反向预查

深入解析LangChain：构建智能应用的全方位指南

随着语言模型，特别是大型预训练模型的兴起，开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本，还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而，这些模型的集成和实
AIGC大模型 吱屋猪·2025-02-16 05:12

Word文档查重工具：高效保障文档原创性

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奚畏财·2025-02-16 05:11

机器学习入门-读书摘要

因为里面的反向传播和链式法则特别难懂，又网上搜了相关内容进行进一步理解，参考的以下文章（个人认为都讲的都非常好）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https:/
不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

使用 YOLOv8 模型分析摄像头的图像

bashpipinstallultralytics2.编写Python代码以下是一个使用YOLOv8模型对摄像头图像进行分类的示例代码：importcv2fromultralyticsimportYOLO#加载预
欣然～·2025-02-16 02:19

二叉树的遍历和增删改查-2

二叉树结点的个数对于二叉树的结点个数我们采用的递归的方式去实现，主要的思路就是遇到null就返回0，如果不是空结点，我们就返回1.再完成左右子树的递归之后，它的总数会作为结果返回。所以这个函数的声明是这样的、intbinarytreesizebata(BinraryTreeNode*root)再这里我们以前序遍历做演示具体代码如下，具体遍历规则如同前序遍历一样intbinarytreesizeba
柏木乃一·2025-02-16 00:00

Spring Boot 配置JPA数据库主从读写分离失败及解决办法

因为是老项目,SpringBoot是1.4,使用AbstractRoutingDataSource来做主从切换,配置切面类在进入事务时切换成主库,但实际运行起来却失败,写操作路由到了从库查了很多文章,试了很多方法都无效
xiaoyao888·2025-02-15 23:58

LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化）

这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step
向羿燃·2025-02-15 22:48

1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径

企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体
少林码僧·2025-02-15 21:08

Linux下安装使用f.lux

Ubuntu14.0464位步骤：1.添加PPA到系统sudoadd-apt-repositoryppa:kilian/f.lux错误：unabletolocatepackageadd-apt-repository上网查了一下需要先安装
NearXDU·2025-02-15 16:28

catchadmin-webman 宝塔 部署

解决办法：webman没有配置nginx反向代理配置就能正常访问了
Go的神秘男朋友·2025-02-15 15:24

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型（通常是一个较大的预训练模型）的输出，指导学生模型（较小的模型）
墨者清风·2025-02-15 11:54

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式
XD742971636·2025-02-15 09:07

嵌入式软件名企笔试/面试真题文章汇总帖

文章目录1、前言2、约定2.1、笔试2.2、面经3、专栏目录3.1、笔试3.2、面经4、查缺补漏1、前言欢迎各位来到我的专栏，笔者为25届应届毕业生，投递岗位为嵌入式软件开发工程师相关岗位，在秋招过程中有意记录各大企业的真实笔试题目
OSnotes·2025-02-15 07:23

淘宝天猫详情接口API：快速实现商品信息查询和展示

通过这些接口，开发者可以根据商品ID或其他关键词进行商品查
阿皮 API·2025-02-15 07:49

八股文、JUC、JVM学习顺序

对于准备开始八股文、JUC、JVM的同学，由于之前我自己查这个都说的是没有要求，但当我学完之后发现，JVM应该放在JUC之前，因为在JUC中偶尔会出现JVM的内容，比如需要字节码方面的知识帮助理解JUC
PgSheep·2025-02-15 07:48

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
qahaj·2025-02-15 03:16

Uniswap V3：流动性提取和收集

流动性提取和收集进行流动性的提取实际上就是mint函数的反向操
OpenBuild.xyz·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

此外，CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型，实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
沃恩智慧·2025-02-15 03:15

mysql大数据量分页查询

一、什么是‌MySQL大数据量分页查？MySQL大数据量分页查‌是指在使用MySQL数据库时，将大量数据分成多个较小的部分进行显示，以提高查询效率和用户体验。
懒洋洋大魔王·2025-02-15 00:56

数字孪生遭遇 “DeepSeek 之问”：谁在批量制造昂贵玩具？

“如果数字孪生不能预判设备故障，和3D动画有什么区别？”DeepSeek技术总监的犀利发问，揭开了行业的遮羞布。
wlsjdszls·2025-02-14 22:09

docker部署Nginx，配置分发服务，配置ssl证书

Nginx是一个高性能的开源Web服务器，也可以用作反向代理服务器、负载均衡器、HTTP缓存以及作为邮件代理服务器，功能强大！
Java小白爱卷运维·2025-02-14 19:40

热电偶的采样电路与热电阻pt100的采样电路

一、热电偶采样电路1采样放大电路下图为之前拆过的一个西门子温度模块相关的采样电路，乍一看这个电路有不知道从哪里下手分析，这也不像我们熟悉的同向或者反向电路，也没有参考的地，电路结构肯定是没有错的，西门子温度模块里的采样电路
吉孟雷·2025-02-14 15:44

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

二、步骤数据预处
开发小途·2025-02-14 14:09

使用C语言实现MySQL数据库的增删改查操作指南

这套API允许开发者在C/C++程序中执行SQL查询，从而实现数据库的增删改查操作。下面，我将详细介绍如何在C语言中实现这些基本操作。
醉心编码·2025-02-14 14:09

反向代理ml

1概念1.1反向代理概念反向代理是指以代理服务器来接收客户端的请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，将从服务器上得到的结果返回给客户端，此时代理服务器对外表现为一个反向代理服务器。
xianwu543·2025-02-14 10:37

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上
ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

数据结构与算法-0-入门

解决实现增删改查目的的一些方法。（粗略解释进一步理解数据结构用数组、链表进行简单举例什么是数组？数组（Array）：一种基础的数据结构，用于存储具有相同数据类型的元素集合。什么是链表？
我待_JAVA_如初恋·2025-02-14 06:05

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入
zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57

使用OpenAI的API构建聊天机器人

核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型（GPT），它通过大量文本数据训练，学习语言模式和上下文关联，从而能够生成
dgay_hua·2025-02-14 04:16

你对 Vue 项目进行哪些优化？

watch区分使用场景•v-for遍历必须为item添加key，且避免同时使用v-if•长列表性能优化•事件的销毁•图片资源懒加载•路由懒加载•第三方插件的按需引入•优化无限列表性能•服务端渲染SSRor预渲染第二个方面
LuckXinXin·2025-02-14 02:52

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。
香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。
AndrewHZ·2025-02-14 00:12

GPT 系列模型发展史：从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节

GPT（2018）：划时代的起点：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）首次将Transformer架构与无监督预训练结合，开启了大规模语言模型的新时代。
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

解决Vue控制台报错：WebSocketClient.js:13 WebSocket connection to ‘ws://192.168.x.x:8080/ws‘ failed:

报错情况在调试项目过程中，无意中发现，在控制台内，报了这样的错误：WebSocketClient.js:13WebSocketconnectionto‘ws://192.168.x.x:8080/ws’2、错误原因查了一些资料
藏蓝色攻城狮·2025-02-13 22:56

反向代理如何工作

1.代理服务器和反向代理之间的区别在探索反向代理的工作原理之前，了解代理服务器和反向代理之间的区别非常重要。代理服务器主要代表客户端或客户端网络，处理从客户端到Web服务器的流量。
菠萝派爱跨境·2025-02-13 21:22

Kubernetes之kube-proxy运行机制分析

2.上述阐述的过程为一个反向代理的过程，但是这个反向代理和普通的反向代理的区别是它的IP地址是虚拟的而且它的部署和启动以及停止是由K8s统一自动管理。
DawnEillen·2025-02-13 21:51

DeepSeek使用手册，其中一份是清华大学出品

它既包含预训练大语言模型（如DeepSeek-R1系列），也提供配套工具链，助力开发者快速实现AI应用落地。二、De
cpa007·2025-02-13 20:45

DeepSeek爆火：程序员的“饭碗”危机，还是进化转机？

一、挑战：低端编程岗位需求锐减1.代码生成替代基础工作DeepSeek具备高效的代码生成、Bug修复和性能优化能力，大幅减少了企业对CRUD（增删改查）类基础开发的
禁默·2025-02-13 20:13

IDC服务器初始化--PXE引导

PXE（PrebooteXecutionEnvironment，预启动执行环境）是一种网络启动技术。想象一
·2025-02-13 20:42

朝天椒USB服务器让RPA机器人远程连接网银U盾

本文探讨朝天椒USB服务器用UsbOverNetwork技术，如何与财务RPA机器人结合，远程连接U盾，实现自动登录网银查流水、汇款、对帐的问题。
复园电子·2025-02-13 19:36

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

【云原生技术】微服务架构中如何实现高效调用远程方法

微服务架构中如何实现高效调用远程方法1.使用轻量级通信协议2.异步和非阻塞调用3.负载均衡和服务发现4.缓存和数据预取5.异常处理和重试机制6.使用合适的技术栈和工具示例在微服务架构中，高效调用远程方法是至关重要的
阿寻寻·2025-02-13 18:28

JavaWeb学习-Mybatis（增删改查）

（一）Mybatis入门程序1.创建springboot工程，并导入mybatis的起步依赖、mysql的驱动包。（项目工程创建完成后，自动在pom.xml文件中，导入Mybatis依赖和MySQL驱动依赖）org.mybatis.spring.bootmybatis-spring-boot-starter2.3.0com.mysqlmysql-connector-jruntimeorg.spri
半截詩·2025-02-13 16:51

Java中如何进行分布式系统设计？

大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天，我们来讨论如何在Java中进行分布式系统设计。
微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2025-02-13 16:49

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。
·2025-02-13 16:39

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive
IT古董·2025-02-13 16:15

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。
·2025-02-13 15:31

Error: A ＜Route＞ is only ever to be used as the child of ＜Routes＞ element, never rendered directly.

/最新语法}/>}/>{/*5版本*/}解决1切换5点几版本[email protected]按照最新语法原因React路由版本问题，你可以查看自己的package.json文件，查
shengyin714959·2025-02-13 15:41

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复
释迦呼呼·2025-02-13 15:07

QT-自定义 模型/视图（Tree） 结构代码分析

问题描述本文通过代码示例，加深对模型视图结构的理解，具体如下解决方案模型视图最简单的理解：（源数据）通过（模型）存储，通过（代理）在（视图）中显示，用户通过在视图中操作，反向逐一修改数据。
神游玄境·2025-02-13 13:55
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