单隐层回归模型第16页

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。

chian-ocean·2025-01-20 19:51

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。

和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

SOA 术语概述，第 2 部分: 开发流程、模型和资产

本文是本系列的第2部分，BertrandPortier将在其中定义一些术语（包括开发流程、模型和资产）并说明为

rochening·2025-01-20 19:13

中型项目中 MyBatis 的挑战与应对

一、引言在当今的Java企业级开发领域，MyBatis无疑是一款占据重要地位的持久层框架。它像是一座桥梁，优雅地连接着Java应用程序与数据库，让数据的交互变得高效且便捷。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-20 19:42

中型项目下的 MySQL 挑战与应对

要知道，MySQL单表虽然理论上可以存储10亿级的数据，但当数据量达到亿级时，其性能，比如查询速度等方面，就会面临严峻的考验，处理效率会大打折扣，进而影响整个系统的运行效率。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-20 19:41

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。

东临碣石82·2025-01-20 19:09

2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存

本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。

·2025-01-20 18:03

DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键

而是摘掉了轻量版的帽子，称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着替换了规模更大的基础模型。Live

·2025-01-20 18:32

在 deepin 中使用原生 Wine 安装与运行 Windows 软件指南

借助Wine这一兼容层，我们可以在deepin中顺利安装和运行这些Windows软件。

·2025-01-20 18:58

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。

·2025-01-20 18:56

告别代码堆砌！AI生成前端页面，让开发效率飞升

本文将深入探讨谷歌Gemini的强大功能，并结合ScriptEcho——一款基于大模型AI技术的前端代码生成工具，展现如何将AI技术应用于前端开发，从而实现效率的显著提升。

·2025-01-20 18:55

为AI聊天工具添加一个知识系统之54 为事务处理设计基于DDD的一个 AI操作系统来处理维度

一个Architecture模型（表面模型接口类）一个Architecture模型采用“本”“迹”二分法，对应一个html模板。该模板中提供三个动态区划>>>代表html占位

一水鉴天·2025-01-20 18:00

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。

·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。

·2025-01-20 17:50

浙江大学团队提出GeoAI新模型，解释青藏高原地表热流分布

在地球科学研究中，地表热流(SurfaceHeatFlow,SHF)作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地质现象背后的动力学过程。尽管地表热流研究在过去几十年中取得了诸多进展，但在全球范围内，某

·2025-01-20 17:50

Web三维CAD绘制一个窗户模型

前言本文使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法

·2025-01-20 17:18

[Prometheus最佳实践]指标和标签命名

指标名称指标名称应该符合以下特征：必须符合数据模型中有效字符的要求。应该使用与指标所属领域相关的（单词）应用程序前缀。前缀有时被客户端库称为命名空间。

·2025-01-20 17:16

Go 语言的函数调用

理解Go语言中的函数调用机制不仅有助于编写更高效的代码，也能帮助开发者深入了解Go的并发模型和内存管理。

写代码写到不能自控·2025-01-20 17:26

【ORB-SLAM2：三、地图初始化】

无论是单目、双目还是RGB-D相机，地图初始化的结果直接决定了系统的鲁棒性和精度。

KeyPan·2025-01-20 17:26

怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?

环境：langchainollama问题描述：怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?

玩人工智能的辣条哥·2025-01-20 17:24

大模型-LangChain4j 学习总结

通过网盘分享的文件：langchain4j-study-test大模型学习后整理.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1HpHzVaGotD6cfeaszEwEQg?

小哇666·2025-01-20 17:19

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1

funNLPer·2025-01-20 16:48

AI大模型学习路线

阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置；2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；3、掌握字符串的基本操作；4、初步建立面向对象的编程思维；5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建

liuhenghui5201·2025-01-20 16:15

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享

挂科边缘·2025-01-20 15:36

mysql常用运维命令

建议在客户端应用层修改连接池配置，或在服务端数据库调

handsomestWei·2025-01-20 15:35

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA，以便对步长压缩模型进行微调。

吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa

安陆米香·2025-01-20 15:05

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。

fc&&fl·2025-01-20 14:56

Java 网络编程（二）—— TCP流套接字编程

TCP和UDP的区别在传输层，TCP协议是有连接的，可靠传输，面向字节流，全双工而UDP协议是无连接的，不可靠传输，面向数据报，全双工有连接和无连接的区别是在进行网络通信的时候，通信双方有没有保存对端的地址信息

熵减玩家·2025-01-20 14:55

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

软件工程练习：模块化，单元测试，回归测试，TDD

建议在做下面的题目的时候，采用结对编程的方式，在练习中，让同学们学会模块化编程，信息隐

SoftwareTeacher·2025-01-20 14:53

【论文投稿】Spring Boot 开发全攻略：从入门到精通

目录一、SpringBoot简介与优势二、开发环境搭建三、创建SpringBoot项目四、项目结构剖析五、控制器开发六、服务层设计七、数据访问层构建一、SpringBoot简介与优势SpringBoot

小周不想卷·2025-01-20 13:11

融云 IM 干货丨单群聊云存储服务开通后，如何验证生效？

单群聊云存储服务开通后，可以通过以下几种方法验证其是否生效：1.查看控制台设置确认服务状态：登录融云控制台，进入“IM服务管理”页面，检查“单群聊消息云存储”服务是否已开启。

·2025-01-20 13:06

递归算法实践--到仓合单助力京东物流提效增收

作者：京东物流李硕#一、背景京东物流到仓业务「对商家」为了减少商家按照京东采购单分货备货过程，对齐行业直接按照流向交接，提升商家满意度；「对京东」揽收操作APP提效；到仓合单功能应运而生；二、问题一次批量采购单

·2025-01-20 13:33

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2

未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

【NOIP普及组】寻宝

说明书的内容如下：藏宝楼共有N+1层，最上面一层是顶层，顶层有一个房间里面藏着宝藏。除了顶层外，藏宝楼另有N层，每层M个房间，这M个房间围成一圈并按逆时针方向依次编号为0，…，M-1。

我就是南山·2025-01-20 12:33

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

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。

·2025-01-20 12:25

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:02

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

什么时候需要分表分库？

假设我们基于单表来实现，每天产生上百万的数据量，不到一个月的时间就要承受上亿的数据，这时单表的性能将会严重下降。

fajianchen·2025-01-20 12:01

使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天

介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。

AI程序猿人·2025-01-20 12:01

CSS 高效开发秘籍：日常总结与实战技巧-1

在未触发的时候，弹窗是隐藏的，但是column-gap会将其计算在内，导致最后一个div也会产生gap间隙，解决方法就是将拿出来，在外面再套一层div另外，下面这种写法不会对column-gap造成影响

·2025-01-20 12:23

配置基于VLAN的VLAN Mapping示例（2 to 1）

如图10-7所示，用户通过家庭网关、楼道交换机和小区交换机接入汇聚层网络，为了节省运营商网络VLAN资源，及实现不同用户相同业务在传输过程中相互隔离，可以在楼道交换机上部署QinQ功能，在小区交换机上部署

数字化信息化智能化解决方案·2025-01-20 12:27

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

Debian终端高亮（显示不同颜色）

解决方法为了debian终端显示有颜色有如下方法：方法一：单次有效ls--color=auto方法二：永久有效修改~/.bashrc文件vi~/.bashrc在底部添加如下内容，然后保存退出aliasls

sunshine-sm·2025-01-20 12:26

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

使用amd显卡本地运行ollama模型（RX6700）

查看amd显卡是否支持ROCmAMD支持官网因为RX6700不支持HIPSDK，所以需要根据型号去ROCmLibs查找对应压缩包RX6700对应型号为gfx1031，对应的压缩包为rocm.gfx1031.for.hip.sdk.6.1.2.optimized.with.little.wu.s.logic.7z下载安装包后，继续处理ollama的安装因为官方不支持RX6700显卡加速，所以需要去o

丨丿丶176·2025-01-20 11:46

材料力学仿真软件：MSC Nastran_（15）.案例研究与实践

我们将探讨如何使用Python脚本与MSCNastran进行交互，如何优化仿真模型，以及如何处理仿真结果。每个案例都将提供详细的操作步骤和代码示例，以帮助读者更好地掌握这些技术。

kkchenjj·2025-01-20 11:14

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