反向预查

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

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。
小宇爱·2025-02-13 13:22

联想y7000p安装ubuntu 22.04双系统无法正常关机

y7000p安装ubuntu22.04双系统无法正常关机关机时一直停留在ubuntu的logo界面，下面是解决办法：本机配置：win11+ubuntu22.04双系统nvidiaRTX3050显卡从网上查了很多
KouweiLee·2025-02-13 10:02

查了好几天的问题终于画上了句号

问题背景：产品接到前方实施反馈9月02日有些订单查不到签名值，对于医院验签查不到签名值，就无法完成验签数据归档。问题追踪过程：1首先查数据库，发现订单id确实查不到对应的detail数据；第一直觉是否是阿里云dts数据迁移出了问题？因为超过12天数据，由rds数据库迁移到polardb中。2和运维确认了dts14号任务迁移是成功的。14号迁移创建时间在9月02日的数据；既然成功的，就断了念想，继续
不像程序员的程序媛·2025-02-13 10:59

Spring事务注解配置

默认为读写事务2.2rollbackFor对于增删改查时的回滚,默认情况下checked except
anyeoo·2025-02-13 10:58

DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破

andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练
进一步有进一步的欢喜·2025-02-13 09:49

Kivy教程大全之 使用 NumPy 和 Kivy 对 Android 设备进行图像分类

了解更多信息本教程的重点是构建一个调用预训练的ANN来对图像进行分类的Android应用程序。这里不深入讨论准备数据集、构建、训练和优化ANN的步骤。在本教程中将仅对它们进行简要讨论。
知识大胖·2025-02-13 08:48

请求错误 --405

今天我进行一个后台的增删改查的时候犯了个致命的错误路由请求错误，而导致出现了405的错误，说是post方法不允许#定义秒杀图片re_path('^sec_(.+?)'
weixin_30898109·2025-02-13 08:40

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
人才程序员·2025-02-13 03:04

畅游Diffusion数字人(16)：由音乐驱动跳舞视频生成

目录贡献概述背景挑战贡献方法详解第一阶段：外观预训练第二阶段：动态触发视频生成训练细节贡献概述背景<
沉迷单车的追风少年·2025-02-13 02:59

Python通过Sqlalchemy框架实现增删改查

目录简介什么是SQLAlchemy？SQLAlchemy可以分为两个部分：Core和ORM。一、首先安装sqlalchemy二、在配置文件中添加数据库连接信息，我这里是Mysql三、创建数据库连接类，我这里是动态读取数据库的表字段，自动生成实体model四、验证简介什么是SQLAlchemy？SQLAlchemy是一个Python的SQL工具和ORM框架，可以通过Python代码直接操作关系型数据
于京京9909·2025-02-12 21:54

用Kibana实现Elasticsearch索引的增删改查：实战指南

本文将详细介绍如何使用Kibana对ES索引进行增删改查操作，帮助您快速上手并掌握这两个工具。一、Kibana与Elasticsearch简介（一）ElasticsearchElastic
C_V_Better·2025-02-12 20:46

前端架构思考，Vue or React？领域设计、文件结构、数据管理、主题替换

功能分开的设计，再通过setup做crud的分隔，整个页面维度的逻辑会特别清晰在路由和数据管理上有官方的解决方案，可以完全没有选择的压力框架本身做了很多的性能优化，如下静态提升，包括静态节点，静态属性预字符串化
程序员小英·2025-02-12 19:32

提升语言模型性能的关键策略

标题：提升语言模型性能的关键策略文章信息摘要：提升语言模型性能的关键在于预训练数据的规模和质量、模型架构的优化以及模型与数据的平衡。单纯增加模型参数规模并不能持续带来性能提升，性能提升会逐渐趋于平缓。
XianxinMao·2025-02-12 18:25

云原生周刊：DeepSeek 颠覆人工智能

它支持直接在本地计算机上运行多个预训练的语言模型，能够提供与云端类似的体验，但无需依赖外部服务器或网络连接。
KubeSphere 云原生·2025-02-12 18:54

Golang学习历程【第六篇 复合数据类型map&函数初识】

Golang学习历程【第六篇复合数据类型map&函数初识】1.Map数据类型1.1.Map声明和初始化1.2.Map遍历1.3Map增删改查2.function(函数)2.1函数各种定义方式1.Map数据类型
￡漫步 云端彡·2025-02-12 16:45

llama3简介与国内最快体验方式

Meta公司研发并推出了MetaLlama3系列大型语言模型（LLMs），该系列包括8B和70B参数量的预训练及指令调优生成文本模型。
weixin_40941102·2025-02-12 15:08

DeepSeek V3 两周使用总结

官方宣称：（1）基于自研的MoE模型和671B参数，在14.8Ttoken上进行了预训练；（2）多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405
AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。
网络安全大白·2025-02-12 10:09

使用yolo11x进行物体分类

利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载：加载yolo11x.pt模型，如果这个模型在物体分类上表现不佳，可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。
欣然～·2025-02-12 10:35

RegExp类型 ----正则表达式

正则表达式使用类似Perl的简洁语法来创建：letexpression=/pattern/flags;这个正则表达式的pattern（模式）可以是任何简单或复杂的正则表达式，包括字符类、限定符、分组、向前查找和反向引用
包小志·2025-02-12 10:04

flask数据库mysql增删查改_Flask_SQLAlchemy ORM-CRUD (增删改查)

SQLAlchemy介绍;SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具，使用MIT许可证发行。SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是，SQL数据库的量级和性能重要于对象集合；而对象集合的抽象又重要于表和行。因此，SQLAlchmey采用
兔丁麻麻·2025-02-12 08:51

Flask——连接MySQL数据库，增删改查操作，属性常用数据类型

目录SQLAlchemycmd安装连接mysqlSQLAlchemyORM创建表添加数据查询数据删除数据更改数据回滚数据rollback()SQLAlchemy属性常用数据类型Column常用参数query可用参数过滤器SQLAlchemycmd安装先安装PyMySQL，接着安装SQLAlchemy换源安装连接mysql创建数据库引擎dialect+driver://username:passwo
小土豆豆丁·2025-02-12 07:46

2025年毕设ssm牙科诊所app论文+源码

随着信息技术的发展，牙科诊所需要一个集用户管理、牙医资源分配、护牙知识普及、坐诊信息发布、治疗预
啊诚计算机毕设·2025-02-12 06:39

2024年 第一天 基础入门-Web应用&架构搭建&域名源码&站库分离&MVC模型&解析受限&对应路径

Web应用-数据上的技术要点4、基础入门-Web应用-解析上的技术要点#章节点：(待补充)Web架构，App架构，小程序架构，前后端分离，容器技术，云产品服务，数据加解密算法，数据包抓取，数据包解析，正反向网络通讯
她比寒风冷·2025-02-12 04:22

基础入门-web应用

Web应用-数据上的技术要点4、基础入门-Web应用-解析上的技术要点#章节点：(待补充)Web架构，App架构，小程序架构，前后端分离，容器技术，云产品服务，数据加解密算法，数据包抓取，数据包解析，正反向网络
她比寒风冷·2025-02-12 04:22

关于rabbitmq的prefetch机制

消息预取机制（PrefetchMechanism）是RabbitMQ中用于控制消息传递给消费者的一种机制。它定义了在一个信道上，消费者允许的最大未确认的消息数量。
Persistence is gold·2025-02-12 02:41

python模块pymysql对数据库进行增删改查

oneSql=(2,‘阿狸’,13,‘国语系’,‘唱歌’)创建添加数据的sql语句moreSql=“insertintouserinfo(id,name,age,major,hobby)values(%s,%s,%s,%s,%s)”多个数据添加时需要在元组外套上列表array=[(3,‘派大星’,13,‘数学系’,‘足球’),(4,‘章鱼哥’,13,‘语文系’,‘卓球’),(5,‘蟹老板’,13,
PDD工程师·2025-02-12 02:39

PyMySQL的使用(增删改查)

1.pymysql查询数据库数据#1.导包importpymysqlif__name__=='__main__':#2.创建连接对象conn=pymysql.connect(host="localhost",port=3306,user="root",password="mysql",database="python11",charset="utf8")#3.获取游标，目的是执行sql语句curs
hooocc·2025-02-12 02:07

2024年Python最全python模块pymysql对数据库进行增删改查

pymysql是python的一个第三方库，需要使用pip安装,命令如下pipinstallpymysql基本方法：增、删、改：数据库连接变量.commit()确认获取数据：fetchone(),fetchall(),fetchmany()获取插入数据自增最后一个ID:游标赋值变量.lastrowid一、增importpymysql#导入模块使用pymysql上的connect方法连接数据库，其中
2401_84585155·2025-02-12 01:36

PHP多条件查询

php//实现两个逻辑//1.如果没有post数据.查所有的//2.如果有post数据.根据条件查$db=newmysqli("localhost","root","12345678","heiheihei
猿粪已尽·2025-02-11 21:28

基于计算图的Softmax层反向传播推导

0.前言经朋友推荐，近日阅读斋藤康毅先生编写的《深度学习入门·基于Python的理论与实现》，书本十分通俗易懂，在Chapter5——反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程
KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25
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