可视化模型第32页

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型，需要耗费大量的人力和资源。因此，将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。

福葫芦·2025-03-12 09:22

Python:Matplotlib

愚戏师·2025-03-12 09:51

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

本文原创自研创新改进：魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构，该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果，尤其在缺陷检测方向。

AI小怪兽·2025-03-12 09:51

DOM与CSS：网页设计的核心力量

DOM与CSS：网页设计的核心力量引言在网页设计中，DOM（文档对象模型）与CSS（层叠样式表）是两个不可或缺的组成部分。它们共同构成了现代网页的骨架与外衣。

lsx202406·2025-03-12 09:50

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。

赵大仁·2025-03-12 09:48

梯度提升决策树（GBDT）

原理GBDT的核心思想是将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强大的预测模型。具体

binggorun·2025-03-12 09:18

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术**2.2混合检索引擎3.性能优化关键路径3.1检索质量提升-**多阶段精排模型

Dontla·2025-03-12 08:45

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

软件架构的演化和维护

通过形式化和可视化表示，有助于降低演化成本，提高软件演化效率。软件架构演化的主要类型：对象演化：包括AddObject(AO)和DeleteObject(DO)。A

Wlq0415·2025-03-12 08:44

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

24年5月，北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

大模型（LLMs）基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些？

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

【每日论文】Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate

下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory摘要现代循环序列模型的一个关键组件是遗忘门

WHATEVER_LEO·2025-03-12 08:12

基于粒子群算法的配电网重构：以IEEE33节点电网为例的潮流计算程序

基于粒子群算法的配电网重构基于IEEE33节点电网，以网损和电压偏差最小为目标，考虑系统的潮流约束，采用粒子群算法求解优化模型，得到确保放射型网架的配电网重构方案。

mzyEPTzp·2025-03-12 08:10

参考thinkphp架构的FastAPI实现思路

虽然FastAPI和ThinkPHP的设计理念和语言不同，但FastAPI同样可以实现ThinkPHP的核心功能，如路由、模型、视图、中间件、JWT、Session等。

Wiktok·2025-03-12 08:09

人工智能机器学习算法分类全解析

无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类

power-辰南·2025-03-12 07:08

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化交互设计与实现技巧（105）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-12 07:07

Grok 3横空出世：马斯克的“AI霸权”与人类认知的终极博弈

这款参数规模达3万亿的超级模型，不仅性能全面对标OpenAI的GPT-5，更通过深度绑定特斯拉汽车、星链终端和X平台社交数据，构建起人类史上首个“全场景认知网络”。

NMGWAP·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

例如，对于三个类别的情况，可以使用如下的one-hot编码：类别1：[1,0,0]类别2：[0,1,0]类别3：[0,0,1]这样的表示方式有助于模型更好地理解文本含义。

无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

AI系统架构

在AI系统架构中，通常可以分为基础设施层、模型层和应用层。

flying robot·2025-03-12 07:32

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

在本文中，我们提出了一种替代网络，它在Sintel和KITTI基准测试上优于FlowNet2，同时在模型尺寸上要小30倍，在运行速度上要快1.36倍。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

【AI赋能】蓝耘赋能通义万相2.1：AI创作新时代的强力引擎

通义万相2.1的强大功能与特性通义万相2.1拥有多项突破性能力，使其在众多AI生成模型中脱颖而出。它支持文生视频、图生视频、视频编辑、文生图和视频生音频等多项任务，是真正意义上的多模态生成模型。

星落无尘·2025-03-12 06:00

Python自定义鼠标指针工具(支持像素级编辑)

主要功能像素级编辑器支持16x16到64x64多种尺寸铅笔、橡皮擦工具直线、矩形、圆形等几何图形工具填充/空心图形选择取色器功能热点设置可视化热点标记精

木木黄木木·2025-03-12 06:00

【RTSP】客户端（一）：RTSP协议实现

所以其是一个客户端-服务器模型，客户端需要发送请求给服务器，然后服务器返回响应主要功能建立和终止流媒体会话：客户端可以使用RTSP来请求服务器建立或者终止流媒体会话控制媒体流的播放：客户端实现控制媒体流

gma999·2025-03-12 06:27

网络编程基础知识总结

1.1.2协议层次：协议通常有两种说法，分别是OSI七层模型或TCP/IP四

老梁学Android&HarmonyOS·2025-03-12 06:24

展开说说：Android之View基础知识解析

我们看到的Button、ImageView、TextView等等可视化的控件都是View，ViewGroup是View的子类因此它也是View。

老梁学Android&HarmonyOS·2025-03-12 06:24

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分

6v6-博客·2025-03-12 06:23

【无标题】DeepSeek是可对接那些端口

DeepSeek是一个强大的AI模型，可以应用于多个端口，为各种场景提供智能解决方案。移动端应用智能手机助手：DeepSeek集成到手机助手中，提供智能对话、文本写作、语言翻译等功能。

李鲶鱼·2025-03-12 06:53

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

结合大语言模型的机械臂抓取操作学习

一、大语言模型的机械臂抓取操作关键步骤介绍如何基于大语言模型实现机械臂在PyBullet环境中的抓取操作，涵盖机器人运动学、坐标系转换、抓取候选位姿生成、开放词汇检测以及大语言模型代码生成等模块。

roman_fan·2025-03-12 05:19

使用AINetwork进行AI模型管理

技术背景介绍AINetwork是一个Layer1区块链，专为管理大规模AI模型而设计。它利用去中心化的GPU网络，由$AIN代币驱动，并助力AI驱动的NFTs(AINFTs)。

qahaj·2025-03-12 05:44

携程开源的分布式apollo技术，整合springboot集成实现动态刷新配置

除此之外，还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等，帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。

2401_84584854·2025-03-12 04:10

TCP/IP原理详细解析

其设计遵循分层模型（四层或五层），各层独立工作，通过协议协同实现端到端通信。以下章节是其核心原理的逐层解析。一、TCP/IP分层模型

一个儒雅随和的男子·2025-03-12 04:10

论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位（中国）

AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway(China)发表于：journalofarchaeologicalscience，影响因子：3.030论文主要是使用空间互动模型来对秦汉时期的北方边疆直道进行定位和重建

MilkLeong·2025-03-12 04:38

鸿基智启：东土科技为具身智能时代构建确定性底座

当大语言模型掀起认知革命，具身智能正以“物理实体+自主决策”的双重属性重新定义工业、医疗、服务等领域的运行逻辑。

一RTOS一·2025-03-12 04:38

如何进行项目风险评估

其中，全面识别风险要求团队在项目启动前和实施过程中，从各个角度搜集和整理可能影响项目进度、成本、质量及目标达成的各种内外部风险；定量评估则依托数据与模型，将风险发生的概率与影响程度进行量化，从而为后续制定应对策略提供科学依据

·2025-03-12 04:20

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

本文基于rknn_model_zoo和山水无移大佬的博客和代码训练模型并部署到正点原子的ATK-DLRK3568板子测试。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

RK3568笔记六十八：Yolov11目标检测部署测试

这里不训练自己的模型了，使用官方模型测试。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

面试集锦（五）计算机网络

46124214/article/details/105859504https://blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/783036171.TCP/IP网络模型

lamlados·2025-03-12 04:07

Python 爬虫实战：从大众点评爬取餐厅评价，探寻美食打卡地

大众点评平台的特点1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取餐厅信息3.1获取餐厅列表3.2获取餐厅详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析六、可视化展示七

西攻城狮北·2025-03-12 04:36

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

在当代自然语言处理领域，拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。

shuoac·2025-03-12 04:36

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT（GenerativePre-trainedTransform

shuoac·2025-03-12 04:06

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理

技术背景介绍在AI模型开发过程中，用户的输入数据和反馈信息对模型优化至关重要。Trubrics是一个强大的LLM用户分析平台，能够帮助开发者收集、分析和管理用户的提示和反馈。

dgay_hua·2025-03-12 04:35

我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节：如何看待Java上层技术与JVM？

前言面向人群及参考书目Java及JVM简介Java发展的重大事件虚拟机与Java虚拟机JVM的整体结构Java代码执行流程JVM的架构模型JVM的生命周期JVM的发展历程从上面可以看到，这一章节的内容分量还是比较充足的

李阿昀·2025-03-12 03:31

长文本生成的“中间迷途”：当AI在信息洪流中迷失与觉醒

长文本生成的困境：当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如同拥有无限记忆的超级读者，能轻松消化整座图书馆的藏书。

步子哥·2025-03-12 03:30

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（pointcloud）数据中学习特征。传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

物联网实时数据存储方案选择

优点:灵活的数据模型，易于扩展，适合

动亦定·2025-03-12 03:28

基于Python + Flask + PyEcharts + Bootstrap实现疫情可视化平台

基于Python+Flask+PyEcharts+Bootstrap实现的疫情可视化平台依赖库DependencyVersionPython3.6flask1.1.1pyecharts1.7.1requests2.22

小夕Coding·2025-03-12 02:53

Trace Compass使用

TraceCompass是一个用于分析和可视化LTTng、Ftrace和其他跟踪工具生成的跟踪数据的强大工具。

有趣的我·2025-03-12 02:52

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