双重差分模型python包

《Python机器学习基础教程》第3讲：回归算法与模型优化

我们还会学习怎么优化模型，让模型变得更厉害。1.回归问题：预测连续的数值想象一下，你手里有一堆房子的信息，包括房子的面积、房间数量、位置等等，你想知道这些房子大概能卖多少钱。这时候，回归算法就能派
earthzhang2021·2025-03-26 23:36

【YOLO】X-AnyLabeling 半自动标注

【YOLO】X-AnyLabeling半自动标注前言整体思路模型转换修改模型YAML文件导入自定义模型常见错误export导出错误AttributeError:module'numpy'hasnoattribute'typeDict'ONNX
Abaaba+·2025-03-26 23:04

SpringCloud Stream：消息驱动的微服务架构设计

文章目录引言一、SpringCloudStream基础概念二、核心组件和架构三、消息生产者实现四、消息消费者实现五、消息分组与持久化六、消息分区与扩展七、函数式编程模型八、错误处理与重试机制九、测试与监控总结引言在当今复杂的分布式系统环境中
程序媛学姐·2025-03-26 23:03

手写 LRU（最近最少使用）缓存和单例模式的双重检查锁实现代码

1.LRU缓存实现LRU缓存需要淘汰最近最少使用的元素，通常使用哈希表（快速查找）和双向链表（快速插入/删除）组合实现。Java实现importjava.util.HashMap;publicclassLRUCache{//节点定义classNode{intkey;intvalue;Nodeprev;Nodenext;Node(intkey,intvalue){this.key=key;this.
IT-david·2025-03-26 23:02

Kafka 4.0 发布：KRaft 替代 Zookeeper、新一代重平衡协议、点对点消息模型、移除旧协议 API

KRaft全面替代ZooKeeperApacheKafka4.0是一个重要的里程碑，标志着第一个完全无需ApacheZooKeeper®运行的主要版本。通过默认运行在KRaft模式下，Kafka简化了部署和管理，消除了维护单独ZooKeeper集群的复杂性。这一变化显著降低了运营开销，增强了可扩展性，并简化了管理任务。旧架构痛点回顾在Kafka3.x及更早版本中，ZooKeeper（ZK）是元数据
野生技术架构师·2025-03-26 23:31

Data Warehouse 系列之构建业务总线矩阵

它用于定义数据仓库中的业务过程和数据维度之间的关系，提供了数据模型的整体视图以及数据仓库中各个数据源之间的关系。
数字游牧人0v0·2025-03-26 22:29

MIPI（Mobile Industry Processor Interface）详解

抗干扰性：差分信号（D-PHY）或三线制（C-PHY）设计，适应复杂
美好的事情总会发生·2025-03-26 22:59

《今日AI-人工智能-编程日报》--源自2025年3月25日

2.AI编程工具与模型更新DeepSeek发布V3-0324模型更新，编程能力显著增强，前端代码生成接近Claude3.7水平，并采用更
小亦编辑部·2025-03-26 22:28

Java 并发编程——Java BIO NIO Socket编程

参考Java并发编程——JavaBIONIOSocket编程BIO：阻塞式编程模型Socket服务端编程Socket客户端编程NIO：非阻塞式编程模型NIO介绍Java中NIO非阻塞式与前面BIO阻塞式的区别
ShareBeHappy_Qin·2025-03-26 21:51

ZooKeeper 中的 ZAB 一致性协议与 Zookeeper 设计目的、使用场景、相关概念（数据模型、myid、事务 ID、版本、监听器、ACL、角色）

参考Zookeeper介绍——设计目的、使用场景、相关概念（数据模型、myid、事务ID、版本、监听器、ACL、角色）ZooKeeper设计目的、特性、使用场景ZooKeeper的四个设计目标ZooKeeper
ShareBeHappy_Qin·2025-03-26 21:21

HarmonyOS NEXT 中级开发笔记：电竞直播应用的数据库设计与实践

一、数据模型设计遵循HarmonyOSDesign的"简洁高效"原则，电竞直播应用的核心数据模型设计如下：1.直播房间表(LiveRoom)：存储直播间基础信息2.赛事表(Tournament)：记录电竞赛事元数据
·2025-03-26 21:52

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在深度学习模型的微调过程中，保存模型及其权重是关键步骤。不同的库或框架提供了各自的方法来完成这一任务。Unsloth库：Unsloth是一个专注于加速大语言模型（LLM）微调的开源工具。
背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构
·2025-03-26 21:47

pdf-craft：PDF秒转Markdown/EPUB！接入DeepSeek轻松生成电子书，自动整理目录、注释和引文

❤️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·2025-03-26 21:16

深入学习LLM开发 第六章：LangChain如何从大模型调用工具

Toolcalling模块允许一个大模型通过“调用工具”来响应请求。虽然“工具调用”这个名字意味着模型正在直接执行某些操作，但事实并非如此！该模型只生成工具的参数，实际运行（或不运行）取决于用户。
desert_fish1976·2025-03-26 20:13

高性能 Android 自定义 View：数据渲染与事件分发的双重优化

在移动应用开发中，处理大量数据的自定义View（如长列表、图表）常面临性能与交互的双重挑战。
每次的天空·2025-03-26 20:41

深度学习篇---断点重训&模型部署文件

）模式.pdparams文件.pdopt文件.pdscaler文件.pdmeta或.pkl文件2.静态图（StaticGraph）模式.pdparams和.pdopt文件.ckpt文件3.恢复训练二、模型部署文件
Ronin-Lotus·2025-03-26 20:11

vscode在win10上安装modelscope库的C盘缓存优化方法

【问题说明】：笔者在VSCode上安装扩展插件和modelscope模型和数据集，发现默认都直接安装和缓存在C盘中，使得C盘的空间消耗特别快。
何雷 — 智能网联汽车·2025-03-26 20:10

基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度（Matlab代码实现）

概述基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度研究一、引言二、综合能源系统概述（一）综合能源系统定义与结构（二）综合能源系统的优势三、合作博弈理论基础（一）合作博弈的基本概念（二）Shapley值法四、基于合作博弈的综合能源系统模型构建
@橘柑橙柠桔柚·2025-03-26 20:08

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

这本书旨在通过编写代码来实现机器学习和深度学习的概念，构建模型使其行为更接近人类。从计算机视觉到自然语言处理（NLP），这些模型成为了合成的，或者说人造的智能。
韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

GenerativeAdversarialNetwork）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型
Linductor·2025-03-26 19:37

计算机网络，二层和三层协议的理解

二层网络和三层网络二层网络（DataLinkLayer）和三层网络（NetworkLayer）是OSI（OpenSystemsInterconnection）模型中的两个层次，它们在网络通信中扮演着不同的角色
LeonNo11·2025-03-26 19:34

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构
qcidyu·2025-03-26 19:31

那些自学【AI大模型】的，能骂醒一个算一个！

为啥说胡乱自学大模型的，能骂醒一个算一个。因为很多人学会个AI工具就觉得自己会玩大模型了，其实你才刚入门！
大模型入门学习·2025-03-26 18:27

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部，导致生成模型无法基于正确信息生成答案。
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

手把手带你在Windows中搭建本地知识库（基于ollama本地部署大模型+客户端安装版AnythingLLM）非docker环境部署

一、Ollama安装Ollama是一个专注于本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它使得用户能够在自己的计算机上轻松地部署和使用大型语言模型，而无需依赖昂贵的GPU资源。
慕慕涵雪月光白·2025-03-26 18:24

Linux安装AnythingLLM

它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等），具有对话和查询两种聊天模式。
neter.asia·2025-03-26 18:52

基于深度学习的水果识别系统

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种高效的目标检测模型，其主要特点是检测速度快、精度高，适用于实时目标检测任务。YOLO模型通过
A等天晴·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning
weixin_30777913·2025-03-26 17:48

生成式人工智能（GenAI）将如何重塑全球经济？市场机会在哪里？

这场技术革命正以不可逆转的态势，在各行业掀起效率革命与价值重构的双重浪潮。一、技术下沉与产业升级的共振效应中国市场的实践印证了这一趋势。2024年国内AI核心产业规模突破
天竺鼠不该去劝架·2025-03-26 17:17

TVD（Total Variation Diminishing）有限差分格式

下面是一篇关于TVD（TotalVariationDiminishing）有限差分格式的博客文章草稿，适合用于技术类博客或学习笔记。
Hardess-god·2025-03-26 15:03

风控模型算法面试题集结

特征处理1.特征工程的一般步骤什么？什么是特征迭代特征工程一般包含：数据获取，分析数据的可用性（覆盖率，准确率，获取容易程度）数据探索，分析数据业务含义，对特征有一个大致了解，同时进行数据质量校验，包含缺失值、异常值和一致性等；特征处理，包含数据处理和特征处理两部分。数据处理主要做清洗工作（缺失值、异常值、错误值、数据格式处理等），特征转换即对连续特征、离散特征、时间序列进行转换，常用标准化、归一
西木风落·2025-03-26 15:03

大模型微调方法解析

随着大模型（如DeepSeek、LLaMA、QwQ等）的广泛应用，如何高效地通过微调（Fine-tuning）让通用模型适配垂直领域任务，成为行业关注的核心问题。
西木风落·2025-03-26 15:03

Stable Diffusion绘画插件（ControlNet ）

文后附模型下载链接。
Allen-Steven·2025-03-26 15:33

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。
七七Seven～·2025-03-26 14:26

走进吴恩达：揭秘Prompt Engineering 提示词工程

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。
AI大模型教程·2025-03-26 14:55

【Agent篇】AI Agent 搭建平台横向对比：Dify、阿里云百炼、Coze

更多文章可关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！
大F的智能小课·2025-03-26 14:25

C++数组在图形渲染里的深度应用剖析

一、顶点数据存储与处理在计算机图形学中，三维模型由大量的顶点构成，这些顶点的位置、法线、纹理坐标等信息是渲染的基础。C++数组是存储
wengang345·2025-03-26 14:54

招聘面试季-- 高频出现的Redis经典题目及核心知识点解析

纯内存操作，无磁盘I/O瓶颈‌单线程模型避免上下文切换和锁竞争‌I/O多路复用技术（如epoll）处理高并发连接‌高效数据结构（SDS、跳跃表、压缩列表等）‌‌Redis与Memcached的区别‌数据类型
碧海饮冰·2025-03-26 14:22

制度赋权与技术赋能：乡村内生性治理主体何以重塑——基于参与式治理视角的双案例分析

在阐释制度赋权与技术赋能多维作用路径的基础上，依托参与式治理的CLEAR模型构建了重塑乡村内生性治理主体的分析框架。
罗思付之技术屋·2025-03-26 13:21

MCP协议：AI与外部资源交互的标准化革命

MCP协议解析：AI与外部资源交互的标准化革命1.MCP的核心定义与架构MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic开发的开放标准，旨在通过统一协议解决AI模型与外部资源
大囚长·2025-03-26 13:20

【DeepSeek大语言模型】AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术

智能体是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用或实体。特性自主性：智能体能够根据自身的感知和内部状态，独立做出决策，无需人类直接干预。反应性：能对环境的变化做出实时反应，及时调整自身行为以适应环境的动态变化。目的性：具有明确的目标或任务，其行为是为了实现这些目标，会根据目标来规划和执行行动。学习能力：能够从经验中学习，通过处理新信息和积累经验来改进其未来的行为，不断提升自身性能
赵钰老师·2025-03-26 12:15

DeepSeek底层揭秘——deepEP

它旨在优化分布式计算环境中的通信效率，特别是在节点间数据交换、梯度同步、模型分发等方面，能够显著提升训练速度和推理性能。
9命怪猫·2025-03-26 12:45

袋鼠云+DeepSeek，提供大模型私有化部署与一站式大模型运维服务

在此背景下，袋鼠云基于DeepSeek系列模型，推出大模型私有化部署与一站式运维服务，为企业提供从模型选型到持续运维服务的完整解决方案，助力客户轻松驾驭AI，尽享技术红利。
·2025-03-26 12:04

智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

近年来，随着大模型（如GPT、BERT等）的快速发展，利用大模型自动化生成知识图谱成为可能。
·2025-03-26 12:04

Node.js的工作原理：事件驱动与非阻塞I/O

在当今快速发展的互联网时代，Node.js以其独特的非阻塞I/O模型和事件驱动特性，逐渐成为后端开发中不可或缺的一部分。但许多开发者在初次接触Node.js时，常常对其工作原理存在困惑。
JJCTO袁龙·2025-03-26 12:44

通过git文件查看大模型下载链接的解决方案

本文主要介绍了通过git文件查看大模型下载链接的解
爱编程的喵喵·2025-03-26 12:43
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