单隐层回归模型

如何添加示例到提示中进行查询分析

在我们的查询分析变得越来越复杂时，LLM（大型语言模型）可能难以理解在某些场景下到底应该如何响应。为了提升性能，我们可以在提示中添加示例来指导LLM。
dgay_hua·2025-03-11 02:39

AI生成响应元数据解析

在使用不同的AI模型提供商进行文本生成时，我们通常会收到一些响应元数据。这些元数据包含了有关响应的一些重要信息，比如token使用情况、模型名称、完成原因等。
bavDHAUO·2025-03-11 02:38

大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。
AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

AI Prompt 提示词工程入门指南：新手小白快速上手

近年来，人工智能（AI）发展迅猛，特别是大语言模型（LLMs）（如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等）的广泛应用，让人们可以用自然语言与AI进行互动。
机器学习司猫白·2025-03-11 02:37

在K8S中，svc底层是如何实现的？

在Kubernetes中，Service是集群内部的一个抽象层，用于定义一组Pod的逻辑分组，并提供统一的访问入口点，同时还可以对这些Pod提供负载均衡和网络代理功能。
Dusk_橙子·2025-03-11 02:06

AI提示词（Prompt）的理解和学习指南

AI提示词（Prompt）是用户输入给人工智能模型的指令或问题，用于引导模型生成特定类型的回答或内容。它如同与AI沟通的“钥匙”，设计得当的提示词能显著提升输出质量。
时光不负追梦人·2025-03-11 02:36

OLAP与OLTP：数据处理系统的两种核心架构

它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
思静鱼·2025-03-11 02:35

K8s 1.27.1 实战系列（六）Pod

Pod的设计灵感来源于“豌豆荚”模型，容器如同豆子，共享同一环境但保持隔离性。其核心设计目标包括：轻量性：Pod本身不负责资源分配，仅作为容器的逻辑封装单元，高效利用集群资源。
白昼ron·2025-03-11 02:05

快速入门OpenAI聊天模型的实战指南

#快速入门OpenAI聊天模型的实战指南OpenAI的聊天模型在开发人工智能应用时至关重要。本文将详细介绍如何使用OpenAI的聊天模型进行开发，并提供可运行的代码示例。
shuoac·2025-03-11 02:03

【Java】中Maven依赖详解

基于项目对象模型（缩写：POM）概念，Maven利用一小段描述信息管理一个项目的构件。Maven是一个项目管理工具，可以对Java项目进行构建以及对依赖进行管理。
God Zhang·2025-03-11 01:31

python中os.path模块

os.path.abspath（相对路径）-----返回对应路径的绝对路径os.path.abspath(".")importos.pathprint(os.path.abspath("."))E:\python练习上一层路径
魏大橙·2025-03-11 01:28

3.10 项目总结

-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理：-使用`torchvision.datasets`加载MN
不要不开心了·2025-03-11 01:58

ESP-IDF架构浅析

其核心组成部分包括：硬件抽象层(HAL)：ESP-IDF为ESP32芯片提供了硬件抽象层，用于与底层硬件的交互（如GPIO、PWM、SPI、I2C、UART等外设的控制）。
V.Code1024·2025-03-11 01:27

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

高质量的数据集能够显著提升模型的性能和泛化能力。本节将详细介绍如何构建和标注用于年龄估计的数据集，包括数据收集、预处理、标注工具的选择以及标注标准的设定。数据收集数据收集是构建数据集的第一步。
zhubeibei168·2025-03-11 01:27

DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理

DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理文章目录DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理1.RAGFlow配置
小猿搬码·2025-03-11 01:56

DeepSeek源码解析（2）

在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。
白鹭凡·2025-03-11 01:26

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
完美代码·2025-03-11 00:25

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

智能化工具助力施工安全监测：开启高效、精准的安全管理新时代

智能化工具助力施工安全监测：开启高效、精准的安全管理新时代最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE引言在建筑行业中，施工安全一直是重中之重。
inscode_046·2025-03-11 00:22

【Latex】latex公式手册||积分公式表示||极限表达||矩阵的各种表达

多层分式多层分式的第二种写法(斜着的除法写法)：函数表达对数绝对值积分不定积分定积分多重积分极限①一般极限②左右极限复杂极限练习求和和求积①求和②求积矩阵表示①无括号矩阵②圆括号矩阵③中括号矩阵④大括号⑤单竖线
zjoy_2233·2025-03-10 23:48

洛谷 P3884 [JLOI2009] 二叉树问题

P3884[JLOI2009]二叉树问题题目描述如下图所示的一棵二叉树的深度、宽度及结点间距离分别为：深度：444宽度：444结点8和6之间的距离：888结点7和6之间的距离：333其中宽度表示二叉树上同一层最多的结点个数
exm-zem·2025-03-10 23:18

DeepSeek使用手册资料下载地址 分享

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。
心灵宝贝·2025-03-10 23:48

windows11家庭版安装ubuntu子系统训练深度模型

文章目录环境准备前提条件安装环境安装Hyper-V安装Linux分发版升级WSL内核启用虚拟机功能安装ubuntu24.04安装桌面环境安装远程控制软件xrdp从Windows启动桌面版Ubuntu环境准备前提条件windows机器需要支持虚拟化，并且需要在BIOS中开启虚拟化技术，因为WSL2基于hyper-V，查看是否开启虚拟化：按住Windows+R输入cmd打开命令行，输入systemin
吃水果不削皮·2025-03-10 23:16

华为昇腾适配阶跃星辰多模态开源模型，上线魔乐社区

今日，魔乐社区（Modelers）宣布已上架由阶跃星辰自研的Step-Video视频生成和Step-Audio语音模型两款开源多模态大模型，并基于华为昇腾CANN异构计算架构和昇腾服务器，完成了对模型的适配
·2025-03-10 22:05

大语言模型(LLM)入门学习路线图，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。
ai大模型应用开发·2025-03-10 22:39

在Ubuntu系统下部署大语言模型

前言在Ubuntu系统下部署大语言模型，可以使用HuggingFace的Transformers库来加载和使用预训练的模型。
脱泥不tony·2025-03-10 22:39

Nanobrowser：开源版OpenAI Operator！AI自动操控浏览器，复杂网页任务一键搞定

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-10 22:05

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

深入理解 MySQL 架构

MySQL架构的三层设计MySQL的架构可以分为三层：连接层（ConnectionLayer）这是MySQL的最外层，负责管理客户端的连接。用户
sevevty-seven·2025-03-10 21:34

Jsp和Servlet有什么不同

JSP：主要用于生成动态页面内容，偏向于表现层。它允许直接在HTML中嵌入Java代码，通
sevevty-seven·2025-03-10 21:04

周报 | 25.3.3-25.3.9文章汇总

周报|25.2.24-25.3.2文章汇总-CSDN博客Datawhale|最新「大模型简史」整理！从Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）--建议收藏！
双木的木·2025-03-10 21:04

字符设备驱动开发与杂项开发

驱动驱动，即操作系统用来操作硬件的逻辑代码Linux下的驱动特点底层驱动要配合应用层才能完成对底层硬件的获取/操作流程向内核插入驱动xxx.ko->生成一个设备文件/dev/xxx->执行应用层代码的可执行程序
Charary·2025-03-10 21:32

微信小程序语音输入插件安装及AI开发详解

3.打开traecomposer，选择claude-3.7-sonnet模型，输入以下prompt：你需要在index页面中，使用微信小程序'同声传译
un_fired·2025-03-10 21:29

HarmonyOS NEXT开发实战：自定义TabBar案列

实现思路场景1：TabBar中间页面实现有一圈圆弧外轮廓将Image组件外层包裹一层容器组件，通过设置borderRadius以及margin的top值实现圆弧外轮廓效果。这里b
一晃有一秋·2025-03-10 20:21

OpenHarmony实战：帆移植案例（中）

OpenHarmony实战：帆移植案例（上）Audio服务介绍服务节点基于ADM框架的audio驱动对HDI层提供三个服务hdf_audio_render、hdf_audio_capture、hdf_audio_control
代码与思维·2025-03-10 20:51

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均
辰尘_星启·2025-03-10 20:51

ChatGPT o1与GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro的比较

全新的ChatGPTo1模型（代号“Strawberry”）是OpenAI的最新进展，专注于以前的AI模型难以应对的领域：高层次推理、数学和复杂编程。
开发者每周简报·2025-03-10 20:18

C语言中基本语句及循环

://C语言中唯一一个三目运算符//-负号单目运算符1个操作数-1//+加号双目运算符2个操作数1+1/*格式:条件?语句1:语句2当条件为真时则执行语句1当条件为假时则执行
小俊跑不动啊·2025-03-10 20:47

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力，但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融
竹木有心·2025-03-10 19:16

文本向量化-词嵌入方法系列1：静态词嵌入(Word2Vec+GloVe)

静态词嵌入有Word2Vec，Sen2Vec，Doc2Vec，以及GloVe模型；而动态词嵌入有ELMO，Transformer，GPT，Bert和XLNet等等。
学习ml的小菜鸡·2025-03-10 19:15

如何通过 DeepSeek 开发一个简单的 AI 辅助工具？

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·2025-03-10 19:45

AI工作流到底好不好用！2025年主流AI工作流工具对比与深度洞察

一、痛点：AI工具的“隐形门槛”与用户需求鸿沟操作复杂性与学习成本高多数AI工具标榜“智能”，但用户常因复杂的参数设置、晦涩的术语（如“风格迁移权重”“模型微调”）而却步。例如Mid
Jing_saveSlave·2025-03-10 19:45

deepseek 本地搭建的好处是什么

在本地搭建DeepSeek（或类似AI模型/工具）的主要好处体现在以下几个方面，尤其适合对数据隐私、定制化需求或长期成本控制有较高要求的企业或组织：数据隐私与安全敏感数据保护：数据完全存储在本地，无需上传至第三方服务器
rockmelodies·2025-03-10 19:43

Spring Cloud Gateway 笔记

核心特性：异步非阻塞模型、高性能、支持动态配置、丰富的断言（Predicate）和过滤器（Filter）。官网：https://spring.io/projects/spring-cloud-g
L_！！！·2025-03-10 19:42

ONNX GraphSurgeon详细介绍

ONNXGraphSurgeon(ONNX-GS)是一个用于操作和修改ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型图的Python库。
Lntano__y·2025-03-10 19:12

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。
Jason_Orton·2025-03-10 18:39

AI产品大模型学习指南：清晰路线，AI产品经理必备知识点一网打尽！_AI产品经理

实际上AI只是一种对传统产品或服务赋能的手段而已，将各种“中间件”（通常是一种训练好的模型，当输入一定数据后自动返回一定的输出值）、传感器等不同形式的软件、硬件融入传统产品或服务的使用或体验流程中。
AGI大模型学习·2025-03-10 18:38

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

第八课：性能优化与高并发处理方案

Node.js作为一种基于事件驱动、非阻塞I/O模型的JavaScript运行环境，广泛应用于高并发、实时性强的应用开发。
deming_su·2025-03-10 18:07

架构设计：负载均衡层设计方案（2

./configure–prefix=/usr/nginx-1.8.0make&&makeinstall整个验证、编译、安装过程不应该报任何错误。如果您使用prefix设置了安装目标目录，那么可能您还需要在/etc/profix文件中设置环境变量：2.3、安装验证和启动下面介绍几个nginx常用的命令，如果您可以正常使用这些命令，那么说明nginx已经安装成功了。nginx：直接在命令行键入ngi
xjdwlq2022·2025-03-10 18:36
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