双分支残差低光照图像增强模型第4页

交换机和路由器的区别

以下是交换机和路由器之间的主要区别：1.工作层级交换机（Switch）：主要工作在数据链路层（OSI模型的第2层），也可以工作在网络层（第3层），这种交换机称为“三层交换机”。

毛毛的毛毛·2025-01-17 03:37

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

Data Mesh：《华为数据之道》中的数据治理和Data Mesh架构的理念差异

书中提出了数据治理的五化模型（标准

PersistDZ·2025-01-17 03:34

有用过kafka的延迟队列功能的人吗

它以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而闻名。然而，随着应用场景的多样化，Kafka的延迟队列功能逐渐进入了人们的视野。你有没有想过，在处理复杂业务逻辑时，Kafka的延迟队列功能能带来哪些优势？

xiamu_CDA·2025-01-17 03:33

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL

汀、人工智能·2025-01-17 02:26

C语言优先级是怎么样的?

1.最高优先级（从高到低）1.1圆括号()说明：括号内的表达式总是最先计算，无论括号嵌套多少层。1.2一元运算符sizeof：返回数据类型的大小。

dami_king·2025-01-17 01:54

Maven 构建配置文件

Maven的构建配置主要通过一系列的XML文件来实现，最核心的是pom.xml（ProjectObjectModel，项目对象模型）。

用心去追梦·2025-01-17 01:23

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

FECAM模型的开发正是基于这一背景，旨在结合频域分析和通道注意力机制，以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法，FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特

呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

关于固定随机种子，模型每次结果也不一样的问题可能解决方法

问题描述最近一直被“固定随机种子，模型每次结果也不一样”这个问题困扰，我的模型同样的代码每次跑的结果都不一样，而且还忽高忽低，有可能有模型本身架构不合适的问题（按理来说，即便有变动也不会差别太大），忽略掉每次结果差距较大这个问题

小白每天学一点·2025-01-17 01:17

阿里云通义开源首个推理步骤评估标准，探索AI推理模型新路径

1月16日，阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型；在识别推理错误步骤能力上，Qwen2.5-Math-PRM以

·2025-01-17 01:49

MiniMax开源，突破传统Transformer架构，震撼业界

就在昨天，AI领域迎来了一项重大突破——MiniMax发布并开源了新一代01系列模型。国产大模型市场再掀巨浪，传统Transformer架构或许将不再是唯一选择。

·2025-01-17 01:18

mindspeed-llm源码解析（一）preprocess_data

mindspeed-llm是昇腾模型套件代码仓，原来叫"modelLink"。

·2025-01-17 01:48

从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

生成式人工智能（GenerativeAI）近年来取得了令人瞩目的进展，其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。

非著名架构师·2025-01-17 00:42

开源多模态推理模型QVQ：视觉推理能力的突破与未来展望

近年来，AI代码生成器等人工智能技术飞速发展，多模态推理模型作为其中一个重要分支，正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据，例如图像、文本、音频等，并进行复杂的推理和决策。

·2025-01-17 00:46

PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

文章目录一、内容简介二、值得一读1.从基础到深入，适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介

屿小夏·2025-01-17 00:12

会捡垃圾、能干家务，元萝卜“视觉+机械臂”技术扫地机器人首秀

随着大模型技术和具身智能浪潮汹涌而至，家用机器人正迎来全新发

·2025-01-17 00:15

论文翻译：A survey on large language model (LLM) security and privacy: The Good, The Bad, and The Ugly

TheGood,TheBad,andTheUglyhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266729522400014X文章目录关于大型语言模型

CSPhD-winston-杨帆·2025-01-17 00:41

流程控制：选择和循环

if语句:形式1单分支//语法if(表达式){语句}//复合语句形式2双分支//语法if(表达式){语句1}else{语句2}//形式3---多分支if(表达式1){语句1}elseif(表达式2){语句

Threeiy·2025-01-17 00:41

智能汽车嘚啵嘚 --- 智能座舱第七稿：智能座舱的升级OTA

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：所谓鸡汤，要么蛊惑你认命，要么怂恿你拼命，但都是回避问题的根源，以现象替代逻辑，以情绪代替思考，把消极接受现实的懦弱，伪装成乐观面对不幸的豁达

车载诊断技术·2025-01-17 00:11

手把手教你学simulink（79.1）--智能家居窗帘与窗户控制场景实例：基于Simulink设计和仿真一个智能窗帘与窗户控制系统，以实现对室内环境的有效管理

目录智能窗帘与窗户控制系统场景下的天气适应性操作建模项目实例项目背景介绍系统架构1.传感器模块(Sensors)2.控制器模块(Controller)3.执行器模块(Actuator)4.通信模块(Communication)仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型

小蘑菇二号·2025-01-17 00:40

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题4.模型泛化小结系列链接

盼小辉丶·2025-01-17 00:10

【vLLM 学习】安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-01-17 00:08

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)，在本节中，我们将了解如何将CNN模型的网络架构编码为基因

盼小辉丶·2025-01-16 23:03

redis和mongodb比较

1.数据模型Redis：Redis是一种键值对（key-value）存储系统，支持丰富的数据类型，如字符串（String）、列表（

·2025-01-16 23:25

MongoDB 学习指南与资料分享

学习指南入门基础核心概念掌握MongoDB基于分布式文件存储，采用文档型数据模型。它将数据以

来恩1003·2025-01-16 23:02

《C++ 赋能强化学习：Q - learning 算法的实现之路》

在当今科技飞速发展的时代，人工智能无疑是最热门的领域之一，而强化学习作为其中的重要分支，正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。

·2025-01-16 23:24

AI Coding，亦或 AI for Coding？

中国科学院软件研究所PLCT实验室负责人、建立中国RISC-V生态的甲辰计划主理人吴伟，专注RISC-V编译器和硬件笔记本开发的鉴释科技联合创始人兼CEO梁宇宁聚首2024IDEA大会，从软件与硬件的双重视角，剖析大模型时代

·2025-01-16 23:17

gesp(C++五级)（7）洛谷：B3968：[GESP202403 五级] 成绩排序

gesp(C++五级)（7）洛谷：B3968：[GESP202403五级]成绩排序题目描述有nnn名同学，每名同学有语文、数学、英语三科成绩，你需要按照如下规则对所有同学的成绩从高到低排序：比较总分，高者靠前

王老师青少年编程·2025-01-16 23:30

git cherry-pick的用法记录

用途将其他分支的commit摘到当前分支中用法#单个commitIdgitcherry-pickcommitId#多个commitIdgitcherry-pickcommitId-1commitId-2

·2025-01-16 23:47

密评专用双算法SSL证书申请

密评专用双算法SSL证书的申请过程涉及多个步骤，以下是详细的申请指南：一、选择CA机构并注册账号选择CA机构：选择一个受信任且提供双算法SSL证书服务的CA机构。

·2025-01-16 23:13

Jenkins持续集成入门到精通

这里写目录标题持续集成及Jenkins介绍软件开发的生命周期软件开发的瀑布模型软件开发的敏捷开发模型什么是敏捷开发什么是持续集成持续集成的组成要素Jenkins介绍持续集成及Jenkins介绍软件开发的生命周期软件开发生命周期简称

西湖河畔砍柴人·2025-01-16 22:56

5分钟内理解 .prototype 链 | 2024

作为JavaScript继承模型的基石,理解原型对于构建大型应用或进行对象操作至关重要。让我们一起探索这个迷人的话题,揭开原型系统的神秘面纱。什么是原型?

·2025-01-16 22:36

【ARMv8 异常模型入门及渐进7 - GIC及安全中断介绍】

主公讲 ARM·2025-01-16 22:22

图解Git——分支管理《Pro Git》

分支管理1.常用分支管理命令列出所有分支：gitbranch当前检出的分支前会标记一个*。

松弛进取·2025-01-16 22:21

手撕deque源码，解密双端队列的设计艺术

在list头部进行插入或删除，都要挪动其后的所有数据，性能非常差！因此，我们不能将list对象作为队列使用。好在Python标准库提供了另一种对象——deque，很好地补全了list的短板。

叶玄哥·2025-01-16 22:50

Java选择结构(switch)

switch多选择结构>多选择结构还有一个实现方法就是switchcase语句>switchcase语句判断一个变量与一系列值中某个值是否相等每个值称为一个分支>switch语句中的变量类型可以是：byte

不说晚安i·2025-01-16 21:47

211本硕二战腾讯大模型算法岗，已凉......

当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型，讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。Q2：讲一下Bert的结构和怎么训练的，怎么用bert做下游任务？

AI大模型入门·2025-01-16 21:47

复杂查询优化：避免 SQL 查询中的 N+1 查询问题

例如，假设你有一个包含用户和订单的数据库模型：一个用户(User)可以有多个订单(Order)，即User和Order是一对多的关系。你需要查询所有用户及其相关的订单。一个

檐角小猫·2025-01-16 21:17

体验字节跳动豆包AI大模型生成Python绘制三维等高线图

在Python中，要绘制三维等高线图，可以使用matplotlib库的contour函数和mplot3d工具包。下面是一个绘制三维等高线图的示例代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_3d_contour(X,Y,Z,levels):#创建新的图形fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,pro

「已注销」·2025-01-16 21:14

如何评价GPT-4o?

GPT-4o：开启全新理解与生成语言的篇章在近年来的AI发展中，GPT模型赫然矗立，在自然语言处理任务中刷新了人们的认知，一路从GPT-1演进到如今的GPT-4o。

109702008·2025-01-16 21:11

＜论文＞如何将RAG和时序大模型相结合？

一、摘要本文介绍论文发表于2024年的论文《RetrievalAugmentedTimeSeriesForecasting》，该论文提出了将RAG技术应用于时序大模型的策略，提升了时序大模型的性能。

CM莫问·2025-01-16 20:33

mysql 双主双从 + proxysql 代理

环境主机ipmaster1192.168.233.101master2192.168.233.102slave1192.168.233.103slave2192.168.233.104client192.168.233.105需求master1和master2互为主从，slave1是master1的从，slave2是master2的从。master主机通过proxysql代理实现负载均衡的写请求处

王鹏程@123·2025-01-16 20:31

Qwen-VL环境搭建&推理测试

引子这几天阿里的Qwen2.5大模型在大模型圈引起了轰动，号称地表最强中文大模型。

要养家的程序猿·2025-01-16 19:57

Java - 文字识别；示例代码基于SpringAI和国产大模型

如今，随着大模型技术的发展，利用这些先进的AI模型进行文字识别成为可能，不仅大大提升了识别精度和速度，还能更好地理解图像中的复杂信息，为用户提供更加准确可靠的服务。本文采

沈询-阿里·2025-01-16 19:24

《AI赋能光追：开启图形渲染新时代》

光线追踪技术是图形渲染领域的重大突破，能够通过模拟光的传播路径，精准渲染反射、折射、阴影和间接光照等效果，实现高度逼真的场景呈现。

·2025-01-16 19:25

VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读——前瞻（源码解读）

一、概述1、是什么是一系列多模态大型语言模型（MLLM），其中包括2B、7B、72B三个版本，整体采用视觉编码器+LLM形式（可以认为没有任何投射层）。

TigerZ*·2025-01-16 18:48

设计一个流程来生成测试模型安全性的问题以及验证模型是否安全

要使用Ollama运行llama3.3:70b模型，并设计一个流程来生成测试模型安全性的问题以及验证模型是否安全，可以按照以下步骤进行设计和实现。

MonkeyKing.sun·2025-01-16 18:17

6. NLP自然语言处理（Natural Language Processing）

自然语言处理是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法，通过算法对文本和语音进行分析，使计算机能够理解、解释和生成自然语言。

啊波次得饿佛哥·2025-01-16 18:44

YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv11的目标检测网络模型。

Limiiiing·2025-01-16 18:44

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