2025-03-01 07:50

Golang 新手入门教程（十九）：Go 中的泛型

本节重点：学会Go泛型的基本使用Go1.18版本正式支持泛型，本节主要介绍Go泛型的基础知识。什么是泛型在编程语言中，泛型提供了编译时类型安全检测机制，该机制允许程序员在编译时检测到非法的类型。在保证与Go1完全兼容的情况下，为类型及函数声明增加可选的类型参数（TypeParameters）来扩展支持泛型函数和类型。类型参数使用接口类型（InterfaceTypes）进行约束（Constraint

麻凡_·2025-03-01 06:17

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

比如我们从第一个数开始填，到第二个数的时候，21明显是重复了，我们就没必要继续往下递归了，这个叫剪掉等效冗余分支，然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了

无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43

python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法

允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统，是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品，某条上读到的新闻，甚至在各种地方看见的广告，都有赖于它。昨天，一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下：现在，许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐，驱动收入增长。推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。

weixin_39612733·2025-03-01 06:10

[LangChain 学习资源大集合]

这篇文章为大家整理了一些优秀的LangChain学习资源，包括官方教程、课程、短视频以及书籍。

qahaj·2025-03-01 06:39

Ninina1992·2025-03-01 06:09

MySQL × 向量数据库：大模型时代的黄金组合实战指南

一、大模型时代的数据存储革命1.1传统架构的局限性--传统商品表结构CREATETABLEproducts(idINTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(255),descriptionTEXT

·2025-03-01 05:47

大模型时代的软件架构设计

大模型，也被称为深度学习模型，因其庞大的参数规模和强大的数据处理能力，成为推动AI技术前进的重要力量。随着大模型的广泛应用，软件架构设计面临着前所未有的挑战和机遇。

AI天才研究院·2025-03-01 05:36

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词：大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要：本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。

AI天才研究院·2025-03-01 05:35

Android中的四大组件及其生命周期

Android中的四大组件分别是Activity、Service、ContentProvider和BroadcastReceiver，每个组件都有其特定的生命周期。

Java资深爱好者·2025-03-01 05:32

大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理

大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。

喝不喝奶茶丫·2025-03-01 05:01

开发基于提示工程的大语言模型（LLM）应用——学习笔记

学习通过提示工程与大语言模型进行程序化的交互。将从最基本的开始，比如使用哪些模型，以及如何向它们发送提示词并查看响应。

ricky_fan·2025-03-01 05:31

开源集成开发环境搭建之VSCode安装部署教程

VSCode简介1.1什么是IDE在编程的世界里，IDE（IntegratedDevelopmentEnvironment，集成开发环境）是开发者们的得力助手。它不仅仅是一个简单的文本编辑器，而是一个集成了代码编辑、编译、调试、版本控制等多种功能于一体的强大工具。IDE的存在，让开发者能够在一个统一的界面中完成从代码编写到项目部署的整个流程，极大地提高了开发效率。想象一下，如果没有IDE，开发者可

我就是全世界·2025-03-01 04:28

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

《AI大模型开发笔记》——提示词工程

1.什么是提示工程提示工程（PromptEngineering），也被称为上下文学习，是指通过精心设计的提示技术来引导LLM行为，而无需更改模型权重。其目标是使模型输出与给定任务的人类意图一致。提示工程帮助用户控制语言模型输出，生成适合的特定需求。提示调整提供了对模型行为的直观控制，但对提示的确切措辞和设计敏感，因此需要精心制定的准则以实现期望的结果。2.提示工程的原则2.1.给模型清晰指令：

Richard Chijq·2025-03-01 04:27

【MySQL】在 Centos7 环境安装 MySQL -- 详细完整教程

说明：安装与卸载中，用户全部切换成为root，一旦安装，普通用户就能使用。一、卸载内置环境1、卸载不要的环境[root@VM-8-5-centos~]$psajx|grepmariadb#先检查是否有mariadb存在13134148441484313134pts/014843S+10050:00grep--color=automariadb19010191871901019010?-1Sl271

m0_74825526·2025-03-01 04:26

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层，P=60~802、对前N%冗余层，直接删除fulllayer。N=20（N：剪枝崩溃临界点，LLaMA2在45%，Mistral-7B在35%，Qwen在20%，Phi-2在25%）对后(P

心心喵·2025-03-01 04:25

ArcGIS学习教程视频含ArcMap/ArcCatalog（二狮兄）的简介和目录部分免费

ArcGIS学习教程视频含ArcMap/ArcCatalog（二狮兄）的简介和目录部分免费适用人群ArcGIS目前的应用范围非常广泛，包括但不限于从事地理景观、生态环境、规划设计相关的人员，如教师、科研人员

weixin_37545874·2025-03-01 03:22

神卓 S500 组网设备与视频录像机连接教程

本教程将详细介绍如何将神卓S500组网设备与视频录像机进行连接，以便构建一个可靠、易管理的监控系统。

u010905359·2025-03-01 03:21

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。

FutureUniant·2025-03-01 03:50

GitHub 星标10W+的大模型书籍：《轻松入门大模型应用开发：GPT-4 和 ChatGPT 实战指南》，25年一书通关LLM大模型

当下大模型这么火，还有人很多人想加入进来，但是不知道怎么去学习，那么今天我就给大家分享一本适合所有人的一本神仙级入门大模型的书籍，小白也能学会。

程序员丸子·2025-03-01 03:19

编程小白冲Kaggle每日打卡（4）--kaggle学堂：＜编程简介＞列表

在本教程中，您将学习如何使用Python列表。Motivation在“花

AZmax01·2025-03-01 03:49

如何使用Anyscale平台运行、微调和扩展大语言模型(LLMs)

Anyscale是一个功能强大的平台，主要用于运行、微调和扩展大语言模型(LLMs)，并且通过生产就绪的API提供成本效益的调用服务。

eahba·2025-03-01 03:49

数据库事务四大基本要素

数据库事务四大基本要素简介这四大基本要素也可以理解成一个事务的四个特点，分别是原子性、一致性、隔离性和耐久性，各自对应的英文是Atomicity、Consistency、Isolation、Durability

Hyhhuang·2025-03-01 03:18

利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件

传统的数据处理方法可能会一次性将整个文件加载到内存中，这在数据量较小时是可行的，但当数据量变得非常大时，这种方法就不再适用。

清水白石008·2025-03-01 02:16

SOME/IP--协议英文原文讲解7

基本分三大块：1.SOME/IP协议讲解2.SOME/IP-SD协议讲解3.python/C++举例调试讲解4.1.5De-serializationofDataStructuresThede-serializationprocessneedtoinspect

忆源·2025-03-01 02:46

Apache APISIX Dashboard 使用教程

ApacheAPISIXDashboard使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/apisix-dashboard1.项目的目录结构及介绍ApacheAPISIXDashboard

陆璞朝Jocelyn·2025-03-01 02:13

爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录

文章目录一、爬虫基础和进阶二、App数据采集三、爬虫项目四、爬虫面试本专栏为爬虫初学者和进阶开发者量身定制的爬虫和逆向学习园地。为你提供全面而深入的爬虫和逆向技术指导，从入门到精通，从基础理论到高级实战，助你在数据的海洋中畅游，挖掘出有价值的信息。通过本专栏的学习，你将具备独立开发和优化爬虫程序的能力，及逆向分析能力和项目开发能力，成为爬虫领域的佼佼者。《本专栏持续更新中…（早订阅优惠仅需9.9元

数据知道·2025-03-01 02:43

SOME/IP-SD -- 协议英文原文讲解7

基本分三大块：1.SOME/IP协议讲解2.SOME/IP-SD协议讲解3.python/C++举例调试讲解5.1.4ServiceDiscoveryCommunicationBehavior[PRS_SOMEIPSD

忆源·2025-03-01 01:41

基于Linux环境下Jenkins自动化部署【springBoot+Maven+SVN】详细教程(一)

1.引言在实际项目管理工作中，项目经理除了具有基本的项目管理知识以外，应当熟练使用一些项目管理工具来提高项目管理效率。项目管理工具除了甘特图、PERT、WBS、日历、思维导图、时间线、状态表等基本应用性管理工具，也熟悉一些关于代码整合及发布的常用工具。在软件公司中是熟悉和熟练使用关于软件开发整合部署的一些常用工具(NAVCAT、SSH、FinalShell、JENKINS等)，不仅可以提高项目管理

xiaoming行走的力量·2025-03-01 01:10

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

大模型研究：DeepSeek三个版本（初级中级高级）资源要求说明

以下是DeepSeek-LLM7BChat、DeepSeek-V3、DeepSeek-LLM6.7B三个版本模型所需硬件资源的介绍：DeepSeek-LLM6.7B最小最基础版本1.内存（RAM）非量化运行时，由于模型参数数量相对较少，大约需要13GB-14GB的系统内存来加载模型和进行基本推理。如果使用8位量化技术（将模型参数从32位浮点数转换为8位整数），内存需求可降低至约7GB；使用4位量化

程序猿学长·2025-03-01 01:08

如果GPT-4还只是阿米巴原虫，未来的霸王龙会是什么样？| 赫拉利《智人之上》

本文分为三大部分，分别为：我们真的了解计算机吗？计算机正在塑造一个全新的信息

·2025-03-01 01:44

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